Générer de la valeur grâce à des fondements intégrés en matière de numérique, de données et d’IA
Le secteur de l’énergie subit des changements internes et externes sans précédent. Ceux-ci vont plus loin que la technologie, puisque les dynamiques sous-jacentes du secteur sont au cœur d’un changement profond. L’augmentation des demandes, l’électrification du réseau, les ressources énergétiques distribuées et destinées aux consommateurs, les miniréseaux et les nouvelles charges telles que les véhicules électriques nécessitent une visibilité en temps réel bien plus importante et davantage de renseignements provenant de l’ensemble de l’écosystème énergétique.
Ce changement impose des demandes considérables sur la manière dont les services publics intègrent, gouvernent et exploitent les données dans les limites opérationnelles ainsi qu’organisationnelles. Le résultat? Les données sont devenues un actif clé des entreprises. Elles détiennent autant de valeur, sinon plus, que les actifs physiques.
En réaction, les services publics ont besoin d’un réseau fédérateur numérique : une fondation intégrée et intelligente qui réunit les données, les plateformes, les processus d’affaires et les talents afin d’améliorer la fiabilité ainsi que la sécurité dans l’atteinte des attentes en matière de réglementation et de société. De plus, la pression interne s’accroît quant à l’exploitation des données au profit des analyses avancées et de l’intelligence artificielle (IA). Si correctement mis en œuvre, un réseau fédérateur numérique transforme les données cloisonnées en valeur commune en utilisant l’IA afin de l’appliquer de manière responsable et évolutive pour soutenir les impératifs d’affaires de même que de conformité réglementaire.
Notre approche rassemble ces impératifs sous un réseau fédérateur numérique et de données axé sur les besoins d’affaires et enraciné dans la culture, le modèle opérationnel, la gouvernance et la technologie. L’objectif est d’offrir des données fiables qui sont à la base de mesures de confiance, d’une manière qui reflète les réalités des environnements opérationnels et réglementaires de chaque organisation.
Dans cet article, le terme « réseau fédérateur numérique » fait référence à l’architecture structurelle principale, alors que « réseau fédérateur numérique et de données » reflète le même concept lorsque les données, la gouvernance et les capacités d’IA y sont explicitement intégrées.
Qu’est-ce qu’un réseau fédérateur numérique?
Un réseau fédérateur numérique consiste en une approche de bout en bout de la transformation numérique qui aide les services publics à envisager, à concevoir et à déployer la technologie en harmonie avec leurs objectifs stratégiques. À mesure que le volume de données augmente et que les activités se complexifient, le réseau fédérateur numérique doit également offrir une base pour un partage de données en toute confiance de même que pour une prise de décision axée sur l’IA.
Élaboré selon un ensemble de propositions, allant de la stratégie numérique et l’adoption de l’infonuagique, en passant par le développement durable et le service de gestion aux entreprises, le cadre de gestion garantit que chaque investissement est guidé par les affaires et soutenu par la technologie, et non l’inverse, en étant ancré aux réalités opérationnelles et fonctionnelles de chaque organisation.
En pratique, cela signifie que l’établissement et la mise en œuvre d’une architecture numérique de données peuvent :
- soutenir la visibilité en temps réel et la connaissance de la situation;
- permettre une expérience client intégrée et omnicanal;
- mettre en relation les écosystèmes complexes des opérateurs de système de distribution, des opérateurs de système de transmission, des agrégateurs de ressources énergétiques distribuées et destinées aux consommateurs, des fournisseurs de services de flexibilité, des organismes de conformité, des investisseurs, des concepteurs ainsi que des consommateurs.
Chaque réseau fédérateur numérique d’organisation est adapté à son modèle d’affaires et à ses impératifs stratégiques. Il ne s’agit pas d’un plan directeur universel, mais d’une approche structurée qui tire avantage des forces et des cultures actuelles pour unifier l’entreprise, en plus de rendre possible le partage de données opérationnelles de bout en bout au rythme et à l’échelle voulue.
Exploiter le potentiel du réseau fédérateur numérique grâce aux données et l’IA
La prochaine étape consiste à réaliser que la valeur du réseau fédérateur numérique réside dans son efficacité à échanger et à utiliser les données, particulièrement pour soutenir les analyses avancées et l’IA. Les services publics possèdent d’énormes quantités de données, mais ils sont souvent freinés par la fréquence à laquelle ils les convertissent en perspectives ou en mesures opérationnelles. Les données demeurent donc fragmentées entre de nombreuses plateformes patrimoniales et différents cloisonnements organisationnels, en plus de souvent rester inaccessibles aux experts qui pourraient les exploiter afin d’améliorer la prise de décision.
Pour remédier à cela, les services publics ont besoin d’une architecture de données moderne et évolutive qui :
- reflète le modèle opérationnel;
- supporte un volume croissant, une variété et un débit élevé de données;
- rend facilement accessible des données fiables aux experts en affaires;
- soutient les analyses avancées ainsi que les cas d’utilisation de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
En d’autres mots, le réseau fédérateur numérique doit être équipé de capacités fondées sur l’IA pouvant transformer l’information fragmentée en actifs exploitables de confiance, ce qui permet une prise de décision propulsée par les données dans l’ensemble de l’organisation et de son écosystème élargi.
D’un côté, le réseau fédérateur numérique soutient les bases structurelles durables. De l’autre côté, les données de confiance et l’IA donnent vie à ses bases grâce à des perspectives, une automatisation et des mesures fiables.
Les organisations qui privilégient l’IA au profit de l’exploitation des données perdent souvent confiance en leur capacité de générer de la valeur, puisque les problématiques liées à la qualité des données et à l’adoption prématurée de plateformes difficiles à maintenir mènent à des résultats qui ne répondent pas aux attentes.
Choisir la bonne architecture de plateforme et d'échange de données
Il n’existe pas une seule « bonne » architecture. La bonne approche dépend du contexte réglementaire, des exigences en matière de gouvernance, du niveau de maturité de l’écosystème ainsi que du modèle opérationnel du service public.
Tout aussi important, le partage des données ne signifie pas la décentralisation de celles-ci. Au sein de systèmes énergétiques réglementés à plusieurs acteurs, la valeur est générée en assurant une interopérabilité et un accès sécurisés, tout en maintenant les données là où elles sont créées, plutôt que de les dupliquer.
Ainsi, la plupart des services publics combinent de multiples modèles de partage des données :
CENTRALISÉ
Une source unique d’information où les participants contribuent à un répertoire commun. Cela simplifie l’accès, la découverte et la gouvernance des données, en plus d’améliorer la cohérence des rapports et des analyses. Cependant, dans des contextes aux intervenants et aux activités multiples, ce modèle présente des compromis sur le plan de la mise à l’échelle, de la fiabilité, de la souveraineté et de la ponctualité des données, particulièrement pour les cas d’utilisation en temps quasi réel.
FÉDÉRÉ
Les données demeurent distribuées dans l’ensemble de l’organisation ou de ses domaines, mais suivent des principes et des normes de gouvernance partagée. Cela préserve l’autonomie locale, tout en permettant une interopérabilité entre les opérateurs de système de distribution, les opérateurs de système de transmission, les fournisseurs de services de flexibilité, les fournisseurs d’énergie et les organismes de réglementation.
MAILLAGE DES DONNÉES (COMME MODÈLE DE DISTRIBUTION)
Les données sont traitées comme un actif stratégique, dont la propriété et l’imputabilité reviennent à des équipes de domaines selon leurs responsabilités opérationnelles. Lorsque ces données sont gérées avec la même discipline que celle accordée aux produits, cela permettre d’accroître l’agilité et la réaction, mais exige en parallèle une gouvernance mature, une automatisation et une préparation culturelle dans les environnements réglementés des services publics.
HYBRIDE
En pratique, la plupart des services publics adoptent une approche hybride, qui combine une gouvernance centralisée et des plateformes partagées sélectionnées à un modèle de distribution reposant sur le maillage des données selon le domaine, le cas d’utilisation ou la maturité.
Modèles de plateformes de données fondées sur l’IA
- LAC DE DONNÉES À FONCTIONNALITÉS D’ENTREPÔT
Une combinaison de la flexibilité d’un lac de données avec la structure et la performance d’un entrepôt de données. Ainsi, il est possible de rassembler des données structurées, semi-structurées et non structurées, de servir plusieurs personas depuis un environnement unique et de réduire la duplication des données dans l’ensemble du paysage.
- Si le maillage des données peut décrire comment les données sont distribuées, il représente aussi un virage plus général dans la manière dont les données sont acquises et gérées dans l’ensemble de l’organisation.
- MAILLAGE DES DONNÉES (comme approche en matière de modèle opérationnel et de plateforme)
Une transition sociotechnique plus large, dans laquelle les domaines d’affaires sont responsables des actifs de données qu’ils génèrent et utilisent, gérés avec la même discipline que celle accordée aux produits. Dans les services publics importants, la production d’énergie, la gestion des réseaux et les opérations clients peuvent individuellement assurer la gouvernance de domaines de données différents, qui sont alignés à leurs responsabilités opérationnelles, avec une propriété, des exigences de qualité et des consommateurs clairement définis.
- Ce modèle procure un temps de réponse plus rapide aux changements réglementaires, aux signaux du marché ainsi qu’aux attentes de la clientèle, mais fonctionne mieux lorsque les modèles opérationnels et de gouvernance sont suffisamment matures pour soutenir la décentralisation.
Parmi ces deux approches, le principe directeur demeure le même : l’architecture doit s’aligner sur le modèle opérationnel, et non forcer l’entreprise à s’adapter à des contraintes technologiques.
N’attendez pas les données parfaites : générez d’abord de la valeur
Une préoccupation courante est de savoir si les services publics nécessitent les « données parfaites » avant d’adopter des initiatives d’analyses avancées ou d’IA. Concrètement, attendre les données prolonge souvent indéfiniment la production de valeur.
Une approche plus efficace est guidée par la valeur et itérative :
- commencez par les cas d’utilisation présentant une forte promesse de valeur ajoutée et un rendement du capital investi élevé qui démontrent une valeur tangible;
- utilisez les premiers succès pour financer et privilégier des améliorations ciblées de la qualité des données;
- appliquez les outils d’IA pour automatiser l’assurance qualité des données, la détection d’anomalies et la simulation de scénarios.
Nous soutenons les services publics qui s’éloignent des preuves de concept sans paramètre défini au profit de démonstrations de la valeur et de produits minimums viables conçus pour la mise à l’échelle, pour s’aligner sur les normes de gouvernance d’entreprise et pour générer rapidement des résultats mesurables.
Bien que cela puisse paraître contre-intuitif, établir dès le départ des politiques pragmatiques en matière de données, des modèles de données adaptés à la mission et une gestion de la gouvernance permet souvent d’accélérer l’adoption de l’IA, plutôt que de la ralentir. Les résultats fiables renforcent la confiance des utilisateurs, augmentent le taux d’adoption et permettent de réaliser des initiatives à l’échelle de manière responsable. Cette approche s’inscrit naturellement dans le cadre d’un réseau fédérateur numérique, où l’architecture, la gouvernance et les méthodes de prestation de services sont orientées vers une réalisation continue de la valeur, plutôt que de dépendre de projets ponctuels.
Culture : le plus grand moteur du rendement du capital investi
La technologie à elle seule ne détermine pas le succès; la culture et les modèles opérationnels, oui. Effectuer le virage vers une architecture moderne et favoriser le partage des données entre les cloisonnements traditionnels font partie intégrante d’un parcours de changement axé sur les talents et le modèle d’affaires, rendu possible par la transformation numérique et l’accessibilité des données.
Les principaux changements comprennent :
- rapatrier la propriété des données plus près des domaines d’affaires;
- mettre sur pied des équipes multidisciplinaires qui combinent une expertise opérationnelle, en ingénierie et en analyse de données;
- instaurer une imputabilité quant à la qualité des données, à l’intégrité et à l’amélioration continue.
Les perspectives tirées de La voix de nos clients CGI démontrent qu’au sein du secteur de l’énergie et des services publics, les organisations qui possèdent des modèles opérationnels plus agiles sont considérablement plus en mesure de générer de la valeur de leurs investissements numériques. Les mêmes caractéristiques qui soutiennent l’agilité, soit l’habilitation, la collaboration et l’apprentissage, sont également au cœur des stratégies efficaces en matière de données et d’IA.
Gouvernance, confiance et souveraineté des données
Au fur et à mesure que les écosystèmes numériques prennent de l’ampleur et que les données sont partagées au-delà des limites organisationnelles ou nationales, la confiance devient un élément non négociable.
Un réseau fédérateur numérique et de données robuste intègre :
- une gouvernance fédérée des données dotée de rôles, de normes et de droits décisionnels clairement établis;
- une imputabilité et une propriété des données définies;
- une sécurité, une protection des données personnelles et une souveraineté dès la conception, alignées sur les exigences réglementaires et du marché en constante évolution.
Sans confiance, même les plateformes les plus avancées ne réussissent pas. Avec l’IA, les enjeux sont d’autant plus élevés : la qualité et la gouvernance des données déterminent si les risques évoluent au même rythme que la valeur.
Opérationnaliser le réseau fédérateur numérique et de données
Lorsque les services publics harmonisent le réseau fédérateur, l’architecture et la culture, ils peuvent exploiter le plein potentiel des données fiables et interopérables entre les systèmes existants de même que modernes pour :
- créer une visibilité unifiée de l’ensemble des actifs, du réseau et des données des clients;
- exploiter les analyses avancées et l’IA pour des opérations de prédiction;/li>
- améliorer la résilience, la conformité et les interactions clients;
- réduire la complexité des intégrations ainsi que le rapport temps-valeur.
C’est ici que nos forces convergent. Nous aidons les services publics à aligner stratégie d’entreprise, modèle opérationnel de même qu’architecture de données et d’IA; à mettre en œuvre, au besoin, les approches infonuagiques, de lacs de données à fonctionnalités d’entrepôt et de maillage; à établir une gouvernance et une culture qui reconnaissent les données en tant qu’actif stratégique; et à passer en toute confiance de projets pilotes à la production, en mettant l’accent sur la valeur et l’utilisation responsable de l’IA.
Conclusion : transformer les données partagées en valeur commune
Il n’existe pas de plan directeur universel vers le succès numérique pour les organisations du secteur de l’énergie et des services publics. Le véritable défi réside non pas dans le choix des outils, mais dans l’édification des compétences, de la culture et de la confiance nécessaires afin de partager et d’utiliser les données de manière responsable dans des écosystèmes complexes.
Notre approche axée sur un réseau fédérateur numérique et de données aide les services publics à équilibrer flexibilité et contrôle, à concevoir des architectures sécurisées et fondées sur l’IA ainsi qu’à intégrer une gouvernance de même qu’une culture capables de générer un rendement des investissements en données et en IA.
En liant stratégie, gouvernance et technologie, les services publics peuvent transformer les données partagées en valeur commune. Cela permet d’accélérer la transition vers un système énergétique plus durable, intelligent et centré sur le client, en plus de positionner l’IA en tant que force évolutive et responsable pour une portée opérationnelle à long terme.
Ce faisant, les organisations peuvent réaliser la pleine valeur de leurs actifs de données en outillant leurs talents à découvrir des perspectives, à mettre à l’essai des améliorations et à générer des résultats mesurables.
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