SAPPI optimise la gestion de l'énergie avec des stratégies d'enchères pilotées par l'IA

• Des modèles de machine learning analysent et prévoient les fluctuations du marché de l’énergie afin de déterminer les prix d’enchère optimaux.

• Des pipelines automatisés d’ingestion de données collectent et traitent quotidiennement les données du marché de l’énergie via quinze API différentes.

• L’optimisation continue et le réentraînement des modèles garantissent que les stratégies d’enchère pilotées par l’IA restent précises et alignées sur les tendances du marché.

• Des rapports et des insights quasi temps réel via Looker offrent aux traders énergie une vue claire et automatisée des conditions de marché et des performances des modèles d’IA.

• Des améliorations significatives ont été apportées par rapport à la solution précédente, générant d’importantes économies pour SAPPI.

En automatisant les workflows IA, en renforçant les capacités de prévision et en assurant une intégration fluide des données, SAPPI est désormais idéalement positionné pour stimuler l’innovation continue et l’excellence opérationnelle sur le marché européen.

Grâce à la mise en place du cadre MLOps, SAPPI a déjà développé et déployé avec succès trois cas d’usage basés sur l’IA en production, s’appuyant sur plus de 20 modèles de machine learning. Ces modèles fonctionnent de manière fluide au sein du framework, bénéficiant d’un déploiement, d’une supervision et d’un réentraînement automatisés. En standardisant les workflows IA, SAPPI peut désormais industrialiser efficacement ses futurs projets IA, accélérer le time-to-value et harmoniser les opérations sur différents domaines d’activité.