Étude de cas

Énergie – Détection d'anomalies basée sur l'IA pour les données des compteurs intelligents

T&S a déployé une solution de contrôle de la qualité des données basée sur l'IA, capable de détecter les anomalies parmi les millions de relevés quotidiens des compteurs intelligents d'un opérateur énergétique européen.

Date de lancement
14 juin 2026
Domaines d'expertise / secteurs
Énergie
Données et IA
Client
Confidentiel – Opérateur de distribution d'énergie
Technologie et outils
Intelligence artificielle ; Gestion de la qualité des données ; Analyse des réseaux intelligents ; Détection des anomalies ; Traitement des données énergétiques ; Intégration des données industrielles
Projet

À mesure que les infrastructures de réseaux intelligents se développent, les opérateurs de services publics doivent gérer des volumes croissants de données de comptage tout en garantissant la fiabilité et la précision de ces données. Un grand opérateur européen de distribution d'énergie s'est associé à T&S pour déployer une solution de gestion de la qualité des données basée sur l'IA, capable de détecter automatiquement les anomalies parmi des millions de mesures quotidiennes. Cette solution améliore la détection des erreurs pour les compteurs intelligents monophasés et triphasés, tout en réduisant les efforts de vérification manuelle.

Contexte du client

Le client, une entreprise leader dans le domaine de la distribution d'énergie qui gère un réseau national de compteurs intelligents, avait besoin de renforcer la surveillance et la validation des données provenant des compteurs électriques connectés. Les approches basées sur des règles exigeaient un travail manuel considérable et s'adaptaient mal à l'évolution des modèles d'utilisation et d'abonnement ; le client recherchait donc une approche évolutive et intelligente permettant de détecter les anomalies directement à partir des flux quotidiens de données des compteurs.

Défis commerciaux

  • Améliorer la détection des anomalies sans avoir à coder manuellement de nombreuses règles métier
  • Traiter des données hétérogènes provenant de compteurs monophasés et triphasés avec une grande fiabilité
  • Alléger la charge de travail liée à l'identification et à l'analyse des erreurs
  • Optimiser les performances de détection tout en simplifiant la surveillance opérationnelle

La solution T&S

T&S a déployé et configuré une solution de qualité des données basée sur l'IA pour la détection et la qualification des anomalies sur les compteurs intelligents. Elle identifie les comportements anormaux directement à partir des données quotidiennes des compteurs, sans recourir à un ensemble exhaustif de règles métier prédéfinies, en détectant les évolutions incohérentes des indices de consommation, les valeurs de puissance maximale anormales, les relevés incohérents entre le distributeur et le fournisseur, ainsi que les comportements irréguliers de la puissance au niveau des phases sur les installations triphasées. T&S a également assuré l'intégration et la configuration afin de garantir la compatibilité avec l'environnement opérationnel du client.

Technologies et expertise

  • Intelligence artificielle
  • Gestion de la qualité des données
  • Analyse des réseaux intelligents
  • Détection des anomalies
  • Traitement des données énergétiques
  • Intégration des données industrielles

Résultats et valeur ajoutée

Une meilleure qualité de détection, associée à une réduction de la charge de travail liée à l'analyse manuelle et à la validation. La gestion automatisée des conditions d'utilisation et des règles d'abonnement a simplifié le suivi opérationnel et renforcé la fiabilité des données issues des compteurs intelligents, permettant ainsi de prendre des décisions opérationnelles plus précises.

Conclusion

Ce projet met en avant l'expertise de T&S dans la combinaison de l'intelligence artificielle, de l'analyse de données et de la maîtrise des infrastructures énergétiques pour relever des défis opérationnels de grande envergure et accompagner la transformation numérique de l'exploitation des réseaux intelligents.

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