Débloquer les énergies renouvelables grâce à l’IA et à l’IdO
L’infrastructure énergétique de notre planète doit croître plus rapidement qu’elle ne l’a fait depuis l’arrivée de l’électricité : la demande mondiale devrait augmenter d’au moins 3,4 % par an, sous l’effet de l’électrification de masse et de la numérisation. L’Agence internationale de l’énergie (AIE) estime que le monde doit ajouter ou remplacer 80 millions de kilomètres de lignes électriques, soit l’équivalent de toutes les lignes électriques existantes aujourd’hui, d’ici à 2040 pour pouvoir gérer cette hausse.
Cet énorme projet de reconstruction n’est pas seulement un défi d’ingénierie ; c’est une course contre la montre, d’autant plus que la demande d’énergie est remodelée par les centres de données, les véhicules électriques et les économies numérisées dans toute l’Asie et au-delà.
Pour compliquer encore les choses, l’énergie solaire est adoptée à un rythme record, suite aux promesses des dirigeants mondiaux de tripler leur capacité collective en matière d’énergie renouvelable pour atteindre au moins 11 000 GW d’ici à 2030. S’il s’agit là d’un signe de progrès dans la lutte contre le changement climatique, le rythme du déploiement amplifie une faiblesse technique fondamentale : l’intermittence. Pour garantir la stabilité des réseaux tout en poursuivant les objectifs de zéro émission, nous devons apprendre non seulement à déployer davantage de capacités renouvelables, mais aussi à les gérer de près, 24 heures sur 24.
C’est précisément là que l’intelligence artificielle (IA) et l’internet des objets (IdO) s’avèrent transformateurs. Loin d’être expérimentales, elles aident déjà les entreprises à réduire leurs coûts énergétiques, à renforcer leur résilience et à diminuer leurs émissions de carbone, tout en faisant en sorte que chaque électron solaire compte.
L’essor des énergies renouvelables intelligentes
L’IA permet de lutter contre l’un des plus grands obstacles historiques à l’adoption des énergies renouvelables : l’imprévisibilité.
En traitant des données météorologiques à haute résolution, en apprenant les microclimats locaux et en utilisant des réseaux neuronaux basés sur la physique, l’IA améliore les prévisions en temps réel de l’irradiation solaire. Selon l’Agence internationale pour les énergies renouvelables, ces mesures peuvent accroître la précision des prévisions jusqu’à 30 %, ce qui rend les énergies renouvelables de plus en plus compétitives.
L’intelligence météorologique alimentée par l’IA aide également les opérateurs de réseaux et les négociants en énergie à mieux gérer l’équilibre entre l’offre et la demande, à réduire les réductions et à diminuer la dépendance à l’égard des combustibles fossiles. Un opérateur énergétique figurant au classement Fortune Global 500 utilise déjà l’IA pour gérer son portefeuille considérable d’actifs dans le domaine des énergies renouvelables, répartis dans plusieurs zones géographiques. En connectant des systèmes disparates et en appliquant l’analyse prédictive, il a amélioré les volumes d’énergie, réduit les temps d’arrêt et rationalisé la participation de l’entreprise aux marchés de l’énergie. Résultat : un retour sur investissement estimé à 8-10 fois son coût, grâce à l’amélioration des performances des actifs, à l’efficacité opérationnelle et à des stratégies commerciales plus intelligentes. L’IA ne se contente pas de surveiller les données, elle multiplie également l’impact de chaque kilowatt généré.
L’IA aide également les opérateurs de réseaux, un partenaire crucial dans les projets énergétiques. Lorsque le temps nuageux menace d’entraver la production solaire, les systèmes intelligents peuvent utiliser les prévisions pour redispatcher de manière préventive les unités de gaz flexibles, activer le stockage en batterie ou faire appel à des flottes de réponse à la demande. Cet équilibrage proactif réduit le besoin de réserves de combustibles fossiles “au cas où”, ce qui permet aux énergies renouvelables plus variables de fonctionner à plein régime. Cette réactivité en temps réel fait passer les énergies renouvelables du statut de contributeurs passifs à celui de participants actifs à la fiabilité du réseau.
En d’autres termes, l’IA ne permet pas seulement d’utiliser davantage d’énergies renouvelables, elle les rend plus intelligentes, moins chères et plus faciles à mettre à l’échelle. À mesure que la complexité du réseau augmente, cette intelligence devient essentielle.
L’IA au service de l’énergie pour améliorer l’efficacité
La production n’est que la moitié de l’histoire. L’IA est tout aussi précieuse du côté de la demande, car elle permet de tirer davantage de valeur de chaque kilowatt propre produit.
Des maisons intelligentes aux bâtiments commerciaux, les plateformes de contrôle pilotées par l’IA échantillonnent des millions de points de capteurs, notamment la température, l’occupation et l’état des actifs, et procèdent à des micro-ajustements des équipements de CVC, d’éclairage et industriels en temps réel. Comme le logiciel “apprend” la thermodynamique du bâtiment et les seuils de confort de l’utilisateur, les économies augmentent automatiquement sans intervention manuelle.
Les détaillants, les sociétés immobilières et les fabricants constatent déjà des résultats. Un grand assureur européen a réduit sa consommation d’énergie de 36 % dans le mois qui a suivi l’installation en utilisant l’IA pour gérer l’énergie dans l’ensemble de ses propriétés.
De son côté, un groupe mondial d’immobilier commercial, qui gère des bâtiments à usage mixte, a constaté une réduction de 16 % de sa consommation d’énergie, réalisant un retour sur investissement complet en moins de quatre mois. Dans les deux cas, les économies ont été réalisées sans installer de nouveau matériel, simplement en transformant les données en décisions.
Pour les secteurs industriels plus intensifs, l’IA peut régler avec précision les entraînements à vitesse variable, les fours et les systèmes de réfrigération afin d’éviter les pics de demande coïncidents qui se produisent généralement lorsque les nuages passent au-dessus d’un grand champ solaire. Cela permet d’éviter de solliciter inutilement le réseau et de réduire les frais liés aux pics de demande, qui constituent un facteur de coût important dans les opérations industrielles.
En synchronisant les charges non critiques avec la production solaire locale, les usines augmentent la part d’énergie sans carbone dans leur mix tout en évitant les frais liés à la demande.
Les micro-réseaux alimentés par l’IA stimulent l’autosuffisance
Les extrêmes climatiques et la congestion croissante des réseaux poussent les entités commerciales et publiques à adopter des micro-réseaux contrôlés par l’IA, des systèmes électriques miniatures qui peuvent fonctionner en tandem avec le réseau principal ou séparément. Au cœur de ces réseaux se trouvent des panneaux solaires, des batteries de stockage et des onduleurs intelligents reliés par des moteurs d’optimisation en temps réel.
Un exemple est celui d’une chaîne de supermarchés européenne confrontée à la fois à des goulets d’étranglement dans le réseau et à la volatilité des prix de gros. Grâce à l’installation de panneaux solaires sur les toits, d’un toit de parking, de 2 MWh de stockage lithium-ion et d’une couche d’orchestration IA, le détaillant peut désormais éviter d’utiliser le réseau pendant les pics d’ensoleillement de la mi-journée ; il arbitre l’excédent de production en fonction de la demande du soir et fournit des services auxiliaires à l’entreprise de distribution. Résultat : des factures réduites, moins de pannes d’électricité et une réduction mesurable des émissions de type 2.
Partout dans le monde, les micro-réseaux deviennent une stratégie fondamentale pour la fiabilité énergétique, en particulier dans les zones rurales où les mises à niveau traditionnelles du réseau sont lentes, voire irréalisables.
Les micro-réseaux permettent de dégager une valeur financière tout en créant de l’indépendance. Sur les marchés déréglementés, l’IA regroupe la capacité solaire disponible dans les micro-réseaux des campus et fait des offres pour cette centrale électrique virtuelle (VPP) sur les marchés de la réponse à la fréquence et de la réserve, une pratique de plus en plus facilitée par l’accès aux marchés déréglementés et les outils de prévision avancés. Les pionniers de ces pratiques gagnent des centaines de milliers de dollars pour des services énergétiques autrefois monopolisés par les grandes centrales thermiques. Ces revenus peuvent ensuite être réinvestis dans la poursuite de la décarbonisation ou utilisés pour se prémunir contre la volatilité future.
Sortir de l’impasse énergétique
Collectivement, ces cas d’utilisation centrés sur l’IA contribuent à résoudre ce que le Conseil mondial de l’énergie appelle le trilemme énergétique durable : comment fournir une électricité sûre, c’est-à-dire toujours disponible, abordable et équitable, à un prix permettant aux ménages et aux industries de prospérer, et durable sur le plan environnemental, en s’alignant sur le principe du “net zéro”.
Un rapport 2024 du Conseil note qu’avec la géopolitique qui perturbe les marchés du gaz et les conditions météorologiques extrêmes qui frappent les réseaux, plus de la moitié des 127 pays qu’il suit ont reculé sur au moins un de ces trois piliers l’année dernière, et que les écarts de résilience se creusent plus rapidement dans les régions où l’énergie solaire est en plein essor.
L’IA est le fil conducteur des solutions visant à résoudre ces problèmes. En affinant les prévisions pour l’énergie solaire, en répartissant à l’avance le stockage et en amenant la demande à suivre les pics d’énergie renouvelable, les algorithmes renforcent la sécurité sans recourir à des systèmes d’appoint fossiles coûteux. Parce que ces optimisations permettent d’extraire des kilowattheures supplémentaires de chaque panneau, elles atténuent également les pics de prix de gros, faisant ainsi progresser le pilier accessibilité/équité. Et chaque watt fourni par les énergies renouvelables optimisées remplace un watt fossile, ce qui augmente directement le score de durabilité.
Les avantages sont énormes : la mise à jour semestrielle de l’AIE sur l’électricité prévoit que l’essor du photovoltaïque solaire portera la part des énergies renouvelables dans la production mondiale à ≈35 % en 2025, dépassant le charbon pour la première fois de l’histoire, si les réseaux peuvent intégrer cette production variable. C’est ce “si” qui constitue le défi que l’IA est particulièrement bien placée pour relever.
Demain sera alimenté par une énergie plus intelligente
Alors que les défis climatiques se multiplient, que les infrastructures vieillissent et que la demande d’électricité augmente, l’IA offre quelque chose de rare : l’évolutivité, la rapidité et des résultats tangibles. Elle fait déjà ses preuves tout au long de la chaîne de valeur, qu’il s’agisse de stabiliser les énergies renouvelables, d’accroître l’efficacité ou de permettre l’indépendance du réseau grâce à des micro-réseaux intelligents.
Mais l’existence d’une technologie ne suffit pas à garantir le succès. Celle-ci dépend désormais de l’exécution et de l’urgence. Les industries à forte consommation d’énergie, en particulier, doivent aller au-delà des projets pilotes et intégrer l’IA dans leurs opérations de base. Les régulateurs devraient accélérer les mises à niveau du réseau numérique et promouvoir activement les normes de partage des données afin que les actifs solaires et de stockage “parlent” un langage commun.
Les universités peuvent aider en ouvrant des ensembles de données météorologiques et satellitaires, ce qui permet d’affiner le pouvoir prédictif de l’IA. Les institutions financières ont également un rôle à jouer : les banques et les investisseurs verts doivent financer la couche numérique de la transition énergétique avec la même urgence que l’infrastructure physique.
La carte de l’énergie est en train d’être redessinée en temps réel. Les organisations qui adoptent l’IA en tant qu’outil fondamental seront en mesure de respecter leurs engagements en matière de climat, de maintenir la fiabilité et de dégager de nouvelles sources de valeur. Gagner dans le domaine de l’énergie propre n’est plus seulement une question de capacité, mais d’intelligence.
