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« Machine Learning » pour le marché infrajournalier de l'énergie
Intelligence artificielle
Sélectionné 2017

« Machine Learning » pour le marché infrajournalier de l'énergie

BY GEM Allemagne, Belgique

L'équipe du projet

  • Martin BUCHWALD
  • Olivier MARTIN
  • Lorenzo DE MENTEN
  • Victor JOURNE
  • David WEINRAUB
  • David LEO
  • Paul-Erik VERMEULEN
  • Christelle WYNANTS

Ce modèle opérationnel utilise les dernières techniques d’apprentissage automatique afin d’offrir un avantage compétitif à nos commerciaux dans la prévision des évolutions futures des prix du marché infra-journalier allemand de l’énergie.

Le marché infra-journalier de l’énergie est complexe en raison du grand nombre de produits, des échéances courtes, de la fluidité et de la volatilité du marché. Pour comprendre les prix du marché, il est nécessaire de prendre en compte un grand nombre de données issues de différentes sources (données du marché, données météorologiques, parc de production, prix du pétrole, réglementation, etc.).

Les acteurs du marché rêvent de modèles de prédiction automatique des prix de grande qualité pour améliorer leur compétitivité et les approches actuelles, telles que les analyses fondamentales ou techniques, ont souvent des difficultés à capter les véritables moteurs des prix.

Notre innovation technique repose sur l’utilisation de l’apprentissage automatique, afin de rendre les traders autonomes et de leur fournir un point de vue extérieur sur les événements actuels du marché.

Au lieu de créer un seul modèle pour analyser le marché, nous avons créé des milliers de modèles simultanément et assigné à chacun une influence spécifique liée à sa capacité de prévision, selon sa capacité à extraire les connaissances à partir des conditions observables actuelles du marché.

Ce modèle d’apprentissage automatique avancé a été élaboré en collaboration avec des traders, des analystes et des spécialistes de la science des données. Il est en cours de production et a déjà généré d’importants profits.

Avec la numérisation croissante et les données disponibles, l’intérêt pour les processus basés sur les données produisant de la valeur à partir de la complexité de nos informations ne peut que croître.

Après la publication des résultats de ce projet, différentes BU du groupe nous ont contactés. Il ouvre de nouveaux horizons pour le groupe : l’apprentissage automatique n’est pas juste un sujet de conversation à ENGIE, nous l’utilisons aussi pour générer de nouveaux flux de CA !

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