La société a développé un modèle d’algorithme incluant une grande quantité d'informations non structurées et textuelles, pour mieux prévoir les fluctuations des prix du marché de l’énergie.
Jean-Michel Gaudron
[Cet article fait partie d’une série de contenus développée en collaboration avec la FEDIL, présentant comment l’intelligence artificielle contribue à la transformation digitale de l’économie luxembourgeoise.]
Créée au Luxembourg en 2022, E.E.M.M. (European Energy Market Makers) est une société spécialisée dans la fourniture de stratégies de trading avancées adaptées à toutes les parties prenantes de l'industrie de l'énergie: producteurs, négociants, communautés énergétiques, coopératives, opérateurs de réseau et institutions financières. Elle exploite des algorithmes avancés, basés sur des données alimentés par des modèles d'intelligence artificielle, pour établir des modèles de prévision de production d'énergie renouvelable (éolienne et photovoltaïque), ainsi que les prix du marché de l'énergie.
«Nos modèles analysent et traitent des millions de points de données, y compris la production d'énergie historique, les prévisions météorologiques et les tendances des prix du marché», explique Klemens Klotzner, le co-fondateur et CEO.
Plus de 100 langues analyséesAussi puissant soit-il, le modèle existant restait très sensible, car très dépendant des risques géopolitiques qui constituent un facteur d’incertitude majeur susceptible d’affecter directement les prix de l'énergie et obliger les traders à revoir, parfois dans l’urgence, leurs stratégies. «Un autre défi résidait dans la prévision précise de la production d’énergie renouvelable, car de meilleures prévisions réduisent les frais d’équilibrage et profitent aux consommateurs. Cela a nécessité l’incorporation d’une grande quantité d'informations non structurées et textuelles et, donc, le développement d’un modèle d'IA dédié et adapté à ce cas d'utilisation».
Nous surpassons largement les modèles conventionnels. Prof. Dr. Hans-Jörg von Mettenheim, E.E.M.M.
Ainsi, dans la prévision des prix du marché, la société a mis en œuvre un algorithme basé sur l'IA capable de traiter des articles de presse dans plus de 100 langues, permettant au système de détecter les événements géopolitiques en quelques secondes seulement et d'ajuster immédiatement les stratégies de trading. Ces modèles étant extrêmement volumineux et gourmands en données, E.E.M.M. tire parti de la puissance de MeluXina, le supercalculateur national du Luxembourg.
«Le principal avantage et notre avantage concurrentiel résident dans le caractère unique de notre approche», explique le Prof. Dr. Hans-Jörg von Mettenheim, conseiller scientifique auprès d'E.E.M.M. «Contrairement à l'apprentissage automatique standard, qui optimise rapidement les ensembles de données numériques mais a une profondeur limitée, nos algorithmes propriétaires sont conçus pour entraîner des modèles avancés basés sur du texte. Cela nous permet de capturer et de traiter des informations complexes et non structurées et de surpasser largement les modèles conventionnels.»
Risque mieux rémunéré, investissement plus performantConcrètement, la mise en place de ce modèle a permis d’augmenter de manière conséquente le Ratio de Sharpe (qui évalue la performance d'un investissement en tenant compte du risque pris) des stratégies développées.
Cela permet une meilleure rémunération du risque et une performance accrue de l'investissement.
E.E.M.M. travaille désormais à étendre davantage ses solutions dans le secteur financier et établir des partenariats supplémentaires.
De meilleures prévisions réduisent les frais d’équilibrage et profitent aux consommateurs. Klemens Klotzner, E.E.M.M.
«Par ailleurs, nous avons récemment obtenu un contrat de l’une des plus grandes communautés énergétiques d’Italie pour mettre en œuvre notre logiciel», se réjouit M. Klotzner. «Nous visons aussi désormais à adapter nos solutions aux applications de villes intelligentes afin d'attirer et de servir un plus large éventail de clients gouvernementaux. Nous sommes fortement engagés dans la recherche, en collaborant avec des chercheurs éminents issus d’institutions telles que l’Oxford Man Institute de l’Université d’Oxford, et en présentant nos résultats et publications lors de conférences et colloques internationaux de premier plan».
