L’intelligence artificielle transforme peu à peu tous les secteurs professionnels. Celui de l’énergie n’échappe pas à cette révolution technologique. Capable de prédire, d’analyser et d’optimiser, l’IA est la promesse d’un avenir énergétique plus efficace, flexible et durable.  

Cependant, alors que l'IA promet une gestion plus performante et optimisée des ressources, des questions émergent autour de son impact environnemental.

L’IA est-elle une solution de la transition énergétique ? Comment contribue-t-elle à façonner la gestion énergétique de demain ? Quelles sont ses limites ? 

Décryptage, entre espoir et vigilance. 

Énergie : un domaine sous tension

L’énergie représente l’un des plus grands défis du XXI^ème siècle. Les enjeux sont contradictoires. Il s’agit de garantir l’accès à l’énergie nécessaire au développement humain et économique, tout en limitant la production et la consommation énergétiques mondiales. 

Les enjeux environnementaux de l’énergie

Sur le banc des accusés du réchauffement climatique, le secteur énergétique occupe la première place. À elle seule, la production d’électricité représentait en 2022 40 % des émissions de gaz à effet de serre mondiales. L’année 2023 a battu tous les records avec 35,1 milliards de tonnes de CO2 rejetés dans l’atmosphère. Composant 81,5 % du mix énergétique mondial, les énergies fossiles en sont les principales responsables. Et la demande ne cesse de croître…

Les enjeux sociaux de l’énergie

Rien qu’en France, 12 millions de personnes souffrent de précarité énergétique. Dans le monde, près de 10 % de la population mondiale n’a pas accès à l’énergie. Or, l’accès à un service énergétique fiable, durable et moderne est une condition du développement économique et humain reconnue par l’ONU. Dans tous les pays, les difficultés liées à l’énergie vont de pair avec des conditions de vie sociales, sanitaires et économiques dégradées. 

Les enjeux économiques de l’énergie

Le gaz naturel et le pétrole devraient disparaître avant la fin du siècle. Cette réduction des ressources énergétiques, couplée à une hausse de la demande, provoquera sans nul doute une augmentation des prix, déstabilisatrice pour l’économie mondiale. Synonyme de hausse des coûts de production pour les entreprises, elle rendra globalement l’accès à l’énergie plus difficile, creusant les inégalités sociales et aggravant l’écart entre les pays. 

L’IA au secours de la transition énergétique ?

Sobriété, efficacité, énergies renouvelables : relever le défi énergétique exige d’agir sur tous les fronts. L’intelligence artificielle s’impose comme un outil stratégique et opérationnel pour réinventer la gestion de l’énergie à toutes les étapes de la chaîne de valeur. 

Maîtriser la consommation énergétique des bâtiments

L’utilisation de l’intelligence artificielle est déjà courante pour la gestion de la consommation énergétique des bâtiments. 

Depuis quelques années, les bâtiments intelligents (smart buildings) se développent, intégrant un système de management de l’énergie (SME). Alimentés par des capteurs et des compteurs intelligents, les applications et objets connectés IoT (internet des objets) suivent, analysent et optimisent en temps réel la consommation d’énergie en fonction des besoins. Elles peuvent par exemple ajuster automatiquement la température, l’éclairage ou encore la climatisation, selon les conditions météorologiques ou l’occupation des lieux.

Grâce à l’analyse des données de consommation, l’IA aide aussi à bâtir des stratégies personnalisées pour maîtriser les besoins d’énergie, optimiser les achats d’électricité et de gaz et réduire les factures. 

Prédire et ajuster les flux d’énergie

Anticiper l’offre et la demande est la clé d’une gestion énergétique équilibrée. Excellente dans ce domaine, l’IA améliore les modèles prédictifs. 

Grâce à des algorithmes de machine learning, l’IA prédit les besoins de consommation en analysant les données historiques, les tendances actuelles et les variables externes (comme les conditions météorologiques). En ajustant la production en temps réel, elle garantit une utilisation optimale des ressources énergétiques disponibles tout en évitant les pénuries et le gaspillage d’énergie. 

Optimiser l’efficacité des énergies renouvelables

L’intermittence des énergies renouvelables a longtemps été un frein à leur développement. L’intelligence artificielle change la donne. 

L’IA peut, par exemple, adapter la production solaire ou éolienne en temps réel selon les conditions météorologiques et la demande. Si un pic de vent ou d’ensoleillement est annoncé, l’IA anticipe l’augmentation de la production et l’intègre au réseau de manière optimale, réduisant la dépendance aux énergies fossiles. 

Maintenir les infrastructures énergétiques

L’utilisation de l’intelligence artificielle se répand dans le domaine de la maintenance, pour anticiper et prévenir les dysfonctionnements. 

Grâce à des capteurs et objets connectés IoT, l’IA analyse en continu l’état des infrastructures et des équipements. En détectant en amont les signes d’usure et les anomalies, elle permet de mieux organiser la maintenance préventive, réduisant les coûts et les risques liés aux interruptions de service.  

Vers des réseaux d’énergie plus flexibles

L’intelligence artificielle accélère le développement des réseaux électriques intelligents (smart grids). Ceux-ci offrent une gestion flexible et dynamique des flux d’énergie, en ajustant en continu l’offre et la demande. 

Les smart grids garantissent un approvisionnement énergétique fiable et efficace. Grâce à l’IA, ces réseaux gèrent en temps réel l’offre d’énergie provenant de divers producteurs et sa distribution équitable aux consommateurs.

L’intelligence artificielle facilite également la gestion décentralisée de l’énergie et l’intégration des petits producteurs locaux et des solutions de stockage. 

Les paradoxes de l’intelligence artificielle

Puissante et polyvalente, l’intelligence artificielle a la capacité de transformer profondément le domaine énergétique. Ses atouts sont indéniables. Pourtant, comme tout outil novateur, l’IA interroge. 

Quels sont les bénéfices et limites de l’IA dans le secteur énergétique ? 

Ses bénéfices 

Une réduction des coûts opérationnels

L’IA réduit les coûts opérationnels. L’automatisation des processus, l’anticipation des pannes, l’optimisation de la maintenance et des déplacements font gagner en efficacité et productivité tout en réduisant les erreurs humaines et les coûts liés aux défaillances matérielles. 

Une réduction des pertes énergétiques

L’intelligence artificielle est un outil puissant d’anticipation et de prédiction. En analysant en temps réel les flux d’énergie, en ajustant la production à la demande et en optimisant la gestion des réseaux, l’IA prévient les gaspillages énergétiques, coûteux pour l’environnement et le budget. 

Une contribution aux objectifs climatiques

L'IA participe à la réduction de l’empreinte carbone. En optimisant la production et la consommation d’énergie, elle intègre de manière plus efficace les énergies renouvelables dans le réseau et accélère la transition vers un mix énergétique plus vert.

L’IA permet aussi d’identifier les inefficacités énergétiques dans les processus et de proposer des solutions de décarbonation. Enfin, elle est au cœur du développement des nouvelles technologies de capture et de stockage du carbone, prometteuses pour le climat. 

Ses limites et défis 

Une consommation d’électricité élevée

Lors du congrès mondial sur l’intelligence artificielle en décembre 2024, l’Agence Internationale de l’Énergie (AIE) a tiré la sonnette d’alarme sur la voracité énergétique de l’IA.

À elle seule, l’IA représente de 10 à 20 % de la consommation électrique des data center, responsables de 1 à 3 % des émissions mondiales de CO2. L’augmentation des capacités de calcul et l’explosion du nombre d’utilisateurs font craindre une hausse sans limite des consommations d’électricité, en contradiction avec l’objectif de neutralité carbone. L’AIE estime que la hausse de la consommation électrique des data center pourrait représenter en 2026 la consommation de la Suède, voire de l’Allemagne !  

D’importants coûts d’entrée

L’intelligence artificielle exige des investissements initiaux élevés dans les infrastructures. Sa mise en place nécessite des équipements spécifiques et coûteux (serveurs, data centers), ainsi que des logiciels et des plateformes de traitement des données. 

Cette barrière financière pourrait limiter son adoption, aggravant les écarts entre les pays et les entreprises.

La sécurité et la qualité des données

Basée sur l’analyse des données, l’IA exige de disposer de systèmes de collecte et de traitement de données fiables et sécurisés. 

La précision de ses prédictions et des optimisations dépend de la qualité et de l’intégrité des données collectées. Des informations erronées, incomplètes ou mal interprétées peuvent être la source de stratégies inefficaces en matière de gestion des réseaux, d’optimisation énergétique ou de maintenance des équipements. 

Par ailleurs, la sécurité des données doit devenir une priorité absolue. Des cyberattaques pourraient perturber l’approvisionnement en énergie, mais aussi exposer des informations sensibles sur les infrastructures critiques. 

Les technologies émergentes au service de l’IA

L’intelligence artificielle progresse à vitesse grand V. Dans le secteur énergétique, le potentiel est immense. D’autant que l’IA s’appuie sur d’autres technologies émergentes également prometteuses. 

IoT et IA pour une gestion raisonnée de l’énergie

Pour capter et analyser les données, l’IA utilise de nombreux objets interconnectés comme des capteurs de consommation d’énergie, des thermostats et des compteurs intelligents ou des systèmes d’éclairage. 

Dans le futur, l'IoT et l’IA sont appelés à se renforcer mutuellement afin de connecter des dispositifs de plus en plus sophistiqués. À la clé ? Une gestion énergétique de plus en plus automatisée, fluide, rapide et optimisée, en fonction des besoins, de l’heure de la journée ou des conditions météorologiques. 

À plus grande échelle, les progrès de l'IoT et l’IA pourraient se combiner pour améliorer encore la flexibilité des réseaux de distribution d'énergie et les échanges entre producteurs et consommateurs d'énergie.

La blockchain pour plus de transparence et de sécurité

La blockchain pourrait aussi profondément transformer le secteur énergétique. Associée à l’IA, elle permettrait une gestion plus transparente, sécurisée et décentralisée de l’énergie. 

Par exemple, des contrats intelligents (smart contracts) basés sur la blockchain peuvent sécuriser et automatiser les transactions d'énergie entre producteurs, consommateurs et distributeurs, assurant une traçabilité des échanges et un règlement direct.

La blockchain peut aussi faciliter les échanges de crédits carbone, renforçant l’intégrité du système de certification et encourageant la production d’énergie renouvelable. Grâce à l’IA, ces transactions seraient traitées et validées instantanément, contribuant à la gestion d’un marché énergétique plus agile et durable.

Associée à l’IA, la blockchain pourrait enfin permettre un suivi et un contrôle entièrement automatisés des échanges sur les réseaux d’énergie, avec une gestion très pointue de l’équilibre offre-demande et du stockage de l’électricité.

Aucun doute n’est permis.
Outil puissant et flexible, l’intelligence artificielle joue – et jouera – un rôle déterminant dans la transition énergétique. De la gestion optimisée des consommations à la performance des réseaux, en passant par l'intégration des énergies renouvelables, l’IA transforme l’ensemble du secteur énergétique.
Elle favorise une gestion rationnelle, efficace et durable des ressources énergétiques. La performance de l’IA ne devrait que s’affirmer dans l’avenir avec les progrès des algorithmes et la synergie avec d’autres technologies émergentes, pour évoluer vers une gestion de plus en plus automatisée. L’équation reste cependant complexe : en luttant contre le réchauffement de la planète, l’IA pourrait-elle paradoxalement devenir un des nouveaux fardeaux climatiques ?

L’avenir dépendra de notre capacité à en maîtriser les limites tout en maximisant ses bénéfices.