Un enjeu central de l’autoconsommation collective est de maximiser les taux d’autoproduction et d’autoconsommation. Dans le cas d’installations photovoltaïques, cela implique non seulement de consommer lorsque le soleil brille, mais aussi de répartir intelligemment les usages pour éviter que tous les participants ne consomment simultanément , et ainsi excèdent la production solaire disponible.
Pour relever ce défi, nous (l’équipe R&D d’Enogrid) avons développé un système automatisé de recommandations à la consommation. Chaque semaine, les participants ont reçu un e-mail personnalisé leur indiquant les moments les plus opportuns pour utiliser leurs appareils électroménagers.
Notre recherche poursuit un double objectif :
- Aider les foyers à améliorer leur taux d’autoproduction pour réduire leur facture d’électricité,
- et répondre aux enjeux de flexibilité du réseau électrique liés aux énergies renouvelables.
Après des expérimentations en 2023 en environnement simulé, nous avons franchi une étape en 2024 avec un déploiement en conditions réelles. Pendant 11 semaines, de fin août à début octobre, notre système a été expérimenté sur 2 opérations d’autoconsommation collective actives.
Les premiers résultats sont très encourageants :
- L’investissement dans l’expérience se traduisait par des gains d’autoproduction d’environ 3 %,
- Près de 50 % des membres (c’est à dire une trentaine de foyers) se sont investis dans l’expérience, et les retours recueillis étaient positifs.
Dans cet article, nous détaillons le contexte de ces expériences, notre méthodologie et les résultats obtenus.
Glossaire
| Terme | Définition |
|---|---|
|
Autoconsommation collective |
L’autoconsommation collective est un modèle de partage d’électricité à l’échelle locale. Il permet à des producteurs d'énergies renouvelables de vendre leur électricité en direct à des consommateurs proches géographiquement (ou de la céder gratuitement). |
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ACC |
Sigle de « AutoConsommation Collective ». |
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Electricité alloconsommée |
Caractérise l’électricité en provenance du fournisseur. |
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Electricité autoconsommée |
Caractérise l’électricité en provenance de l’opération d’ACC |
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Taux d’autoconsommation |
Représente la part d’électricité autoconsommée par rapport à ce qui a été produit localement. Par exemple, un taux d’autoconsommation de 90 % : signifie que 90 % de la production locale est consommée au sein de l’ACC, plutôt que revendue sur le réseau. |
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Taux d’autoproduction |
Représente la part d’électricité autoconsommée sur la production totale. Par exemple, un taux d’autoproduction à 30 % signifie que les participants sont alimentés à 30 % par l’ACC, et à 70 % par leur fournisseur. |
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Période verte |
Période future de 2 heures pendant laquelle nous anticipons qu’il y aura un surplus significatif de production solaire. Il y a donc un enjeu à notifier aux membres de l’ACC de lancer leurs appareils électroménagers pendant cette période. |
1 – Enseignements tirés des simulations réalisées en 2023
En s’appuyant sur la recherche existante et grâce à des simulations numériques, les chercheurs d’Enogrid ont développé des nudges permettant de faire des recommandations à la consommation. Ces recommandations ont d’abord été testées en environnement simulé en 2023 afin d’en valider la fiabilité.
L’étude a permis d’évaluer la capacité de ces nudges à optimiser la consommation d’énergie en prenant en compte : les profils de chaque ménage, leurs habitudes de consommation, leurs équipements électroménagers et la météo. Par exemple, chaque mercredi, un email pourrait être envoyé aux foyers leur indiquant : « Nous vous conseillons d’utiliser de préférence vos appareils électriques ce samedi 26 de 13h à 15h. »
Afin de ne pas les décourager, nous avions noté utile de respecter certains points :
- Donner des conseils personnalisés pour chaque ménage (selon leurs habitudes de consommation et équipements),
- Limiter le nombre de recommandations à 3 ou 4 moments clés par semaine, pour ne pas surcharger d’information les membres,
- Améliorer le traitement des prévisions météorologiques.
Pour cette première expérience en conditions réelles, nous avons privilégié la rapidité d’action plutôt qu’attendre un cadre idéal. En effet, si les contraintes de temps ont limité la collecte de données et l’élaboration d’un modèle météorologique complet, elles nous ont permis de confronter rapidement notre approche au terrain, car nous sommes convaincus que c’est en testant concrètement que nous pouvons ajuster et progresser.
À notre connaissance, il s’agit de la première expérimentation de ce type appliquée à l’autoconsommation collective. Alors que la plupart des nudges déployés dans le monde réel visent principalement à réduire la consommation globale, notre approche se concentre sur la flexibilité explicite (déplacement de la consommation).
2 – Présentation des opérations d’ACC ayant participé à l’expérience
Pour réaliser cette expérience en conditions réelles, nous avons bénéficié du large réseau de partenaires d’Enogrid. Pendant 11 semaines, nous avons ainsi expérimenté notre système de nudges sur les opérations « Sun4All » et « Partag’élec Guidel ». Nous tenons à remercier ces partenaires ainsi que l’ensemble des participants qui, sur la base du volontariat, ont contribué à nos recherches.
2.1. « Sun4All », l’autoconsommation collective à Saint-Pierre d’Albigny
L’opération d’autoconsommation collective « Sun4All » a été lancée en octobre 2023. Le projet était porté par la Communauté de Communes Cœur de Savoie et le bailleur OPAC Savoie.
Cette opération s’inscrit dans le projet européen du même nom, visant à lutter contre la précarité énergétique en expérimentant des opérations d’ACC dans 4 territoires : Almada (Portugal), Barcelone (Espagne), Rome (Italie) et Saint-Pierre-d’Albigny (France).
Cette opération française comprend :
- 1 centrale photovoltaïque de 36 kWc, installée sur le toit de l’atelier des quais,
- Une trentaine de foyers consommateurs.
L’électricité locale est fournie gratuitement aux membres de l’opération. Pour simplifier le suivi et la répartition de l’énergie, l’opération est gérée via le logiciel Enopower, développé par Enogrid.
Nous souhaitons saluer le travail de terrain réalisé par les équipes en amont de cette expérience, favorisé par le soutien du projet Sun4All. Elles ont pris le temps d’aller à la rencontre des locataires, pour leur présenter avec pédagogie le fonctionnement du projet. Ces échanges humains donnent vie à une notion parfois un peu abstraite qu’est l’autoconsommation collective. Ils offrent aussi un espace privilégié pour poser des questions et, surtout, instaurer un climat de confiance en faveur de l’expérience.
2.2 – « Partag’élec Guidel », l’autoconsommation collective dans le Morbihan
L’opération d’autoconsommation collective « Partag’élec Guidel » a été lancée en septembre 2022, par le syndicat d’énergie Morbihan Énergies et la commune de Guidel, en Bretagne.
L’opération comprend :
- 1 centrale photovoltaïque de 140 kWc installée sur le centre technique municipal ;
- 30 sites consommateurs (dont 27 logements et 3 entreprises).
Pour cette expérimentation, seules les consommations des 27 foyers ont été retenues (les 3 entreprises étant exclues en raison de la spécificité de leur profil de consommation).
L’électricité autoconsommée est vendue aux membres de l’opération au prix de 6.4c/kWh hors toutes taxes (à titre comparatif, en 2024, le prix moyen du kWh pour les particuliers était de 0,14 €HT).
La gestion de l’opération est assurée via le logiciel EnoPower, développé par Enogrid. Notre partenariat avec Morbihan Énergies est historique. Ce Syndicat d’Energies a d’ailleurs été pionnier dans ce domaine, en lançant dès 2017 l’une des premières ACC de France et en déployant le programme Partagé’lec pour diffuser le modèle localement.
3 – Notre méthodologie
Notre système a été expérimenté sur 2 opérations d’autoconsommation collective, impliquant une cinquantaine de foyers, sur une période de 11 semaines, allant de fin août à début octobre 2024.
Chaque mercredi, notre algorithme analysait les données historiques de consommation et de production, ainsi que les prévisions météorologiques. À partir de ces informations, il identifiait des périodes vertes pour la semaine à venir, mais pas plus de 4 par foyer.
Une période verte est une plage horaire de 2 heures durant laquelle un surplus de production solaire est anticipé. Ce surplus est mis en correspondance avec la puissance des appareils dont l’usage peut être déplacé dans le temps (ex. machine à laver, chauffe-eau). Afin de permettre un lancement rapide, il a été supposé que chaque foyer fût en capacité de décaler environ 1000W, soit une machine à laver.
Par exemple, un participant pouvait recevoir un e-mail recommandant de lancer ses appareils le jeudi de 14h à 16h et le dimanche de 15h à 17h (avec un rappel de vérifier la météo le jour même, car les prévisions à une semaine peuvent évoluer).
3.1 La méthode « A/B testing »
Afin d’évaluer de manière comparative l’influence du système de recommandations, les participants ont été répartis en 2 groupes.
Par exemple, pour l’opération de Partag’élec Guidel, nous avions :
- Le groupe de traitement, correspondant aux participants recevant nos emails,
- Le groupe de contrôle, qui ne les recevait pas, et nous permettait donc de mesurer l’impact de notre expérience.
Cette approche s’inspire d’une procédure classique d’expérimentation, comparable à celles utilisées en médecine ou en marketing : un groupe traitement, sur lequel on applique l’action étudiée (ici, l’envoi des recommandations), et un groupe contrôle, qui n’est pas exposé à cette action.
L’intérêt de cette méthodologie est d’isoler l’effet du traitement en comparant les résultats des 2 groupes, toutes choses égales par ailleurs, grâce à la méthode « des différences des différences ». Ainsi, à Partag’élec Guidel, Si le traitement n’avait pas eu d’efficacité, alors l’évolution du groupe traité et du groupe de contrôle aurait été la même sur les 2 périodes.
4 – Des résultats positifs et prometteurs
Nous avons mené notre expérience sur 2 opérations d’autoconsommation collective, pour un total de 50 foyers. Les résultats ont été positifs et encourageants. En effet, un foyer typique consultant régulièrement nos emails de recommandations a amélioré son taux d’autoproduction hebdomadaire jusqu’à 6 % à Sun4All, et 4 % à Partag’élec Guidel. Nous estimons que cela représente plus de 200 kWh supplémentaires autoproduits grâce à l’expérience, l’équivalent de 200 cycles d’1h pour une machine à laver ! Un résultat très encourageant pour un tel échantillon.
4.1 - Résultats à « Sun4All »
L’expérience s’est déroulée du mercredi 14 août 2024 au dimanche 27 octobre 2024, soit 11 semaines. Les 30 participants de l’opération « Sun4All » ont reçu un e-mail de recommandations par semaine. En moyenne, chaque foyer a été notifié d’1 période verte hebdomadaire.
Ainsi, pour réaliser notre A/B testing, nous avons constitué un groupe traitement de 14 foyers et un groupe contrôle de 18 foyers. Les résultats montrent que chaque semaine, les foyers du groupe traitement ont affiché un taux d’autoproduction supérieur à celui du groupe contrôle
| Semaine du | Différence des différences (%) |
|---|---|
|
12 août 2024 |
2.2 |
|
19 août 2024 |
1.2 |
|
26 août 2024 |
0.2 |
|
02 septembre 2024 |
1.4 |
|
09 septembre 2024 |
0.2 |
|
16 septembre 2024 |
6.7 |
|
23 septembre 2024 |
1.1 |
|
30 septembre 2024 |
2.0 |
|
07 octobre 2024 |
2.3 |
|
14 octobre 2024 |
3.5 |
|
21 octobre 2024 |
1.3 |
Par exemple, la semaine du 14 octobre 2024, un foyer typique du groupe traitement a enregistré un taux d’autoproduction supérieur de 3,5 % à celui des foyers du groupe contrôle. Certaines semaines particulièrement favorables ont montré des écarts allant jusqu’à +6,7 %. Même si ces gains peuvent sembler modestes, ils sont constants et toujours positifs, ce qui est notable dans ce type d’expérience.
Les données suggèrent également que les membres consultant régulièrement leurs e-mails de recommandations alignent davantage leur consommation électrique sur la production solaire. Le graphique ci-dessous illustre cette tendance. La barre bleue + verte représente, pour un foyer typique du groupe traitement, le total hebdomadaire de kWh autoproduits. Le chapeau vert correspond au surplus cumulé (au cours du temps) directement attribuable à l’engagement avec le système de recommandations.
Sur l’ensemble de la période, nous estimons qu’un participant type a autoproduit 12 kWh supplémentaires par rapport à un membre du groupe contrôle. Extrapolé aux 10 foyers engagés, cela représente plus de 100 kWh supplémentaires autoproduits pendant la durée de l’expérience.
4.2 - Résultats à Guidel
À Guidel, l’expérience s’est déroulée du mercredi 11 septembre 2024 au dimanche 27 octobre 2024, soit 11 semaines. Les 27 foyers participants de l’opération ont reçu 1 e-mail de recommandations par semaine. En moyenne, chaque foyer a été notifié d’1 période verte hebdomadaire.
L’opération de Guidel est suivie via le logiciel EnoPower depuis son lancement en 2022. Pour cette opération, nous disposions donc de données de consommation détaillées pour la période septembre-octobre 2023.
Pour mener l’A/B testing, nous avons ici constitué les groupes en fonction de leurs données de consommations de 2023. Les données ont été analysées par l’algorithme de construction de groupe Spectral Clustering, qui a formé :
- Un groupe traitement de 17 participants recevant nos e-mails de recommandations ;
- Un groupe contrôle de 10 participants ne les recevant pas.
Les différences entre les 2 groupes sont détaillées ci-dessous.
| Groupe | Effectif | Énergie consommée (moyenne, kWh) | Écart type de CDC de puissance (moyenne, W) | Taux de consommation diurne (moy.) | Taux d'autoproduction (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|
|
Reçoit les courriels |
17 |
94.5 |
688.4 |
0.44 |
0.20 |
|
Ne reçoit pas les courriels |
10 |
87.9 |
486.5 |
0.52 |
0.24 |
À l’exception d’une seule semaine, les résultats montrent que les foyers du groupe traitement ont tous améliore leur taux d’autoproduction par rapport au groupe contrôle.
| Semaine du | Différence des différences (%) |
|---|---|
|
09 septembre 2024 |
-2.6 |
|
16 septembre 2024 |
0.9 |
|
23 septembre 2024 |
2.4 |
|
30 septembre 2024 |
0.4 |
|
07 octobre 2024 |
2.8 |
|
14 octobre 2024 |
4.3 |
|
21 octobre 2024 |
0.3 |
Par exemple, la semaine du 23 septembre 2024, un foyer typique du groupe traitement a enregistré un taux d’autoproduction supérieur de 2,4 % à celui des foyers du groupe contrôle. Certaines semaines particulièrement favorables ont montré des écarts allant jusqu’à +4,3 %.
Les données suggèrent également que les membres consultant régulièrement leurs e-mails de recommandations alignent davantage leur consommation électrique sur la production solaire. Le graphique ci-dessous illustre cette tendance. La barre bleue + verte représente, pour un foyer typique du groupe traitement, le total hebdomadaire de kWh autoproduits. Le chapeau vert correspond au surplus directement attribuable à l’engagement avec le système de recommandations.
5 - Une recherche soutenue par l’ADEME
Ce projet a été financé par l’Etat dans le cadre de France 2030 opéré par l’ADEME. Ce plan d’investissement a pour but de soutenir la transition écologique ainsi que le développement industriel de la France à travers des technologies innovantes.
Cette recherche, portée par Enogrid, a ainsi été reconnue comme contribuant directement à ces objectifs, en développant des algorithmes coordonnant l’envoi d’informations sur les périodes de surplus énergétiques dans les opérations d’autoconsommation collective aux membres de ces opérations. Ces travaux doivent permettre d’améliorer la flexibilité des consommations, les adapter aux heures solaires, et améliorer l’efficacité des opérations d’autoconsommation collective. En soutenant cette recherche, l’État favorise l’émergence de technologies concrètes au service de la transition écologique et énergétique.
6 - Limites de l’étude
Cette première expérimentation en conditions réelles a produit des résultats positifs, mais d’ampleur plus modeste que nous l’espérions. Cela est dû à plusieurs facteurs. D’une part, certains participants avaient des contrats « heures pleines / heures creuses », dont la logique tarifaire allait à l’encontre de nos recommandations. De plus, les prévisions météo à plusieurs jours sont notablement difficiles en région Bretagne ! Finalement, ces résultats sont de taille modeste, car nous avons réalisé cette expérience sur des petits échantillons de particuliers (qui ont globalement de faibles consommations électriques) sur seulement 11 semaines.
Contraintes liées aux contrats « heures pleines / heures creuses » et aux déplacements professionnels
Plusieurs participants ont signalé un conflit entre nos recommandations solaires et la tarification heures pleines / heures creuses.
De plus, certaines contraintes personnelles rendaient l’application difficile : un participant, absent de son logement en journée, n’a pas pu mettre en pratique nos conseils.
Deux pistes d’amélioration sont envisageables :
- D’une part, la domotique pourrait être utile. L’inconvénient principal de celle-ci est le coût supplémentaire, tant économique qu’écologique.
- D’autre part, nous pourrions demander aux personnes d’indiquer au préalable des plages où elles seraient susceptibles d’appliquer les recommandations, afin de mieux personnaliser nos envois.
À Guidel, d’importantes difficultés de prévisions météo
Plusieurs participants ont mentionné la fiabilité de nos prévisions par rapport à la météo. En effet, certaines périodes que nous avions prévu comme ensoleillées se sont finalement avérée nuageuses.
Impact sur la facture peu visible par des particuliers sur une période si courte
Un autre participant a mentionné la difficulté à mesurer l’impact réel sur ses factures d’électricité. Cette remarque rejoint notre analyse quantitative. En effet, sur une période si courte (11 semaines) et à l’échelle d’un seul foyer, les baisses de factures sont peu visibles.
En revanche, à l’échelle d’une année et sur des milliers de consommateurs, l’impact serait bien plus tangible.
Taille de l’échantillon limitant les résultats statistiques
La taille relativement réduite des échantillons étudiés peut aussi expliquer la difficulté à obtenir des résultats statistiquement plus importants. En effet, les consommations électriques sont soumises à de nombreuses fluctuations, dues aussi bien aux conditions météorologiques qu’aux changements de jour en jour dans la vie ordinaire. Ces fluctuations diminuent la visibilité qu’il est possible d’avoir sur les consommations, et ainsi rendent plus difficile l’estimation des gains réalisés grâce au système de recommandations.
Des échantillons de plus grande taille seraient susceptibles de permettre une meilleure atténuation de ces fluctuations (loi des grands nombres).
Cependant, remarquons que la taille moyenne des opérations d’ACC est d’environ 10 consommateurs. Or, les opérations « Sun4All » et Partag’élec Guidel » ont une trentaine de consommateurs : elles sont donc déjà grandes par rapport à la moyenne nationale.
Support de communication : courriels, SMS ou autres ?
Il n’est pas certain que le support « courriel » soit le plus adapté pour notifier les périodes vertes. L’envoi par SMS pourrait augmenter le taux de consultation et donc l’efficacité des recommandations.
7 - Conclusion générales
Une étude globalement appréciée
En moyenne, 70 % des répondants se sont déclarés prêts à continuer à recevoir les courriels, signe d’une perception globalement positive du système. Même si un biais de bienveillance envers l’organisation porteuse du projet ne peut être exclu, les retours des participants reflètent un intérêt réel : « Je trouve que l’idée est bonne et j’ai essayé de suivre au début. », « Pas si simple d’utiliser les créneaux proposés. Cela demeure une information utile. », « Je trouve cela utile même si des fois j’oublie, mais j’essaie de faire de mon mieux ».
Notre objectif : modifier les habitudes sur le long terme
Nous pensons que, sur le long terme, il est plus prometteur d’accompagner les foyers dans la compréhension des enjeux énergétiques et dans l’adaptation de leurs comportements, plutôt que de leur transmettre uniquement des instructions prêtes à l’emploi. Les participants curieux et réceptifs à l’ACC ont exprimé un sentiment accru d’autonomie et une meilleure capacité à aborder ces sujets.
8 - L’expérience continue sur de nouvelles opérations pour améliorer notre système
Finalement, si la pertinence de ce système semble confirmée par l’expérience, des améliorations sont à apporter. En particulier :
- Améliorer la fiabilité avec laquelle les périodes vertes sont identifiées,
- Personnaliser davantage les recommandations selon les participants,
- Adapter notre support de communication (SMS plutôt qu’emails).
- Adapter la précision de nos messages (recommander une demi-journée plutôt qu’un créneau horaire précis).
Par ailleurs, bien que la taille de l’échantillon soit importante au regard de la moyenne nationale, elle reste limitée face aux fluctuations naturelles de la consommation électrique. Cela a pu compliquer l’obtention de résultats plus tranchés.
En hiver 2024, nous avons donc mené de nombreux travaux pour améliorer les points mentionnés ci-dessus et poursuivre nos recherches. Ainsi, au printemps 2025, nous avons eu l’opportunité de renouveler l’expérience dans le cadre du pilotage de ballons d’eau chaude. Nous espérons pouvoir vous partager les résultats bientôt.
Si vous des questions sur nos recherches, sur l’autoconsommation collective, ou des opportunités de collaborations, nous serions ravis de vous répondre par email.
Haicheng est ingénieur de recherche à Enogrid, où il a soutenu sa thèse à l'automne dernier, au croisement des enjeux énergétiques, techniques (« machine learning ») et sociologiques qui caractérisent l'exploitation des flexibilités en autoconsommation collective. Il poursuit depuis ses travaux en vue d'une industrialisation et du passage à l'échelle !
Spécialisé en machine learning, sujet sur lequel il a soutenu sa thèse, Pierre-Yves travaille depuis 2022 en tant qu'ingénieur de recherche à Enogrid. Dans ce cadre, il mène des travaux visant à optimiser les taux d'autoconsommation et d'autoproduction des ACC gérées par Enogrid, en exploitant les flexibilités de consommation disponibles.
Thibault Rihet est cofondateur d'Enogrid. Diplômé ingénieur de l’école INP - Ensimag de Grenoble et spécialisé dans les systèmes et logiciels embarqués (2014), il a ensuite travaillé en Finlande chez Arbonaut sur des logiciels d’agroforesterie et chez Atos Worldgrid sur l’analyse de méthodes non-intrusives pour la collecte de données Smart Grid.