SmartRenew Analytics

1. Le projet SmartRenew Analytics analyse le potentiel solaire et éolien des ~35 000 communes de France Métropolitaine pour aider les porteurs de projet, développeurs, collectivités, investisseurs, à identifier où implanter leurs installations. Le constat de départ : la France vise à doubler ses capacités solaires et éoliennes d'ici 2035, mais le frein n'est pas la ressource, c'est de savoir où construire. Les données utiles (ensoleillement, vent, foncier, contraintes réglementaires, raccordement...) sont dispersées et sans outil unifié à l'échelle communale. SmartRenew répond à ce problème avec un score de potentiel par commune (8 critères pour le solaire, 8 pour l'éolien), un volet machine learning (profils types de communes + projection de production à 2030/2035/2040), et un simulateur de projet interactif qui calcule production, investissement, rentabilité et CO₂ évité pour n'importe quelle commune. 2. Comment nous l'avons construit Un pipeline data complet : modélisation et transformation des données avec dbt sur BigQuery, en croisant des sources publiques (météo, PVGIS, cadastre, zones protégées, installations existantes, prix du foncier). Le machine learning (clustering et régression) a été développé en Python avec scikit-learn. Le livrable final est un dashboard interactif Looker Studio, conçu comme un outil de prospection allant du national jusqu'à la commune. Les résultats ont été corrélés avec les données officielles RTE. 3. Prochaines étapes Si le projet pouvait avoir un futur il faudrait affiner les estimations à une maille plus fine que la commune (parcelle), intégrer les délais et files d'attente de raccordement réseau, enrichir le simulateur avec des scénarios de financement, et étendre l'analyse à d'autres filières renouvelables.