Applications de l’IA dans l’énergie : ne ratez pas l’impact durable !

Ces dernières années, le secteur de l’énergie a dû faire face à une pression croissante pour réduire ses émissions de carbone, alimentée à la fois par des réglementations strictes et des attentes sociétales. En 2023, l’Agence de protection de l’environnement des États-Unis (EPA) a signalé que les centrales électriques demeuraient la plus grande source stationnaire d’émissions de gaz à effet de serre, avec 1 320 installations émettant environ 1,5 milliard de tonnes métriques de dioxyde de carbone.

Cependant, une baisse significative de 7,2 % des émissions des centrales électriques a été enregistrée entre 2022 et 2023, témoignant d’une tendance plus large vers des sources d’énergie plus propres. Au niveau mondial, l’Agence internationale de l’énergie a noté qu’alors que les émissions de CO₂ liées à l’énergie ont augmenté de 1,1 % en 2023, cette croissance a été considérablement atténuée par l’adoption de technologies d’énergie propre telles que le solaire, l’éolien et les véhicules électriques.

Cette réduction des émissions, bien que prometteuse, souligne à la fois les progrès réalisés et les défis qui attendent l’industrie. Pour accélérer cette transformation et atteindre des objectifs climatiques de plus en plus ambitieux, les entreprises de services publics se tournent vers l’intelligence artificielle en tant qu’outil puissant pour des opérations durables. Toutefois, malgré l’adoption croissante de l’IA dans le secteur de l’énergie, son potentiel reste encore sous-exploité dans de nombreux domaines.

Applications de l’IA dans le secteur de l’énergie

Si vous êtes une entreprise de services publics utilisant l’IA sans obtenir les résultats escomptés, il existe des manières simples de commencer à générer un impact significatif. L’IA peut être utilisée de multiples façons pour gérer les risques, notamment en améliorant les prévisions de charge et en optimisant les échanges, le suivi et la gestion des crédits d’énergie renouvelable (REC).

Les entreprises de services publics tentant de prévoir la croissance de la charge peuvent bénéficier de prévisions précises sur la demande énergétique, permettant ainsi de réduire le stress lors des périodes d’utilisation maximale et de diminuer le gaspillage, ce qui contribue à abaisser les émissions. Comment cela fonctionne-t-il ? Les outils d’IA analysent de grandes quantités de données, telles que la météo, l’historique de consommation d’énergie, les prix du marché et même les tendances sociales, pour déceler des modèles et prévoir la demande future avec une grande précision. En comprenant ces tendances, il est possible de déterminer les meilleurs moments pour décharger les systèmes de stockage d’énergie, comme les batteries, en fonction des conditions du marché en temps réel.

Les fournisseurs d’énergie peuvent également recourir à l’IA pour optimiser les crédits REC et les compensations de carbone. Les REC certifient qu’1 MWh d’électricité a été généré à partir d’une source d’énergie renouvelable, comme l’éolien, le solaire ou l’hydroélectrique, et injecté dans le réseau électrique. Lorsque les fournisseurs d’énergie ou les entreprises achètent des REC, ils acquièrent essentiellement les “attributs environnementaux” de l’énergie renouvelable.

Grâce à l’IA, les entreprises peuvent comparer efficacement les prix du marché et identifier différents niveaux de crédits. Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent les données du marché pour déceler des tendances et des fluctuations de prix, aidant ainsi les entreprises à obtenir les meilleures offres.

De plus, l’IA peut évaluer la qualité des REC en prenant en compte des facteurs tels que la source d’énergie renouvelable et la fiabilité du fournisseur. Cela permet aux entreprises de mieux acquérir des crédits vérifiés et conformes, renforçant ainsi leurs affirmations en matière de durabilité tout en respectant les normes réglementaires strictes.

L’IA permet également aux entreprises de services publics d’automatiser des tâches critiques en arrière-plan, comme le processus de déconnexion — un domaine complexe et hautement réglementé. La déconnexion des services pour non-paiement implique des contrôles rigoureux pour se conformer à la réglementation et éviter des amendes coûteuses. Traditionnellement, cela nécessite un travail manuel chronophage, tel que la vérification des antécédents de paiement, la validation de l’exactitude des factures et la garantie que toutes les exigences réglementaires sont respectées. L’IA simplifie et accélère ce processus en automatisant une grande partie des vérifications nécessaires. Par exemple, lorsqu’un client est signalé pour une déconnexion potentielle, l’IA peut instantanément croiser plusieurs sources de données, examiner les modèles de paiement, identifier les paiements tardifs récurrents liés aux cycles de paie et confirmer l’exactitude de toutes les charges.

Une autre manière impactante d’utiliser l’IA pour la durabilité, qui concerne moins les opérations mais reste tout aussi importante, est d’éduquer vos clients aux appareils intelligents. Les appareils intelligents activés par l’IA, tels que ceux de Google Nest et d’Amazon Alexa, offrent des informations en temps réel pour aider les utilisateurs à optimiser leur consommation d’énergie et à économiser de l’argent. En informant les clients sur ces outils, ils peuvent faire des choix énergétiques plus éclairés, comme faire fonctionner des appareils en dehors des heures de pointe ou même revendre de l’énergie excédentaire au réseau. Cela réduit la demande énergétique globale, soutient un système énergétique plus propre et plus efficace, et contribue à créer un écosystème énergétique durable.

Défis d’intégration

Intégrer l’IA dans le secteur de l’énergie n’est pas sans obstacles. De nombreuses entreprises peinent à comprendre comment l’IA peut spécifiquement bénéficier à leurs opérations, ce qui ralentit souvent l’adoption efficace de ces technologies. Les petites entreprises de services publics peuvent rencontrer davantage de difficultés en raison des ressources nécessaires pour former et développer des modèles d’IA.

De plus, il convient de prendre en compte l’aspect humain, car le changement peut être difficile, surtout lorsque l’IA intervient pour automatiser des tâches traditionnellement gérées par des humains. Il est naturel de ressentir une certaine hésitation, mais l’objectif n’est pas de remplacer l’homme. Il s’agit d’améliorer son travail, en le rendant plus efficace et impactant.

Pour combler cette lacune, une communication claire sur les avantages de l’IA et son intégration au sein de l’expertise humaine est essentielle. Des outils visuels, comme un simple diagramme de Venn montrant où l’IA peut prendre en charge des tâches de routine et où le jugement humain reste essentiel, peuvent faciliter la transition. Les entreprises les plus performantes sont celles qui considèrent l’IA comme un partenaire, et non comme un substitut, l’utilisant pour être plus efficaces, durables et produire un impact plus important.

Points à retenir

• La réduction des émissions de CO₂ dans le secteur de l’énergie est encouragée, mais des défis subsistent.
• L’IA peut contribuer à la prévision de la demande énergétique et à la gestion des crédits d’énergie renouvelable.
• Les entreprises doivent surmonter des obstacles technologiques et humains pour intégrer efficacement l’IA.

Il est intéressant de réfléchir à l’avenir de l’intégration de l’IA dans le secteur de l’énergie. Au-delà des avantages immédiats, quels pourraient être les impacts à long terme sur la durabilité et l’efficacité des opérations énergétiques ? Une discussion ouverte sur ces questions pourrait conduire à des solutions innovantes et bénéfiques pour toute l’industrie.