LMi MAG 10 Nov 2021 - Flipbook - Page 37
La SNCF traque
ses dépenses énergétiques
Dans le cadre de son projet d’exploitation industrielle des données, la SNCF a mis en place
un outil de management de l’énergie pour traiter et gérer les données liées
à ses dépenses énergétiques. Avec à la clé des économies significatives.
D
Dominique Filippone
ans la galaxie des sociétés appartenant à la SNCF, Itnovem est la
filiale technologique du groupe
en charge de l’intégration des
services numériques dédiés à la
gestion de l’infrastructure ferroviaire. Itnovem travaille notamment pour SNCF Energie, dont
la mission est d’acheter les contrats de consommation
d’électricité sur les marchés financiers. Le principal défi
à relever est de définir une feuille de route des moyens
à mettre en œuvre pour appliquer la transition carbone.
Des bonnes pratiques sont ainsi poussées auprès des
agents de la SNCF pour adopter les gestes d’écoconduite
dans les rames motrices afin de dégager des économies.
Objectifs : maîtriser et optimiser la consommation énergétique du groupe pour accompagner sa transition vers
un modèle décarboné vertueux débouchant, aussi, sur des
économies financières.
un coût : « Chaque année, le groupe dépense plus d’un
milliard d’euros en achat d’énergie », précise Benoît
Muller, responsable Factory Data & IA Itnovem/SNCF.
Pour répondre à son triple objectif (réduction de l’empreinte carbone, de sa consommation énergétique et des
coûts), la SNCF s’est attelée à avoir une bonne visibilité
des équipements, matériels, services et processus les
plus énergivores. « Il y a besoin d’avoir une cartographie
fine et fiable de cette consommation pour être capable
de concevoir et mettre en œuvre des plans d’action et
d’optimisation », poursuit Benoît Muller.
100 millions de lignes traitées par mois
C’est fin 2017 que la DSI de la direction Energie de la
SNCF a mobilisé son entité Factory Data pour son projet
d’OME. A cette époque, les systèmes d’information en
place n’avaient pas été conçus pour cette utilisation.
La nécessité de se doter d’un système ad hoc capable
de traiter les données avec un niveau élevé de voluPour accompagner le déploiement de son outil de mamétrie et de complexité est donc apparue essentielle.
nagement de l’énergie (OME) pour traiter et gérer les
« On avait des bases de données, mais pas d’Hadoop,
données liées à ses dépenses énergétiques, la SNCF
l’enjeu a été de réussir à tirer parti des technologies big
s’est appuyée sur l’entité Factory Data
data pour répondre à la problématique
& IA. L’enjeu est très important pour la
big data », indique Benoît Muller. Au déBUSINESS INTELLIGENCE
SNCF, qui utilise chaque année 3 % de la
but, l’outil de management de l’énergie
TABLEAUX DE BORD
consommation nationale totale d’élecreposait sur une architecture Microsoft
Cahier des charges
tricité en France. Sur la globalité de sa
Azure articulée autour de HD Insight,
propre consommation d’électricité, ce
de l’Hadoop IaaS pour le traitement,
sont les trains qui constituent la part la
SQL Datawarehouse pour le stockage
plus importante (60%), le solde étant issu
et Qlik pour la couche datavisualisade ses gares, bâtiments, sites de maintion. « On avait deux principaux comtenance... Un volume d’électricité qui a
cutt.ly/business-article
posants qui coûtaient assez cher à
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