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Ecometering, Groupe GDF SUEZ, propose un challenge à la communauté de datascience.net

La filiale du Groupe GDF SUEZ attend de nouveaux modèles pour estimer la consommation électrique de ses clients professionnels à 10 jours, avec un pas de 10 minutes

datascience.net, la première plateforme francophone de challenges Big Data, annonce aujourd’hui le démarrage d’un nouveau challenge organisé par Ecometering, spécialiste du pilotage de la performance énergétique.

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Pour optimiser la consommation énergétique de ses clients en anticipant, annulant ou reportant tout ou partie de leur consommation électrique, l’entreprise est confrontée à la nécessité de pouvoir prévoir, pour chaque site de son portefeuille, la consommation d’électricité de J+1 à J+10 à un pas temporel très fin (10 minutes).

L’objectif du challenge proposé par Ecometering

Le challenge repose sur la conception d’un algorithme innovant de prévision, permettant de prendre en compte la spécificité de chaque site tout en garantissant une facilité de déploiement maximale dans des conditions opérationnelles (rapidité de calibration, adaptabilité, etc.).

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Arnaud Laroche […] ajoute « Il y a quelques années le métier de statisticiens était peu considéré, au mieux il renvoyait une image poussiéreuse… Aujourd’hui lorsque des noms comme GDF SUEZ, AXA etc. font appel à datascience.net, c’est une grande reconnaissance de la data science, de sa valeur pour l’entreprise, et c’est un des objectifs que j’avais en tête lorsque je me suis lancé dans l’aventure datascience.net ! »

Loïc Le Pellec, responsable du Data Analytics au sein de Ecometering commente : « La proposition de datascience.net est très enthousiasmante pour des entités comme la nôtre car elle nous permet de rompre avec nos habitudes en allant chercher des solutions hétérodoxes. La diversité des profils des contributeurs à la plateforme est un gage d’obtention de solutions en rupture et on le souhaite, les plus innovantes possibles. Ce challenge est également un excellent support de communication interne sur les sujets autour de l’analyse des données »

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