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Gérard Guinamand, Engie: le Chief Data Officer prône l’exploitation d’un «datahub commun»

Interview Gérard Guinamand - Engie: comment le Chief Data Officer a favorisé l’émergence d’un «common datahub»
Gérard Guinamand , Chief Data Officer d’Engie

Pour relever le défi (du plan staratégique de l’entreprise) visant à transformer Engie en organisation pilotée par les données («data driven company»), Gérard Guinamand doit surtout réaliser un effort de supervision. A la mi-2018, il endosse la casquette de Chief Data Officer au sein du groupe industriel de l’énergie.
L’ex-responsable d’Engie Digital (cf encadré ci-dessous) doit composer avec les 25 business units déployées dans le monde (correspondant à 160 000 collaborateurs et une présence dans 70 pays) pour synchroniser le mouvement.
Dans le cadre d’une session de son partenaire Kynapse (groupe Open) lors de la convention Ready for IT du printemps, Gérard Guinamand a expliqué sa démarche.
Le manager reporte auprès d’Yves Le Gelard, qui cumule les fonctions de Chief Digital Officer (l’autre CDO) et Chief Information Officer au sein du groupe Engie (également membre du Comex depuis 2016).
L’impulsion est donnée d’en haut mais avec un appel «bottom up». Selon la directrice générale Isabelle Kocher, «la donnée va permettre de transformer le business».
Pour déployer cette vision, Engie a érigé système de datahubs sous Amazon Web Services (AWS) pour stocker les données. Dans une approche dite «bottom up» (du terrain vers les managers), chaque entité locale a la possibilité de créer son propre datahub avec des jeux de données qu’il sera possible de mettre à disposition des autres branches du groupe. Ce qui permet d’aboutir à un «common datahub».
«L’intérêt, c’est de faire émerger des cas d’usage et de travailler avec les CIO des différentes business units. La combinaison des données entre BU devrait générer une proposition de valeur plus intense», assure Gérard Guinamand. Une cinquantaine de cas d’usage – associés pour un tiers d’entre eux à des indicateurs de performance (KPI) – ont émergé au sein du groupe Engie.
Gérard Guinamand retient deux approches pour avancer sur la data: «systémique» (stratégie et gouvernance en lien avec le business, travail avec les chief data officers des business units) et «scientifique» (création d’un réseau et d’une communauté de datascientists dans le groupe et d’un écosystème technologique autour de la donnée).
En marge de la session Ready fort IT, Place de l’IT a prolongé la discussion avec Gérard Guinamand pour obtneir des précisions sur les fonctions qu’il occupe, et la dimension data qu’il infuse au sein du groupe.

Place de l’IT: En endossant les fonctions de Chief Data Officer d’Engie, comment avez-vous fait l’inventaire des données disponibles?

Gérard Guinamand: J’ai identifié trois grandes natures de données: les données structurées venant des applications informatiques, les données opérationnelles comme celles des objets connectés et les données externes.
– Dans la première catégorie, on trouve la donnée financière, la donnée RH structurée et issue d’outils comme les ERP ou les CRM. Nous avons commencé par là, car la donnée était facile à acquérir et déjà intégrée dans des bases de données. Les premières sources d’alimentation de notre «common datahub» proviennent de ce type de données. Reconnaissons que ce n’est pas révolutionnaire, mais cela permet d’amorcer la pompe.
– Deuxième type de source de données: celle venant de l’externe. Par exemple, les données météorologiques acquises pour les besoins de nos métiers. Essentielles pour un groupe comme Engie pour réaliser de la prédiction de consommation et de vente de capacité énergétique. Ces données étaient jusque-là acquises de façon diffuse. Notre démarche data a fourni une bonne opportunité pour centraliser ces données et optimiser les contrats d’achats.
– La troisième source de données est plus compliquée à capter car elle est liée à l’opérationnel (données clients, Internet des Objets…). Il faut qu’elle soit collectée localement par les business units du groupe.
Après la collecte, la deuxième phase consiste à partager les données pour créer de nouveaux cas d’usage. Nous n’aurions pas pu les imaginer lorsque les données étaient uniquement accessibles en mode silo dans chaque organisation.

Gérard Guinamand , Chief Data Officer d’Engie
Gérard Guinamand , Chief Data Officer d’Engie: forte collaboration avec AWS

Dans la masse de données traitées, une source monte en puissance: l’IoT. Où en êtes-vous dans leur exploitation?

Nous nous intéressons en particulier aux données de l’IoT sur le marché du BtoB, c’est-à-dire issues de nos clients entreprises. Nous les accompagnons dans leur transition énergétique. C’est une priorité fixée par notre directrice générale Isabelle Kocher: «Être le leader mondial de la transition Zero Carbone as a Service».
A titre d’exemple, nous installons des capteurs sur des immeubles pour la gestion des flux, de chaleur, de climatisation et la consommation d’énergie…Ces capteurs collectent des données en temps réel, ce qui nous permet de superviser les installations.
En historisant toutes ces données dans le datahub, nous pouvons développer de nouveaux modèles de prédiction à réimplémenter en temps réel dans des process opérationnels. Nous disposons aussi de données provenant des chaudières connectées et des compteurs communicants chez notre clientèle retail. L’occasion de développer de nouvelles offres de services à valeur ajoutée pour nos clients tels que la maintenance prédictive des chaudières pour éviter les pannes ou la prévision de consommation.

Avez-vous mis en place des offres data pour le compte de votre clientèle entreprise?

Les cas d’usage les plus fréquents sur le domaine BtoB portent sur la maintenance des bâtiments, en particulier la prédiction des pannes en lien avec l’essor du smart building («conception de bâtiment intelligent»). Dans le cadre des smart city («villes intelligentes»), nous utilisons la donnée pour différents cas d’usage tels que la supervision: feux de circulation, la sécurité (avec le déploiement de caméras de vidéoprotection) ou encore la gestion des flux de places de parking.
Nous pouvons aussi imaginer des cas d’hypervision en croisant les divers éléments de supervision. Nous pourrons même croiser toutes ces données pour répondre à des besoins ou situations spécifiques. En faisant intervenir des modèles d’automatisation qui se déclenchent en fonction d’évènements particuliers comme l’organisation d’une manifestation spontanée dans une ville.

Pour la valorisation de ces données en hypervision, dans quelle mesure Engie devra-t-elle s’intégrer dans un écosystème de partenaires?

Sur les smart cities, c’est vrai qu’il y a une logique d’écosystèmes. Tout dépend de la question initialement posée en termes de projets. Nous voyons des appels d’offres où la data est au centre. Par exemple, l’an dernier, la Région Ile-de-France a sélectionné un consortium dans lequel Engie et sa filiale Siradel vont permettre de développer sa plateforme de données 3D «Smart plateforme 2030»…
Pour remporter ces appels d’offres, nous pouvons nous inscrire dans des écosystèmes de partenaires mais aussi utiliser nos propres ressources: notre plateforme datahub peut très bien servir à répondre à des besoins exprimés à l’externe. Tout ce que nous avons développé en interne pour devenir une data driven company peut être mis à disposition de nos clients: entreprises, collectivités…

Outre Amazon Web Services, quels sont les autres acteurs de référence?

Nous travaillons avec Accenture et Octo Technology. Nous faisons aussi appel à Axway pour la gestion de nos API. D’autres partenaires du conseil, tels que Kynapse (groupe Open), peuvent intervenir ponctuellement sur des cas d’usage en fonction de leur spécialité et de leur expérience.

L’autoconsommationUn représnte l’un des segments d’avenir pour EngieQuels sont les enjeux liés à la data dans cette configuration?

Le pilotage d’une autoconsommation est à inscrire dans une logique de service. Le nerf de la guerre repose sur la donnée: production, consommation, gestion de l’effacement, achat-vente, etc. Notre vocation sera d’optimiser en permanence tous les flux de données pour gagner en efficacité.
Là aussi, il faudra prendre en compte des données internes et externes comme les prévisions météo ou les prix du marché et analyser les données des historiques de production et de consommation. Le recours à l’intelligence artificielle sera précieux dans ce cas d’usage pour évaluer notre performance et celle revenant au client.
Nous menons plusieurs projets à travers lesquels nous avons développé un algorithme pour prendre en compte des données de prévisions météo (publiques et disponibles en open data), de fluctuation des prix sur le marché de l’énergie, de l’opérationnel et de la technique (données de stockage, état de fonctionnement des panneaux solaires). Par le biais du machine learning, nous affinons l’algorithme pour qu’il puisse automatiquement prendre la bonne décision de gestion optimisée de l’énergie.
Nous avons acquis la société Tiko qui œuvre dans la gestion de l’effacement. Elle connecte les équipements électriques d’une maison (chauffe-eau, pompes à chaleur, panneaux solaires, batteries, prises électriques…) à une plateforme et les rend pilotables.
L’utilisateur dispose d’un tableau de bord personnalisé, centralisant toutes ces données de manière hautement sécurisée. Il peut alors piloter sa consommation d’électricité et son confort ou encore optimiser sa stratégie d’autoconsommation et réduire sa facture d’électricité.
Les utilisateurs de la solution peuvent ainsi participer à des dispositifs d’agrégations de logements connectés, afin de créer un large réservoir de flexibilité de la consommation, de la production et du stockage d’énergie.

Voir en complément d’information: focus Engie et blockchain (VivaTech 2019) 

Engie Digital: déjà 3 ans!

Avant de prendre sa casquette de Chief Data Officer au sein d’Engie, Gérard Guinamand a développé le pôle Engie Digital avec l’appui de Kynapse (agence conseil de transformation digitale du groupe Open).
Sa première version entre 2016 et 2017 avait une triple vocation. Au-delà de l’animation d’un lieu de créativité dans Paris, développé en mode «business center du digital», cette organisation a permis de créer une plateforme technique, permettant aux business units de développer leurs applications digitales (mobilité, IoT, analytics, chatbot) en mode Plateform as a Service (PaaS). Elle a aussi permis d’avancer sur deux plans de transformation digitale concernant les activités commerciales et les activités industrielles.
Engie Digital V2 a démarré début 2019 et a pris une nouvelle orientation sous la forme d’une «digital software company». Celle-ci a vocation à «produire des logiciels dédiés aux métiers de l’énergie pour les business units [et exploités] en mode licensing».