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Comment RTE a automatisé la génération d’études de nouveaux raccordements électriques

Problématiques client

RTE devait produire des études de faisabilité pour de nouveaux raccordements au réseau électrique, un processus complexe nécessitant l’analyse de données clients et internes, ainsi que la production de rapports détaillés sur la faisabilité et l’impact environnemental. Les méthodes traditionnelles étaient chronophages, sujettes aux erreurs et dépendantes d’une intervention humaine lourde pour compiler, analyser et rédiger les études.

L’enjeu était de réduire le temps de production des études pour faire face à une augmenter des demandes de raccordements. 

Objectifs

Automatiser la génération des études

Produire automatiquement des rapports de faisabilité pour les nouveaux raccordements électriques, en intégrant toutes les données pertinentes.

Intégrer les données clients et internes

Récupérer les informations spécifiques au client et les données du SI RTE pour générer des études fiables et contextualisées.

Assurer la cohérence et la fiabilité des rapports

Utiliser des pipelines automatisés et des modèles de génération de texte pour standardiser les rapports et garantir leur qualité.

Réduire les délais et améliorer l’efficacité

Permettre aux équipes de générer rapidement des études exploitables, tout en réduisant les erreurs et la charge de travail manuelle.

Les contraintes du projet

Complexité
des données

Les informations clients sont variées et structurées de manière hétérogène, nécessitant des outils robustes pour extraire et normaliser les données.

Précision
requise

Les études doivent être fiables et exploitables, avec des informations correctes sur le contexte client et l’impact environnemental.

Intégration aux
systèmes existants

Le flux automatisé devait se connecter aux données internes de RTE et s’insérer dans les outils métiers déjà utilisés.

Industrialisation
et scalabilité

La solution devait être capable de produire des études pour de nombreux raccordements simultanément, tout en restant évolutive pour de futurs besoins.

Notre approche pour RTE

01

Extraction et parsing des données clients

Récupération des informations spécifiques fournies par le client via des fiches de renseignement, avec extraction automatique des éléments clés grâce à des outils d’OCR.

02

Intégration des données internes

Mise en place de pipelines pour verser les données clients et internes vers le LLM, permettant d’alimenter l’analyse de faisabilité.

03

Génération automatique des rapports

Implémentation de Mixtral 8x7B avec une bibliothèque de prompts personnalisés pour générer automatiquement le contexte client et l’étude environnementale, adaptée à chaque projet de raccordement.

04

Standardisation et fiabilisation

Création d’un processus automatisé garantissant des rapports cohérents, fiables et exploitables par les équipes, tout en réduisant les interventions manuelles.

Sculpture abstraite en verre

Nos résultats

100%

Rapports de faisabilité générés automatiquement, incluant le contexte client et l’analyse environnementale.

Fiabilité complète : les informations extraites et intégrées, cohérentes, standardisées et directement exploitables par les chargés d’études et ingénieurs.

 ↓ 

Temps réduit significativement :
la production des études accélérée, libérant les équipes pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Scalabilité industrielle
Solution prête à être déployée pour un grand nombre de projets de raccordement, assurant une industrialisation réplicable et sécurisée.

Formes abstraites bleues

Impact global

RTE dispose désormais d’une solution automatisée capable de générer des études de faisabilité de nouveaux raccordements électriques de manière rapide, fiable et standardisée. Les équipes gagnent en efficacité, les erreurs sont réduites et la production de rapports est industrialisée, permettant une utilisation optimale des ressources humaines.

"Ensemble, nous avons fait gagner du temps et de l'efficacité à nos 200 ingénieurs d'étude dans l'exploitation de documents techniques. Notre collaboration a également permis à notre équipe data interne de consolider son expertise en matière de conception et d'industrialisation de l'IA dans notre environnement SI complexe."

Nicolas Bonnerot, Directeur de projet Intelligence Artificelle, RTE

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