En l’espace de quelques années, l’Intelligence artificielle (IA) a connu un essor fulgurant ! Popularisée par la sortie de ChatGPT en 2022, un chatbot aux capacités d’analyse et de réponses surprenantes, l’IA dévoile aujourd’hui tout son potentiel. Dans le secteur de l’énergie, cette technologie est depuis longtemps un atout considérable pour les entreprises en quête d’efficacité énergétique et de solutions durables. Mais, comment l’IA peut-elle concrètement accélérer la transition énergétique ? KparK Énergies vous répond en vous présentant des exemples concrets de réalisations.
L’IA au cœur de l’énergie : les opportunités de cette technologie
L’intelligence artificielle est omniprésente, au point de devenir indispensable dans de nombreux domaines ! Elle est le « cerveau » des objets connectés, optimise les processus industriels, anticipe les tendances de consommation, et joue un rôle clé dans la gestion des ressources énergétiques. Découvrez les nouvelles possibilités offertes par cette technologie au service de l’énergie.
Optimisation des consommations énergétiques : le smart building
Les avancées du numérique et de l’intelligence artificielle permettent désormais de connecter vos appareils entre eux et de les automatiser. Ce concept, qui repose sur l’utilisation de capteurs et de l’Internet des Objets (IoT), est celui du « smart building » (bâtiment intelligent).
Vous accédez ainsi à des fonctionnalités avancées, telles que :
- Le pilotage à distance de vos équipements de chauffage, d’eau chaude, et de climatisation, avec des recommandations pour économiser l’énergie. Certains thermostats intelligents ajustent le chauffage en fonction de la température extérieure et de l’inertie thermique du bâtiment, qu’ils calculent après quelques jours d’apprentissage ;
- Le suivi en temps réel de la production d’électricité photovoltaïque de vos panneaux solaires, avec une analyse des gains et du rendement énergétique. Vous êtes également alerté en cas de panne ou de défaillance d’un composant ;
- La gestion automatisée de l’éclairage et des appareils ménagers, qui adaptent leur fonctionnement selon vos besoins et votre présence.
Grâce à cette interconnexion, vous réduisez significativement votre consommation d’énergie sans perdre une once de confort ! Par exemple, pendant vos vacances ou vos absences, les capteurs de présence peuvent éteindre automatiquement les lumières et le chauffage pour éviter les dépenses superflues. Résultat ? Moins de gaspillage, plus d’efficacité, et une gestion énergétique optimisée et durable.
Prédictions et gestion proactive des ressources : machine learning
Entraînée sur des milliers de données, l’IA est capable de faire des prédictions précises. Ce type d’apprentissage, connu sous le nom de « machine learning », est particulièrement utile pour anticiper la production d’énergies renouvelables, comme l’énergie solaire et éolienne. Leurs performances sont en effet fortement dépendantes des conditions météorologiques (comme l’ensoleillement et la vitesse du vent) et du lieu d’implantation. Or, l’IA peut établir la faisabilité et la rentabilité d’un projet en fonction de son emplacement.
Parallèlement, d’autres techniques d’IA, telles que le deep learning avec ses réseaux de neurones artificiels, permettent de traiter des données extrêmement complexes avec une grande rapidité d’exécution. Cela représente un gain de temps, d’argent et de fiabilité, permettant de mieux gérer les ressources énergétiques.
Exemple
Microsoft, en partenariat avec Vattenfall, un fournisseur d’énergie renouvelable basé en Suède, utilise l’intelligence artificielle pour optimiser la production et la distribution d’énergie éolienne. En s’appuyant sur des algorithmes de machine learning, le système analyse des données météorologiques en temps réel et historiques, ainsi que des données opérationnelles des turbines, pour prévoir la production d’énergie avec une grande précision. Cette approche permet de mieux planifier la maintenance des éoliennes et de minimiser leurs périodes d’inactivité, tout en maximisant leur efficacité.
En parallèle, Microsoft a lancé le projet « AI for Earth », qui applique des modèles prédictifs basés sur l’IA pour relever divers défis environnementaux, tels que la gestion de l’eau, l’optimisation de l’énergie et la préservation de la biodiversité. En combinant des données de satellites, de capteurs météorologiques et de l’IoT, ce programme anticipe les besoins en ressources, renforce la résilience des infrastructures et contribue à réduire l’empreinte carbone.
L’IA pour prédire la météo et anticiper les catastrophes naturelles
Grâce au machine learning, l’IA ne se contente pas de prévoir la météo ! Elle excelle également dans l’anticipation d’événements météorologiques extrêmes liés au réchauffement climatique, tels que les tempêtes, les vagues de chaleur et les inondations. En analysant les modèles de précipitations et les caractéristiques du terrain, comme la topographie et la densité des infrastructures, l’IA peut identifier les zones les plus à risque d’inondation. Ces informations permettent aux autorités de mieux planifier les interventions d’urgence, de renforcer les infrastructures essentielles et d’élaborer des plans d’évacuation plus efficaces.
Exemple
Google, en partenariat avec l’université d’Oxford, a lancé le projet « Flood Forecasting Initiative » pour prédire les inondations grâce à l’intelligence artificielle. En combinant la machine learning avec des données hydrologiques, météorologiques et géographiques, l’IA peut prévoir la hauteur et le moment des inondations jusqu’à 48 h avant, limitant ainsi les pertes humaines et matérielles.
Gestion des infrastructures énergétiques : maintenance prédictive
L’intelligence artificielle s’utilise également pour effectuer de la maintenance prédictive : anticipation des pannes grâce à l’analyse des données des capteurs. Mieux encore, elle peut automatiser la commande des pièces nécessaires et planifier les interventions de maintenance pour éviter des interruptions de fonctionnement. En ne remplaçant que la pièce défaillante, et de manière très réactive, l’IA prolonge la durée de vie de vos équipements et vous évite des réparations plus onéreuses.
Exemple
Dans une maison équipée de dispositifs intelligents, l’IA peut surveiller des appareils comme le réfrigérateur ou la chaudière. En cas d’anomalie, comme une surchauffe du moteur ou un filtre obstrué, elle vous alerte et recommande de remplacer la pièce défectueuse avant qu’une panne ne survienne.
Enedis utilise l’IA pour anticiper les besoins de maintenance des infrastructures éoliennes et solaires, permettant ainsi de prévenir des interruptions coûteuses et d’éviter des dommages importants. De plus, l’IA est employée pour ajuster automatiquement la distribution d’énergie en fonction de la demande locale, minimisant ainsi les risques de surcharge et de coupure de courant.
IA et énergie : les défis à surmonter
Bien que l’intelligence artificielle offre un champ d’applications immense et en constante expansion, son utilisation massive n’est pas sans conséquence sur l’environnement. On lui reproche notamment sa consommation énergétique élevée, ses émissions de gaz à effet de serre, ainsi que les risques de cybersécurité et d’obsolescence technologique. Explications.
La consommation d’énergie des data centers
La demande de stockage de données explose, entraînant une augmentation significative de la consommation énergétique des data centers à travers le monde. On compte actuellement plus de 7 000 data centers, avec une forte concentration aux États-Unis et en Asie où l’énergie provient majoritairement de sources fossiles (gaz ou charbon). En 2020, les data centers représentaient environ 1 % de la consommation mondiale d’électricité et environ 0,3 % des émissions de carbone, selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE). Certaines études indiquent que leur consommation énergétique pourrait atteindre 34 à 35 GW, soit 10 % de la consommation totale d’électricité des États-Unis, d’ici 2030.
En outre, les data centers génèrent une quantité importante de chaleur, impliquant le recours à des systèmes de refroidissement énergivores.
Cybersécurité et protection des données
L’intelligence artificielle a besoin d’une grande quantité de données pour apprendre, s’entraîner et prendre des décisions. Ces données, parfois sensibles, attirent l’attention des cybercriminels. Si ces derniers accèdent à ces informations ou manipulent les algorithmes, ils peuvent corrompre le modèle d’IA, provoquant des décisions incorrectes ou dangereuses. Les attaques adverses (adversarial attacks) exploitent spécifiquement ces vulnérabilités en modifiant les données d’entrée, ce qui peut rendre les systèmes d’IA moins fiables.
Dans le secteur de l’énergie, cela pourrait inclure des informations sur la consommation d’énergie des clients, des données opérationnelles critiques des infrastructures, ou des détails sur les stratégies commerciales.
Obsolescence technologique de l’IA
Les algorithmes d’IA, notamment ceux utilisant la machine learning et le deep learning, sont en constante évolution pour optimiser la production, la distribution et la consommation d’énergie, en fournissant des prédictions de plus en plus précises. Cette progression rapide des technologies peut rendre les systèmes basés sur des algorithmes plus anciens obsolètes, moins pertinents, et nécessitant des mises à jour régulières pour maintenir leur performance et leur compétitivité.
Le même défi se pose pour les infrastructures énergétiques, telles que les réseaux électriques intelligents (smart grids), ainsi que les parcs éoliens et solaires, qui dépendent de capteurs, de dispositifs IoT et de centres de données pour la collecte et l’analyse des données en temps réel.
En somme, l’intelligence artificielle dispose d’un fort potentiel pour dynamiser la transition énergétique. Elle optimise les énergies renouvelables, diminue la consommation d’énergie, et renforce la gestion des réseaux. Cependant, pour maximiser ses avantages tout en limitant son empreinte carbone, une utilisation responsable est essentielle. Cela implique d’alimenter les data centers avec des énergies décarbonées et d’assurer une gestion éthique et sécurisée des données.
