Energie : comment l’IA redéfinit les enjeux du secteur
Temps de lecture : 7 minutes
Publié le 16 avril 2019
Comment l’IA redéfinit-elle les enjeux autour de l’énergie, que ce soit auprès des fournisseurs, des clients, des intermédiaires ou des facilitateurs ? Que va-t-elle fondamentalement transformer dans cet écosystème ? Le point sur les défis émergents avec deux figures clés, Schneider Electric et Energisme.
Propos recueillis à l’occasion de Microsoft experiences 18.
L’intelligence artificielle dans l’énergie, oui, mais pourquoi faire ?
L’intelligence artificielle est en passe de révolutionner le secteur de l’énergie. Ses capacités d’apprentissage à partir des données permettent à la fois une optimisation de la production d’énergie comme de sa consommation. Les besoins énergétiques sont mieux évalués afin de favoriser la transition énergétique. Cette innovation numérique est nécessaire à la mise en place de politiques de développement durable destinées à préserver l’environnement.
Les projets qui vont dans ce sens abondent. Ils concernent aussi bien l’industrie du pétrole que l’extraction de gaz ou l’intelligence des réseaux électriques. On parle d’ailleurs désormais de “smart grid” pour désigner ces derniers. Comme l’avènement des énergies renouvelables et de l’intelligence artificielle se fait en parallèle, il y a fort à parier que toutes deux bénéficient l’une de l’autre. En fait, l’intelligence artificielle devient progressivement l’outil qui optimise la production et la consommation d’énergie.
· L’intelligence artificielle chez Energisme
Energisme propose une plateforme big data et IoT qui permet d’agréger en temps réel des données hétérogènes – c’est-à-dire de structures ou formats différents – pour les rendre compréhensibles à ses utilisateurs, qu’il s’agisse de municipalités, d’entreprises gestionnaires de parcs immobiliers ou d’industriels. Déployée sur Azure, elle permet de cartographier les dépenses énergétiques.
Pierre Vidal cite l’exemple de la métropole de Bordeaux. « Historiquement, quatre personnes employées à temps plein géraient les factures d’énergie, raconte-t-il. Aujourd’hui, cette gestion est automatisée sur notre plateforme et les collaborateurs peuvent reprendre la main sur les analyses qu’ils n’avaient plus le temps d’effectuer. Et, de notre côté, nous pouvons les alerter quasiment en temps réel sur des problèmes de facture ou de consommation, pour les aider à faire des économies. »
En quoi intervient l’intelligence artificielle dans le dispositif ? La première source d’approvisionnement en données de la start-up, ce sont les factures énergétiques de ses clients. Les données de ces factures au format PDF sont compilées grâce à la reconnaissance des caractères. Des algorithmes d’IA permettent également de corriger les données erronées et de combler les trous de données, une problématique récurrente pour les responsables de la télérelève.
Et, même si la solution n’est pas encore généralisée, certains clients bénéficient aussi d’algorithmes intelligents (machine learning) capables de prédire les consommations d’énergie ou encore de détecter des dérives de fonctionnement.
· L’intelligence artificielle chez Schneider Electric
Chez Schneider, l’intelligence artificielle permet de répondre à deux problématiques.
La première touche à la gestion de l’énergie, spécifiquement quand elle provient de plusieurs sources. Prenons l’exemple d’un campus scolaire venant d’être rénové et sur lequel on a installé des panneaux solaires. L’électricité utilisée dans le campus vient ainsi soit des panneaux, soit d’un achat à un réseau extérieur. Et, si les panneaux produisent un surplus d’électricité, on a besoin d’une batterie pour le stocker.
« Ce scénario pose plusieurs questions, note Claude Le Pape. D’abord, la dimension de la batterie de stockage. Ensuite, il faut gérer les flux en temps réel de la manière la plus intelligente possible : à quel moment prend-on de l’électricité dans la batterie ? Le fait-on dans le réseau extérieur ? »
L’IA intervient ici pour répondre à des besoins de prévision : quelle sera la puissance électrique nécessaire pour faire fonctionner l’ensemble des bâtiments ? Combien les panneaux solaires vont-ils produire d’énergie ? Ce sont des sujets que l’on peut aborder avec des mécanismes d’apprentissage et énormément de données.
Le deuxième cas d’usage évoqué par Claude Le Pape, c’est la gestion des assets. Grâce à l’IA, on peut mieux comprendre et suivre l’utilisation des appareils électriques, et ainsi monitorer leur durée de vie. Mais on peut aussi surveiller en temps réel les risques de surchauffe et donc éviter à la fois les accidents et la consommation électrique inutile.
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Quand l’IA fait évoluer les business models…
Pour trouver des solutions aux pertes énergétiques l’intelligence artificielle se base sur les data. Elle les extrait, entre autres, des compteurs intelligents ou des données produites par les robots industriels utilisés par des processus de transformation d’énergie. Cela va jusqu’à la gestion automatisée de la consommation d’énergie des serveurs de Twitter. N’oublions pas que l’information est aussi énergie.
« Il y a 20 ans, nous vendions des produits électriques, se rappelle Claude Le Pape. Aujourd’hui, nous commercialisons des solutions complexes : du hardware pour faire fonctionner ensemble et de manière fiable différentes sources d’électricité et, au-dessus, une partie logicielle pour contrôler et planifier l’utilisation de ces moyens. Nous sommes vraiment passés d’une vision produit à une vision solution. »
Un autre changement concerne la maintenance des différents équipements. « Maintenant, elle est suivie avec des paramètres objectifs. Pour la maintenance, au lieu de planifier des rendez-vous réguliers, tous les deux ans, par exemple, nous regardons ce qui se passe et nous intervenons au bon moment. Ça change la relation avec les clients. »
Le rôle de l’IA est devenu prépondérant pour le business model des industries de l’énergie fossile comme renouvelable. Il faut pouvoir analyser en temps réel la performance électrique des bâtiments et des lieux. Une meilleure gestion du réseau le rend plus durable en détectant rapidement tous problèmes. En développant de nouvelles méthodes intelligentes de gestion du réseau on rend possible l’économie d’énergie.
… et transforme la relation avec les clients
L’évolution de la relation client est aussi liée à d’autres facteurs. Alors qu’elles employaient autrefois des spécialistes de l’électricité, les entreprises ont désormais la volonté de sous-traiter les services électriques.
Pour autant, ces derniers exigent toujours plus de transparence. « Nos clients ont besoin de comprendre nos solutions d’intelligence artificielle, indique Claude Le Pape. La pédagogie et les explications sont essentielles à plusieurs niveaux : il faut expliquer la solution globale, mais aussi l’utilisation du logiciel. »
« Dans le cas de la surveillance d’un asset, on ne peut pas se contenter de dire que nous avons repéré un problème grâce à un algorithme « magique », continue-t-il. Il faut expliquer exactement ce qui nous amène à penser qu’il y a quelque chose d’anormal. C’est pareil dans le cas d’un appareil connu pour vivre 40 ans. Si, au bout de 15 ans, nous préconisons de le changer, nous avons besoin de préciser quelles sont les données qui nous permettent de l’affirmer. »
Pour les utilisateurs d’Energisme, le changement apporté grâce aux technologies est valorisant : les ingénieurs thermiciens ne perdent plus de temps à saisir et recenser des factures mais peuvent se recentrer sur l’analyse pour devenir de vrais experts de l’énergie.
« Quand on parle économies d’énergie, un acheteur va nous dire que ça correspond à acheter l’électricité 20% moins cher, tandis qu’un thermicien va nous dire que c’est en consommer 20% de moins, explique Pierre Vidal. Notre plateforme répond aux attentes de ces deux acteurs et met en avant la plus-value de chacun. Et, les données, de plus en plus fines, leur permettent de se projeter sur des modèles prédictifs et gérer ainsi mieux la courbe de chauffe. En fait, on s’aperçoit que, plus les clients ont de contrôle sur leurs données, plus ils cherchent à en avoir. Surtout dans le secteur industriel car cela leur permet de maîtriser davantage leur production. »
Comment répondre aux questions d’éthique et de sécurité ?
« Nos clients s’interrogent évidemment sur la sécurité de leurs données, enchaîne Claude Le Pape. Cela nous pousse à vraiment réfléchir à l’architecture de nos systèmes, pour que les données ne soient pas diffusées au mauvais endroit. »
L’expert prend l’exemple de la microgrid (un réseau électrique de petite taille, conçu pour approvisionner un petit nombre de consommateurs) d’un parc résidentiel équipé de panneaux solaires. Pour permettre une meilleure gestion de cette microgrid, les données doivent y circuler. Mais cela pose parfois des problèmes de confidentialité lorsque, par exemple, on peut deviner quand un résident prend une douche ou fait cuire un rôti grâce à l’analyse des données.
Cela peut également poser un souci d’équité. Imaginons que le parc soit équipé de panneaux solaires qui en été, produisent un surplus d’énergie qui peut être revendu. Si la microgrid est partagée, comment s’assurer de l’équité des rétributions ? Et comment expliquer à tous que le système a fait au mieux ? Autant d’interrogations qui restent encore ouvertes et débattues aujourd’hui, même si ces sujets avancent dans la bonne direction.
Vers un renouveau de l’écosystème de l’énergie
« L’écosystème de l’énergie va se renouveler, note Pierre Vidal. Demain, le marché va changer, et sans doute plus rapidement que nous l’imaginons. Nous traiterons avec quatre fournisseurs dans la même journée, nous stockerons notre propre énergie. » Pierre Vidal prédit un boom digital, qui permettra de créer des services opérables entre eux, et l’émergence de nouveaux acteurs ‑opérateurs gérant des systèmes de stockage ou agrégateurs gérant de multiples installations de stockage décentralisé – avec lesquels Energisme pourra collaborer.
L’écosystème de l’énergie est déjà en transition grâce à l’intelligence artificielle et la mutation va se poursuivre. « L’IA sera de plus en plus présente dans les années à venir, poursuit Pierre Vidal. Notamment parce qu’elle permet de déterminer les causes d’anomalies de plus en plus vite et, ensuite, de préconiser des plans techniques ou économiques toujours plus rapides. »
« La consommation d’énergie continue d’augmenter, conclut Claude Le Pape. Nous voulons utiliser des moyens propres, comme le soleil et le vent, mais leur intermittence fait que la fourniture d’énergie n’est pas constante. On ne va pas construire de nouvelles centrales nucléaires ni brûler davantage de gaz ou de charbon, donc la seule façon de répondre aux besoins, c’est de mieux gérer les ressources. L’intelligence artificielle est l’un des ingrédients qui permet d’optimiser cette gestion, en comprenant mieux les facteurs individuels ! »
