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Transparence : ce comparatif est édité par ESY, éditeur de la plateforme CPILOTE, qui figure dans le comparatif. Méthode et droit de réponse

Logiciels Énergie

Prévision de consommation par IA

L'outil estime les consommations à venir grâce à un modèle statistique ou d'apprentissage. Il s'appuie sur l'historique, la météo et le calendrier. La précision dépend de la régularité du site.

Pour qui ?

Responsables budget et acheteurs qui ont besoin d'un volume prévisionnel pour contracter.

Questions à poser en démo

  • Quelle méthode et quelle erreur moyenne sur mes sites ?
  • Puis-je corriger la prévision à la main ?
  • Quelles données entrent dans le modèle ?

Le proposent (2)

Partiellement ou en service humain (4)

  • PartielAdvizeo

    Trajectoires prévisionnelles décret tertiaire et prédiction de gains annoncée ; pas de prévision de consommation par IA décrite.

    • hager.com : « projetés sur plusieurs années et comparables à l'aide d'indicateurs clés »
  • PartielCapitole Énergie (by EPSA)

    Prévision des consommations et des coûts N et N+1 à partir des données réelles et de la météo ; IA non mentionnée.

  • PartielDeltaConso Expert

    Budget par modèle de prédiction (prestation du bureau d'études) ; IA annoncée pour les prochains développements.

  • PartielNewenergy (ewatch)

    « Analyses prédictives » annoncées dans une publication reprise sur le site, sans écran.

    • new-energy.fr : « Analyses prédictives : anticiper ses besoins et réduire ses coûts grâce à des algorithmes performants. »

Ne le proposent pas (déclaré) (1)

  • NonCPILOTE

    Pas de prévision par IA ; le budget prévisionnel repose sur des scénarios et la consommation de référence.

    Déclaration de l'éditeur (ESY), vérifiable dans la démo de CPILOTE.

Aucune information publique (10)

Citron, Energisme, ENGIE ViGi-e, Enoptea (by EPSA), Homeys (Fidelix), Mon courtier énergie (MCE), Omnegy (by EPSA), Opéra Énergie, Sirenergies (Pilott), Studeffi (Studeo)

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