Intelligence artificielle & économie d’énergie
Si le numérique est un consommateur majeur d’énergie à l’échelle mondiale, le recours à l’IA et au Deep Learning s’affirme comme une solution efficace pour identifier des axes d’amélioration permettant de réduire la consommation d’énergie, mais aussi d’optimiser et de rationaliser sa production.
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L’Intelligence artificielle (IA) au service de la transition énergétique
Sujet à la fois écologique, économique et sociétale, la transition énergétique vise à créer un modèle de société plus responsable, plus durable, nécessitant d’adopter une posture plus « verte » dans nos rapports à l’énergie.
Le défi est multiple :
- Réduire la consommation énergétique face à la raréfaction des énergies fossiles ;
- Contenir la hausse des factures d’énergie pour les foyers, les entreprises et les administrations.
- Limiter les émissions de gaz de CO2 et de gaz à effet de serre ;
En plein essor au service de nombreux secteurs de l’économie, l’intelligence artificielle, à travers le Machine Learning et le Deep Learning, offre un grand potentiel pour transformer nos modèles de consommation et de production d’énergie. Sur la base de modèles algorithmique, l’IA peut ainsi contribuer avec force à la transition énergétique et à une croissance plus verte. Elle peut même en être un accélérateur, en limitant notre consommation, en améliorant notre gestion de la production et, in fine, en réduisant leurs coûts inhérents et leur impact environnemental.
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Optimiser la production énergétique
Parce que l’électricité ne peut être stockée en grande quantité, la production d’énergie se fait généralement en temps réel, selon le niveau de la demande, avec des adaptations nécessaires au gré des saisons, de la météo ou de la conjoncture. Il existe ainsi un risque constant de sous-production, et donc de coupure de courant ; ou un risque d’excédent de production et donc d’énergie non utilisée et perdue.
Anticiper la consommation pour adapter la production d’énergie
Grâce à l’intelligence artificielle, il est aujourd’hui possible de prédire la consommation énergétique, d’anticiper les variations, à la hausse ou à la baisse, et donc d’ajuster la production électrique aux besoins réels.
Maximiser la production d’énergie verte
L’analyse de facteurs météorologiques permet également de planifier en amont la production d’énergie verte (solaire et éolien) et d’ajuster en conséquence la production d’électricité via les énergies fossiles.
Des économies d’énergie grâce à l’IA
Rationaliser la consommation d’énergie des bâtiments grâce à l’IA
Au-delà des éventuels problèmes de conception ou d’isolation des bâtiments, une partie importante des pertes d’énergie est liée à un mauvais usage des éclairages, de la ventilation, du chauffage ou de la climatisation.
Adapter la consommation énergétique aux comportements réels des utilisateurs
Il est désormais possible d’imaginer des bâtiments intelligents (Smart Buidling) optimisant leur gestion technique grâce au couplage de l’analyse de la consommation d’énergie et du comportement des utilisateurs. Les équipements sont ainsi monitorés de façon intelligente pour optimiser leur utilisation, améliorer le confort des utilisateurs et réduire leur consommation énergétique.
Détecter les anomalies et inciter à l’ajustement des comportements
L’IA est également en mesure de détecter et/ou d’anticiper des anomalies, et notamment des pics de consommation journaliers (appareil de cuisson, télévision, recharge des véhicules électriques… en fin de journée), hebdomadaires (creux le week-end et pic le lundi en raison de l’activité des industries) ou saisonniers (vagues de froid ou de chaleur) pour inciter les particuliers et les professionnels à l’ajustement des comportements ou au décalage des habitudes (baisse du thermostat, étalement de la production…).
Avec « Deepmind », Google confie notamment le refroidissement de ses data center à l’IA, avec une économie d’énergie annoncée de 30% depuis sa mise en place.
Réduire les déperditions d’énergie
La rénovation des habitats, des entreprises et des bâtiments publics est l’un des axes majeurs de la transition énergétique. L’enjeu est triple :
- réduire l’impact environnemental des passoires énergétiques,
- améliorer le confort et la qualité de vie des usagers,
- et réduire la facture énergétique.
Mais pour une action efficace, encore faut-il déterminer quels bâtiments doivent faire l’objet d’une rénovation énergétique prioritaire.
Prioriser les travaux de rénovation énergétique
En s’appuyant sur des facteurs fonciers (année de construction, matériaux de construction, taille et forme, surface et nombre de pièces…), sur la localisation géographique ou encore sur la consommation énergétique, l’Intelligence artificielle permet d’identifier et de cibler les bâtiments qui doivent être rénovés en priorité.
Avec « Prioréno », l’État s’appuie déjà sur l’intelligence artificielle pour déterminer les bâtiments à usage publics qui doivent être rénovés en priorité.
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Pour en savoir plus sur notre expertise et nos références dans le secteur de l’énergie,
cliquez sur notre page Intelligence artificielle pour l’Énergie.
Que fait Cross Data pour ses propres économies d’énergie ?
Au-delà de l’expertise et de l’accompagnement proposés à ses clients et partenaires, Cross Data adapte sa propre réflexion et les outils d’IA développés à cet objectif d’économie énergétique.
Nous nous engageons ainsi à développer des Intelligences Artificielles frugales, reposant sur des modèles qui consomment le moins possible en privilégiant les algorithmes les moins gourmands.
De plus, Cross Data tend vers la neutralité carbone via ses actions favorisant la reforestation en Pays de la Loire avec Reforest’Action.
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