Supervision de Réseaux (Smart Grids)
Un gestionnaire de réseau de distribution traite aujourd’hui entre 10 et 35 millions de compteurs communicants. Chaque compteur remonte des données toutes les 10 à 30 minutes : index de consommation, courbes de charge, alertes techniques, états de connexion. Ça représente plusieurs milliards de points de mesure par jour. Les équipes d’exploitation doivent détecter en temps réel les dérives de tension, les fraudes potentielles, les défauts d’isolement, les déséquilibres de phase.
Les obligations réglementaires (TURPE, codes de réseau européens) imposent des délais de réponse stricts et une traçabilité complète. Pendant ce temps, les systèmes historiques : conçus pour des relevés semestriels : saturent. Les bases relationnelles classiques peinent au-delà de quelques millions d’enregistrements par table. Les équipes data passent plus de temps à maintenir des pipelines fragiles qu’à analyser.
Et quand un incident réseau survient, reconstituer la chronologie des événements prend des heures au lieu de minutes. Le pilotage fin des réseaux intelligents n’est pas un luxe : c’est une obligation opérationnelle et réglementaire.
Cette solution appartient à la famille Données, Référentiels & Reporting.
Les défis qui freinent votre performance
Les approches actuelles montrent leurs limites face au volume et à la vélocité des données. Les bases relationnelles classiques (votre base de données, votre base de données en mode standard) s’effondrent quand on dépasse quelques centaines de millions de lignes temporelles. Les équipes bricolent des extractions nocturnes vers des fichiers plats, puis des macros Excel pour les analyses.Résultat : des délais de détection de 24 à 48 heures sur des anomalies qui devraient être identifiées en minutes. Les outils de BI généralistes (votre outil de pilotage, votre outil de visualisation) ne sont pas conçus pour des requêtes sur des fenêtres temporelles glissantes de plusieurs téraoctets. Les prestataires généralistes proposent des architectures surdimensionnées, calibrées pour des géants du web, avec des coûts d’infrastructure et de maintenance incompatibles avec les budgets des utilities régionales.
Notre approche technique
Notre approche repose sur une séparation claire entre ingestion, stockage et analyse. L’ingestion passe par des brokers de messages distribués capables d’absorber des pics de plusieurs centaines de milliers d’événements par seconde : typiquement lors des relevés synchronisés à minuit. Le stockage utilise des bases spécialisées en séries temporelles, conçues pour compresser efficacement des données répétitives et permettre des requêtes sur des plages horaires sans scanner des tables entières.
La détection d’anomalies combine des règles métier explicites (seuils de tension, écarts de consommation) avec des modèles statistiques qui apprennent les profils normaux de chaque point de livraison. L’alerting est hiérarchisé : les opérateurs ne voient que ce qui nécessite une action, pas un flux continu de faux positifs. La gouvernance intègre le chiffrement des données personnelles, la pseudonymisation conforme RGPD, et des pistes d’audit pour les contrôles CRE.
Bases Time-Series
Stockage optimisé pour les données horodatées, avec politiques de rétention (Downsampling).
Ingestion Massif (Kafka)
Mise en file d’attente des messages pour encaisser les pics de relevés sans perte de données.
Détection d’Anomalies
Algorithmes repérant les chutes de tension soudaines ou les surconsommations (fuites).
Tableaux de Bord Opérateurs
Visualisation cartographique des nœuds du réseau (Grafana, outils sur-mesure).
Gouvernance et Sécurité
Chiffrement et anonymisation des relevés de consommation des particuliers.
Alerting Proactif
Création de règles déclenchant des notifications (SMS/Webhook) aux équipes de garde.
Architecture technique
Plusieurs sources, un référentiel qui les arbitre, puis l’analyse : Observatoires & Open Data et Traçabilité & Généalogie des Lots procèdent de cette même chaîne.
- Bases Time-SeriesStockage optimisé pour les données horodatées, avec politiques de rétention (Downsampling).
- Ingestion Massif (Kafka)Mise en file d’attente des messages pour encaisser les pics de relevés sans perte de données.
- Détection d’AnomaliesAlgorithmes repérant les chutes de tension soudaines ou les surconsommations (fuites).
- Tableaux de Bord OpérateursVisualisation cartographique des nœuds du réseau (Grafana, outils sur-mesure).
- Gouvernance et SécuritéChiffrement et anonymisation des relevés de consommation des particuliers.
- Alerting ProactifCréation de règles déclenchant des notifications (SMS/Webhook) aux équipes de garde.
Intégration fluide et sans friction
Nous travaillons avec vos systèmes de collecte existants (concentrateurs, head-ends Itron, Landis+Gyr, Sagemcom). L’ingestion se branche en parallèle de vos flux actuels, sans modifier les chaînes de collecte validées par vos équipes télécom. Les tableaux de bord s’intègrent aux portails existants ou aux outils métier (GE PowerOn, Schneider ATS). Les référentiels clients et patrimoine restent dans vos SI : nous les consommons en lecture.
Pas de migration forcée, pas de remplacement de vos outils de dispatch.
Audit des flux et volumétrie
Cartographie des sources de données, analyse des pics de charge, identification des goulets d’étranglement actuels. Livrable : dimensionnement réaliste.
Architecture et POC ciblé
Déploiement sur un périmètre limité (une région, un type de compteur). Validation des performances d’ingestion et de requêtage sur données réelles.
Industrialisation et intégration
Extension à l’ensemble du parc, connexion aux outils métier existants, mise en place des règles d’alerting et des modèles de détection.
Transfert et autonomie
Formation des équipes exploitation et data, documentation opérationnelle, passage en mode support avec montée en compétence progressive.
Des résultats mesurables pour l'organisation
- Délai de détection des anomalies réseau ramené de 24-48h à moins de 15 minutes
- Réduction de 60 à 80% du volume de stockage grâce à la compression native des séries temporelles
- Capacité d’ingestion validée à 500 000 événements/seconde sur infrastructure standard
- Taux de faux positifs sur les alertes fraude réduit de 70% après 6 mois d’apprentissage
- Temps de reconstitution d’un incident réseau passé de plusieurs heures à quelques minutes
- Conformité RGPD et exigences CRE documentée et auditable
Clarifier votre prise de décision
Quel est le coût d’infrastructure comparé à nos systèmes actuels ?
Sur les projets de supervision réalisés par Clarendis, le coût d’infrastructure est inférieur de 30 à 50 % à une approche en base relationnelle classique, grâce à la compression et à l’absence de serveurs surdimensionnés. Le retour sur investissement se mesure surtout sur le temps d’ingénierie économisé en maintenance de pipelines.
Comment gérez-vous la transition sans interrompre nos opérations ?
La transition vers la nouvelle supervision se fait en parallèle de l’existant, pendant deux à trois mois selon nos déploiements. Les deux systèmes cohabitent, ce qui permet de valider la cohérence des données et de former les équipes. La bascule est progressive, par périmètre géographique ou par type de compteur.