Engie : « la donnée est plus importante que le logiciel »

Yves Le Gélard a rejoint Engie, il y a 3 ans, à la suite de l’appel d’un chasseur de têtes. Il travaillait alors pour la société de services informatiques Cap Gemini.

Un budget de 1,5 milliard d’euros sur 3 ans

Homme de contact, parlant parfaitement l’anglais, il s’est vu confier la responsabilité des systèmes d’information, du digital et de l’innovation par Isabelle Kocher, DG d’Engie, détonnant en tant que femme à la tête d’une entreprise du CAC 40. Il a été nommé Vice Président Exécutif, Chief Digital Officer et DSI Groupe d’Engie.

Il s’est vu confier pour cela un budget de 1,5 milliard d’euros dans le cadre d’un plan triennal qui s’achève en cette fin d’année. « Il faudra un budget plus élevé pour les 3 années qui viennent » dit-il, à l’heure où il a la tête dans les chiffres. Il s’est exprimé à l’occasion de l’événement « AI Insead » organisé par la grande école de commerce à station F sur l’intelligence artificielle, le 13 octobre.

Il a hérité d’une situation où 300 POC (Proof of concept) avaient émergé chez Engie après 2 ou 3 ans sous l’impulsion de son prédécesseur qui avait travaillé à diffuser le digital dans l’entreprise, afin que les milliers d’ingénieurs du groupe puissent se faire la main sur ces nouveaux outils.

18 projets liés à l’intelligence artificielle

Yves Le Gélard a proposé que 30 programmes en soient tirés ayant un impact sur le chiffre d’affaires. « Tout ce génie devait se matérialiser » dit-il. En parallèle, Engie a développé un programme ciblant le client, l’intelligence artificielle impactant ce programme, sachant que 18 projets sont liés à l’intelligence artificielle parmi les 30 programmes définis. Et l’autre axe concerne la production industrielle, outre les centrales nucléaires, cela inclut l’éolien ou le solaire.

Cela a duré 2 à 3 ans également. « Et nous avons récolté des bénéfices conséquents. Et dans le même temps, il est devenu clair que le carburant pour tout cela était la donnée » reprend le dirigeant.  « Pour être honnête, nous ne l’avons pas vu au départ. Nous pensions que le logiciel était plus important et nous avons dépensé beaucoup d’énergie pour créer des équipes de développeurs ‘rock stars’ et nous nous sommes assurés que tout ce qui concerne l’agilité était en place et actif » se souvient-il.

« Nous avons débuté avec la donnée que nous avions. Mais pour atteindre le niveau de performance que nous souhaitions, nous avions besoin de plus de données, de beaucoup plus de données » insiste-t-il. Pour cela, il faut  installer des millions de capteurs supplémentaires sur toutes sortes de machines qui n’étaient pas connectées jusqu’alors. « Pour passer d’une probabilité de 99,7% à une probabilité de 99,8% vous avez besoin de beaucoup plus de données » dit-il.

Les moins de 35 ans ouverts aux chatbots

Par ailleurs, il rappelle qu’Engie dispose de  25 millions de clients particuliers principalement en Europe. Il est devenu clair que les jeunes générations souhaitent autre chose qu’une relation téléphonique via les centres d’appels d’Engie. « Les jeunes ne souhaitent pas téléphoner, ce qui est très différent de leurs parents. Il fallait mettre à niveau nos logiciels mobiles et, à partir de nos données, débuter l’investissement dans les technologies de chatbots. C’est la prochaine génération de systèmes sur lesquels nous travaillons » présente-t-il.

« Parce que les chatbots apprennent, ils apprennent des questions qui sont posées, et grâce à la donnée, nous réinventons la manière dont nous gérons la relation avec nos clients » affirme-t-il. Il voit une grande séparation entre les générations. « Les chatbots sont bien accueillis par les personnes qui ont moins de 35 ans, après il y a une zone grise, c’est notre expérience » dit-il. « Mais il est clair que plus vous avez de données, le plus précis vous êtes. Et nous voyons le moment où le chatbot délivrera des réponses plus précises que le plus expérimenté et le plus orienté client de nos conseillers » insiste-t-il.

Côté opérations industrielles, «  nous avons commencé à déployer à une échelle plutôt massive la maintenance prédictive et le Machine Learning » dit-il. La maintenance prédictive était le sujet important il y a 3 ans. Engie a désormais basculé sur des opérations réelles, et constate clairement l’importance du Machine Learning. « Dans certains cas, c’est une amélioration de 1 ou 2 points sur une activité qui se chiffre en milliard de dollars, je vous laisse faire le calcul » se félicite-t-il.

Equilibrer les sources d’énergie grâce à l’I.A.

« Une tranche de centrale nucléaire délivre 1 GigaWatt, cela coûte 1 milliard de dollars et nous opérons 100 GigaWatts dans le monde » rappelle-t-il. La prochaine frontière de l’intelligence artificielle concerne l’équilibrage des réseaux de distribution et de production entre les différentes sources d’énergie lorsqu’il n’y a pas de vent ni de soleil, et donc pas d’énergie alternative par rapport au nucléaire et au charbon. Il faudra mobiliser tous les moyens de stockage de l’énergie chez les particuliers.

Côté moyens techniques, il a décidé d’une stratégie « Cloud first » à son arrivée. « Désormais, les équipes doivent demander une autorisation s’ils souhaitent ne pas choisir une solution dans le Cloud » pointe-t-il.
Pourquoi avoir fait cela ? « Parce que si vous regardez Amazon, Google, Microsoft ou SAP, ils ont tellement d’ingénieurs intelligents dans leurs laboratoires, et des dizaines de milliers de gens intelligents, et même si certains d’entre eux sont managés d’une manière un peu trop relax, ce qui arrive aussi dans ce genre d’environnements, leur niveau d’innovation est d’une importance incroyable. Et je veux aller puiser dans cela » dit-il.

Autre point, « il faut des solutions qui peuvent monter en charge entre Santiago et Shanghai, sinon cela n’a pas d’intérêt. La taille compte » conclut-il.