Le secteur de l'énergie aujourd'hui

23%

de la consommation finale brute d’énergie provient d’énergies renouvelables en 2024, selon les dernières données de la directive européenne RED II

60%

de l’énergie consommée est produite sur le territoire national en 2024

99%

de la consommation électrique a été couverte par de la production décarbonée (nucléaire + renouvelable) en 2024

365 TWh

de production primaire d’énergies renouvelables en 2023, soit 26 % de la production primaire d’énergie en France

Réinventer l'énergie

Mettre en place une stratégie énergétique centrée sur les citoyens

Les citoyens veulent aujourd’hui être acteurs de leur consommation. Que ce soit par l’autoproduction solaire, l’utilisation de compteurs intelligents ou les applications de suivi en temps réel, l’énergie doit s’adapter à leurs besoins spécifiques. Le numérique rend cette maîtrise possible en facilitant la visualisation de la consommation, la gestion des factures et la participation à des communautés locales d’énergie. Ces solutions renforcent l’autonomie des ménages et favorisent une meilleure intégration des énergies renouvelables.

Ampoule en forme de larme, de couleur ambrée, suspendue à un feuillage vert ; arrière-plan flou.
Composition abstraite de formes verticales fluides bleues, oranges et brunes sur un fond clair.


Améliorer l’expérience des collaborateurs grâce au numérique et à l’IA

Les citoyens veulent aujourd’hui être acteurs de leur consommation. Que ce soit par l’autoproduction solaire, l’utilisation de compteurs intelligents ou les applications de suivi en temps réel, l’énergie doit s’adapter à leurs besoins spécifiques. Le numérique rend cette maîtrise possible en facilitant la visualisation de la consommation, la gestion des factures et la participation à des communautés locales d’énergie. Ces solutions renforcent l’autonomie des ménages et favorisent une meilleure intégration des énergies renouvelables.



Favoriser l’efficacité énergétique intégrée

Les citoyens veulent aujourd’hui être acteurs de leur consommation. Que ce soit par l’autoproduction solaire, l’utilisation de compteurs intelligents ou les applications de suivi en temps réel, l’énergie doit s’adapter à leurs besoins spécifiques. Le numérique rend cette maîtrise possible en facilitant la visualisation de la consommation, la gestion des factures et la participation à des communautés locales d’énergie. Ces solutions renforcent l’autonomie des ménages et favorisent une meilleure intégration des énergies renouvelables.

Sujets adressés

  • Remédiation Data Warehouse (flux, erreurs, pilotage, roadmap)

    Diagnostic et stabilisation de plateformes Data en difficulté (Data Factory, Power BI).

  • Migration de plateformes Big Data (HDP vers CDP, réduction de coûts)

    Réduction des coûts et amélioration des performances sur les plateformes critiques.


  • Mise en place de plateforme data et analytics à grande échelle (ex. Linky)

    Conception d’infrastructures robustes et scalables pour données massives.


  • Déploiement de modèles IA en environnement industriel ou réglementé (santé, énergie, transport)

    IA appliquée à la maintenance prédictive, détection d’anomalies, diagnostics cliniques.

  • Gouvernance des données pour projets IA (qualité, conformité, annotation)

    Structuration des jeux de données, mise sous contrôle pour cas d’usage IA.

  • Refonte d’architecture backend / scale-up produits (santé, mobilité, IoT)

    Refonte technique, scalabilité, conformité réglementaire, UX/UI durable.


  • Création de solutions DTx (Digital Therapeutics) conformes CE et HDS

    Applications santé remboursables et développement sous contraintes QARA.

  • Optimisation des coûts cloud et plateforme (FinOps, observabilité)

    Conseil en réduction des dépenses cloud via architecture optimisée et monitoring.

  • Accompagnement DevOps et sécurité (CI/CD, vault, encryption)

    Industrialisation sécurisée des déploiements logiciels et pipelines.

  • Gouvernance IA (rôles, comité, conformité, pilotage des projets)

    Structuration des organisations pour cadrer les usages IA dans la durée.


Nos réalisations

Temps de chargement application

Comment nous avons divisé par 10 le temps de chargement d’une application .NET sur Azure

par Simon Dujardin • 12 mars 2026
Optimisation d’une application .NET sur Azure : comment nous avons réduit un temps de requête PostgreSQL de 35 secondes à 2,7 secondes grâce à une analyse backend et SQL.
Fusée blanche à propulseurs latéraux se détachant sur un ciel bleu clair.

Industrie & IoT : Application de contrôle dimensionnel et qualité dans l'aérospatial

26 novembre 2025
Découvrez comment l'IoT et le contrôle dimensionnel automatisé transforment la qualité dans l'aérospatial. Étude de cas : intégration de lasers trackers et profilomètres pour réduire les temps de contrôle et fiabiliser les mesures industrielles.

Industrial Machine Learning: Failure Prediction and Energy Optimization

par David Walter • 6 novembre 2025
Project Context A Lyon-based company specializing in energy performance management through cooling sought to strengthen its competitive advantage. Its dual objective was to: Reduce maintenance costs caused by unexpected machine failures Optimize energy consumption in its buildings while aiming for ISO certification to access subsidies Objectives The main goal was to develop a Machine Learning-based solution to: Anticipate and prevent critical equipment failures Reduce operational costs and extend equipment lifespan Optimize building energy consumption (based on occupancy, weather, and manual settings) Mission Duration A multi-month engagement including solution design, algorithm development, and knowledge transfer to internal teams. Implementation Agaetis implemented a Data & AI approach focused on business value: Diagnosis and scoping: Clarification of opportunities through the use of existing industrial data Predictive algorithm development: Design of advanced models to anticipate failures and detect anomalies Energy optimization: Creation of tools leveraging occupancy, weather, and manual control data to reduce energy consumption Knowledge transfer: Training and support for internal teams to ensure ownership and sustainability of AI models Results Achieved Reduced unexpected failures: 20% decrease in critical incidents Energy optimization: Significant reduction in energy costs through smarter resource management Extended equipment lifespan: Improved preventive maintenance and machine responsiveness Increased Data/AI maturity: Predictive algorithms integrated into operational processes Key Success Factors Agaetis’ expertise in Machine Learning applied to industry Combination of data science with the client’s business knowledge Implementation of training and skill transfer programs Pragmatic and results-oriented approach  And You? Are you wondering about: Using Machine Learning to reduce maintenance costs? Optimizing your energy consumption? Implementing anomaly detection solutions tailored to your industrial environment? 👉 Contact our experts to turn your data into levers for industrial and energy performance.

Big Data & Cloud: Storage and Processing Platform for 35 Million Linky Meters

par David Walter • 6 novembre 2025
Le contexte du projet : Un acteur majeur de la distribution d’électricité en France, devait gérer les données massives générées par les 35 millions de compteurs Linky déployés sur le territoire. Le défi reposait sur la mise en place d’une infrastructure robuste, sécurisée et évolutive capable de centraliser, stocker et analyser ces volumes croissants de données, tout en garantissant conformité et performance. L’objectifs : L’objectif principal était de développer une plateforme Big Data sécurisée permettant de : centraliser et stocker les données issues des compteurs, assurer la gouvernance et la protection des données sensibles, offrir des capacités analytiques avancées pour soutenir les cas d’usage métiers, et accompagner la croissance des volumes de données dans le temps. Durée de mission : Projet mené en plusieurs phases : conception de l’architecture, mise en œuvre technique, sécurisation, puis accompagnement pour l’optimisation continue. Mise en œuvre : Agaetis a mobilisé son expertise Data & Cloud pour concevoir une plateforme Data by Design : Architecture cloud et Big Data : intégration de solutions telles que Snowflake et Databricks pour la gestion et l’analyse des données massives. Gouvernance & sécurité : mise en place de politiques IAM, encryption des données (at rest et in transit), et détection proactive des menaces. Performance & agilité : intégration d’outils analytiques avancés permettant aux métiers de tirer rapidement de la valeur des données. Conception robuste : dès la phase de design, intégration des principes de conformité et de sécurité (« Data by Design »). Résultats obtenus : Infrastructure robuste et pérenne : capable de traiter des volumes massifs en toute sécurité. Protection des données : conformité réglementaire assurée, avec une gouvernance claire. Agilité renforcée : capacités analytiques avancées mises à disposition des métiers. Valorisation stratégique : les données Linky transformées en levier de performance et d’innovation. Facteurs clés de succès : Expertise Agaetis en Data Engineering, Cloud et Big Data. Approche sécurisée et conforme intégrée dès la conception. Choix technologiques adaptés aux besoins métiers (Snowflake, Databricks). Accompagnement stratégique et opérationnel sur toute la chaîne de valeur Data. Et vous ? Vous vous interrogez sur : la mise en place d’une plateforme Big Data sécurisée et évolutive, la valorisation de vos données massives pour générer de nouveaux cas d’usage, ou l’intégration de solutions cloud performantes adaptées à vos enjeux métiers ? 👉 Contactez nos experts pour transformer vos données en leviers stratégiques et opérationnels.