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Le projet de recherche consiste à évaluer les impacts d’actions MDE (Maîtrise de la Demande en Energie), par exemple : impact des plans de sobriété énergétique, de l’utilisation de nos services digitaux, de la rénovation thermique du logement, des variations de prix ou encore du remplacement d’appareils anciens pour des plus récents moins énergivores.
Dans notre contexte industriel, nous ne sommes pas en mesure de réaliser des expérimentations aléatoires contrôlées (impossibilité d’interdire ou forcer une rénovation thermique, un changement tarifaire ou un changement d’appareils). Pour cette raison, nous avons recours à des méthodes sur données observables. Le problème de ces méthodes est que le groupe de traitement est constitué de volontaires et ainsi risque de générer un biais de sélection entre les traités et les individus participant au groupe de contrôle.

En effet, plusieurs variables inobservables influent sur la consommation électrique, comme la conscience écologique, le profil gestionnaire, la qualité des travaux de rénovation … ce qui peut biaiser l’estimation de l’effet du traitement. Par conséquent, l’enjeu de ces méthodes est de construire un contrefactuel corrigé du bais de sélection.

Nous disposons désormais d’un atout : pour les clients donnant leur consentement, les compteurs communicants permettent de relever la courbe de consommation au pas 30 min ou journalier, reflétant ainsi leur comportement.

L’idée de ce projet consiste à se servir des formes des courbes pour capter l’effet des comportements et donc des variables inobservables ; et créer ainsi des groupes de contrôle synthétiques en nous inspirant des travaux de Guido Imbens et du laboratoire Van Der Schaar de UCLA (extraction de features, réduction de dimension, génération de variables latentes par Deep Learning). Les courbes de consommation étant bruitées, volatiles, et relevées à des fréquences élevées, il faudra adapter les travaux pré-cités à notre problématique, ce qui contribuera à l’originalité de ce projet de recherche.