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Data
Understanding
Data
Explained
Who’s that guy
Expert
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Viè
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Bain
s
Ecole de design et haute école d’art : Sierre
Haute Ecole de Gestion : Sierre
Haute Ecole d’Ingénierie : Sion
Haute Ecole de Santé : Sion, Viège et Loèche-les-Bains
Haute Ecole de Travail Social : Sierre
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• Filière à plein temps (F-D) ou à temps partiel (F)
✓ Management de l’information
✓ Intelligence basée sur les données
✓ Conception logicielle
✓ Interface entre la science et l’humain
• Options: Certification SAP, Business eXperience,
Dual diplôme, diplôme bilingue
Filière Informatique de gestion, la technologie au service de l’économie
Haute Ecole de Gestion
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▪ 94 staff members
• 22 Professors
• 17 Research scientists
• 41 Research assistants
• 14 Administrative collaborators
• and Interns
▪ 107 Scientific publications
▪ 484 projects (2018)
▪ CHF 9,7 millions (2018)
90%
10%
Ra&D
Institute of Information Systems (IIG)
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Institut Energie et Environnement
✓ Le premier institut inter Hautes Ecoles
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✓ Interactions dans les
domaines
✓ Energie
✓ Sciences de la vie
✓ Environnement
✓ La création du nouvel
institut va augmenter
ces synergies
Campus Energypolis
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Une série de projet pour couvrir ces idées
GreenE
E-ICTIOT6
EL4U
/solar
National International
Development
Research
iBATS
Partenaires universitaires
(Unis, EPFL,CSEM,IDIAP,UCL,UMU, CREM,VUT etc…)
Partenaires industriels
(Alro, Sierre Energie, GroupeE, SEIC,ESR,, Knime, SAP, etc…)
SmartBA
T
Local
MDIS
IntBAT
Smart
Metering
SBAT3
Meu2012
ENTROPY
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IA → Intelligence ArtificielleOblige à définir l’intelligence…
IA → Intelligence AugmentéeOuvert…
Thèse de Luc Dufour pilotage énergétique décentralisé par prédiction
Ecole des mines/HESSO
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Sous le capot : Machine Learning
Apprentissage d’une tâche à partir
DES DONNEES
Adaptation au changement(dans les données)
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Prosumers
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Variabilités temporelles et spatiales → Instabilité
d’où la nécessité de
Prédiction → consommation, production et stockage
donc
Des données
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Transfo 400V
Microgrid Analysis
Information extraction
System activity prediction
System control
Concept :
Microgrid
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Techopôle de Sierre -> de 2011 à 2019
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Divers les types de données à préparer:
- Sorties de capteurs
- Scénarii
- Données administratives
- Prévisions, mesure météo
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Les étapes de la mise en production du machine learning
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Résultats de prédiction de consommation
En réduisant le nombre de variables
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IA→ Intelligence Augmentée
Le machine learning apporte grande richesse de résultats
permettant de prédire et d’automatiser certaines décisions
Utilisé de manière industrielle → Pour beaucoup d’applications
data science plus nécessaire le data engineering est suffisant
Demande du savoir-faire pour construire le système
Le couplage avec les systèmes d’information est crucial
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Questions, réponses…
Merci de votre attention
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Voici la surface qu'il faudrait couvrir de panneaux solaires photovoltaïques
pour produire toute l'électricité que nous consommons en Suisse.
(Consommation 60 TWh,
production d'un m2 de PV 180 kWh / an, soit un carré de 18.25 km de côté).
Consommation totale énergie en Suisse 240 TWh
Idée prise à Tesla lors de la présentation du Powerwall. Carte Swisstopo.Référence data: BFE juin 2015