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In collaboration with Luxinnovation, FEDIL showcases a series of inspiring articles highlighting promising AI use cases. Published on both organisations’ websites, these weekly features will let you discover an innovative AI project and the visionary company behind it!
EN
The company has developed an algorithmic model that integrates a vast amount of unstructured and textual information to improve the forecasting of energy market price fluctuations.
Founded in Luxembourg in 2022, E.E.M.M. (European Energy Market Makers) specialises in providing advanced trading strategies tailored to all stakeholders in the energy industry, including producers, traders, energy communities, cooperatives, grid operators and financial institutions. The company harnesses sophisticated algorithms powered by artificial intelligence to build models that forecast renewable energy production (wind and photovoltaic) as well as energy market prices.
“Our models analyse and process millions of data points, including historical energy production, weather forecasts and market price trends,” says Klemens Klotzner, the company’s Co-Founder and CEO.
More than 100 languages analysed
As powerful as it was, the existing model remained highly sensitive because it was strongly influenced by geopolitical risks, a major source of uncertainty that can directly affect energy prices and force traders to revise their strategies, sometimes at very short notice. “Another challenge was the accurate forecasting of renewable energy production, since better predictions reduce balancing fees and benefit consumers. This required the incorporation of a vast amount of unstructured and textual information and therefore the development of a dedicated AI model specifically adapted to this use case.”
We significantly outperform conventional models. – Klemens Klotzner, E.E.M.M.
To enhance market price prediction, the company implemented an AI-driven algorithm capable of processing news articles in more than 100 languages. This enables the system to detect geopolitical events within seconds and immediately adjust trading strategies. Given the size and data intensity of these models, E.E.M.M. relies on the computing power of MeluXina, Luxembourg’s national supercomputer.
“The key advantage, and our competitive edge, lies in the uniqueness of our approach,” explains Prof. Dr Hans-Jörg von Mettenheim, Scientific Advisor to E.E.M.M. “Unlike standard machine learning, which optimises numerical datasets quickly but with limited depth, our proprietary algorithms are designed to train advanced text-based models. This allows us to capture and process complex, unstructured information and significantly outperform conventional models.”
Better risk, better investment
In practical terms, implementing this model has significantly increased the Sharpe Ratio, a measure that evaluates an investment’s performance while taking account of the level of risk involved. As a result, the strategies developed deliver improved risk-adjusted returns and stronger overall investment performance.
E.E.M.M. is now focusing on expanding its solutions within the financial sector and building new partnerships. “We were recently awarded a contract by one of the largest green energy communities in Italy to implement our software,” notes Mr Klotzner. “We also aim to adapt our solutions for smart city applications in order to attract and support a broader range of government clients. We are deeply committed to research, collaborating with leading scholars from institutions such as the Oxford Man Institute at the University of Oxford, and presenting our work at major international conferences and symposia.”
FR
E.E.M.M.: l’IA pour prédire les prix du marché de l’énergie
La société a développé un modèle d’algorithme incluant une grande quantité d’informations non structurées et textuelles, pour mieux prévoir les fluctuations des prix du marché de l’énergie.
Créée au Luxembourg en 2022, E.E.M.M. (European Energy Market Makers) est une société spécialisée dans la fourniture de stratégies de trading avancées adaptées à toutes les parties prenantes de l’industrie de l’énergie: producteurs, négociants, communautés énergétiques, coopératives, opérateurs de réseau et institutions financières. Elle exploite des algorithmes avancés, basés sur des données alimentées par des modèles d’intelligence artificielle, pour établir des modèles de prévision de production d’énergie renouvelable (éolienne et photovoltaïque), ainsi que les prix du marché de l’énergie.
«Nos modèles analysent et traitent des millions de points de données, y compris la production d’énergie historique, les prévisions météorologiques et les tendances des prix du marché», explique Klemens Klotzner, le co-fondateur et CEO.
Plus de 100 langues analysées
Aussi puissant soit-il, le modèle existant restait très sensible, car très dépendant des risques géopolitiques qui constituent un facteur d’incertitude majeur susceptible d’affecter directement les prix de l’énergie et obliger les traders à revoir, parfois dans l’urgence, leurs stratégies. «Un autre défi résidait dans la prévision précise de la production d’énergie renouvelable, car de meilleures prévisions réduisent les frais d’équilibrage et profitent aux consommateurs. Cela a nécessité l’incorporation d’une grande quantité d’informations non structurées et textuelles et, donc, le développement d’un modèle d’IA dédié et adapté à ce cas d’utilisation».
Nous surpassons largement les modèles conventionnels. – Klemens Klotzner, E.E.M.M.
Ainsi, dans la prévision des prix du marché, la société a mis en œuvre un algorithme basé sur l’IA capable de traiter des articles de presse dans plus de 100 langues, permettant au système de détecter les événements géopolitiques en quelques secondes seulement et d’ajuster immédiatement les stratégies de trading. Ces modèles étant extrêmement volumineux et gourmands en données, E.E.M.M. tire parti de la puissance de MeluXina, le supercalculateur national du Luxembourg.
«Le principal avantage et notre avantage concurrentiel résident dans le caractère unique de notre approche», explique le Prof. Dr. Hans-Jörg von Mettenheim, conseiller scientifique auprès d’E.E.M.M. «Contrairement à l’apprentissage automatique standard, qui optimise rapidement les ensembles de données numériques mais a une profondeur limitée, nos algorithmes propriétaires sont conçus pour entraîner des modèles avancés basés sur du texte. Cela nous permet de capturer et de traiter des informations complexes et non structurées et de surpasser largement les modèles conventionnels.»
Risque mieux rémunéré, investissement plus performant
Concrètement, la mise en place de ce modèle a permis d’augmenter de manière conséquente le Ratio de Sharpe (qui évalue la performance d’un investissement en tenant compte du risque pris) des stratégies développées, permettant une meilleure rémunération du risque et une performance accrue de l’investissement.
E.E.M.M. travaille désormais à étendre davantage ses solutions dans le secteur financier et établir des partenariats supplémentaires «Par ailleurs, nous avons récemment obtenu un contrat de l’une des plus grandes communautés énergétiques d’Italie pour mettre en œuvre notre logiciel», se réjouit M. Klotzner. «Nous visons aussi désormais à adapter nos solutions aux applications de villes intelligentes afin d’attirer et de servir un plus large éventail de clients gouvernementaux. Nous sommes fortement engagés dans la recherche, en collaborant avec des chercheurs éminents issus d’institutions telles que l’Oxford Man Institute de l’Université d’Oxford, et en présentant nos résultats et publications lors de conférences et colloques internationaux de premier plan».