Comment EON utilise SAP S4HANA et l'IA pour moderniser le réseau électrique

Normalisation des données de grille par SAP S/4HANA permet E.ON moderniser son infrastructure énergétique et accélérer le déploiement de l'IA dans l'ensemble de ses opérations d'entreprise.

Ce géant des services publics gère des infrastructures dans trois domaines distincts : réseaux énergétiques, solutions clients, et solutions d'infrastructure énergétiqueLe maintien des opérations à cette échelle exige des dépenses d'investissement continues pour la maintenance du matériel et des logiciels informatiques.

Alors que la direction avait initialement mis en doute la pertinence économique de dépenses technologiques à grande échelle, l'équipe d'ingénierie a démontré qu'un investissement financier soutenu est essentiel pour garantir stabilité du système, accessibilité, et résilience au sein d'un réseau énergétique numérisé. E.ON donne désormais la priorité à croissance, durabilité, et numérisation comme objectifs d'entreprise fondamentaux — reconnaissant que le retard technique comporte un risque financier à long terme.

⚡ La standardisation de l'infrastructure garantit la disponibilité

La migration de l'ERP d'E.ON vers le cloud se déroule en parallèle de la mise en œuvre de SAP S/4HANA. Les systèmes ERP traditionnels du secteur des services publics sont réputés pour leur personnalisation excessive et leur dette technique accumulée. Pour y remédier, le département d'ingénierie d'E.ON rejette catégoriquement les développements personnalisés fragmentés et intègre directement des progiciels existants dans une architecture cohérente et évolutive.

📈 E.ON signale un Réduction de 77 % des temps d'arrêt informatiques sur une période de cinq ans — réalisé en standardisant les tables de données et en supprimant les intergiciels redondants de la pile technologique.

SAP S/4HANA architecture de base de données en mémoire Elle accélère considérablement le traitement des requêtes par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. E.ON tire parti de cette rapidité pour traiter en temps réel les données de télémétrie provenant des équipements du réseau électrique — une condition essentielle au déploiement de modèles d’apprentissage automatique appliqués aux données opérationnelles.

E.ON CIO Sébastien Weber E.ON reconnaît la pression croissante exercée sur les dirigeants technologiques pour suivre le rythme du développement logiciel externe. Les outils d'IA grand public comme ChatGPT ont instauré de nouvelles normes en matière d'automatisation des entreprises, et E.ON s'efforce activement de combler l'écart entre les capacités des logiciels externes et le niveau de préparation des organisations internes.

🔒 Internalisation des opérations de données et de cybersécurité

E.ON a activement renforcé ses équipes d'ingénierie internes afin d'internaliser ses compétences techniques essentielles. Cette campagne de recrutement a permis d'embaucher : plus de 1 000 spécialistes, y compris:

• 📊 Plus de 500 experts en données construire des lacs de données propriétaires et gérer la gouvernance des données internes
• 🛡 Plus de 300 professionnels de la cybersécurité maintenir des contrôles d'accès stricts sur les systèmes de technologie opérationnelle gérant le réseau d'énergie physique

En internalisant l'ingénierie des données, E.ON peut auditer la gouvernance des données en toute transparence. L'ingénierie constitue désormais le principal levier pour atteindre les objectifs commerciaux du secteur européen des énergies vertes.

Pour gérer des écosystèmes numériques de cette ampleur, l'équipe technique a mis en place structures de gouvernance centralisées Dans toutes les unités opérationnelles, des cadres contractuels standardisés et des consoles de gestion informatique unifiées sont déployés. Cette architecture administrative garantit le respect des normes de sécurité et la maîtrise des coûts sans entraver le développement de nouvelles fonctionnalités, tout en accélérant les délais d'acquisition de logiciels et en contrôlant les coûts de licences.

🚫 Dépréciation des pôles d'innovation isolés

E.ON a complètement abandonné la pratique consistant à isoler les technologies expérimentales dans des unités opérationnelles distinctes. L'entreprise a supprimé ses laboratoires d'expérimentation et ses centres de recherche numérique isolés, préférant intégrer les outils numériques directement dans les processus métiers opérationnels.

Le fait de maintenir les équipes d'innovation isolées des environnements de production empêche souvent les applications de survivre à la transition vers les systèmes en production. En exigeant des développeurs qu'ils conçoivent au sein de l'architecture centrale, le département d'ingénierie d'E.ON garantit la viabilité de la production dès le départ.

💬 « Pour moderniser le système, il faut une préparation interne. Cela signifie que nous devons réfléchir en profondeur aux investissements, aux priorités et, surtout, aux personnes et à la culture. »

— Sebastian Weber, directeur des systèmes d'information, E.ON

Weber confirme que l'entreprise ne reviendra pas aux vitesses de livraison antérieures. E.ON applique une Modèle opérationnel « BizDevOps » qui oblige les développeurs à créer des fonctionnalités ayant une valeur commerciale précise, les ingénieurs collaborant directement avec les analystes commerciaux dès la phase d'architecture initiale.

Cette méthodologie est renforcée par formation ciblée des employésLes employés de première ligne et les gestionnaires reçoivent des instructions spécifiques sur les nouveaux outils déployés, ce qui permet au personnel de tirer une valeur tangible de l'infrastructure modernisée.

🤖 E.ON adopte une approche pragmatique de l'IA

E.ON gère les déploiements d'IA avec une prudence délibérée. Plutôt que de développer des plateformes d'IA propriétaires à partir de zéro, la direction privilégie les partenariats avec des fournisseurs de technologies établis — une stratégie d’approvisionnement qui préserve la flexibilité de l’ensemble du portefeuille de logiciels de l’entreprise.

La feuille de route technique actuelle en matière d'IA cible trois cas d'utilisation spécifiques :

• 🪝 Automatisation du service client — réduire la charge des centres d'appels et accélérer la résolution des incidents sur une base de 47 millions d'utilisateurs
• 🔧 Maintenance prédictive — Les capteurs détectent les anomalies de tension et transmettent des données télémétriques à l'instance centrale S/4HANA, où des modèles d'apprentissage automatique identifient les schémas d'usure et dépêchent des équipes de maintenance. avant panne d'équipement
• ⚙ Optimisation opérationnelle — l’application de l’apprentissage automatique pour réduire les coûts de réparation d’urgence et prévenir les pannes de courant localisées

💬 « En substance, notre expérience met en lumière une vérité plus générale concernant la transformation numérique : le déploiement de nouveaux logiciels en production ne doit pas compromettre la stabilité du système, la cybersécurité ou les cadres de gouvernance. »

— Sebastian Weber, directeur des systèmes d'information, E.ON

Tester les applications d'IA auprès de fournisseurs tiers permet à E.ON d'éviter d'investir massivement dans des frameworks non éprouvés. Les fonctionnalités d'automatisation sont intégrées directement aux systèmes centraux, et non considérées comme des options. Sans une adéquation parfaite avec les besoins métiers, prévient Weber, même les technologies les plus avancées ne pourront pas apporter de réelle valeur ajoutée.

L'architecture modernisée offre désormais à E.ON capacité fondamentale à développer de manière fiable les infrastructures d'énergie verte — positionner l'entreprise pour un leadership à long terme dans la transition énergétique européenne.