De la production à la consommation d’énergie, l’intelligence artificielle (IA) s’immisce à tous les niveaux de la chaine énergétique. Compteurs électriques, réseau de distribution d’énergie, extraction de gaz et de pétrole, les algorithmes d’IA réduisent les consommations, optimisent les processus et anticipent les défaillances.
A l’heure où il est urgent d’optimiser la consommation d’énergie et impératif d’accélérer la transition énergétique, l’IA apparaît comme l’un des moyens permettant de répondre à ces objectifs. Ainsi, grâce à l’analyse de grandes quantités de données issues des producteurs d’énergie fossile ou renouvelable ou d’objets connectés comme les compteurs intelligents, l’IA et le machine learning sont capables de fournir des éléments pour améliorer la distribution, équilibrer les charges de consommation d’énergie et gérer les fluctuations de la production des énergies renouvelables.

Réduction de la consommation et des investissements dans les réseaux

Charles Beneteau de Dataiku

Selon Research and Markets, le nombre de compteurs intelligents aux États-Unis et au Canada devrait atteindre 143 millions en 2024. En Chine près de 500 millions de compteurs ont été installés au début de 2018 et, d’ici à la fin de cette année, la France devrait compter 20 millions de compteurs Linky. Déployés depuis une dizaine d’années aux Etats-Unis et plus tardivement en France et en Chine, ces compteurs intelligents permettent aux producteurs et distributeurs d’énergie de relever et d’analyser la consommation d’énergie dans chaque lieu où ils sont installés à savoir appartements, résidences, entreprises, mairies, écoles, piscines, etc,. De leurs côtés, les clients (particuliers, entreprises, collectivités locales…) peuvent, en se connectant à des appli mobiles ou des sites web, suivre leurs consommations et ainsi mieux la maîtriser. Ainsi, il est possible de gérer à distance la température d’une pièce voire d’éteindre des lumières si les lieux sont vides. Aux Etats-Unis les services publics peuvent, en se connectant à un service dédié, diminuer à distance la consommation d’énergie d’un client et ainsi réduire la charge de pointe. Grâce à la maîtrise de la consommation d'énergie globale, les investissements dans les infrastructures nécessaires au renforcement de la capacité de charge maximale sont réduits.

Optimisation de la gestion des énergie renouvelables

Avec la croissance des énergies renouvelables, les sources de production se sont diversifiées et le réseau est devenu de plus en plus complexe à gérer du fait de l’instabilité de ces énergies (intermittence des énergies solaire et éolien). A cette problématique s’ajoute celle des défaillances techniques du réseau. En effet il n’est pas rare qu'un tronçon de pipeline enterré devienne instable que ce soit du fait de son état vieillissant, de travaux en surface, ou de phénomènes météorologiques comme de fortes pluies par exemple.
En collectant des données produites par les objets connectés déposés sur les infrastructures de distribution d’énergie et en les croisant avec des données techniques ou issues de la météo ou de l’urbanisme, le Machine Learning et l’IA sont capables de prévenir une myriade de risques potentiels et d’évaluer l’intérêt de développer de nouvelles infrastructures en remplacement d’une ancienne et de déterminer le lieu le plus propice.

IA au service de l’exploration énergétique

Enfin, l'IA améliore et transforme les méthodes d'exploration des sols pour l'extraction et la production d'énergies. Plus rapides et plus précises, ces analyses permettent de réduire drastiquement le coût élevé des étapes en amont de l’extraction. De même, ces sociétés d'exploration et de production se tournent vers le "raisonnement par cas", type d'intelligence artificielle effectuant une recherche dans les bases de données d'autres projets afin d'identifier ceux ayant des conditions similaires, les problèmes signalés qu'ils ont rencontrés et comment ils ont été résolus.
L'intelligence artificielle joue également un rôle important lors du processus de forage, en permettant en amont de mieux préparer les opérations et, en aval, de surveiller les performances de l'équipement. Ainsi les algorithmes sont capables d’anticiper les problèmes et de modifier la vitesse, la direction, les coups de pompe, le taux de pénétration et le débit d’injection de produits chimiques. Moins sujets aux erreurs, aux défaillances d’attention, à la fatigue pouvant d’ailleurs entraîner des accidents, ces algorithmes fonctionnent avec une précision bien supérieure à l’humain. La data et l’IA permettent donc d'opérationnaliser l'amélioration du processus de forage.
Aujourd’hui l’IA est devenue un levier essentiel du secteur de l’énergie en permettant de mieux maîtriser la consommation d’énergie, d’anticiper les dysfonctionnements du réseau, ou encore d’optimiser les dépenses d’infrastructures. Mais tout cela nécessite une coordination orchestrée non seulement de la technologie, mais aussi des personnes et des processus. Tirer profit de la donnée ne se fait pas sans que celle-ci soit collectée, analysée et utilisée par tous.