Metro’Num BordeauxMetro’Num Bordeaux

Atelier Services numériques & Gains énergétiques

Olivier Trébucq

9 décembre 2011

Centres de recherche Inria

Inria PARIS - Rocquencourt

Inria LILLENord Europe

Inria NANCYGrand Est

2

Inria RENNESBretagne

Atlantique

Inria BORDEAUXSud-Ouest

Inria SACLAYÎle-de-France

Inria GRENOBLE Rhône-Alpes

Inria SOPHIA ANTIPOLISMéditerranée

Les chiffres clés

4,290Personnes (dont 60 % salariés

d’Inria)

Equipes associées dans le monde entier

69Centres de Recherche en france

8

180

Conférencesinternationales

41

271

3

Equipes projets180

Publicationsscientifiques

4,850

UN BUDGET DE

Brevets en activité (au total)

271

252 M€Dont plus de 26% de ressources propres

Scientifiques

3,4301000 Doctorants100 Post-Doctorants300 ingénieurs R&D

Digital Science & Cleantech

Data management

Modeling / Simulation

Predictive scenarios

Observation / environment

measurement

Pollution and waste

Diagnosis & Recommendations

VisualizationLocalization

and production of

resources

Use and optimization of the needs

More and more Data : Data information and knowledge management

= From raw Data to Information

Data collect : Data mining, large scale distributed networks, sensor networksData transportation, Storage, Analysis (links), Transformation (aggregation ..)

Environmental data are : massive and heterogeneous, subject to dynamic changes (spatial and temporal classification tools)

Simulations : Modeling – Digital algorithms

Digital Science & Cleantech

Simulations : Modeling – Digital algorithms

Predictions: Numerical computing

Recommendations/Decisions making: with uncertainty – stochastic calculations – multi criteria

Visualizations: data, simulations, environment, predictive scenarios

Need of high performance calculations > national initiative with OSEO

- 6

= Modélisation, prédiction et optimisation• de la production • du réseau• des investissements

� Optimisation de la production électrique• Gestion de la production électrique court, moyen ou long terme, modèles et calculs

robustes (centrales, barrages, éolien)

Optimisation des réseaux

• Dimensionnement d’un réseau (sécurisation / re-routages, intégration de contraintes comme les délais de communication)

• Localisation des sites (compromis : proximité, coûts …)

� Calcul aléatoire, apprentissage, simulation d’événements rares• Estimation des consommations des abonnés (annuelles puis journalières)• Estimation des prix d’options sur les marchés financiers de l’énergie

� Modélisation et résolution de très grands problèmes stochastiques combinatoires

• Placement des arrêts et des recharges nucléaires

= Modélisation et prédiction pour l’intégration des EnR

• Modélisation des prévisions (vent, ensoleillement et physique de la turbulence)

• Modélisation de l’aérodynamisme des pâles éoliennes

Intégration des Energies Renouvelables

• Optimisation de l’emplacement d’un parc d’éoliennes en fonction du vent

• Modèles d’analyse de la demande et simulation de scénarios pour tester la robustesse des outils de production

• Simulation des cours d’eaux / rejets des centrales

= Collecte de données, Diagnostics, Gestion

• Réseaux de capteurs, réseaux domotiques autonomes

• Intégration de données et de connaissances distribuées sur le Web: Architecture cloud pour analyser les données d’usage de l’énergie

• Analyse des données massives et souvent incomplètes (identification des liens,

Gestion des donnéesCollecte, programmation & supervision

• Analyse des données massives et souvent incomplètes (identification des liens, corrélations, causalités etc..)

• Sécurisation des données

• Visualisation d’un grand nombre de données (graphes)

• Collecte et traitement des données pour l'adaptation dynamique de systèmes: infrastructure logicielle distribuée permettant de comprendre, contrôler et optimiser la consommation énergétique en temps réel selon les besoins de l'utilisateur

• Diagnostics & Supervision/Gestion autonome des réseaux

• Internet des objets, objets (terminaux et plus) communicants

• Optimisation de la consommation d'une habitation

• Perception d’action et de communication

Smart Homes / smart cities

• Perception d’action et de communication

• Prise de décisions & Interactions homme-machine

• Intégration de recommandations orientées services

Collaborations avec des PME

‘’ Thanks to the expertise of INRIA in numerical optimization, the Joint-Lab

Collaboration avec des PME

‘’ Thanks to the expertise of INRIA in numerical optimization, the Joint-Lab

METIS boosts Artelys abilities to bring innovative operational tools to

the international market ‘’ Arnaud Renaud CEO Artelys

� Optimisation en avenir incertain de la gestion de systèmes énergétiques (production, transport et stockage): prévision de charge et de prix, planification de la production, optimisation des investissements

Collaboration avec des PME & start-ups

VALOREM / Modélisation de l’éolien

PROBAYES / Prévision des comportements : classification, apprentissage, intégration des contraintes complexes (chauffage urbain, chauffe-eau, etc…)

TECHNOSENS / Box de solutions personnalisables (gestion intégrée TECHNOSENS / Box de solutions personnalisables (gestion intégrée TV, téléphone, énergie)

WATTECO / Micro-modems de communication par Courant Porteur en Ligne (CPL) dédiés à la gestion énergétique de l’habitat

LUCEOR / Logiciels et algorithmes dans les nœuds de réseau (routeurs sans fil), dans les consoles d’administration de réseau, ou dans les terminaux d’accès au réseau. Protocole Mesh OLSR

HiKOB (start-up) : sensor networking and embedded wireless measure

Etc..

Le 8 Mars 2012Rencontre Inria-Industrie

Sciences numériques & Efficacité énergétique

« Smart-grids + Green-IT + Smart Homes »

Partenaires : OSEO – Tenerrdis - Minalogic

Lieu : INRIA Grenoble