L'IA est un outil stratégique et opérationnel pour réinventer la gestion de l'énergie à toutes les étapes de la chaîne de valeur
Plusieurs types d'IA sont appliqués dans le domaine énergétique : IA générative, IA prédictive, et systèmes d'apprentissage automatique (machine learning)
L'IA contribue à relever les défis environnementaux, sociaux et économiques liés à l'énergie
Applications concrètes
Gestion intelligente des bâtiments
Développement de bâtiments intelligents (smart buildings) intégrant des systèmes de management de l'énergie (SME)
Utilisation de capteurs et compteurs intelligents pour suivre, analyser et optimiser en temps réel la consommation d'énergie
Ajustement automatique de la température, l'éclairage et la climatisation selon les conditions météorologiques et l'occupation des lieux
Élaboration de stratégies personnalisées pour maîtriser les besoins d'énergie et réduire les factures
Prédiction et ajustement des flux d'énergie
Amélioration des modèles prédictifs grâce à l'IA
Prédiction des besoins de consommation en analysant les données historiques, les tendances actuelles et les variables externes
Ajustement de la production en temps réel pour garantir une utilisation optimale des ressources énergétiques
Prévention des pénuries et du gaspillage d'énergie
Optimisation des énergies renouvelables
Adaptation de la production solaire ou éolienne en temps réel selon les conditions météorologiques et la demande
Anticipation des pics de production pour une intégration optimale au réseau
Réduction de la dépendance aux énergies fossiles
Solution au problème d'intermittence des énergies renouvelables
Maintenance prédictive des infrastructures
Analyse continue de l'état des infrastructures et des équipements grâce à des capteurs et objets connectés IoT
Détection précoce des signes d'usure et des anomalies
Organisation optimisée de la maintenance préventive
Réduction des coûts et des risques liés aux interruptions de service
Développement de réseaux intelligents (smart grids)
Gestion flexible et dynamique des flux d'énergie
Ajustement continu de l'offre et de la demande
Approvisionnement énergétique fiable et efficace
Facilitation de la gestion décentralisée de l'énergie et intégration des petits producteurs locaux
Bénéfices et enjeux
Bénéfices
Réduction des coûts opérationnels
Optimisation de la consommation énergétique
Intégration plus efficace des énergies renouvelables
Amélioration de la fiabilité des réseaux énergétiques
Enjeux
Impact environnemental de l'IA elle-même (consommation énergétique des centres de données)
Nécessité de développer l'IA de manière responsable
Importance de trouver un équilibre entre risques et bénéfices
Sources
Sirenergies: "IA et transition énergétique : solution ou illusion ?" (2025)
