Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ou IA ?
La Dena (l’Agence allemande de l’énergie), en collaboration avec l’ADEME (l’Agence de la transition écologique en France), définit l’intelligence artificielle (IA) dans son rapport intitulé « L’intelligence artificielle pour la transition énergétique intégrée » comme cela :
« L’intelligence artificielle est l’intelligence des machines, où les machines sont considérées comme des systèmes et des agents artificiels, qui reçoivent et traitent des données externes tout en pouvant éditer des résultats. »
Concrètement, l’IA est une branche de l’informatique qui a pour objectif de rendre les machines capables d’exécuter des tâches de façon intelligente. Le développement de l’IA a fait naître de nouveaux concepts, qui y sont étroitement liés, comme par exemple :
- L’apprentissage automatique (AA) : il constitue une branche de l’IA. Il correspond aux algorithmes et aux modèles statistiques qui permettent aux systèmes informatiques d’apprendre et de réaliser une tâche en toute autonomie, sans avoir d’instructions directes ;
- L’apprentissage profond : désigne un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique qui exploite des réseaux de neurones artificiels (RNA) composés de nombreuses couches différentes. Il est utilisé dans la reconnaissance vocale par exemple ;
- L’apprentissage statistique : comme son nom l’indique, il s’agit d’une branche des statistiques qui permet d’assurer la modélisation et la compréhension de jeux de données complexes.
L’IA et la recherche dans le domaine de l’énergie
Le monde de la recherche a énormément évolué ces dernières années, en grande partie grâce à l’IA, qui prend une place de plus en plus importante dans le domaine de l’énergie.
En effet, l’intelligence artificielle est aujourd’hui très utilisée dans :
- La gestion intelligente de la production d’énergie : l’IA intervient quotidiennement dans la maintenance et la réparation sur le réseau et permet par exemple de réduire le nombre de pannes (ou de minimiser le temps de panne) sur le réseau public et les différentes installations de production d’énergie ;
- La prédiction de la consommation : l’IA permet aussi d’assurer l’approvisionnement en énergie des consommateurs en permettant notamment la prédiction du niveau de consommation (et de production) et d’adapter, en temps réel, les besoins nécessaires en énergie pour couvrir la demande et éviter les coupures ;
- L’optimisation de la mobilité et plus particulièrement l’optimisation de la quantité d’électricité nécessaire pour permettre le développement d’une mobilité plus durable et moins énergivore.
L’IA et l’innovation dans le secteur de l’énergie
La transition énergétique est un levier incontournable pour lutter efficacement contre les effets néfastes du réchauffement climatique. Et l’IA a un rôle déterminant à jouer en matière d’innovation et plus spécifiquement en matière de transition énergétique. Les champs d’application de l’IA en matière d’innovation énergétique sont nombreux. On retrouve notamment :
- Le déploiement des énergies renouvelables (EnR) en les intégrant de plus en plus efficacement dans les structures du marché existantes ;
- L’accroissement de l’efficacité et de l’ensemble du système énergétique : la baisse de la consommation d’énergie primaire (issue de la hausse de la consommation d’EnR) permet, non seulement d’augmenter l’efficacité énergétique, mais aussi le système qui y est directement associé ;
- L’augmentation de la sécurité de l’approvisionnement : le développement des EnR permet aussi de mieux garantir l’équilibre entre l’offre et la demande et ainsi d’éviter les risques de pénurie.
Comment développer davantage l’IA en faveur de la transition énergétique ?
Le rapport de la Dena et de l’ADEME montre l’importance de l’intelligence artificielle dans la recherche et l’innovation dans le domaine de l’énergie. Elle met également en exergue la nécessité de bien maîtriser les enjeux, les objectifs et les outils disponibles pour exploiter pleinement tout le potentiel de l’IA en matière de transition énergétique.
Selon la Dena et l’ADEME, le développement de l’IA dans le domaine de l’énergie doit s’appuyer sur deux piliers phares :
- La connaissance de l’IA : l’un des obstacles les plus importants au déploiement généralisé de l’IA dans le secteur de l’énergie réside principalement dans le manque de connaissances au sein des entreprises ;
- Les données : elles sont les ressources clés pour l’intelligence artificielle qui a besoin d’un grand nombre de données de qualité pour être efficace. L’un des enjeux majeurs à ce sujet est de parvenir à récolter un maximum de données tout en respectant la réglementation en vigueur en matière de protection de la vie privée des consommateurs.
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