L’intelligence artificielle pilotera le système électrique

Energie

L’intelligence artificielle constitue un élément fondamental de la 4ème révolution industrielle et bouscule de nombreuses industries notamment celle de l’énergie. La montée en puissance du Big Data et du Machine Learning représente une valeur considérable pour ce secteur, fort d’un grand nombre de données collectées chaque minute. La puissance de calcul des machines permet de nombreux avantages pour les fournisseurs d’énergie qui peuvent gérer, optimiser et entretenir le réseau et les centrales électriques ainsi qu’accroître la fiabilité, la sécurité, l’efficacité et garantir une meilleure expérience client. Quel rôle pour l’IA dans la transition énergétique ?

L’IA au service de la planète

Lors du Forum Économique Mondial de Davos , qui se déroulait du 22 au 25 janvier dernier, il a été reconnu que l’IA allait jouer un rôle primordial dans la gestion de l’énergie. Force de constater que l’intelligence artificielle et le domaine de l’énergie soient autant interconnectés et que les opportunités sont vastes. En effet la puissance de calcul du machine learning permet de traiter de nombreuses sources de données, qu’importe le volume associé et d’y trouver des corrélations très rapidement. Ce traitement automatique et intelligent permettrait d’être utilisé à des fins utiles pour prendre les meilleures décisions possibles visant à améliorer la gestion de nos ressources.

En parallèle, l’IA pourrait s’attaquer à des équations complexes à résoudre comme la diminution de l’impact environnemental face à l’augmentation de la consommation énergétique. Nous constatons dès aujourd’hui, les conséquences de cette consommation de masse de combustibles fossiles sur la biodiversité de notre planète, la qualité de l’air et bien sûr, la qualité de vie. N’oublions pas que la planète arrive au bout de ses ressources et que même si renouvelables, nous les consommons plus vite que nous ne les produisons selon le rapport annuel de l'ONG Global Footprint Network.

Le machine learning, sous-discipline de l’intelligence artificielle, est un système dans lequel les machines apprennent par elles-mêmes à détecter des modèles et anomalies dans un ensemble de données dont le volume est important. Cette science révolutionne à la fois la demande et l’offre énergétique. Aujourd’hui, les acteurs de l’énergie s’équipent de compteurs intelligents capables de collecter et synthétiser en continu des quantités massives de données provenant de capteurs intelligent. Ils sont capables de surveiller la consommation d’énergie par appareil ou par foyer et d’alerter en cas de pics ou de baisses anormales.

Plusieurs entreprises s’orientent vers ces technologies pour réduire leurs factures d’énergie et réguler leurs consommations, tel que Google, qui a installé DeepMind au sein de ses serveurs dans son centre de données en Caroline du Sud. Cet exercice, en plus de participer à réduire l’empreinte écologique, a permis de faire des économies qui se comptent en millions de dollars. Enfin une mesure qui joint l’utile à l’agréable et qui devrait ravir un bon nombre de financiers.

Des données par milliers

Le machine learning a besoin de carburant et plus précisément de données, ce qui ne vient pas à manquer dans le domaine de l’énergie. La consommation électrique est extrêmement thermosensible. Il faut comprendre par-là que la consommation d'énergie électrique est soumise non seulement aux variations économiques, mais également au rythme saisonnier et les évènements sociaux. La durée du jour, la température, les vacances et les jours fériés, les horaires de travail et les grèves, autant de facteurs qui réagissent sur la demande, forment qu’une partie de l’iceberg.

L’ensemble de ces facteurs sont des données à intégrer pour obtenir des prédictions les plus précises, l’humain étant dépassé par cette masse d’information, la machine devient nécessaire et prend le relais. Cette méthode permet de mettre en exergue la valeur « cachée » provenant de quantité de données importante et variée sans intervention humaine. Plus les données sont nombreuses, plus le système apprend et fournit des renseignements de qualité supérieure. Le Machine Learning permet ainsi de découvrir des patterns (modèles ?) et des corrélations avec plus d’efficacité que l’intelligence humaine.

Le machine learning modernise le domaine de l’énergie

Nombreux sont les cas d’usages pouvant être accompagnés par le Machine Learning. C’est le développement des smart grids (en français : réseaux électriques intelligents) qui a introduit l’intelligence artificielle dans le monde de l’énergie. Ce réseau de distribution énergétique intelligent accompagné de l’installation de smart meter (compteurs connectés) contribuent à la bonne circulation des informations entre les fournisseurs et les consommateurs afin d’ajuster en temps réel le flux d’énergie.

Les données collectées permettent aux professionnels d’anticiper la production et la distribution d’énergie tout en intégrant l’énergie verte produite par les particuliers.

Vers un nouveau modèle énergétique

Les smart grids accélèrent le changement vers le « mix énergétique » car ils peuvent intégrer les énergies renouvelables. Auparavant seuls les producteurs d’énergie pouvaient alimenter les foyers et entreprises en énergie. Aujourd’hui, un ménage peut décider de produire sa propre énergie à partir d’agencements solaires ou éoliens. Autant d’informations pouvant être efficacement intégrées dans des modèles prédictifs efficaces pour anticiper et réguler l’ensemble des flux du réseau.

Prevision.io et le domaine de l’énergie

Nous avons déjà le plaisir d’accompagner de grands acteurs du domaine de l’énergie avec notre solution de machine learning automatisée et des applications verticalisées selon le cas d’usage.

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