Sustainable Operations & Decarbonation

Les missions de Sustainable Operations & Decarbonation dans l’industrie reposent sur une collaboration étroite avec les équipes Data et IA. En effet, la réduction de l’empreinte carbone, l’optimisation des ressources et la transition vers des opérations durables nécessitent une mesure précise des phénomènes industriels (collecte de données fiables, analyse en temps réel) et une compréhension approfondie des leviers d’action (explication des impacts, prédiction des scénarios, prescription de solutions opérationnelles). Cela implique l’utilisation d’outils avancés : data science, machine learning, IA, et simulation numérique.

Missions principales

a. Gouvernance et collecte des données industrielles et environnementales

Centralisation des données : Récupération, nettoyage, structuration et gouvernance des données issues des opérations industrielles (capteurs IoT, SCADA, ERP, MES) et des sources externes (bases de données carbone, réglementations, fournisseurs d’énergie, etc.).
Définition des indicateurs clés : Identification et suivi des KPIs liés à la décarbonation (ex : intensité carbone par unité produite, efficacité énergétique, taux de recyclage des déchets, consommation d’eau) et aux opérations durables (ex : OEE – Overall Equipment Effectiveness – ajusté aux critères ESG).

b. Reporting et visualisation pour la prise de décision

Conception de tableaux de bord opérationnels : Création d’outils de visualisation (Power BI, Tableau, Grafana, Python) pour rendre accessibles aux équipes industrielles et à la direction les données de performance environnementale et opérationnelle.
Automatisation des rapports : Utilisation de l’IA pour générer des rapports de décarbonation conformes aux normes sectorielles (ex : GHG Protocol, ISO 50001, réglementations locales) et aux attentes des parties prenantes (investisseurs, régulateurs, clients).

c. Modélisation et optimisation des opérations durables

Développement de modèles :
- Explicatifs : Analyser les corrélations entre les processus industriels et leur impact carbone (ex : lien entre la vitesse de production et la consommation énergétique).
- Prédictifs : Anticiper les émissions futures en fonction des scénarios de production, des mix énergétiques ou des changements réglementaires.
- Prescriptifs : Proposer des actions concrètes pour réduire l’empreinte carbone (ex : optimisation des plannings de production, substitution de matières premières, amélioration de l’efficacité énergétique).
Simulation et jumeaux numériques (Digital Twins) : Modélisation de lignes de production ou d’usines entières pour tester des scénarios de décarbonation (ex : impact de l’électrification des procédés, intégration d’énergies renouvelables).
Utilisation de l’IA et du machine learning :
- Détection d’anomalies dans les consommations énergétiques ou les émissions (ex : fuites de gaz, surconsommation d’électricité).
- Optimisation dynamique des paramètres de production pour minimiser l’empreinte carbone sans sacrifier la productivité.

d. Collaboration transversale et transformation opérationnelle

Interface avec les métiers industriels : Travail conjoint avec les équipes de production, maintenance, achats et énergie pour intégrer les données de durabilité dans les processus opérationnels (ex : choix des fournisseurs bas-carbone, maintenance prédictive pour réduire les gaspillages).
Veille technologique et réglementaire : Suivi des innovations en décarbonation (ex : hydrogène vert, capture du carbone) et des évolutions réglementaires (ex : taxonomie européenne, mécanismes d’ajustement carbone aux frontières).
Accompagnement au changement : Formation des équipes industrielles à l’utilisation des outils data/IA et sensibilisation aux enjeux de décarbonation.

Exemples de projets

Optimisation énergétique d’une usine : Utilisation de l’IA pour ajuster en temps réel les paramètres de production (température, pression, vitesse) afin de réduire la consommation énergétique de 15 % sans impacter le rendement.
Déploiement d’un jumeau numérique pour la décarbonation : Modélisation d’une ligne de production pour simuler l’impact de la substitution du gaz naturel par de l’hydrogène vert, et identifier les goulots d’étranglement.
Détection automatisée des gaspillages : Mise en place d’algorithmes de machine learning pour identifier les sources de surconsommation énergétique ou de matières premières dans une chaîne de production.
Plan de transition bas-carbone : Élaboration d’une feuille de route pour électrifier 30 % des procédés thermiques d’ici 2030, en s’appuyant sur des scénarios de coûts et d’émissions modélisés.
Traçabilité des émissions scope 3 : Développement d’un outil pour cartographier et réduire les émissions indirectes de la supply chain, en collaboration avec les fournisseurs.