Veolia : L'IA au service de la transformation écologique

Dans ce deuxième épisode de la websérie AI Leader Stories, nous recevons Jérémy Lagorse, Head of AI & Analytics Practices chez Veolia. Fort d’un parcours mêlant ingénierie, R&D et Product Management, Jérémy partage une vision très concrète de la manière dont l’intelligence artificielle peut générer de la valeur mesurable au cœur des opérations industrielles, tout en intégrant les enjeux environnementaux et humains propres aux grands groupes.

L’épisode propose une plongée dans l’IA appliquée aux métiers de l’environnement, à travers des cas d’usage réels déployés chez Veolia, et une réflexion structurée sur la maturité, la priorisation et le passage à l’échelle des projets data.

IA et performance industrielle : comprendre avant d’optimiser

Jérémy revient sur un principe clé : avant de prédire ou de prescrire, il faut comprendre. Dans des environnements industriels complexes (unités de valorisation énergétique, réseaux, sites d’exploitation), l’IA permet d’analyser les dérives de performance, d’identifier les facteurs explicatifs et de donner aux équipes une lecture claire de phénomènes jusqu’alors difficiles à interpréter.

L’épisode détaille une approche progressive descriptive, diagnostique, prédictive puis prescriptive, qui permet de créer de la valeur rapidement tout en embarquant durablement les équipes métiers.

« L’IA permet de comprendre pourquoi, à conditions égales, un site surperforme un jour et sous-performe le lendemain. C’est le point de départ de toute création de valeur. »

AI for IRF : l’IA au service des unités de valorisation énergétique

Premier cas d’usage approfondi : AI for IRF, un programme visant à optimiser les unités de valorisation énergétique (incinération, production de vapeur et d’électricité). Face à des contraintes physiques fortes et des données parfois incomplètes, les équipes de Veolia ont conçu des modèles capables de :

• détecter les dérives de production de vapeur et d’électricité,
• analyser l’encrassement des chaudières,
• recommander des actions opérationnelles adaptées.

L’IA devient ici un outil d’aide à la décision pour les exploitants, complémentaire de leur expertise terrain, et un levier direct de performance énergétique et environnementale.

IRMA : prioriser les appels d’offres grâce à la donnée

Second projet emblématique présenté dans l’épisode : IRMA, une solution dédiée aux équipes commerciales. Face à un volume massif d’appels d’offres, l’IA permet d’estimer la probabilité de succès de chaque opportunité afin de mieux concentrer les efforts là où l’impact est maximal.

Développé à partir de données historiques réelles, le modèle s’intègre directement aux outils existants des équipes, illustrant une conviction forte : la valeur naît quand l’IA s’insère dans les usages quotidiens, sans complexité inutile.

« L’objectif n’est pas de remplacer la décision humaine, mais de l’éclairer là où l’incertitude est la plus forte. »

IA responsable et performance plurielle : un équilibre assumé

Tout au long de l’échange, Jérémy insiste sur un point fondamental : la performance ne peut pas être uniquement financière. Chez Veolia, la priorisation des projets intègre aussi leur impact environnemental, dans une logique de performance plurielle.

Cela se traduit par des choix technologiques assumés : sélection de modèles adaptés (et non surdimensionnés), attention portée à l’impact des infrastructures, et articulation fine entre machine learning traditionnel et IA générative, utilisée en complément et non en substitution.

Conclusion

À travers ce deuxième épisode d’AI Leader Stories, Jérémy Lagorse partage une vision pragmatique et profondément produit de l’IA : une IA ancrée dans le terrain, pensée pour l’utilisateur final, et conçue pour passer rapidement du POC à l’industrialisation. Chez Veolia, l’IA n’est ni un gadget technologique ni une fin en soi, mais un levier stratégique au service de la performance industrielle, environnementale et humaine.

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