# GeoDescriber x GeoLLM: Faire parler la donnée énergétique

Axel Declercq, Aude Lescouët, Jacqueline Tricot, Léon Lim, Eric Lavergne, Lydia Ould Ouali, Benoît Grossin

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Axel Declercq, Aude Lescouët, Jacqueline Tricot, Léon Lim, Eric Lavergne, et al. GeoDescriber x GeoLLM: Faire parler la donnée énergétique. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, 2026, Extraction et Gestion des Connaissances, Extraction et Gestion des Connaissances (RNTI-E-42), pp.529-536. hal-05480383

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Submitted on 27 Jan 2026

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# GeoDescriber x GeoLLM : Faire parler la donnée énergétique

Axel Declercq*, Aude Lescouët*, Jacqueline Tricot*, Léon Lim*, Eric Lavergne**, Lydia Ould Ouali**, Benoît Grossin**

*Enedis

**EDF R&D

**Résumé.** Le projet GeoDescriber x GeoLLM rend les données énergétiques locales plus compréhensibles pour les collectivités. GeoDescriber génère automatiquement des textes descriptifs à partir des données territoriales, que GeoLLM reformule pour plus de fluidité et de lisibilité. Cette approche hybride allie rigueur analytique et qualité rédactionnelle, rendant la donnée technique intelligible pour les acteurs locaux et illustrant le potentiel des modèles de langage pour accompagner la transition énergétique.

## 1 Contexte et introduction

La transition énergétique et les politiques de sobriété nécessitent un meilleur accompagnement des collectivités dans l'analyse des données de consommation et de production d'électricité. Bien que les jeux de données ouverts (open data) soient essentiels, leurs spécificités techniques rendent difficile l'identification des caractéristiques territoriales sans expertise avancée, en particulier pour les plus petites collectivités. Ainsi, un élu sur deux n'a pas de vision précise de la consommation de son territoire<fnref n="1" /> et 37% des collectivités déclarent avoir besoin de plus d'accompagnement d'Enedis<fnref n="2" />.

Dans ce contexte, le projet GeoDescriber, intégré au service Bilan de mon territoire<fnref n="3" />, propose de générer automatiquement des textes descriptifs à partir de données territoriales de l'habitat et de l'énergie. Cette approche produit, aux mailles IRIS, commune et EPCI, des descriptions personnalisées des caractéristiques locales, afin de mettre en évidence les spécificités d'un territoire et de rendre ces informations plus accessibles aux décideurs.

Les textes générés par GeoDescriber peuvent être rigides et redondants. Pour y remédier, nous avons développé GeoLLM, une surcouche de reformulation basée sur des modèles de langage (LLM), qui rend les textes plus fluides et agréables tout en conservant l'exactitude des informations.

<footnote n="1">1. Sondage IFOP pour EFFY, nov. 2018</footnote>

<footnote n="2">2. Enquête BVA, 2020</footnote>

<footnote n="3">3. https://openservices.enedis.fr/bilan-de-mon-territoire/</footnote>
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIG. 1 – Workflow du projet Bilan de mon territoire</figcaption></figure>

## 2 Une approche hybride Data-To-Text

L'enjeu que nous abordons se situe à l'intersection de la donnée énergétique, de l'accessibilité de l'information et de l'intelligence artificielle. La solution combinant GeoDescriber et GeoLLM s'inscrit dans la continuité des travaux sur la génération automatique de texte à partir de données (Gatt et Krahmer (2018)). Contrairement aux approches génériques ou sectorielles pour la santé (Ovelman et al. (2024)) ou la finance (Yang et al. (2024)), notre méthode cible le domaine énergétique, où les outils restent rares et peu accessibles aux non-spécialistes.

Les principaux défis concernent l'optimisation des temps d'inférence des modèles de grande taille et l'évaluation de la qualité des textes, nécessitant à la fois des métriques automatisées et des validations humaines. En conciliant précision analytique et lisibilité, cette démarche rapproche la recherche Data-to-Text des besoins opérationnels des collectivités et ouvre de nouvelles perspectives pour la production automatisée de contenus publics.

## 3 Architecture et fonctionnement de GeoDescriber

### 3.1 Une solution clef en main

GeoDescriber est un outil qui génère automatiquement des synthèses à partir des analyses de données ouvertes publiées sur la plateforme open data d'Enedis<fnref n="4" /> et d'autres sources de référence, notamment les données de l'habitat issues de l'Enquête Logement de l'INSEE. Le fonctionnement de GeoDescriber se décompose en trois grandes étapes :

1. Le chargement des données : les données ouvertes sont collectées sur plusieurs années et à différentes mailles territoriales (IRIS, commune, EPCI, département, région).

2. Le prétraitement et le calcul des indicateurs à une maille territoriale donnée. Pour la maille communale, chaque commune (maille infra) est comparée à son département (maille supra) à l'aide d'un Z-score. Les indicateurs sont ensuite catégorisés en fonction des écarts statistiques calculés. Le même mécanisme s'applique à d'autres mailles territoriales facilement via un paramétrage : IRIS-département et EPCI-région.

3. La génération des textes structurés comprenant : une introduction générale, une description du territoire (caractéristiques démographiques et structurelles), une analyse de la consommation énergétique, une description de la production locale d'électricité, une mise en perspective avec des territoires similaires.

<footnote n="4">4. https://data.enedis.fr/pages/accueil/</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIG. 2 – Workflow du générateur de textes GeoDescriber</figcaption></figure>

3.2 L'utilisation du Z-score et du Z-score modifié

Plusieurs opérations sont réalisées sur les données afin d'assurer leur cohérence et leur comparabilité entre territoires. Cette étape inclut également le calcul d'un ensemble d'indicateurs clés, tels que :

— La consommation moyenne des dix territoires les plus ressemblants (en termes de nombre d'habitants, taux de chauffage électrique et taux de résidences principales au sein du département),

— Les indicateurs d'évolution de la production et de la consommation électrique locale avec par exemple le taux d'évolution annuel de la consommation entre les années N et N-1, puis sur cinq ans et idem sur la production d'énergie renouvelable.

Pour chaque territoire, les valeurs sont normalisées via un z-score ou un z-score modifié (mz-score) permettant de comparer un IRIS ou une commune à son département, ou un EPCI à sa région. Le mz-score, calculé à partir de la médiane et de l'écart médian absolu, est privilégié pour les données asymétriques ou comportant des valeurs extrêmes, car il y est moins sensible que le z-score.

Les scores sont traduits en catégories qualitatives, définies dans le tableau de droite de la figure 3, afin de faciliter leur interprétation linguistique dans les textes générés. Cette typologie généralise de façon cohérente les écarts pour les variables quantitatives et qualitatives. Ainsi, les textes sont composés en s'appuyant sur les catégories constituées, qui permettent de proposer des mots adaptés à partir de règles linguistiques et de règles de gestion complexes.

Concrètement, la figure 4 montre un exemple de texte généré par GeoDescriber pour la
commune d'Anglet dans le département 64.
Score $z_i = \frac{x_i - \mu}{\sigma}$

$x_i$ : valeur

$\mu$ : moyenne du groupe

$\sigma$ : écart type du groupe

Score $z_i$ modifié = $\frac{0,6745(x_i - \bar{x})}{MAD}$

$\bar{x}$ : médiane

MAD (écart absolu médian) =
médiane(|$x_i$ - $\bar{x}$|)

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Image source : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:The_Normal_Distribution.svg

<table><caption>FIG. 3 – Utilisation du Z-score et du Z-score modifié pour GeoDescriber</caption><thead><tr><th>Catégorie</th><th>Exemple de textes</th><th>Var quanti. hors taux</th><th>Var quanti. (taux)</th><th>Var quali.</th></tr></thead><tbody><tr><td>+++</td><td>« nettement plus élevé que la tendance du département »</td><td>z &gt; +2</td><td>v &gt; med + 20%</td><td>z &gt; +2</td></tr><tr><td>++</td><td>« plus élevé que la tendance du dép. »</td><td>z &lt; +2</td><td>v &lt; med + 20%</td><td>z &lt; +2</td></tr><tr><td>+</td><td>« légèrement plus élevé que la tendance du dép. »</td><td>z &lt; +1</td><td>v &lt; med + 10%</td><td>z &lt; +1</td></tr><tr><td>=</td><td>« proche de la tendance du dép. »</td><td>z entre +/- 0,5</td><td>v entre med +/- 5%</td><td>z entre +/- 0,5</td></tr><tr><td>-</td><td>« légèrement plus faible que la tendance du dép. »</td><td>z &gt; -1</td><td>v &gt; med - 10%</td><td>z &gt; -1</td></tr><tr><td>--</td><td>« plus faible que la tendance du dép. »</td><td>z &gt; -2</td><td>v &gt; med - 20%</td><td>z &gt; -2</td></tr><tr><td>---</td><td>« significativement plus faible que la tendance du dép. »</td><td>z &lt; -2</td><td>v &lt; med - 20%</td><td>z &lt; -2</td></tr></tbody></table>

La commune 'Anglet' est située dans le département des Pyrénées-Atlantiques, qui se situe dans la région Nouvelle-Aquitaine. Les analyses suivantes portent sur les données de consommation et de production d'électricité de l'année 2023. Elles sont faites par rapport à l'ensemble des communes du département.

Dans ce département, cette commune se distingue particulièrement par un taux de logements collectifs très élevé et par un nombre d'habitants très élevé. De plus, dans cette commune, le bâti date principalement d'entre 1946 et 2017 et la taille des logements est majoritairement comprise entre 40 et 80 m2. Elle présente également un taux de résidences principales faible. Par ailleurs, dans cette commune, le taux de chauffage électrique est relativement élevé.

La consommation moyenne annuelle résidentielle de cette commune (3,3 MWh/foyer en 2023) est très faible comparée aux consommations moyennes des communes du département. A l'opposé, par rapport aux 10 communes ayant le profil le plus proche en termes de nombre d'habitants, de taux de chauffage électrique et de taux de résidences principales du département des Pyrénées-Atlantiques, la consommation moyenne résidentielle de cette commune est 14 % plus élevée (2,9 MWh/foyer en moyenne pour les communes similaires). Par rapport à l'année précédente, la consommation électrique résidentielle moyenne en 2023 est en légère baisse de 4 %. Sur les 6 dernières années, la commune a connu une baisse annuelle moyenne de 3 %, identique à la baisse moyenne départementale.

Par rapport aux communes de ce département, cette commune se distingue principalement par une énergie électrique totale produite à l'année très élevée. Cette production provient globalement de la filière Photovoltaïque. Par rapport à l'année précédente, la production d'énergie en 2023 est en hausse de 10 %. Plus globalement, on observe sur les 6 dernières années une hausse annuelle moyenne de 4 % dans cette commune dans un contexte de hausse moyenne de 9 % au niveau du département. A noter que dans cette commune, la production d'énergie représente 2 % de la consommation.

<caption>FIG. 4 – Texte généré pour la commune Anglet (64024) par GeoDescriber</caption>

## 3.3 Implémentation de GeoDescriber

L'ensemble du système est intégralement développé en Python. Le code source est organisé en modules fonctionnels faiblement couplés ce qui permet d'ajouter ou de remplacer des composants (nouvelle métrique, modèle, ou format de sortie) sans effet de bord.

Le code source étant modulaire, il permet d'intégrer de nouvelles mailles géographiques. Par exemple pour la maille communale, chaque commune constitue une unité autonome de calcul et de génération, facilitant l'intégration de nouvelles zones sans refacturation globale. Le composant de génération géotextuelle GeoDescriber exploite le multiprocessing (stratégie de workers indépendants) pour paralléliser la production des descriptions, chaque maille étant traitée de façon isolée.
# 4 GeoLLM

Les textes produits par GeoDescriber s’appuient sur des indicateurs calculés et des règles linguistiques, offrant un premier niveau de rapport énergétique clair et fiable. Cependant, ces textes peuvent rester rigides et peu naturels. Surcouche de GeoDescriber, GeoLLM reformule les textes grâce à un LLM, tout en préservant leur contenu. Placée en fin de chaîne, cette approche limite le risque d’erreurs factuelles en se concentrant uniquement sur la forme.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIG. 5 – Positionnement de GeoLLM pour la génération de texte automatisé</figcaption></figure>

Dans le cadre de GeoLLM, nous avons retenu Mixtral-8x22B, un modèle open-source sous licence Apache 2.0. Ce modèle, basé sur une architecture mixture of experts, n'active qu'une partie de ses paramètres à l'inférence, permettant un bon compromis entre qualité de génération et efficacité de calcul.

Le choix de Mixtral-8x22B repose sur :

- Sa capacité à traiter des contextes longs (jusqu'à 32k tokens);

- L'efficacité de son architecture Mélange d'experts;

- Ses performances linguistiques solides en français.

Le modèle est déployé sur le supercalculateur Jean Zay, garantissant une exécution efficace malgré la taille du LLM.

## 4.1 Stratégie de prompt engineering

La qualité de la sortie générée dépend étroitement de la structuration du prompt. Le message système définit le rôle et les contraintes du modèle : agir comme un assistant expert en rédaction, produire des textes cohérents, impartiaux et uniquement en français, tout en évitant les informations incorrectes. Le message utilisateur précise la tâche : reformuler le texte Geo-Describer en conservant le sens et les informations, tout en améliorant la fluidité et la clarté.

## 4.2 Paramètres de génération : température et top-k

Le comportement du modèle à l'inférence est régi par plusieurs hyperparamètres, notamment la température $\tau$ et le top-k, qui contrôlent la diversité lexicale et la variabilité stylistique (Li et al. (2025); Sun et al. (2024)).

La température agit sur la distribution de probabilité des tokens. Elle est formellement définie par (Hinton et al. (2015)) :

$$p_{\tau}(i) = \frac{e^{\frac{\log(p(i))}{\tau}}}{\sum_{j} e^{\frac{\log(p(j))}{\tau}}} \quad (1)$$
Avec :

— $p(i)$ la probabilité initiale du token $i$ avant application de la température,

— $\tau > 0$ la température

— $p_{\tau}(i)$ la probabilité ajustée du token $i$ après application de la température.

Par défaut, $\tau = 1$. Ainsi,

— Pour $\tau < 1$, la distribution devient plus concentrée sur le token le plus probable, entraînant une génération déterministe.

— Pour $\tau > 1$, la distribution s'aplatit, favorisant une plus grande diversité mais aussi une potentielle perte de cohérence.

À la suite de nos expérimentations, nous avons finalement choisi $\tau = 0.35$. Nos tests ont montré que des valeurs trop élevées de $\tau$ favorisaient l'apparition de superlatifs indésirables.

Le top-$k$ restreint l'espace de génération aux $k$ tokens les plus probables. Par exemple, avec $k = 15$, seuls les 15 tokens les plus probables sont retenus à chaque étape, parmi lesquels un est échantillonné.

— Valeur de $k$ faible : moins de diversité, mais plus de cohérence.

— Valeur de $k$ élevée : plus de diversité, mais risque d'incohérence.

Avec $k=15$, nous sommes à l'équilibre entre fidélité du contenu et richesse linguistique.

Concrètement, la figure 6 présenté un texte reformulé, à partir du texte de la figure 4, issu de GeoLLM pour la commune d'Anglet dans le département 64.

Située dans le département des Pyrénées-Atlantiques, en Nouvelle-Aquitaine, Anglet est une commune remarquable pour sa forte densité de logements collectifs et sa grande population. Ses bâtiments ont été construits principalement entre 1946 et 2017, et leur taille varie généralement entre 40 et 80 m². Le taux de résidences principales y est faible et le recours au chauffage électrique y est assez répandu.

En matière de consommation électrique, Anglet se distingue par une consommation annuelle moyenne de 3,3 MWh par foyer en 2023, bien inférieure à la moyenne départementale. Toutefois, si l'on compare avec les 10 villes du département ayant un profil similaire en termes de population, de taux de chauffage électrique et de proportion de résidences principales, la consommation d'Anglet est supérieure de 14 %. Comparativement à l'année précédente, la consommation électrique moyenne en 2023 a légèrement diminué de 4 %. Au cours des six dernières années, la commune a connu une baisse annuelle moyenne de 3 %, conforme à la tendance départementale.

D'un point de vue production d'énergie, Anglet se démarque grâce à une production électrique annuelle élevée, provenant principalement de sources photovoltaïques. Entre 2022 et 2023, la production d'énergie a augmenté de 10 %. Depuis six ans, la croissance annuelle moyenne s'établit à 4 %, contre 9 % en moyenne au niveau départemental. Il convient de souligner que la production d'énergie ne couvre que 2 % de la consommation locale.

<caption>FIG. 6 – Texte reformulé par GeoLLM pour la commune Anglet (64024)</caption>

## 4.3 Perspectives d'amélioration : métriques d'évaluation et gestion de mots indésirables

L'évaluation de la qualité des textes générés constitue un enjeu majeur et particulièrement complexe, dans la mesure où elle implique d'apprécier des dimensions à la fois linguistiques, sémantiques et factuelles. Pour répondre à ce défi, nous avons conçu un ensemble de métriques combinant plusieurs approches complémentaires. Elles ont pour but d'apprécier les trois axes suivants :

— Niveau de reformulation : Est-ce que le texte est reformulé et pas une simple copie ?

— Fidélité : Est-ce que le texte reformulé reprend toutes les informations du texte de référence (et uniquement celles-ci) ?

— Fluidité : Est-ce que le texte reformulé est de qualité sur la forme ?

Les métriques sélectionnées incluent :
— Des scores de proximité lexicale entre le texte original et la version reformulée comme le score BLEU (Papineni et al. (2002)), le score ROUGE (Lin (2004)), ou la distance de Levenshtein, qui mesure le coût minimal d'édition à l'échelle des caractères pour passer d'un texte à un autre.

— Des scores de similarité sémantique, comme le BERTScore et la similarité sBERT (Haque et al. (2022)), exploitant des représentations vectorielles issues de modèles de langage pour estimer la proximité de sens entre des textes.

— Des scores heuristiques comme le taux de recouvrement des valeurs numériques, garantissant la conservation des indicateurs chiffrés et des unités ; la différence de longueurs des textes, pour suivre les variations de concision ou d'expansion introduites par la reformulation

— Enfin, des scores donnés par des LLM-as-a-judge afin d'apprécier la fluidité, la fidélité et la valeur ajoutée linguistique des textes générés (Song et al. (2024)), produits à partir du modèle Qwen2.5-7B.

L'analyse des métriques a révélé la génération ponctuelle de mots indésirables pouvant nuire à la neutralité ou à la précision du texte. Pour y remédier, nous explorons un système d'interdiction de certains termes. Ce travail, encore en cours, vise à simplifier et améliorer la qualité des textes générés.

# 5 Conclusion

Le projet GeoDescriber x GeoLLM montre qu'il est possible de rendre la donnée énergétique plus claire, plus vivante et surtout plus utile pour les collectivités. En combinant l'analyse fine des données locales avec la puissance des modèles de langage, cette solution transforme des chiffres complexes en textes compréhensibles et agréables à lire.

Au-delà de l'innovation technique, l'enjeu est avant tout humain : aider les élus, les agents territoriaux et les décideurs à mieux connaître leur territoire pour agir plus efficacement dans la transition énergétique. Grâce à cette approche, les collectivités, même les plus petites, peuvent accéder à une information fiable et adaptée à leurs besoins. Ce projet ouvre aussi de belles perspectives : améliorer encore la rapidité de traitement, affiner les indicateurs de qualité des textes ou personnaliser davantage les reformulations selon le public visé. Ces pistes permettront de rendre le dispositif toujours plus performant et plus proche des usages réels.

En somme, GeoDescriber x GeoLLM contribue à rapprocher la donnée énergétique de ceux qui l'utilisent. En rendant les informations plus accessibles et plus engageantes, il participe à construire une transition énergétique plus partagée.

# 6 Ressources et partenariat

Ces travaux ont bénéficié d'un accès aux ressources de calcul et de stockage à l'IDRIS au travers de l'allocation de ressources 2025-AD011016363 attribuée par GENCI sur la partition A100 et H100 du calculateur Jean Zay.

Cet article repose sur un travail conjoint entre Enedis et EDF R&D, réalisé dans le cadre d'un contrat de recherche réglementé.
Références

Gatt, A. et E. Krahmer (2018). Survey of the state of the art in natural language generation : Core tasks, applications and evaluation. *JAIR* **61**, 65–170.

Haque, S., Z. Eberhart, A. Bansal, et C. McMillan (2022). Semantic similarity metrics for evaluating source code summarization. In *Proceedings of the 30th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension*, pp. 36–47.

Hinton, G., O. Vinyals, et J. Dean (2015). Distilling the knowledge in a neural network. *arXiv preprint arXiv:1503.02531*.

Li, L., L. Sleem, N. Gentile, G. Nichil, et R. State (2025). Exploring the impact of temperature on large language models: Hot or cold? *arXiv preprint arXiv:2506.07295*.

Lin, C.-Y. (2004). Rouge : A package for automatic evaluation of summaries. In *Text summarization branches out*, pp. 74–81.

Ovelman, C., S. Kugley, G. Gartlehner, et M. Viswanathan (2024). The use of a large language model to create plain language summaries of evidence reviews in healthcare : A feasibility study. *Cochrane Evidence Synthesis and Methods* **2**(2), e12041.

Papineni, K., S. Roukos, T. Ward, et W.-J. Zhu (2002). Bleu : a method for automatic evaluation of machine translation. In *Proceedings of the 40th annual meeting of the Association for Computational Linguistics*, pp. 311–318.

Song, H., H. Su, I. Shalyminov, J. Cai, et S. Mansour (2024). Finesure : Fine-grained summarization evaluation using llms. *arXiv preprint arXiv:2407.00908*.

Sun, W., Y. Miao, Y. Li, H. Zhang, C. Fang, Y. Liu, G. Deng, Y. Liu, et Z. Chen (2024). Source code summarization in the era of large language models. *arXiv preprint arXiv:2407.07959*.

Yang, X., S. Zang, Y. Ren, D. Peng, et Z. Wen (2024). Evaluating large language models on financial report summarization : An empirical study. *arXiv preprint arXiv:2411.06852*.

Summary

The GeoDescriber x GeoLLM project makes local energy data more understandable for
communities. GeoDescriber automatically generates descriptive texts from territorial data,
which GeoLLM then reformulates to enhance fluency and readability. This hybrid approach
combines analytical rigor with editorial quality, making technical data intelligible for local
stakeholders and showcasing the potential of language models to support the energy transition.