Spécialiste en Science des données

La science des données est une discipline qui repose sur trois piliers étroitement liés : les algorithmes qui transforment les données brutes en prévisions, l'architecture des données qui régit la collecte, le traitement et le stockage des informations, et le dispositif de sécurité qui les protège à chaque étape.

Maîtriser vos données, de leur collecte à l'analyse

Dans un secteur où la capacité mondiale en énergies renouvelables connaît une croissance sans précédent et où la gestion du réseau est confrontée à une pression croissante liée à la demande, la capacité à traiter des données opérationnelles sensibles en toute sécurité, dans le respect des réglementations locales, et à fournir des prévisions exploitables en temps réel, constitue une exigence du marché.

Nos solutions s'appuient sur la recherche universitaire, sont développées en collaboration scientifique avec Mines Paris – PSL, et s'appuient sur des publications évaluées par des pairs (IEEE, EUPVSEC). Animés par un engagement profond en faveur de la R&D, nous faisons progresser la science de la prévision solaire tout en intégrant, dès le premier jour, la souveraineté des données et la cybersécurité au niveau de l'architecture, notamment grâce à la certification SOC 2 Type 2 en cours.

Notre expertise en matière de données

Prévisions probabilistes

Une prévision probabiliste quantifie l'incertitude liée à chaque prévision de production photovoltaïque. Cette approche devient incontournable pour les producteurs indépendants d'électricité (IPP), les négociants en énergie, les agrégateurs et les gestionnaires de réseau, qui doivent choisir entre différents scénarios de production d'énergie solaire. 

Souveraineté des données

Chez CalibSun, la gestion des données est intégrée dès le départ au niveau de l'architecture, ce qui garantit que les données énergétiques sensibles provenant des centrales solaires sont transformés dans le pays ou la région là où la loi l'exige.  

Sécurité des données

Les services de prévision solaire traitent des données opérationnelles sensibles provenant de centrales photovoltaïques. Chez CalibSun, la sécurité des données est intégrée à l'infrastructure cloud, au pipeline CI/CD, au modèle de contrôle d'accès et à la structure de gouvernance.

Gérer vos données avec soin et efficacité

L'incertitude quantifiée

Les prévisions probabilistes fournissent une distribution complète des résultats, et non une valeur unique, ce qui permet de prendre des décisions fondées sur les risques en matière de négoce, de stockage et de répartition.

La souveraineté par la conception

L'architecture cloud multirégionale de CalibSun garantit que les données sont collectées, traitées et stockées dans le pays d'où elles proviennent.

La sécurité à tous les niveaux

De l'infrastructure hébergée sur AWS à l'authentification par jeton, en passant par la certification SOC 2 de type 2 en cours, la sécurité est intégrée de bout en bout.

Science des données : réponses à vos questions

Une prévision déterministe fournit une seule valeur attendue par pas de temps. Une prévision probabiliste fournit une distribution complète des résultats possibles (généralement de Q05 à Q95), quantifiant ainsi l'incertitude associée à chaque prévision.

Les données d'exploitation des centrales solaires sont sensibles et souvent soumises à des réglementations locales qui régissent les lieux où elles peuvent être stockées, traitées et transférées. Pour garantir la conformité, il est nécessaire de recourir à des architectures cloud conçues pour maintenir les données au sein de leur juridiction d'origine.

CalibSun associe une infrastructure AWS de niveau entreprise, une isolation stricte des environnements clients, une authentification par jeton (AWS Cognito) et un transfert de données chiffré (HTTPS/SFTP), et est en cours de certification SOC 2 Type 2.

Mesures sur site (irradiance, stations météorologiques, caméras d'observation du ciel), images satellites et résultats de prévisions météorologiques numériques (NWP), combinés et pondérés en fonction de l'horizon de prévision.

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