Les acteurs de l'énergie, en plein boom de l'intelligence artificielle

Entre la réduction la consommation énergétique et la maîtrise des coûts, l'IA et le deep learning sont de véritables vecteurs de la transition énergétique.

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L'Intelligence Artificielle dans l'énergie : un atout pour la transition énergétique

Concrètement ciblées, l’IA et ses applications peuvent être des alliées de poids pour optimiser sa performance énergétique.

Outre optimiser les process métiers des acteurs de l’énergie, l’IA peut avoir un effet bénéfique sur le plan mondial et permettre à tous de réduire sa consommation énergétique, et donc les coûts, pour une transition énergétique globale.

Maîtriser les coûts et la consommation énergétique

On ne va pas se mentir, le Deep Learning, en phase d’apprentissage, consomme beaucoup d’énergie, mais permet sur le long terme de réduire la consommation… grâce à l’IA et l’automatisation ! Prenons un exemple concret : les data centers. Ils représentent à eux seuls entre 1 et 3% de la consommation électrique mondiale, ce qui est à la fois peu et énorme. Ils font donc non seulement les faire fonctionner, mais aussi les refroidir s’ils sont trop sollicités pour éviter la surchauffe et la détérioration du matériel.

C’est là que l’IA sort son épingle du jeu : en fonction du scénario établi, elle peut intervenir sur la température et sur l’état de charge d’un serveur. Concrètement, l’IA sera en mesure d’activer et/ou de booster le système de refroidissement pour éviter les surchauffes mais aussi de répartir la charge sur les autres serveurs pour permettre aux services de continuer leurs fonctions, sans intervention de l’Homme, en totale autonomie.

Toutefois, cela ne signifie pas que l’IA à la main mise, il est possible de laisser une part des missions à l’Homme en instaurant un système d’alerte et de monitoring pour pouvoir reprendre la main à tout instant.

À une échelle plus restreinte, l’IA peut aussi être d’une grande utilité pour réduire la consommation énergétique, par l’intermédiaire d’un contrôle du système de chauffage et de l’éclairage.

Avec l’analyse de la consommation des équipements et des comportements au sein d’une structure, elle sera capable de réguler et d’anticiper nos besoins en matière de chauffage (ou de climatisation) et de lumière. Par exemple, couper le chauffage et les lumières dans les bureaux quand plus personne n’est sur place : en résulte une réduction de la facture énergétique et de l’impact sur l’environnement.

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Un vecteur de la transition énergétique

L’IA est une composante de la transition énergétique : entre l’accélération des développements technologiques, l’optimisation des parcs de production ou le pilotage à distance, rendu possible grâce aux masses de données produites par les objets connectés.

Avec le Deep Learning, l’IA est aujourd’hui capable de récolter, trier, analyser et d’interpréter ces données pour aider les géants du secteur énergétique à prendre des décisions optimales et efficientes, en particulier lorsque le sujet des énergies renouvelables arrive sur la table.

Si elle est avant tout utilisée pour optimiser l’implantation des projets de production, elle est aussi capable de prospecter et de développer de nouveaux sites pour les projets solaires et/ou éoliens, toujours en se basant sur les données.

En outre, les simulations peuvent apporter des éléments de réponse pour l’implantation et l’optimisation d’un parc éolien ou photovoltaïque au sein d’un parc en limitant les effets de sillage.

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L’IA au profit des acteurs… et des consommateurs

Comme le dit si bien l’un des géants du secteur : “L’énergie est notre avenir, économisons-la”. Cet adage est d’autant plus vrai que particuliers comme professionnels utilisent de plus en plus d’énergie pour travailler, se chauffer ou même se déplacer, bref, pour vivre.

Or, avec une population mondiale en constante augmentation, il faut être capable de prédire et d’éviter les pics de consommation, et donc pouvoir mettre en place des procédures d’effacement. Encore une fois, c’est sur l’IA que l’on peut compter pour avoir un suivi en temps réel, de façon fine et pertinente.

Grâce à la prédiction (basée sur l’historique et le comportement de consommation), l’IA est capable de déterminer les périodes à risques et donc d’inciter les particuliers et professionnels à retarder certaines tâches énergivores de quelques heures.

Il est même possible de coupler cette prédiction à la planification des tâches pour les entreprises ; c’est non seulement le moyen de continuer à sa production en gagnant en flexibilité tout en agissant concrètement sur sa consommation énergétique : gain d’argent et limitation de l’impact environnemental.

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