FR 3045867 A1 20170623 FR 1562695 A 20151217 TRAITEMENT DES DONNEES DE TELERELEVEE POUR L'ANALYSE DES MODES DE CONSOMMATION Domaine de l'invention L'invention concerne le domaine technique du traitement de données, et en particulier le traitement de données de consommation d'eau et/ou d'énergie. Etat de la Technique Les consommations d'eau ou d'énergie des usagers, qu'ils soient des particuliers ou des industriels, sont actuellement suivies par des opérations dites de télérelève, c'est-à-dire par la transmission à distance 15 des relevés de compteurs de consommation. Ces opérations constituent aujourd'hui un levier d'accompagnement des usagers vers une gestion durable de leur consommation. Plus qu'une analyse effectuée de manière passive et a posteriori, la qualité de 20 l'information, i.e. de l'analyse des données télérelevées peut conditionner des changements des modes de consommation des usagers. A une échelle collective, les collectivités territoriales et les bailleurs sociaux en particulier ont besoin de mieux connaître leurs consommations 25 (par exemple en eau), sur leur territoire. Nombreuses sont les collectivités locales qui attendent et apprécient des données fiables et pertinentes pour améliorer leur politique de gestion de l'eau et/ou leurs projets d'aménagement. A une échelle plus locale et individuelle, les ménages trouvent également avantage à mieux comprendre leurs niveaux de 30 consommation en eau et/ou en énergie (électricité et/ou gaz par exemple). 2 3045867 L'état de la technique en matière de consommation d'eau (ou d'électricité) décrit diverses solutions techniques, correspondant à autant d'approches différentes. La littérature brevet par exemple se cantonne généralement à une approche orientée vers la technologie des procédés et des systèmes 5 pour l'acquisition de données (par exemple en temps réel, comme dans CN104362756). D'autres publications accessibles restent également limitées à l'utilisation de techniques statistiques qui demeurent essentiellement descriptives (e.g. fouille de données appliquées aux données brutes de consommations). 10 Bien qu'intéressantes, les limites de ces approches connues ne permettent pas de satisfaire pleinement les besoins d'analyse évoqués précédemment. Il existe un besoin pour des procédés et des systèmes d'analyse des modes de consommations en eau et/ou énergie. Résumé de l'invention L'invention concerne un procédé mis en oeuvre par ordinateur de détermination d'un profil d'usager d'une ressource en eau et/ou en énergie, le procédé comprenant les étapes consistant à recevoir des données initiales de consommation de la ressource par une pluralité d'usagers; à déterminer des strates de consommation de la ressource, à déterminer des groupes d'usagers, et à déterminer au moins un profil d'usager. Des développements décrivent l'utilisation de données additionnelles, notamment cartographiques, correspondant avec le profil d'usager déterminé ; la détermination de tendances de consommation ; la détermination d'un modèle de consommation de référence ; la comparaison des consommations télérelevées avec le modèle de référence ; Des aspects de système et de logiciel sont également décrits, notamment de consultation à distance des informations relatives aux données de consommation, aux groupes d'usagers, aux profils d'usagers, aux tendances de consommation ou aux modèles de consommation de référence. 3 3045867 L'invention s'applique avantageusement à la gestion des données de gestion d'eau, mais par extension s'applique aussi à la gestion de données de consommation de ressources apparentées (telles que la consommation d'électricité ou de gaz) 5 Les modes de réalisation de l'invention s'appliquent en effet à de nombreux secteurs des utilities. Le terme utilities est un terme anglais qui désigne les services fournis aux collectivités comme la production et la distribution de l'eau, du gaz et de l'électricité (liste non exhaustive). Les données de consommation peuvent en effet concerner l'une ou 10 l'autre de ces ressources (ou même des données synthétiques ou composites de consommation, par exemple des données combinant des données de consommation en énergie-gaz et des données de consommation en énergie-électricité). Les données manipulées par le procédé selon l'invention peuvent donc être abstraites (e.g. points ou 15 scores de consommation eau-gaz-électricité-déchets). Dans des modes de réalisation particuliers, l'invention peut également s'appliquer à la gestion des déchets. Le volume de déchets produit par usager peut être mesuré ou au moins estimé (e.g. « poubelle connectée », analyse et reconnaissance d'images ou de vidéos, etc). Dès 20 lors, des modes de réalisation de l'invention peuvent être mis en oeuvre. Une consommation en eau sera par exemple mesurée en m3/an, une consommation électrique en kWh, une consommation de gaz en m3/an et une production de déchets en m3/an. 25 Avantageusement, le procédé permet d'identifier les usages en matière de consommation d'eau. Avantageusement, le procédé selon l'invention permet un diagnostic et un suivi des consommations d'eau, notamment pour les collectivités 30 territoriales et les bailleurs. 4 3045867 Avantageusement, l'approche méthodologique multidisciplinaire permet aux usagers (domestiques, administratifs, industriels, etc.) de comprendre, suivre et agir sur leur consommation à différentes échelles (du service au quartier). 5 Avantageusement, le procédé selon l'invention prend en compte des aspects temporels dans le suivi des consommations (ex. évolution à long terme des niveaux de consommations, variations conjoncturelles de consommations) ainsi que des aspects contextuels (ex. climat, territoire, 10 habitudes de consommations). Avantageusement, le procédé selon l'invention permet d'améliorer l'offre de fourniture de ressources, en plus d'analyser la demande en ressources. 15 Avantageusement, les analyses permises par le procédé selon l'invention permettent de renforcer les liens de coopération et de confiance entre le fournisseur de service et les différents acteurs du territoire (e.g. collectivité, association, bailleur, usagers). 20 Avantageusement, le procédé selon l'invention mobilise des données externes aux données de consommations d'eau. Les solutions connues de l'état de la technique n'opèrent pas de croisements d'information. En particulier selon l'invention, les données de consommation télérelevées 25 sont enrichies avec des données socio-économiques. Ces données socio-économiques résultent soit d'étapes d'agrégation de données (par exemple via les données de recensement par quartier de l'INSEE) et/ou sont reçues directement des usagers (par exemple via des enquêtes). Ces analyses permettent de développer de nouveaux services, lesquels 30 permettent en retour de maîtriser, i.e. de moduler et éventuellement de réduire leurs consommations d'eau. Dans un mode de réalisation, le croisement des données est effectué au moyen de méthodes de classification statistiques et/ou sociologiques (e.g. sociologie comportementale). 5 3045867 Avantageusement, le procédé selon l'invention permet de mettre à disposition des usagers, des collectivités et bailleurs les données initiales et /ou enrichies. 5 Avantageusement, le suivi et le contrôle des consommations peuvent être restitués selon des modalités spécifiques à chaque profil d'usagers. Par exemple, chaque usager pourra accéder à son profil de consommation, pour avoir une compréhension globale de sa consommation. Il pourra 10 également accéder à un ou plusieurs modèles le représentant (i.e. anticipation). Accédant à des données selon divers horizons temporels (à court, moyen et long terme), aux données factuellement observées ainsi qu'aux anticipations le concernant, l'usager ou les usagers considérés peut/peuvent alors modifier (le cas échéant) ses/leurs modes de 15 consommations (i.e. boucle de rétroaction, cycle vertueux). Par exemple, l'usager pourra agir en conséquence sur ses consommations en travaillant sur ses déterminants de consommation et en mesurant l'efficacité de son engagement par rapport à ses pairs (i.e. contrôle), c'est-à-dire vis à vis des usagers apparentés au même profil. 20 Avantageusement, l'invention fournit des moyens d'analyse pour définir des stratégies d'accompagnement de baisse de la consommation en fonction des tendances de consommation sur une zone prédéterminée. Les données peuvent être à l'échelon local (i.e. par quartier) ou global (i.e 25 ensemble de territoires formant un échelon de taille supérieure). Avantageusement, l'invention fait usage des données de consommation télérelevées pour déterminer des profils globaux de consommation et exploiter ces données primaires en les croisant avec des usages déclarés 30 (obtenus par enquête, questionnaire en ligne, etc). De la sorte, l'obtention de profils de consommateur permet d'exploiter d'autres données disponibles par ailleurs. Autrement dit, sans l'invention, les données de consommation d'une part et les usages de consommation d'autre part resteraient au moins partiellement cloisonnées ou incompatibles ou 6 3045867 compartimentées. Avantageusement, les modes de réalisation de l'invention permettent aux usagers de comparer leurs consommations avec un ou plusieurs profils 5 de référence. Avantageusement, l'invention permet de caractériser - ou même de quantifier - l'impact anthropique sur le milieu, permettant la mise en oeuvre d'actions correctrices. Avantageusement, des analyses de 10 données synthétiques peuvent être communiquées aux usagers, lesquelles données infléchissent en retour les modes de consommation selon un cycle vertueux et durable. Les échelles d'analyse étant configurables, la mise en correspondance entre les données de terrain (« bottom-up ») et les analyses sur les usages de consommation (« top- 15 down ») peut être améliorée. Description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide 20 de la description qui suit et des figures des dessins annexés dans lesquels: La figure 1 montre des exemples d'étapes du procédé selon l'invention; 25 La figure 2 montre un exemple de partitionnement des usagers en fonction des niveaux ou strates de consommation; La figure 3 montre un exemple de partitionnement des usagers en fonction de groupes de variation des consommations; 30 La figure 4 montre un exemple de consommation journalière moyenne selon différents exemples de profils d'usagers au cours d'une année; La figure 5 montre un exemple croisement de données de consommation 7 3045867 avec des données sociodémographiques; La figure 6 illustre un exemple d'analyse comparée des consommations pour un usager; 5 La figure 7 illustre un exemple d'analyse territoriale des profils de consommation; et La figure 8 illustre un exemple d'accès aux données et analyses de 10 consommation. Description détaillée de l'invention Un usager selon l'invention est également appelé client ou 15 consommateur, selon les contextes. Un usager est un générateur de données de consommation d'une ressource donnée (eau, électricité, gaz, déchets...). Un consommateur peut correspondre à une personne physique individualisée ou à un 20 agrégat de personnes physiques. Un consommateur peut être une personne morale (e.g. une société ou une administration comme un hôpital). Dans un mode de réalisation à plus grande échelle, un usager ou un consommateur peut être par exemple une collectivité ou un bailleur social ou un territoire. Les champs d'application de l'invention concernent 25 les usagers de type domestique, de type industriel ou encore de type administratif. La figure 1 montre des exemples d'étapes du procédé selon l'invention. 30 II est divulgué un procédé mis en oeuvre par ordinateur de détermination d'un profil d'usager d'une ressource en eau et/ou en énergie, le procédé comprenant: une première étape consistant à recevoir des données initiales de consommation de la ressource par une pluralité d'usagers; 8 304 5 86 7 une seconde étape consistant à déterminer des strates de consommation de la ressource, chaque strate de consommation étant associée à une valeur de la consommation de la ressource selon un premier pas de temps; une troisième étape consistant à déterminer des groupes 5 d'usagers, chaque groupe d'usagers étant associé à un taux de variation de sa la valeur de consommation selon un second pas de temps ; une quatrième étape consistant à déterminer au moins un profil d'usager en fonction des groupes d'usagers déterminés et des strates de consommation déterminées. 10 Une strate correspond à un niveau de consommation. Une strate de consommation est identifiée par un volume moyen d'une ressource consommé sur une période donnée (par exemple annuel). Elle est encadrée par une borne de consommation inférieure et une borne de 15 consommation supérieure. Une borne est une valeur de consommation (exprimée par exemple en m3 par an) L'estimation de la consommation d'une ressource (par exemple en eau) par un ensemble d'usagers peut être effectuée de différentes manières. 20 Le document de brevet W02014/060655 décrit par exemple un procédé pour estimer en temps réel la consommation totale d'un fluide distribué à des usagers. Dans la première étape de réception ou de collecte 110, différentes bases 25 de données sont sollicitées ou accédées. L'application de techniques d'échantillonnage statistique peut être mise en oeuvre (par exemple un sous-ensemble de compteurs peut être déterminé) pour répondre aux besoins spécifique de l'analyse ou améliorer l'étude des modes de consommation. 30 Dans une étape optionnelle de filtrage 120, un ou plusieurs filtres sont appliqués afin d'exclure certains usagers ou certaines données considérées comme hors des objectifs de l'étude ou peu fiables. Les différentes données sont formatées i.e. rendues compatibles, puis 9 304 5 86 7 fusionnées et/ou agrégées. Selon l'invention la démarche de fiabilisation des données revient à exclure les usagers présentant trop peu de données (e.g. présentant moins de un an d'historique), les usagers présentant un taux de réception des index inférieur à 75%, les usagers 5 présentant des index manquants consécutifs sur une semaine, etc. En d'autres termes, les données aberrantes, anormales peuvent être exclues pour améliorer notamment les étapes de modélisation de consommation. Dans une étape optionnelle de reconstitution 130, certaines données sont 10 reconstituées statistiquement. Dans un mode de réalisation, cette étape de reconstitution comprend deux sous-étapes. Dans une première sous-étape, une analyse statistique des index de consommation (analyse des tendances, identification de point intermédiaire sur les créneaux de 6h, etc) permet de valider certaines données. A l'inverse, d'éventuelles 15 anomalies techniques sont identifiées. Dans une deuxième sous étape, les données invalides identifiées sont reconstituées par interpolation linéaire. Enfin, dans un mode de réalisation, des consommations journalières sont recalées. Le calcul consiste notamment à recaler l'ensemble des index à heure fixe (e.g. 00h, 06h, 12h et 18h), à calculer le 20 volume consommé (différence entre deux index) sur ces plages horaires et enfin à agréger les données à une échelle journalière. Dans un mode de réalisation, les données de consommation brutes 100 peuvent notamment comprendre un index de consommation (i.e. une 25 consommation cumulée) horodatée. Dans un exemple de réalisation, les données sont disponibles sur un pas de temps de six heures (chaque usager pouvant avoir sa propre plage d'émission, les émissions d'index ne sont pas nécessairement synchronisées). 30 Les données de consommation initiales peuvent être diversement prétraitées (120, 130). Les données peuvent être dé-doublonnées. En cas de présence d'index négatifs, des intervalles de confiance peuvent être déterminés à différents pas de temps, puis les données peuvent être recalées à heures fixes. Dans un mode de réalisation, des données sont 10 3045867 collectées pendant une durée supérieure ou égale à un an. Dans le développement, le procédé comprend une seconde étape 140 consistant à déterminer des strates de consommation de la ressource. 5 Chaque strate de consommation étant associée à volume global de consommation de la ressource sur le pas de temps de référence de l'étude (jours, mois, année). Les consommations sont qualifiées ou structurées en au moins deux strates de consommation. L'homogénéité des strates augmente de manière asymptotique à mesure que le nombre 10 de strates augmente. Dans un mode de réalisation, le nombre de strates est itérativement augmenté jusqu'à ce que la variance intra-strate totale soit inférieure à un seuil prédéfini (fonction de l'asymptote). Le partitionnement peut notamment être effectué de manière à ce que a) la dispersion ou la variance des consommations soit sensiblement 15 homogène pour un même groupe de consommateurs, et b) le nombre de consommateurs soit sensiblement le même dans les différents groupes de consommateurs. Dans un développement, la seconde étape consistant à déterminer les 20 strates de consommation est effectuée de manière à minimiser la variance intra-strate totale. Ceci est équivalent à dire que le nombre de strates de consommation est itérativement augmenté jusqu'à ce que le gain en homogénéité à l'ajout d'une strate supplémentaire soit inférieur à un seuil prédéfini. En d'autres termes, le nombre de strates de 25 consommation est itérativement augmenté jusqu'à ce que la variance d'une strate quelconque soit inférieure à un seuil prédéfini. Dans un développement, le procédé comprend une troisième étape 150 consistant à déterminer des groupes d'usagers, chaque groupe d'usagers 30 étant associé à un taux de variation de la valeur de sa consommation selon un second pas de temps. Là encore, au moins deux groupes d'usagers 150 sont déterminés. La stratification des usagers en fonction de leur niveau de consommation est une étape indépendante de la structuration des usagers en groupes de variation de consommation (les 11 3045867 étapes peuvent être réalisées successivement ou en parallèle). Un groupe de consommateurs se caractérise par sa variation de consommation (par exemple, les consommations en eau fluctuent en 5 fonction de la pluviométrie, des rythmes hebdomadaires des ménages, des vacances scolaires, des jours fériés, des événements sportifs etc). Différents types d'indicateurs peuvent être utilisés pour caractériser la variation de consommation et différentes méthodes statistiques peuvent être utilisées pour catégoriser les usagers en fonction de ces indicateurs 10 de variation de consommation (classification ascendante hiérarchique, analyse en composantes principales, etc). Dans un développement, le procédé comprend une quatrième étape 160 consistant à déterminer pour chaque usager un profil de consommation 15 en fonction de son appartenance à une strate de consommation et à un groupe de variation de consommation. Dans un développement, le procédé comprend en outre une cinquième étape consistant à recevoir des données additionnelles pouvant être 20 mises en correspondance avec le profil d'usager déterminé. Les données additionnelles peuvent être de nature sociale, démographique et/ou économique. 25 Dans un développement de l'invention, les données additionnelles 145 peuvent être mises en correspondance avec le ou les profils d'usagers déterminés. Cette étape permet d'identifier ou d'expliquer une tendance de consommation à l'échelle d'un territoire (bâtiment, quartier, commune, intercommunalité...). 30 Dans un développement, les données additionnelles comprennent des données cartographiques (i.e. des données de nature spatiale, comprenant des données de géolocalisation dans l'espace). 12 3045 86 7 Le croisement des profils d'usager avec des données tierces 145 par exemple de nature sociodémographique permet notamment de déterminer des tendances de consommation sur une zone prédéterminée. Par exemple, des données existantes ou publiques de type INSEE 5 pourront être exploitées et permettre de déterminer la répartition spatiale des profils d'usagers par zone géographique ; il sera également possible d'en déduire des informations sociodémographiques sur les profils d'usager dans une zone géographique donnée ou d'expliquer les tendances de consommation observées en fonction des caractéristiques 10 socio-économiques des ensembles étudiés Plus encore, les tendances de consommation peuvent être croisées avec des données territoriales pour permettre ultérieurement de déterminer des stratégies d'action sur une zone prédéterminée en vue de réduire la 15 consommation de ressource en eau et/ou énergie. Dans un développement, le procédé comprend en outre une sixième étape consistant à déterminer une tendance de consommation à partir du profil d'usager déterminé et desdites données additionnelles reçues. Dans un développement, la quatrième étape consistant à déterminer des profils d'usagers comprend une étape consistant à déterminer des profils d'usagers, chaque profil d'usager étant associé à une strate et un groupe de variation de consommation. Dans un développement, le procédé comprend en outre une septième étape consistant à agréger (ou regrouper) plusieurs profils d'usagers. Dans un développement, la quatrième 160 d'identification des profils de 30 consommation peut se réaliser soit directement par le croisement des groupes de niveaux et de variations de consommations mais peut aussi faire l'objet d'un processus d'agrégation supplémentaire si le nombre de profil est considéré comme trop important. Cette reclassification, ou agrégation des profils peut être effectuée par l'application de méthodes 20 25 13 3045 86 7 de clustering ou d'analyse statistique multivariée (e.g. ACP, K-means, CAH ascendante hiérarchique, etc). Dans un développement, le procédé comprend en outre une huitième 5 étape consistant à déterminer un modèle de consommation dite de référence associé à un profil d'usager. Un modèle de consommation dite de référence 170 peut être associé à un profil d'usager. Pour chaque usager étudié, le modèle de 10 consommation permet d'établir une (valeur de) consommation attendue, dite de référence, en fonction de l'historique de consommation de l'usager et/ou de ses caractéristiques sociologiques et techniques (type de ménage par exemple, type d'habitat, type d'équipement électroménager). 15 La modélisation pour chaque usager d'une consommation de référence et l'identification des cas de surconsommation et sous-consommation permet, par agrégation, d'identifier de potentiel d'économie de ressource par ensemble étudié (bâtiment, parc d'habitat, quartier, commune, intercommunalité) et le nombre de ménages devant faire l'objet de 20 stratégies proactives de sensibilisation aux économies de ressource. Dans un développement, le procédé comprend en outre une neuvième étape consistant à comparer la consommation en ressource en eau et/ou en énergie d'un usager avec le modèle de consommation de référence. 25 La neuvième étape 190 consiste à comparer la consommation en ressource en eau et/ou en énergie d'un usager 180 avec le modèle de consommation de référence. 30 Dans un développement, le procédé comprend en outre une dixième étape consistant à notifier l'usager en cas de différence défavorable ou favorable par rapport à un seuil prédéfini. La dixième étape 192 peut notamment consister à notifier ou alerter 14 3045 86 7 l'usager en cas de différence favorable ou défavorable par rapport à cette consommation de référence (surconsommation ou sous-consommation), en vue de prendre des actions correctives pour réduire la consommation en ressource. Si la différence est favorable (sous-consommation), un 5 questionnaire peut par exemple être envoyé à l'étape 191 à l'usager considéré de manière à collecter les bonnes pratiques, lesquelles peuvent être en retour 193 mises à disposition d'un usager en état de surconsommation. 10 Dans un développement, les données de consommation sont des données télérelevées. La figure 2 montre un exemple de strates de consommation. 15 Dans une seconde étape 140, les consommations sont partitionnées en groupes de niveaux de consommation (ou strates, selon des groupes disjoints.-i.e. sans chevauchement, un usager donné appartient à une strate et une seule). 20 Les groupes ne sont pas nécessairement de tailles égales. Le nombre de groupes peut être élevé (granularité d'analyse fine) ou restreint (analyses rapides). Le nombre de groupes et le nombre d'usagers par groupe peut être itérativement optimisé afin de permettre la granularité d'analyse requise. Le nombre de groupes et le nombre d'usagers par groupe peut 25 être statique ou défini une fois pour toutes (e.g. périmètre d'étude constant) mais aussi être dynamique (i.e. configurable en tant que paramètre d'étude, notamment pour atténuer ou compenser les effets de bord dus à des discrétisations territoriales par exemple). 30 La définition des strates de consommation est un processus itératif entre le choix du nombre de strates et le choix des bornes, ce processus itératif permettant d'obtenir des groupes d'usagers homogènes en termes de consommation d'eau. Dans un mode de réalisation, les bornes des strates peuvent être définies selon une méthode dérivée de celle proposée par 15 3045 86 7 Dalenius et Hodges qui permet de maximiser l'homogénéité au sein des strates. La figure 3 montre un exemple de partitionnement des usagers en 5 fonction des groupes de variations de consommation. La variation de consommation peut être définie à partir d'indicateurs comme la répartition de la consommation sur chaque jour de la semaine, sur chaque mois de l'année, entre les jours ouvrés et les jours fériés et de 10 vacances, la corrélation entre la consommation et la température ou la pluviométrie, etc. Ces différents indicateurs sont regroupés en groupes homogènes, à l'aide d'une classification ascendante hiérarchique, puis transformés en variables synthétiques, grâce à une analyse en composantes principales (par exemple). A partir de ces variables 15 synthétiques, les usagers sont regroupés entre eux (étape 150), par exemple grâce à la méthode des K-means, pour former ici des groupes de variation dont un exemple représenté à la figure 3. À partir d'indicateurs indépendants, les usagers peuvent donc être 20 segmentés ou partitionnés (i.e. sans recouvrement) en plusieurs groupes (troisième étape 150) de variation de consommation cohérents, caractérisés par une ou plusieurs variables de synthèse (ici trois groupes 301, 302, 303). Le partitionnement des usagers en groupe distincts peut se faire selon différentes techniques statistiques de classification. 25 Avantageusement, dans un mode de réalisation, la définition des groupes est effectuée en utilisant la méthode des K-Means. Les groupes déterminés sont par suite caractérisés au moyen d'une pluralité de variables synthétiques, par exemple à l'aide d'une Analyse Factorielle 30 Discriminante (ou d'une autre technique selon l'analyse statistique multivariée). La figure 4 montre un exemple de quatre profils de consommation des usagers avec une présentation de leur consommation journalière 16 304 5 86 7 moyenne au cours d'une année. La quatrième étape 160 du procédé détermine au moins un profil d'usager. 5 L'abscisse du graphique représente le temps et l'ordonnée du graphique représente la consommation moyenne en mètres cubes par jour. Les exemples des groupes ou profils représentés (P1, P2, P3, P4) se distinguent à la fois par sa variation de consommation annuelle mais 10 aussi par leur variation de consommation hebdomadaire. Les profils P1 et P2 s'opposent aux profils P3 et P4 dans leurs niveaux de consommation respectivement faibles et forts. Les profils P2 et P4 s'opposent aux profils P1 et P3 dans leur variation de consommation annuelle respectivement faible et forte. 15 Dans l'exemple, les profils de consommateurs identifiés comme stables dans l'année (P2 et P4) ont une consommation plus importante le week-end qu'en semaine. C'est l'inverse qui est observé pour les profils de consommations identifiés comme variables dans l'année (P1 et P3). "Par 20 exemple, la consommation hebdomadaire des usagers en habitat résidentiel peut présenter un pic de consommation le mercredi tandis qu'en habitat collectif ce pic de consommation est observé le jeudi. Selon l'invention, des segments d'usagers sont déterminés par 25 croisement entre les strates de consommation et les groupes de variation (consommation annuelle, consommation hebdomadaire). Dans l'exemple, quatre profils d'usagers sont identifiés. Le profil P1 correspond aux consommateurs dits économes (i.e. faible niveau de consommation et faible variation de consommation). Le profil P2 correspond aux 30 consommateurs dits saisonniers (faible niveau, forte variation). Le profil P3 correspond aux consommateurs dits « gros » consommateurs (i.e. fort niveau, faible variation). Enfin le profil correspond aux consommateurs dits consommateurs dits variables (i.e. fort niveau, forte variation). 17 3045867 La figure 5 illustre un croisement de données de consommation avec des données sociodémographiques par exemple collectées activement auprès des usagers (enquêtes). 5 Le croisement des données de consommation avec des données (par exemple sociodémographiques 145) selon la cinquième étape du procédé permet de construire une matrice des déterminants de consommations pour chaque profil. L"impact de chaque usage peut être qualifié par son 10 influence sur le niveau (N) ou la variation (V) de consommation. La caractérisation des profils à l'aide de données sociodémographiques permet de définir quels sont les déterminants ou usages de l'eau qui expliquent l'appartenance d'un individu à un profil. Pour cela et par 15 exemple, les données sur les usages de l'eau des ménages dans leur logement peuvent être collectées par le biais d'enquêtes. Sur la base des réponses apportées à un questionnaire, certains usages structurant les modes de consommation des ménages peuvent être identifiés. Dans un mode de réalisation de l'invention, une trentaine de facteurs dits 20 déterminants sont identifiés et peuvent avantageusement avoir un caractère explicatif de la consommation d'eau des ménages. Des tests de corrélation, suivis d'analyses discriminantes, permettent notamment d'évaluer le poids de chaque déterminant sur la structuration 25 du mode de consommation (en termes d'impact sur le niveau ou la variation de consommation) et de les hiérarchiser pour chaque profil mais aussi pour chaque usager afin d'opérer une présélection des axes de progression des usagers ou groupes d'usagers sur leur consommation. Cette analyse automatisée des déterminants de consommations, 30 modulables par individu et par groupe d'individus, peut contribuer au support de construction de stratégies de réduction des consommations d'eau. Il est créé à la huitième 'étape optionnelle 170 un modèle de 18 3045867 consommation associé à chaque groupe d'usager, les groupes étant partitionnés (sans recouvrement) par le procédé selon l'invention. En d'autres termes, à partir des données brutes de consommation télé 5 relevées, après des opérations comprenant une ou plusieurs opérations choisies parmi des opérations d'échantillonnage statistique, de filtrage et de recalage, les groupes usagers sont partitionnés en groupes homogènes, chaque groupe homogène étend associé à un modèle de consommation d'eau de manière journalière. 10 Chaque modèle de consommation permet de simuler ou d'anticiper la consommation de ressource en eau en se fondant sur les comportements passés (modèle de séries chronologiques) mais aussi sur l'influence de facteurs externes qui peuvent expliquer la consommation (modèle de 15 régression) comme la température, certains effets calendaires (jours de la semaine, jours fériés et vacances), ou certains paramètres socio-économiques et techniques déterminants (taille du ménage, durée des douches, équipement hydro-économe). 20 Dans un mode de réalisation, un modèle 170 associé à un groupe d'usagers peut être assimilé à un modèle de type ARMAX, de la forme : Yt = et +ut - où yt est la consommation au temps t, .ect est un vecteur de facteurs externes et ut une erreur qui suit un modèle ARMA. Dans un mode de 25 réalisation simplifié, ne prenant pas en compte la dimension temporelle, le modèle appliqué peut être de type régression linéaire multiple. Dans ce cas, u est une erreur suivant une loi normale. Quelque soit le modèle, ce dernier est calé (i.e. estimation des paramètres) sur chacun des profils. Un tel modèle permet en particulier de prédire la consommation du 30 groupe concerné, à court terme (par exemple à la fin du mois en cours). Le modèle de consommation tel que déterminé permet de comparer la consommation d'un individu ou d'un groupe à la consommation d'autres 19 3045867 groupes du même profil (comparaison entre comparables). Cette comparaison des consommations peut notamment être effectuée selon un pas de temps journalier, hebdomadaire, mensuel, voire annuel. 5 D'autres analyses comparatives peuvent être effectuées à partir des modèles de consommation déterminés par le procédé selon l'invention (panel d'analyse comparative) comme la comparaison 190 de la consommation d'un individu avec la consommation moyenne des usagers situés à proximité (dans le même bâtiment, quartier ou commune). 10 La figure 6 illustre un exemple de ces différentes modalités de comparaison des consommations d'eau. Selon un mode dit individuel, un usager (appartenant à un groupe) - ou un 15 groupe d'usager - peut comparer sa propre consommation actuelle par rapport à sa consommation effective observée dans le passé dans les mêmes conditions (exemple de comparaison de la consommation du mois en cours avec celle du même mois l'année précédente). L'usager ou groupe d'usagers peut aussi comparer sa consommation par rapport à sa 20 consommation de référence (c'est-à-dire telle que déterminée par le modèle de consommation qui lui est associé, qui peut notamment moduler une consommation standard et prendre en compte des effets climatiques et calendaires) 25 Selon un mode dit collectif, un usager ou un groupe d'usagers peut comparer sa consommation par rapport à celle des individus appartenant au même profil que le sien (effet structurel de la consommation, figure 6) ou avec son voisinage (effet territorial, figure 7). 30 La figure 7 illustre un exemple d'analyse territoriale des profils de consommation d'eau, en l'espèce en fonction de la concentration dans l'espace des différents groupes d'usagers déterminés par le procédé. L'analyse territoriale des consommations et des usages a notamment 20 3045867 pour but de croiser les données de consommation préalablement construites avec des données agrégées sur le territoire afin de comprendre comment se répartissent ces phénomènes dans l'espace. 5 L'analyse territoriale des profils de consommation permet par exemple de déterminer des corrélations existantes entre la surreprésentation de certains profils de consommation dans certains quartiers et les caractéristiques génériques de ces derniers en termes de population, d'habitat, d'activités des ménages. 10 Pour identifier la surreprésentation de certains profils de consommation, un classement par quartiles est préconisé. Il permet de croiser les profils de consommation avec des données publiques (par exemple de type INSEE, données INSEE disponibles à la maille du quartier) sous une 15 forme préalablement normalisée. Ce croisement des données de consommation et des données territoriales peut se faire par exemple au moyen d'une Analyse Factorielle Discriminante par exemple. Il existe principalement trois sources de données externes disponibles sur 20 les ménages à différents échelons territoriaux. Il existe les données collectées à l'échelle du logement (le plus souvent collectées par enquête), celles à l'échelle du bâtiment (rendues disponibles par les bailleurs ou par des enquêtes), celles à l'échelle d'un quartier ou d'une commune (données issues du recensement - INSEE). A ces échelons, 25 nous pouvons retrouver des données socio-territoriales communes comme celles sur le logement, les conditions de vie, la démographie et l'économie des ménages, ou bien des données spécifiques (équipement des ménages, représentations, historique d'occupation du logement). Après validation des indicateurs territoriaux les plus fiables et pertinents, 30 et en fonction des besoins de l'étude, un paramétrage de l'échelon territorial d'analyse et du types de corrélations à analyser peut être préconisé. La figure 8 illustre un exemple d'accès aux données et analyses de 21 3045 86 7 consommation. Dans un développement, le procédé comprend en outre une onzième étape consistant à fournir un accès distant aux informations relatives aux 5 données de consommation, aux groupes d'usagers, aux profils d'usagers, aux tendances de consommation ou aux modèles de consommation de référence. Il est divulgué un produit programme d'ordinateur, ledit programme 10 d'ordinateur comprenant des instructions de code permettant d'effectuer les étapes du procédé lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Il est divulgué un système comprenant des moyens pour mettre en oeuvre 15 les étapes du procédé. Dans un développement, le système comprend au moins un terminal client accédant à au moins un serveur de données via au moins un réseau de communication. 20 Dans un mode de réalisation, les étapes du procédé sont effectuées par un ou plusieurs serveurs 810, par exemple hébergés dans le « Cloud » (informatique dans les nuages). Les usagers 831 (clients individuels, industriels, administratifs, collectivités et leurs représentants et 25 administrateurs, etc) peuvent accéder aux données initiales ou modifiées par le procédé, à distance via des terminaux clients 830 accédant à un ou plusieurs réseaux informatiques 820. Différents résultats (intermédiaires et/ou finaux) peuvent être rendus 30 accessibles aux usagers, par exemple au travers de portails ou d'applications informatiques (e.g. Web, Internet, Intranet, app ou application mobile, etc) accessibles depuis les terminaux 830 Les interfaces client correspondantes (accédant à un ou plusieurs serveurs de données 810) peuvent notamment comprendre des fonctionnalités de 22 3045867 suivi global des consommations, de suivi et d'analyse des profils de consommations, d'analyse territoriale des consommations (selon différentes échelles e.g. des quartiers), de visualisation et analyse des tendances de consommation par profil, de l'état du réseau en temps réel, 5 des options de personnalisation des outils de suivi, des outils de gestion de la relation client, etc. REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par ordinateur de détermination d'un profil d'usager d'une ressource en eau et/ou en énergie, le procédé 5 comprenant : - une première étape (110) consistant à recevoir des données initiales de consommation de la ressource par une pluralité d'usagers; - une seconde étape (140) consistant à déterminer des strates de consommation de la ressource, chaque strate de consommation étant 10 associée à une valeur de la consommation de la ressource selon un premier pas de temps ; - une troisième étape (150) consistant à déterminer des groupes d'usagers, chaque groupe d'usagers étant associé à un taux de variation de la valeur de consommation selon un second pas de temps ; 15 - une quatrième étape (160) consistant à déterminer au moins un profil d'usager en fonction des groupes d'usagers déterminés et des strates de consommation déterminées. 2. Procédé selon la revendication 1, le procédé comprenant en outre une 20 cinquième étape consistant à recevoir des données additionnelles pouvant être mises en correspondance avec le profil d'usager déterminé et une sixième étape consistant à déterminer une tendance de consommation à partir du profil d'usager déterminé et desdites données additionnelles reçues. 25 3. Procédé selon la revendication 1, la seconde étape (140) consistant à déterminer les strates de consommation étant effectuée de manière à minimiser la variance intra-strate. 30 4. Procédé selon la revendication 1, la quatrième étape (160) consistant à déterminer des profils d'usagers comprenant une étape consistant à déterminer des profils d'usagers, chaque profil d'usager étant associé à une strate et un groupe de variation de consommation. 24 304 5 86 7 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre une septième étape consistant à agréger plusieurs profils d'usagers. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre une huitième étape consistant à déterminer un modèle (170) de consommation dit de référence associé à un profil d'usager. 7. Procédé selon la revendication 6, comprenant en outre une neuvième étape (190) consistant à comparer la consommation en ressource en eau et/ou en énergie d'un usager avec le modèle de consommation de référence et une dixième étape consistant à notifier l'usager en cas de différence défavorable ou favorable par rapport à un seuil prédéfini. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre une onzième étape (810, 820, 830) consistant à fournir un accès distant aux informations relatives aux données de consommation, aux groupes d'usagers, aux profils d'usagers, aux tendances de consommation ou aux modèles de consommation de référence. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, les données de consommation étant télérelevées. 10. Produit programme d'ordinateur, ledit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code permettant d'effectuer les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 11. Système comprenant des moyens pour mettre en oeuvre les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9. 12. Système selon la revendication 11, comprenant au moins un terminal client accédant à au moins un serveur de données via au moins un réseau de communication.