Data Management dans le tertiaire : un levier clé de performance énergétique

I. Le cadre réglementaire : un moteur de la gestion des données énergétiques

La réglementation européenne et française impose aux entreprises des objectifs précis de réduction de leurs consommations d’énergie. Pour respecter ces obligations, les bâtiments tertiaires doivent maîtriser leurs données énergétiques et patrimoniales. C’est là qu’intervient le Data Management.

Plusieurs lois et directives européennes ont renforcé la pression pour améliorer l’efficacité énergétique, notamment :

1. La Loi de Transition Énergétique pour la Croissance Verte (2015) : Elle fixe des objectifs ambitieux de réduction de la consommation d’énergie, visant la neutralité carbone d’ici 2050.
2. Le Décret Tertiaire (2019) : Ce décret impose aux bâtiments tertiaires de plus de 1 000 m² de réduire progressivement leur consommation énergétique, avec des objectifs chiffrés à atteindre à différentes échéances.
3. La Taxonomie Européenne (2022) : Ce cadre européen classe les activités économiques selon leur durabilité et impose des critères pour que les entreprises soient reconnues comme respectueuses de l’environnement.

Ces textes exigent un suivi rigoureux de la consommation d’énergie et la mise en œuvre de pratiques de Data Management pour garantir la conformité et justifier les efforts de réduction des consommations.

II. Pourquoi le Data Management est-il devenu si essentiel ?

Le Data Management permet d’analyser les données énergétiques en profondeur, d’identifier les dérives de consommation et de mettre en place des stratégies de réduction. Mais au-delà de la conformité réglementaire, le Data Management offre des avantages stratégiques pour les entreprises.

1. L’amélioration de l’efficacité énergétique
   L’analyse des données énergétiques permet d’identifier les comportements de consommation inefficaces et de prendre des mesures correctives. Les données révèlent par exemple si les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) fonctionnent en dehors des périodes d’occupation, permettant ainsi de réduire les gaspillages.
2. L’optimisation des coûts énergétiques
   La consommation d’énergie représente un poste de dépenses majeur pour de nombreuses entreprises. En optimisant les usages énergétiques grâce à une gestion fine des données, les entreprises peuvent réduire leurs coûts et augmenter leur rentabilité. Le Data Management permet aussi de prioriser les investissements, en se concentrant sur les bâtiments ou équipements les moins performants.
3. Responsabilité sociale et environnementale
   Aujourd’hui, les entreprises sont de plus en plus attendues sur leurs engagements sociaux et environnementaux. En démontrant une gestion efficace de l’énergie, elles renforcent leur crédibilité auprès de leurs parties prenantes (clients, investisseurs, employés). Les données énergétiques permettent de suivre et de communiquer sur les progrès réalisés en matière de développement durable.
4. Accès aux financements verts
   Les données énergétiques servent aussi de preuve pour accéder à des financements verts ou pour répondre aux exigences des investisseurs soucieux de l’impact environnemental des entreprises. La Taxonomie Européenne, par exemple, aide ainsi les entreprises à valoriser leurs initiatives durables, rendant le Data Management indispensable pour assurer une transparence vis-à-vis des critères environnementaux.

III. Le rôle central du Data Management dans la Taxonomie Européenne

La Taxonomie Européenne aide les entreprises à démontrer leur impact positif sur l’environnement, notamment dans le secteur de l’énergie.

Qu’est-ce que la Taxonomie Européenne ?

Entrée en vigueur le 1er janvier 2023, la Taxonomie Européenne classe les activités selon des critères spécifiques de durabilité, établissant ainsi des standards pour les entreprises cherchant à être identifiées comme “vertes”. Cette classification est devenue un repère pour les entreprises, leur permettant d’afficher leurs engagements environnementaux.

Pourquoi le Data Management est important dans le cadre de la Taxonomie Européenne ?

La Taxonomie impose aux entreprises de fournir des rapports détaillés sur leurs performances énergétiques et de démontrer leur conformité avec les critères environnementaux. Pour cela, elles ont besoin d’un Data Management efficace pour structurer, collecter et rapporter les données nécessaires.

Par exemple, dans le cadre de la déclaration OPERAT (Observatoire de la Performance Energétique, de la Rénovation et des Actions du Tertiaire), les assujettis doivent déclarer leurs données de consommation énergétiques et démontrer les actions mises en place pour les réduire. Cette exigence nécessite une organisation rigoureuse des données et un suivi précis des indicateurs de performance.

1. Comment le Data Management a évolué pour répondre aux nouveaux défis ?
   Au fil des années, le Data Management a connu des avancées notables, en intégrant de nouvelles technologies et méthodes pour répondre aux enjeux de la transition énergétique.
2. L’émergence du Big Data et de l’Internet des Objets (IoT)
   L’augmentation des données énergétiques, avec l’intégration d’objets connectés et de capteurs dans les bâtiments, a révolutionné le Data Management. Ces capteurs collectent en continu des informations sur la consommation d’énergie et d’autres paramètres environnementaux, comme la température ou l’humidité, offrant une vue complète et en temps réel des performances énergétiques.
3. Les métiers des Data Engineering et du Data Science

Deux métiers clés se sont développés dans le secteur du Data Management énergétique : le Data Engineer et le Data Scientist.

– Le Data Engineer, est responsable de la collecte, de la structuration et de la fiabilité des données.

– Le Data Scientist, lui, analyse ces données pour concevoir des modèles prédictifs et identifier les actions d’optimisation.

Cette spécialisation des rôles permet d’exploiter pleinement le potentiel des données énergétiques et d’optimiser les actions de réduction de la consommation.

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4. l’intelligence artificielle (IA) et l’analyse prédictive

L’IA permet aujourd’hui de modéliser les usages énergétiques, de détecter les anomalies de consommation et est vouée à encore évoluer ces prochaines années.

IV. Mettre en place une stratégie de Data Management pour la transition énergétique

Le Data Management ne se limite pas à la simple collecte de données. Pour qu’il devienne un véritable levier de performance énergétique, il doit s’inscrire dans une stratégie claire, organisée et durable :

1. Définir des objectifs de performance : La première étape consiste à fixer des objectifs de réduction de consommation basés sur les exigences réglementaires et les ambitions de l’entreprise.
2. Collecter et fiabiliser les données : La collecte des données doit être régulière et les sources fiables pour éviter les incohérences et garantir des analyses précises.
3. Analyser et exploiter les données : Grâce à des outils avancés, les données sont transformées en informations exploitables, permettant de cibler les sources de gaspillage.
4. Suivre les résultats et ajuster les actions : Le suivi en temps réel des données permet de mesurer l’efficacité des actions et d’ajuster la stratégie au fil du temps, si nécessaire.