Comment l’IA aide les entreprises dans la transition énergétique

Les entreprises sont confrontées à trois évolutions majeures

Encouragée par les accords internationaux et les lois nationales, la transition énergétique est en marche. En 2015, l’Accord de Paris sur le climat a fixé l’objectif principal : limiter le réchauffement climatique à 1,5 °C (par rapport à la température moyenne de la période préindustrielle de 1850 à 1900). Il s'agit d'une tâche commune à toute la société, à laquelle les entreprises sont également tenues. De même, la tendance au développement durable qui en découle est pour eux un instrument permettant d'améliorer leur image et leurs chances sur le marché.

Pour y parvenir, l'utilisation de l'énergie devra être totalement réorganisée. Mais comment? Dans un article sur LinkedIn , Ellen Smeele, associée chez SET Ventures, identifie trois développements clés.

• De nombreuses entreprises augmentent désormais la production d’électricité sur site et installent des panneaux solaires (PV), des chargeurs de véhicules électriques, des pompes à chaleur ou des batteries pour leur propre consommation. Selon Ellen Smeele, cela déplace les profils de charge énergétique des entreprises et rompt la base sur laquelle les fournisseurs d'énergie traditionnels ont calculé leurs offres jusqu'à présent.
• L’activité des fournisseurs d’énergie souffre également de nombreuses crises internationales actuelles. C'est pourquoi ils reportent davantage qu'auparavant leur risque de marché sur leurs clients et se retirent de leur rôle traditionnel de gestionnaires des risques énergétiques. Par conséquent, le commerce et l'industrie sont souvent livrés à eux-mêmes et contraints de repenser leurs stratégies d'approvisionnement en énergie.
• Si on considère l'impact combiné de l'offre et de la demande d'énergie renouvelable, on observe une plus grande volatilité avec des écarts plus importants. À titre d’exemple, entre 2019 et 2022, le prix du gaz a doublé pour les entreprises, passant en moyenne d'à peine 35 EUR le MWh à presque 70 EUR le MWh l'année dernière. Concernant l'électricité, les chiffres sont aussi significatifs puisque le prix a augmenté de 38 % sur la période pour se situer autour des 130 EUR le MWh. Ces changements sont particulièrement remarquables étant donné que le prix du gaz était en baisse depuis 2013, tandis que celui de l'électricité n'augmentait que de 3 % par an depuis 2010.
   

Comment l’IA peut aider à la transition énergétique

La transition énergétique oblige les services publics et les entreprises à réorganiser l’approvisionnement et l’utilisation de l’énergie. La numérisation et l’intelligence artificielle (IA) peuvent leur rendre de précieux services à cet égard. En voici quelques exemples.
 

Optimisation des systèmes énergétiques

Les réseaux intelligents peuvent contrôler la distribution d'électricité de manière dynamique. Des algorithmes d'apprentissage automatique permettent de prédire les besoins en énergie et d'adapter les performances en conséquence afin d'éviter le gaspillage. L’IA détecte également les anomalies et les inefficacités dans les systèmes ou signale la maintenance préventive.
 

Rationalisation des processus industriels

Dans la production et la logistique, l'IA offre un grand potentiel pour minimiser la consommation d'énergie. La robotique intelligente permet d'automatiser les tâches, tandis que la vision artificielle assure le contrôle de la qualité et détecte les erreurs à un stade précoce. Cela permet d'éliminer le travail manuel inutile et de réduire le gaspillage de matériaux et les émissions.
 

Gestion intelligente des bâtiments

Les systèmes de gestion des bâtiments basés sur l'IA assurent le suivi de l'occupation, de la météo, des schémas d'utilisation et plus encore, de manière à réguler efficacement l'éclairage, le chauffage et la climatisation dans les bâtiments commerciaux. Les détecteurs de mouvement et les fonctions prédictives permettent d’économiser de l’électricité lorsque les pièces ne sont pas utilisées. En combinant et en réglant ces technologies, la consommation d’énergie peut être optimisée dans de nombreux bâtiments commerciaux.
 

Amélioration de la réponse à la demande

Les services publics peuvent utiliser l’IA pour analyser les données et prédire les pics de demande d’énergie. De cette façon, des programmes ciblés de réponse à la demande peuvent être mis en œuvre pour aplanir les courbes de demande.
 

Amélioration de la logistique et du transport

L'IA permet aux prestataires de services logistiques et de chaîne d'approvisionnement d'optimiser les itinéraires et les capacités de chargement. Elle aide les entreprises de transport à réduire le gaspillage de carburant en analysant les modèles de trafic et en affectant les véhicules là où ils sont nécessaires.
 

Audits énergétiques et recommandations

Les applications d’IA automatisent les audits énergétiques des bâtiments et suggèrent des améliorations sur mesure. Elles peuvent tenir compte des exigences en matière d'isolation, des modèles d'occupation et des conditions météorologiques locales.
 

En résumé : Créer la transition énergétique grâce à l’IA

L'IA présente un énorme potentiel d'optimisation de la consommation d'énergie et de préservation des ressources dans de nombreux secteurs. Les systèmes intelligents peuvent rationaliser les processus, améliorer la durabilité et réduire la consommation à grande échelle. Cependant, pour que l'IA puisse tenir ses promesses, il est essentiel de la développer avec assiduité et de la gérer avec rigueur.

Les entreprises se doivent de créer des modèles robustes fondés sur des données de qualité, de fixer des limites clairement définies pour l'IA, de mettre en œuvre des politiques strictes en matière de sécurité et de confidentialité, d'assurer la transparence et de minimiser activement l'empreinte CO₂.