Si vous êtes responsable d'opérations dans une entreprise du secteur de l'eau et de l'énergie, vous connaissez bien les pressions qui pèsent sur ce secteur. Les infrastructures de réseau sont plus sollicitées que jamais, la demande en forte hausse des centres de données dédiés à l'intelligence artificielle met à rude épreuve les capacités, tandis que les programmes de modernisation peinent à suivre le rythme. Les exigences réglementaires et de décarbonation se durcissent, alors que les obligations de reporting environnemental, social et de gouvernance (ESG) se renforcent. Et pourtant, vos équipes continuent de rapprocher manuellement les données entre des systèmes opérationnels et de gestion déconnectés.

Ces systèmes classiques ont été conçus pour enregistrer ce qui s’est passé, et non pour agir sur ce qui est en train de se passer. L’Autonomous Enterprise de SAP est conçue pour combler cet écart.

Des entreprises du secteur de l’eau et de l’énergie sous pression

Le secteur de l'eau et de l'énergie fait face à une convergence de pressions sans précédent. La transition énergétique accélère le déploiement de ressources énergétiques distribuées (solaire, stockage, véhicules électriques) sur des réseaux conçus pour une autre époque. La directive relative à la publication d'informations en matière de durabilité par les entreprises (CSRD) et les cadres équivalents imposent aux acteurs du secteur de l'eau et de l'énergie de suivre simultanément les émissions dans les systèmes opérationnels et financiers. Par ailleurs, l'exposition des infrastructures de réseaux intelligents à la cybercriminalité augmente au même rythme que la connectivité indispensable à cette modernisation. Or, l'élargissement du déficit de compétences complique la mise en œuvre des changements à la vitesse exigée par le marché.

Selon une étude d'Oxford Economics commandée par SAP, les entreprises du secteur de l'eau et de l'énergie investissent de manière ciblée, dépensant aujourd'hui en moyenne 29 millions de dollars dans l'IA et faisant état d'un retour sur investissement (ROI) moyen de 15 %. Les dirigeants prévoient que ce chiffre atteindra 29 % d'ici deux ans. À en croire cette étude, fondée sur une enquête mondiale menée auprès de 106 hauts dirigeants du secteur, neuf hauts dirigeants sur dix ont constaté une amélioration de la rapidité de livraison, de l'engagement client et de l'innovation grâce aux déploiements actuels de l’IA. Les gains les plus marqués concernent les insights et la prise de décision, domaines dans lesquels 44 % des répondants font état d'une amélioration significative.

Qu’entend-on réellement par « Autonomous Enterprise » ?

Ce terme est couramment utilisé dans le secteur et il convient donc d'être précis quant à ce qu'il signifie ou non. Une Autonomous Enterprise ne cherche pas à exclure les personnes des décisions d’entreprise. Elle s'attache à changer la nature des tâches qu'effectuent les collaborateurs.

Imaginez les conséquences d'un événement météorologique majeur pour les activités d'une entreprise du secteur de l'eau et de l'énergie. Les coordinateurs terrain sont alertés. Les équipes du service client sont débordées. Les ingénieurs extraient les enregistrements historiques d'un système, la topologie réseau d'un autre et les historiques des contrats de mission d'un autre encore. Le temps d'obtenir une vision complète de la situation, des heures se sont écoulées et les communications destinées aux clients ont déjà pris du retard. Dans une Autonomous Enterprise, les agents d'IA détectent l'événement, effectuent un recoupement en temps réel des données sur l'état des équipements et la disponibilité des équipes, priorisent la séquence de rétablissement, déclenchent automatiquement les communications avec les clients et présentent des recommandations au centre des opérations, le tout avant même le dépôt du premier rapport manuel.

Comme le décrit SAP, les collaborateurs définissent le cap, l'IA exécute. Il ne s'agit pas d'un concept futuriste, mais d'une évolution structurelle dans la conception des logiciels d'entreprise. Et cela a des implications spécifiques pour les entreprises du secteur de l'eau et de l'énergie qui gèrent des opérations allant de la gestion des compteurs, la gestion des performances des actifs, la planification du réseau, le reporting de durabilité, l'engagement client et la gestion des ressources énergétiques distribuées.

Pourquoi le secteur de l'eau et de l'énergie se prête bien à l'utilisation de l'IA agentique

De par leur nature, les opérations du secteur de l'eau et de l'énergie nécessitent d'importants moyens matériels, sont très réglementées et génèrent un flux continu de données. Les capteurs, les compteurs, les nœuds du réseau et les équipes sur le terrain génèrent des signaux à un volume et à une vitesse qu'aucune équipe humaine ne peut traiter manuellement. Cette combinaison rend ce secteur particulièrement adapté à l'optimisation continue pilotée par l'IA que permet l'Autonomous Enterprise.

Voici les domaines dans lesquels les agents autonomes peuvent avoir un impact direct sur les résultats :

• Performance des actifs et maintenance prédictive : les agents surveillent les signaux des équipements, prédisent la probabilité de défaillance et déclenchent automatiquement des ordres de maintenance, passant ainsi de réparations réactives à un entretien proactif.
• Gestion des compteurs : les agents gèrent de manière autonome le relevé des compteurs, les données chronologiques et la résolution des exceptions de facturation, réduisant les délais de traitement et limitant les corrections manuelles.
• Réponse aux pannes et aux événements du réseau : les agents connectent les événements du réseau aux dossiers clients, aux plannings des équipes et aux modèles de communication afin de coordonner le rétablissement sans orchestration manuelle.
• Reporting en matière de durabilité et ESG : les agents agrègent les données d'émissions, associent les activités aux exigences de la CSRD et rédigent des rapports de conformité, remplaçant des semaines de compilation manuelle par un processus continu et auditable.
• Engagement client et libre-service : les agents d'IA résolvent les demandes liées à la consommation, les questions de facturation et les demandes de service sur l'ensemble des canaux numériques, réduisant ainsi le coût de service tout en accélérant la résolution.

Chacun de ces domaines présente de réelles difficultés pour les responsables des opérations, les gestionnaires d'actifs et les responsables du développement durable chez les opérateurs de réseau et les entreprises intégrées du secteur de l'eau et de l'énergie. L'idée n'est pas d'automatiser pour automatiser, mais de libérer les collaborateurs expérimentés de volumes importants de tâches routinières afin qu'ils puissent se concentrer sur les décisions qui requièrent un jugement humain.

En quoi cette approche de l'IA diffère-t-elle des précédentes ?

La plupart des organisations du secteur de l'eau et de l'énergie ont déjà déployé l'IA d'une manière ou d'une autre : un modèle de maintenance prédictive, un outil de prévision de la demande ou encore un chatbot traitant les demandes clients de premier niveau. Dans tous les cas, la frustration est la même : ces outils améliorent un aspect limité des opérations mais sont sans effet sur la vue d’ensemble. Les optimisations sont cloisonnées.

L’Autonomous Enterprise de SAP repose sur trois fondements importants pour un déploiement à l’échelle de l’entreprise.

En premier lieu, une connaissance approfondie des processus et du secteur. SAP a intégré plus de 50 ans d'intelligence des processus, y compris des workflows pertinents pour le secteur de l'eau et de l'énergie couvrant la production, la logistique, l'exploitation des actifs et la gestion de la relation client, dans la couche d'IA. Cela signifie que les agents ne se contentent pas de lire vos données ; ils raisonnent dans le contexte réel de votre entreprise.

En deuxième lieu, des données métier contextualisées. Au lieu de se connecter aux données après coup, SAP Business AI repose sur un modèle sémantique étendu à l'ensemble de la suite, qui couvre plus de 7,3 millions de champs de données. Les agents peuvent voir simultanément la relation entre une perturbation chez un fournisseur, une commande client en cours, un calendrier de production et une position financière.

En troisième lieu, une gouvernance de classe professionnelle. Chaque action de l’IA peut être vérifiée et suivie. Ce point est fondamental pour les entreprises des industries de transformation soumises à des exigences réglementaires et de reporting ESG de plus en plus strictes.

Des résultats concrets pour les entreprises du secteur de l'eau et de l'énergie

La transition vers des opérations autonomes est d'ores et déjà en cours. Des entreprises du secteur de l'eau et de l'énergie montrent ce qu'il est possible d'accomplir :

SA Power Networks (Australie)

SA Power Networks, l'opérateur du réseau de distribution d'électricité desservant l'Australie-Méridionale, a mis en œuvre diverses solutions d'IA SAP pour transformer la gestion des infrastructures et les opérations sur le terrain. Grâce à une analyse assistée par l'IA des données historiques sur l'état des équipements, l'entreprise a atteint un taux de réussite de 99 % dans l'identification des poteaux électriques peu susceptibles de se corroder. Elle a ainsi pu remplacer des programmes d'inspection généralisés par une maintenance ciblée. Résultat : plus d'un million de dollars australiens (600 000 $) d'économies annuelles sur les inspections de poteaux corrodés, avec 50 ans d'historique des équipements désormais accessibles aux techniciens de terrain via une simple requête.

Centrica Plc (Royaume-Uni)

Centrica gère la production d'électricité, le stockage de l'énergie, les opérations de négociation et des millions de comptes clients sur plus de 1 500 applications et 20 lacs de données. Dans un tel environnement, des données déconnectées peuvent ralentir les décisions relatives aux négociations, à l'allocation de capital et à la tarification clients. Grâce à un socle de données gouverné et à SAP Business AI, l'entreprise réduit les rapprochements manuels afin que les équipes puissent se concentrer sur les prévisions prédictives, la planification de scénarios, la modélisation des données et une meilleure prise de décision opérationnelle. Cette initiative représente une refonte fondamentale de la manière dont Centrica gère ses activités. Les bénéfices attendus incluent une réduction de 6 400 heures par jour consacrées à la collecte manuelle des données, des efforts manuels divisés par 10 et le redéploiement de 800 équivalents temps plein (ETP) vers des activités à forte valeur ajoutée d'interprétation des données plutôt que d'assemblage des données. Il n'est plus nécessaire de répliquer des millions d'enregistrements entre les lacs de données.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Allemagne)

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), entreprise du secteur de l'eau et de l'énergie desservant la Suisse et l'Allemagne, a créé un assistant de messagerie d'IA générative intégré aux solutions SAP. L'assistant d'IA classe automatiquement les e-mails entrants selon le degré d'urgence, le sentiment exprimé et le type de message, génère des suggestions de réponse contextuelles à l'aide de données de consommation en temps réel et extrait des cas similaires antérieurs. Les résultats :

• 95 % de précision des prévisions de la demande, permettant une facturation précise et des achats d’énergie optimisés
• Des délais de réponse client 60 à 70 % plus rapides, grâce à des suggestions de réponse générées par l'IA qui réduisent le traitement de plusieurs minutes à quelques secondes.
• Une transparence accrue pour 44 000 foyers grâce à des insights de consommation plus clairs et axés sur les données.

Par où commencer ?

Pour les responsables d’entreprise devant évaluer ce que signifie l’Autonomous Enterprise dans la pratique, le plus important n’est pas de savoir dans quelle mesure utiliser l’IA, mais de savoir à quel endroit de leur chaîne de valeur l’écart entre le signal et l’action leur coûte le plus cher.

Cela peut être le décalage entre un signal d'état de l'actif et une décision de maintenance, ainsi que les temps d'arrêt imprévus qui s'accumulent entre ces deux temps. Il peut s'agir des semaines de travail manuel nécessaires pour produire un seul rapport ESG. Ou encore du temps entre la lecture du compteur et la facture client exacte.

SAP Cloud ERP et SAP Autonomous Suite sont conçus pour aider les entreprises du secteur de l'eau et de l'énergie à identifier ces lacunes et à les corriger de manière systématique, non pas avec des solutions ponctuelles isolées, mais grâce à une approche intégrée qui multiplie la valeur sur l'ensemble des opérations. Les solutions SAP pour le secteur de l'eau et de l'énergie couvrent l'ensemble de la chaîne de valeur, de la relève des compteurs à l'encaissement et des actifs aux insights. SAP Autonomous Suite étend cette couverture grâce à une exécution agentique, à l'intelligence en temps réel et à une gouvernance intégrée à l'échelle de l'entreprise.

Le secteur de l'eau et de l'énergie s'est toujours distingué par sa capacité à exploiter de manière fiable des infrastructures complexes et essentielles à la sécurité, dans des conditions qu'il ne peut pas entièrement maîtriser. La prochaine vague d'avantage concurrentiel et réglementaire appartiendra aux entreprises capables d'en faire autant, de manière intelligente, autonome et à grande échelle.