S4E SOFTWARE et Mines Paris – PSL se sont associés avec une ambition commune : développer des solutions innovantes et durables grâce à l’alliance de la science des données et de l’apprentissage machine. Ce partenariat réunit l’expertise industrielle de S4E SOFTWARE et l’excellence académique du centre O.I.E. de Mines Paris – PSL pour concevoir des outils capables d’anticiper les défis techniques et climatiques auxquels les acteurs du secteur de l’énergie solaire doivent faire face.
Mines Paris – PSL, un acteur de premier plan
Mines Paris – PSL s’est imposée comme un leader dans la formation et la recherche en énergies renouvelables. Portée par ses 18 centres de recherche, l’école forme les ingénieurs de demain, aptes à concevoir, installer, exploiter et maintenir des infrastructures énergétiques de pointe. Parmi ceux-ci, le centre O.I.E. se distingue par son expertise dans l’analyse de données satellites, météorologiques, ainsi que dans la modélisation des performances des installations photovoltaïques.
Cet écosystème à la fois académique et scientifique permet à l’école d’apporter une valeur ajoutée considérable dans les projets d’innovation. Avec cette collaboration, S4E SOFTWARE et Mines Paris – PSL se positionnent à la pointe de la recherche appliqué.
Un projet collaboratif : Un module analytique innovant pour 2025
Au cœur de cette collaboration se trouve le développement d’un module analytique, prévu pour début 2025. Fruit de la synergie entre Yves-Marie Saint-Drenan, chercheur au centre O.I.E, et les équipes de data science de S4E SOFTWARE, cet outil de supervision avancé utilisera les dernières avancées en datascience pour répondre aux besoins croissants de gestion et d’optimisation des installations.
Le module, conçu pour être évolutif, se concentrera sur trois axes principaux :
- Vérification de la configuration des centrales : s’assurer que les modélisations correspondent à la réalité sur le terrain (ex. inclinaison optimale des panneaux)
- Modélisation des pertes de production : identifier et catégoriser les pertes liées à des facteurs tels que l’ombrage, la dégradation des panneaux ou l’encrassement
- Maintenance prédictive : anticiper les pannes et événements climatiques pour planifier efficacement la maintenance et optimiser les performances globales des centrales
Les premières phases du projet sont déjà en cours, sous accord de confidentialité, avec des échanges de données fructueux entre S4E SOFTWARE et Mines Paris – PSL. Les résultats préliminaires sont prometteurs, confirmant le potentiel de cette collaboration.
Un partenariat tourné vers l’avenir
Ce projet représente bien plus qu’un simple développement technologique. Il offre une opportunité unique aux étudiants de Mines Paris – PSL de se former sur des technologies et des métiers d’avenir, tels que la data science appliquée aux énergies renouvelables. En s’engageant sur ce projet, ils contribuent à des projets à fort impact à fort impact en matière de développement durable.
S4E SOFTWARE est ravi de collaborer avec une école de renom qui prépare les futurs acteurs de la transition énergétique. Ensemble, nous mettons en œuvre des solutions concrètes pour relever les défis énergétiques de demain, tout en formant les talents qui contribueront à bâtir un avenir plus durable.
