TotalEnergies and Emerson Sign a Strategic Collaboration to Boost Industrial Data Value

Recommendation: Mettez en œuvre dès maintenant un modèle unifié de gouvernance et d'analyse des données afin de maximiser la valeur de la collaboration TotalEnergies et Emerson. Mettez en place une structure de données centralisée, désignez un responsable interfonctionnel et déployez l'accès aux tableaux de bord et aux rapports fiables dès le premier jour. TotalEnergies et Emerson ont annoncé cette initiative et s'engagent à adopter une approche basée sur des normes à travers tous les sites, qui aligne les équipes, les fournisseurs et les opérateurs autour d'objectifs communs.

Les technologies issues du programme conjoint permettent la diffusion en temps réel des données des capteurs de raffinerie, le traitement edge-to-cloud et les modèles de maintenance prédictive. L'initiative vise à optimiser les modèles de données afin que la majorité des unités échangent des informations cohérentes via un canal de distribution unique. Antonio dirige l'équipe de valorisation des données, garantissant une gouvernance solide et veillant à ce que l'inmation parvienne aux opérateurs, aux ingénieurs et aux cadres dirigeants avec une portée illimitée. Le plan impose standards pour les métadonnées, la traçabilité et le contrôle d'accès, et publiera des tableaux de bord trimestriels pour suivre les progrès.

Lors des premiers essais pilotes menés sur 12 installations, la collaboration a permis une augmentation de 12 % de l'OEE et une réduction de 9 % des temps d'arrêt imprévus, tandis que les tableaux de bord ont réduit de 25 % le temps de détection des problèmes et amélioré la précision de la planification de la maintenance. Les rapports du programme indiquent une mise en route plus rapide des nouvelles chaînes de production et une visibilité plus claire de la distribution de l'énergie et des matériaux sur les sites. TotalEnergies s'engage à étendre les projets pilotes à 25 installations au cours de l'année prochaine.

S'appuyant sur cette dynamique, les équipes devraient appliquer les étapes suivantes : cartographier les sources de données provenant des capteurs, des ERP et des SCADA ; adopter un modèle de données standardisé et une source unique de vérité ; déployer des tableaux de bord pour les opérateurs et la direction ; établir une infrastructure de distribution avec un accès basé sur les rôles ; et générer des rapports mensuels alignés sur les normes convenues. Antonio coordonne les revues interfonctionnelles afin de resserrer les boucles de rétroaction et de garantir des actions rapides et concrètes au niveau du site.

Attendez-vous à un flux illimité d'informations exploitables qui connectent les technologies à travers la chaîne de valeur, des équipements de terrain à la salle de contrôle. Cette collaboration permettra de minimiser les retards, d'optimiser l'utilisation des actifs et d'améliorer les marges de sécurité. Au fur et à mesure que TotalEnergies et Emerson déploieront le programme, la majorité des installations bénéficieront d'une visibilité solide et d'une voie claire pour des améliorations durables de la performance.

Étape 4 : Il est temps d'exécuter votre plan

Immédiatement, lancez un sprint d’exécution de 90 jours avec des étapes clés claires et un responsable unique. Ce plan désigne un président de programme pour diriger l’équipe conjointe et signer une charte de gouvernance des données dans les sept jours. La bonne séquence accélère les succès.

Suivez les progrès grâce à un tableau de bord d'informations unifié qui couvre les actifs, les sites et les partenaires. Créez des pipelines de données en utilisant des méthodes éprouvées : ingestion, nettoyage, validation et traçabilité. Utilisez des sources fiables et définissez des règles de qualité des données pour éviter la dérive. Un dicton tel que ‘les données d'abord’ ne suffit pas ; nous le soutenons par des actions.

La gestion des données de référence devient la pierre angulaire : standardiser les informations produit, les codes de zone et les données fournisseurs ; maintenir une source unique de vérité pour éviter les doublons.

Exécuter par sprints basés sur des zones : désigner des responsables de zone, effectuer des revues hebdomadaires et verrouiller les étapes avec des approbations formelles avant de passer à la zone suivante. Cette approche permet de maintenir l'alignement de la direction et de suivre les progrès de manière prévisible. Un simple clic sur les tableaux de bord permet des vérifications rapides. Cela permet aux équipes d'agir de manière autonome tout en restant alignées. Cela exige une gestion de projet rigoureuse pour être mis en œuvre.

Déployez la gestion du changement avec une formation ciblée, des ateliers pratiques et des boucles de rétroaction rapides. Lorsque les équipes ont accès à des informations fiables, la compréhension s'améliore et la réputation des décisions fondées sur les données se renforce dans toute l'organisation. Ce changement génère un retour sur investissement important. L'initiative crée également un dossier renforcé pour la capture de valeur à partir de l'échange d'informations, avec une gouvernance rigoureuse.

Identifier les cas d'usage industriels prioritaires et la valeur attendue

Commencer par une enquête structurée pour identifier les 4 principaux cas d'utilisation par niveau d'impact sur les opérations, l'énergie et la gestion des actifs. Impliquer des entités issues de l'ingénierie, des opérations, de l'IT et du développement durable, et faire valider une charte concise par les dirigeants. Examiner l'historique et les rapports pour comprendre les points faibles et les opportunités manquées, puis identifier les lacunes où la fourniture d'informations exploitables permettrait de dégager une valeur mesurable. Faire appel à Aspentech pour mettre en place une architecture commune et des flux de données sur la même plateforme.

Les cas d'utilisation prioritaires comprennent la maintenance prédictive des équipements rotatifs de grande valeur, l'optimisation énergétique pilotée par l'AIoT dans les énergies renouvelables et les raffineries, l'optimisation des processus en temps réel, le suivi des émissions et les rapports réglementaires, ainsi que la visibilité de la chaîne d'approvisionnement. Chaque cas bénéficie d'un modèle de données standard, de déclencheurs clairs et d'un ensemble commun de références pour comparer les performances entre les sites.

La valeur attendue couvre plusieurs indicateurs : amélioration du temps de disponibilité de 5 à 15 %, réduction du MTTR de 20 à 40 %, économies d'énergie de 3 à 8 % et réduction des coûts de maintenance de 10 à 25 %. Suivez les progrès avec des rapports mensuels par rapport à une base de référence définie et à l'historique des performances du site pour vous assurer de réaliser pleinement les avantages financiers et opérationnels.

Les concepts d'architecture mettent l'accent sur les périphériques alimentant des modèles AIoT dans un lac de données centralisé, avec un registre de modèles, des tableaux de bord et une gouvernance. Décrivez le flux des capteurs aux connaissances, la réutilisation des modèles sur plusieurs sites et la préservation des marques de commerce des entités collaboratrices. Construisez un cadre évolutif qui maintient la qualité des données et prend en charge l'itération rapide tout en protégeant la réputation et la conformité dans les domaines des énergies renouvelables et des opérations en aval.

La mise en œuvre devrait commencer par un projet pilote de 90 jours axé sur 2 à 3 cas d'utilisation à fort impact. Désignez un responsable dédié pour superviser la charte, coordonner les commentaires de l'enquête et suivre les indicateurs clés de performance. Utilisez des chartes de cas d'utilisation d'une page, des rapports d'étape hebdomadaires et un compte rendu de clôture pour décider des prochaines étapes d'expansion. Assurez-vous que les sponsors approuvent le plan et veillez à ce que la dynamique soit maintenue entre les dirigeants et les opérateurs.

**Propriété des données :** Définition des responsabilités et des droits concernant les données. **Gouvernance des données :** Définition des responsabilités en matière de gestion et de protection des données. **Politiques d'accès aux données :** Définition des règles et procédures d'accès aux données.

Définir la propriété des données en attribuant un propriétaire désigné à chaque domaine de données, tels que les données d'actifs, les données de processus et les données commerciales, et en liant la propriété à une charte de responsabilité formelle. Cela crée une source de vérité pour les ensembles de données et fait des données un prix pour les équipes fournissant des informations fiables, et non un mystère à garder. Limiter l'accès aux éléments sensibles à un groupe restreint, et publier une politique simple et visible qui indique quels ensembles de données peuvent être consultés ou cliqués par quels rôles, et dans quelles conditions.

Mettre en place la gestion des données en désignant des responsables de la qualité, des métadonnées et de la traçabilité des données. Les responsables maintiennent l'exactitude des informations et assurent la traçabilité sur l'ensemble de la chaîne de valeur, y compris les flux de données numériques et chimiques. Ils contribuent à la prise de décision concernant l'utilisation, le partage et le cycle de vie des données, et opèrent avec une charte claire qui définit les responsabilités par domaine et les processus de résolution des problèmes et d'amélioration continue.

Définir des politiques d'accès : mettre en œuvre un modèle de moindre privilège avec des contrôles d'accès basés sur les rôles. Identifier les actifs de données par classification et lier l'accès à des approbations explicites. Fournir un mécanisme simplifié de type "cliquer pour afficher" pour les utilisateurs autorisés, avec un enregistrement automatisé de qui a consulté quoi, quand et depuis quel appareil. Assurer des révisions périodiques pour révoquer les accès inutiles et ajuster les politiques à mesure que les projets évoluent, y compris les collaborations interfonctionnelles et les changements continus dans les exigences. Vous y verrez comment les processus respectifs s'alignent sur la conformité et la gestion des risques.

Opérationnaliser les règles de partage avec des accords explicites de partage externe, tout en gardant la source contenue dans des référentiels internes. Suivre l'utilisation par rapport aux projets, mesurer l'efficacité et maintenir une communication claire sur la gestion des données. Utiliser des tableaux de bord pour surveiller les schémas d'accès et réserver le privilège d'une prise de décision rapide et fiable aux équipes qui respectent les règles. Inclure les notes de karsanbhai sur l'adoption des politiques et l'amélioration continue pour maintenir la dynamique lors des déploiements continus.

Concevoir l'intégration des données et l'architecture de la plateforme

Adoptez une couche d'intégration de données modulaire basée sur des modèles avec un modèle de données unifié pour accélérer la création de valeur dans l'ensemble du portefeuille. Utilisez un modèle unique pour l'ingestion, la transformation et l'orchestration que toutes les équipes appliqueront pendant la transition. Attribuez une responsabilité claire au président et à la direction pour aligner les priorités, définir ce qu'il faut normaliser et préciser comment le succès sera mesuré. Lors du déploiement initial, donnez la priorité à la visibilité de la lignée des données, à la gestion standardisée des erreurs et aux schémas versionnés afin de réduire les conflits. Ces actions doivent être menées de manière itérative et alignées sur un plan de clôture concret, afin que les progrès puissent être suivis dans de nombreux actifs et zones géographiques. En outre, établissez des cadences de gouvernance qui permettent de maintenir le programme sur la bonne voie pendant les cycles trimestriels. Ces entreprises opèrent dans les domaines de l'amont, du raffinage et de la logistique, de sorte que l'unification des définitions et des contrôles d'accès est essentielle dès le premier jour. Les conseils de Karsanbhai aideront à harmoniser les pratiques régionales avec les normes de l'entreprise lors de l'alignement de la portée.

• Modèle de données unifié et catalogue de métadonnées pour éliminer les écarts sémantiques et permettre des rapports cohérents entre les systèmes sources et le cloud.
• Pipelines événementielles basées sur des modèles, qui prennent en charge les charges de travail par lots et en flux continu, permettant d'allier rapidité et précision.
• Des schémas d'intégration clairs (ingestion, transformation, orchestration) définis par un modèle unique, réduisant les conflits et permettant l'intégration rapide de nouvelles sources de données.
• Tableaux de bord de virtualisation et de traçabilité des données pour améliorer la visibilité de la direction pendant une transition et des auditeurs pendant les cycles de clôture.
• Contrôles d'accès centralisés et couche de gouvernance des données légère pour minimiser les risques tout en permettant aux équipes produit d'agir rapidement.

• Le plan architectural met l'accent sur une plateforme de données hybride : un lac de données hybride (data lakehouse) pour les données brutes et organisées, une couche sémantique pour les requêtes unifiées et une couche de streaming pour des analyses en temps réel.
• Intégrations basées sur les microservices et les API pour découpler les partenaires et les systèmes, réduisant ainsi le risque de conflits en cas de modification des sources.
• Pipelines basées sur des modèles que les équipes réutilisent, assurant la cohérence des règles de qualité des données, des nouvelles tentatives et de la gestion des erreurs.
• Capacités de simulation pour valider les flux de bout en bout, les objectifs de latence et la résilience sous des charges maximales avant le déploiement en production.

La planification de la transition s'articule autour de la gouvernance, des personnes et de la gestion des risques. Pendant la planification, attribuez la responsabilité au président et à la direction, avec un responsable dédié pour chaque domaine, et désignez une équipe transversale dirigée par un responsable principal des données ou un rôle équivalent. Lors de l'ajout de nouvelles intégrations, imposez un contrôle de passage lors de l'examen de la conception, des seuils de qualité des données et des contrôles de sécurité afin de limiter les modifications régressives. Lors de la mise en œuvre, suivez les progrès à l'aide d'un tableau de bord simple qui couvre la couverture, la latence, le taux d'erreur et la fidélité des données. Ces mesures permettent d'atténuer les risques et de soutenir les améliorations continues, tandis que l'optimisation continue réduit les coûts opérationnels au fil du temps.

La validation basée sur la simulation renforce la confiance dans l'architecture. Exécutez des scénarios de simulation pour les pics de données, les pannes d'actifs et les pannes de fournisseurs afin de quantifier les objectifs de temps de reprise et les objectifs de point de reprise. Pendant les tests, comparez les résultats simulés avec les références réelles pour identifier les lacunes et ajustez les modèles en conséquence. Ce que vous apprenez alimente la bibliothèque de modèles afin que les futures intégrations arrivent à maturité plus rapidement et avec moins de cycles de remaniement.

Pour boucler la boucle, il faut une preuve tangible de la valeur ajoutée. Mettez en place des tableaux de bord qui présentent l'amélioration du délai d'obtention d'informations, le nombre d'intégrations réussies par trimestre et la réduction des conflits de données. Ces indicateurs guident la priorisation, éclairent les discussions en cours avec la direction et soutiennent le déploiement continu à l'échelle de l'entreprise. En pratique, de nombreuses équipes se référeront aux mêmes résultats de simulation pour justifier les changements, garantissant ainsi l'alignement entre les projets pilotes et la production.

Contrôles de sécurité, de confidentialité et de conformité de l'institut

Mettre en œuvre un cadre unifié de contrôle de la sécurité, de la confidentialité et de la conformité tout au long du cycle de vie des données grâce à une automatisation axée sur les politiques afin d'accélérer la création de valeur tout en protégeant les actifs. Ce cadre soutient les équipes interfonctionnelles et s'aligne sur les objectifs commerciaux, fournissant des garde-fous concrets pour le développement et les opérations des produits.

Structurez le programme autour de trois piliers : la confidentialité des données, la sécurité des données et la conformité réglementaire, le tout ancré dans une gouvernance structurée et une définition claire de la propriété. L'empreinte couvre les personnes, les processus et la technologie, avec des responsabilités distinctes pour le bureau de la confidentialité, l'équipe de sécurité et les équipes de produits.

Voici les étapes concrètes à suivre : cartographier les données collectées à travers les produits, les classer par sensibilité, identifier les origines des données, mettre en œuvre des contrôles d'accès rigoureux, chiffrer les données en transit et au repos, étiqueter les données pour la conservation et établir un manuel de réponse aux incidents. Ces contrôles sont accompagnés d'un plan de formation pour les employés, et une enquête trimestrielle permet de vérifier la sensibilisation et l'alignement. Aligner la validation de la direction avec la supervision au niveau du conseil d'administration.

Following these measures, teams can adapt quickly, accelerating the value of data products while keeping the footprint manageable. A quarterly blog shares lessons learned, tracks progress, and guides next steps.

Set Milestones, Resources, and Risk Mitigation Plan

Define a 90-day cascade of milestones with a single master owner and aligned reports to track progress across all entities. Establish a structured, governance-driven plan that translates strategic intent into concrete workstreams, ensuring that cross-organization teams share a common understanding of data flows, ownership, and success criteria. This approach accelerates optimizing data value by aligning near-term actions with longer-term goals and by providing a clear representation of progress to leadership and brand sponsors.

Resource plan: assign three cross-functional squads–governance, data integration, and analytics–staffed with 22 full-time equivalents over 12 months. Allocate a budget of $6.5 million, covering cloud capacity, data cataloging tools, integration middleware, training, and external advisory. Create structured operating rituals: weekly syncs, biweekly progress dashboards, and monthly executive reviews. Document master data definitions, sourcing rules, and the set of reports that leadership expects to monitor: data quality, cycle times, and realized value against the goal. Build effective collaboration through clear decision rights and rapid escalation paths so teams move in sync.

Risk mitigation plan: map top risks into a structured risk register with owners and heat scores. Priorities include data quality shortages, access bottlenecks, and shortages of skilled resources; mitigate by cross-training, parallel onboarding, and vendor diversification. Build a near-term transition plan to keep critical timelines intact if a supplier delays delivery. Establish a cadence of near-term tests and validation to maintain understanding of data lineage and lineage integrity clear for all organizations.

Governance and leadership: form a joint steering body that represents TotalEnergies and Emerson, with representation from the same senior leadership across entities and brands. Define decision rights, escalation paths, and a cadence of executive briefings. Tie the plan to clear goals: cost savings, faster time-to-value, and expansion of the data-driven product catalog offered to internal brands. Outline remediation steps for shortages in critical skills and for any missed milestones, and publish a quarterly risk-adjusted forecast in a shared reports suite.

Optimization and measurement: set KPIs such as data completeness at 95%, data latency under two hours, and report cycle time under 24 hours. Track potential value from the collaboration by the incremental reduction in manual data handling and the throughput of the acquisition of data sources. Use a structured dashboard to visualize progress, potential improvements, and the impact on brand value. Include execution readiness indicators for planned acquisition of analytics capabilities to fill gaps and accelerate innovation.