Laurence Bottero
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C'était une vision par anticipation. C'est aujourd'hui une solution qui répond précisément aux besoins de sobriété énergétique. Lorsqu'elle naît en 2010, Qualisteo se spécialise alors dans la réduction de la consommation de l'électricité. Ce qu'elle fait en monitorant le bâtiment, remontant les données ainsi récoltées, qui après analyses, permettent d'engendrer des économies là où une optimisation est possible. Un sujet alors naissant et les premiers acteurs à s'y intéresser se situent plutôt dans le tertiaire.
Douze ans plus tard, la PME est désormais capable de monitorer toute énergie, l'électricité, mais aussi l'eau, le gaz, la vapeur ou l'air comprimé.
Et ses clients sont désormais majoritairement les industriels.
Si de nombreuses solutions de réduction de la consommation énergétique existent sur le marché, la technologie déployée par Qualisteo est de se servir de la data captée pour l'analyser et identifier ce qu'Elodie Bondi appelle « les gisements d'économies gratuits », c'est-à-dire ces endroits où il est possible de réaliser une optimisation très rapidement. « Notre système de mesure remonte les données captées offrant une visualisation immédiate des endroits où les économies peuvent être réalisées. Et cela, sans investissement dans une solution supplémentaire. Le pourcentage d'économie réalisé est généralement de 10%, ce qui est précisément l'effort demandé par le gouvernement aux entreprises », souligne la directrice générale de la PME niçoise.
Et si Qualisteo est devenu un spécialiste de la mesure multi-énergies, c'est que tout est imbriqué. « La problématique de la sobriété énergétique est globale. Nous ne pouvons pas adresser uniquement une seule brique de la sobriété ».
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La différenciation de Qualisteo est « l'acquisition de données à haute fréquence, par zones, couplées à une plateforme logicielle. On ne peut réduire que ce que l'on mesure », explique Elodie Bondi, mais aussi la prédiction permise, offrant anticipation et donc rationalisation. « Nous modélisons des processus, comme la météo, l'activité, la qualité des matières premières... Dès que nous injectons un paramètre dans nos modélisations, cela permet de prévoir les divers scénarios et d'adapter ainsi les productions ».
Laurence Bottero
