Diagnostic HTA · Spatialisation des incidents réseau

Donner une lecture territoriale aux incidents du réseau 20 kV pour orienter les investissements du programme Rénovation Programmée, en particulier les décisions d'enfouissement.

Client

Enedis · Maîtrise d'Ouvrage de Décision (MOAD)

Période

2025 · intégré à la plateforme PVR

Rôle

Modélisation et réalisation de l'ETL, restitution cartographique

Stack

FME Form · données d'exploitation réseau · plateforme PVR (ArcGIS Enterprise)

Résultat clé

Diagnostic à deux mailles en appui des arbitrages d'enfouissement

Le problème métier

Le programme Rénovation Programmée pilote les investissements de modernisation du réseau HTA 20 kV. Pour arbitrer entre les départs à rénover, la MOAD a besoin de savoir où le réseau tombe en panne, à quelle fréquence et pourquoi. Or les incidents remontés par les organes de manœuvre existaient sous forme tabulaire, incident par incident, sans lecture géographique ni agrégation par portion de réseau.

Sans cette lecture, deux questions restaient sans réponse objectivée : quels départs concentrent les incidents récurrents, et lesquels de ces incidents relèvent de causes sur lesquelles un investissement agit réellement. Un départ frappé par un aléa climatique exceptionnel et un départ dégradé chaque année par la végétation n'appellent pas la même décision, mais le tableau brut ne les distinguait pas.

La démarche

J'ai structuré le diagnostic autour de deux mailles d'analyse complémentaires. La maille départ HTA répond à la question du pilotage : quel départ prioriser dans le programme. La maille tronçon répond à la question opérationnelle : quelle section précise traiter, et comment. Une seule chaîne de traitement alimente les deux niveaux, ce qui garantit leur cohérence.

La classification des causes constituait le second axe. J'ai séparé les incidents d'origine climatique des incidents non climatiques, puis isolé au sein de ces derniers les causes récurrentes liées à la végétation. Ce sont ces sections, où la végétation provoque des incidents répétés sur du réseau aérien, qui deviennent candidates à l'enfouissement : l'investissement y supprime la cause plutôt que d'en réparer les effets.

L'architecture

L'ETL rattache chaque incident à sa position sur le réseau à partir des organes de manœuvre concernés, applique la classification climatique et non climatique, puis agrège les résultats aux deux mailles. La restitution s'intègre à PVR, Partage Vision Réseaux, la plateforme cartographique existante de la Direction Régionale. Ce choix évite de créer une application de plus : les utilisateurs retrouvent le diagnostic dans l'outil qu'ils consultent déjà, en regard des autres couches réseau.

Les choix de conception

Deux mailles, une seule source. Produire les deux niveaux d'agrégation depuis la même chaîne évite les diagnostics divergents. Quand la MOAD priorise un départ et que l'exploitation cherche la section à traiter, les deux raisonnent sur les mêmes chiffres.

La cause avant la fréquence. Un simple comptage d'incidents aurait mis en tête des départs frappés par des aléas exceptionnels, sur lesquels l'enfouissement n'a pas d'effet préventif rentable. Classer les causes d'abord, compter ensuite, oriente l'investissement vers les sections où il supprime réellement le problème.

S'intégrer plutôt que créer. Livrer le diagnostic dans PVR plutôt que dans une application dédiée a réduit le coût d'adoption à zéro et inscrit le travail dans un patrimoine applicatif maintenu.

Les résultats

Ce que j'en retiens

Ce projet m'a appris à modéliser pour la décision et non pour la donnée. La question structurante n'était pas comment spatialiser des incidents mais quelle décision chaque maille devait éclairer. C'est ce cadrage qui a dicté la classification des causes, le choix des deux niveaux d'agrégation et l'intégration dans PVR.