Pourquoi recourir à l'IA dans le secteur de l'énergie ?
Les entreprises du secteur de l'énergie sont confrontées à plusieurs défis importants, notamment la volatilité de la demande en énergie, l'urgence de diminuer les émissions de carbone et la nécessité d'accroitre la résilience et l'efficacité opérationnelle face à une infrastructure vieillissante.
Les innovations dans les domaines de l'IA, du Machine Learning, du Deep Learning et de l'IA générative (GenAI) offrent aux entreprises la possibilité de surmonter ces obstacles en exploitant les insights issus de l'analytique avancée, de la prévision de la demande, de l'optimisation de la distribution et bien d'autres cas d'utilisation.
Avantages de l'IA dans le secteur de l'énergie
L'IA peut améliorer l'efficacité des entreprises du secteur de l'énergie dans les domaines de l'approvisionnement en énergie, de la production, de la distribution, de la maintenance des actifs et des parcours des clients. La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données permet d'identifier des schémas de manière plus cohérente et plus précise que les humains, ce qui conduit à des prédictions plus précises et à des recommandations plus pointues.
Un rapport de McKinsey relatif à l'utilisation de l'IA par les entreprises du secteur de l'énergie révèle par exemple que la planification basée sur l'IA permettrait d'éviter les déplacements inutiles de camions et d'améliorer la productivité des travailleurs sur le terrain de jusqu'à 30 %1. Un autre exemple révèle qu'un exploitant de centrale électrique a utilisé des recommandations générées par l'IA pour améliorer de 5 % l'optimisation du rendement thermique, c'est-à-dire la capacité de la centrale à convertir efficacement le combustible en électricité1.
Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de l'énergie
Il existe de nombreux cas d'utilisation dans le secteur de l'énergie où l'IA peut améliorer les opérations, et de nouveaux cas d'utilisation sont en cours de développement. Voici juste quelques exemples :
- Amélioration de l'efficacité et de la sécurité lors de la maintenance des équipements : des drones équipés de la vision par ordinateur peuvent inspecter et entretenir des équipements en cours d'utilisation, ce qui permet d'effectuer des inspections sans devoir interrompre les opérations et de renforcer la sécurité des travailleurs sur le terrain.
- Des insights plus approfondis à partir des données : l'analytique IA peut optimiser les flux de travail logistiques pour les commandes de matériel, les plannings de maintenance prédictive afin d'allonger la durée de vie des actifs, et la planification des interventions des camions pour améliorer la productivité sur le terrain.
- Amélioration de l'efficacité des réseaux électriques : les réseaux électriques intelligents et les sous-stations intelligentes basés sur l'IA vont au-delà des systèmes traditionnels de contrôle et d'acquisition de données (SCADA) en favorisant la gestion à distance des réseaux. Cela confère aux entreprises un meilleur contrôle pour automatiser les modèles de distribution d'énergie, entretenir les équipements et renforcer la résilience face aux coupures de courant.
- Intégration des énergies renouvelables et réduction des émissions de carbone : les flux de travail de l'IA permettent de gérer et d'intégrer les sources d'énergie renouvelable dans les réseaux électriques en prévoyant les productions d'énergies renouvelables et en analysant la sélection des sources par rapport aux schémas de consommation. Cette approche participe aux objectifs de développement durable.
- Cybersécurité : alors que les réseaux électriques deviennent des cibles attrayantes pour les cybercriminels, la détection des menaces basée sur l'IA peut contribuer à automatiser les stratégies de détection, de prévention et de réponse aux attaques. L'IA peut également renforcer la sécurité des nombreux appareils et systèmes qui composent l'infrastructure de distribution d'énergie en améliorant les méthodes d'authentification.
L'IA générative (GenAI) dans le secteur de l'énergie
La GenAI alimentée par de grands modèles de langage (LLM) a suscité l'intérêt du public ces dernières années et offre des opportunités pour des cas d'utilisation révolutionnaires dans le secteur de l'énergie. En effet, elle surpasse les approches traditionnelles de Machine Learning et de Deep Learning :
- Des parcours clients plus satisfaisants : grâce à la GenAI, les chatbots peuvent offrir des interactions client plus personnalisées, en adaptant leurs réponses de manière plus humaine et intelligente. Avec la génération augmentée de récupération (RAG),, les chatbots et les assistants virtuels accèdent à des bases de connaissances propres à chaque entreprise, ce qui permet de fournir des réponses plus précises et personnalisées. Les systèmes de GenAI pourraient également être entraînés sur des manuels hautement techniques afin d'assister les techniciens sur le terrain grâce à des assistants personnels d'IA.
- Simulation de réseaux électriques intelligents : grâce à l'IA générative, les entreprises du secteur de l'énergie peuvent simuler et générer des configurations de réseau optimales, tester divers scénarios de demande et stratégies de réponse aux pannes, et planifier l'intégration de nouvelles sources d'énergie.
- Insights plus approfondis à partir de données non structurées : pour l'analytique avancée soutenant la maintenance prédictive de leurs actifs, équipements et infrastructures comme les lignes électriques, les entreprises du secteur de l'énergie peuvent exploiter la GenAI pour ingérer et analyser une plus riche variété de données, notamment audiovisuelles, d'imagerie, météorologiques, et bien plus encore.
L'avenir de l'IA dans le secteur de l'énergie
Le potentiel de l'IA dans le secteur de l'énergie est immense. Elle ne se contentera pas d'améliorer les systèmes et processus existants, mais transformera les modes de production et de consommation de l'énergie. L'IA peut apporter davantage d'automatisation dans les centrales et les réseaux électriques, en assistant les processus décisionnels essentiels concernant la distribution d'énergie, la réparation des pannes et la planification de la maintenance, réduisant ainsi la nécessité d'intervention humaine. Les robots dotés de l'IA seront de plus en plus utilisés pour les tâches d'inspection, de maintenance et de réparation dans des environnements dangereux, réduisant ainsi les risques pour les travailleurs humains.
L'IA peut également jouer un rôle essentiel dans l'optimisation des processus chimiques liés au captage, à l'utilisation et au stockage du carbone (CCUS), tout en assurant une surveillance et une maintenance prédictive des systèmes. Ces cas d'utilisation démontrent que l'IA peut être intégrée à tous les aspects du secteur de l'énergie, contribuant à l'efficacité, au développement durable et à la résilience.