L’IA, maître d’œuvre de la transition énergétique

Dans le film (, en espagnol, 2014), qui révèle la brève vie du génie des mathématiques, de l'informatique et de la cryptographie Alan Turing (1912-1954), on trouve une phrase attribuée au maître de la beauté dorée : « Parfois, ce sont les gens dont personne n'attend rien qui font des choses que personne ne peut imaginer ». C'était un prodige pour trouver des modèles. C’est l’une des grandes capacités de l’intelligence artificielle (IA) lorsqu’elle converge avec l’énergie. Les applications entre les deux mondes permettraient d’écrire une biographie, pas un article journalistique. Il faudra peut-être commencer le texte par ce qui est le plus ignoré. « L'un des domaines les moins visibles, mais avec un grand impact entre ces deux galaxies, est son application dans le traitement des autorisations administratives et des évaluations environnementales », concède Eduardo González, associé responsable de l'énergie chez KPMG en Espagne. Cette lutte entre géants retarde souvent l’atteinte des objectifs du Plan National Intégré Énergie et Climat (PNIEC 2023-2030). Mais l’IA automatise l’examen des documents, aide à détecter les risques réglementaires et permet une gestion plus efficace. Autrement dit, réduire les délais : l’un des principaux reproches du secteur.

Revenons à Turing. Revenons aux modèles. Ils améliorent la prédiction et optimisent les variables énergétiques. Les connaissances se traduisent en modèles très précis de comportement météorologique futur (les énergies renouvelables sont intermittentes), réduisent la dépendance aux centrales électriques de secours fossiles, permettent d’intégrer la maintenance préventive des infrastructures – avance Eduardo González – et estiment l’anticipation des pannes d’équipements critiques tels que les turbines ou les alternateurs grâce à l’analyse des données. Il faut reprendre son souffle. Le mathématicien serait fier de ce que « les gens les moins inattendus » sont capables de faire. Iberdrola, par exemple, utilise déjà l’IA pour améliorer la gestion de plus de 1 000 éoliennes, ce qui contribue même à réduire les arrêts accidentels. Et Endesa déploie également des solutions de numérisation et d'utilisation dans la distribution et la production. Un chapitre qui pourrait bien s’intituler : l’automatisation du réseau électrique.

Trouver des modèles est un effort d’une immense patience. Le prix Nobel d’économie John Nash (1928-2015) y a consacré toute sa vie. Il est conseillé de se concentrer sur l’existence humaine avant de poursuivre avec l’IA et son impulsion énergétique. Un autre paragraphe qui reste parfois caché, ou n'est qu'une note de bas de page, concerne l'impact sur les personnes et leur façon de travailler. C’est peut-être là sa véritable sémantique. « L'IA rend non seulement l'opération plus efficace d'un point de vue économique, mais elle libère les équipes des tâches répétitives et des décisions prises dans l'urgence (qui a oublié la grande panne de courant de l'année dernière), ce qui permet à ces experts de consacrer plus de temps et de capacité intellectuelle à l'analyse, à la planification et à la prise de décisions de plus grande valeur », reflète Carolina Bouvard, du Groupe Iberdrola. Autrement dit. Une main-d’œuvre mieux préparée à gérer un système électrique de plus en plus complexe.

Mais dans un espace aussi technique, l’humanisme persiste. L’IA est une invention de l’homme et sa fonction est de créer une société meilleure. Une autre proposition différente la sortirait de l’équation de la vie. « Le système électrique est une infrastructure critique », rappelle Massimo Maoret, professeur au département de gestion stratégique de l'IESE Business School. « Il n'est pas prévisible qu'à court terme cette intelligence exploite le réseau de manière autonome et sans supervision humaine. Des décisions complexes continueront à exiger une responsabilité humaine et de fortes restrictions apparaîtront, dérivées de la cybersécurité, de la résilience du système, de l'obligation d'expliquer les algorithmes et de la responsabilité juridique en cas de défaillance », détaille-t-il.

Interdit de faire des erreurs

Il est interdit de se tromper lorsque l’autonomie énergétique est une stratégie nationale au sein de l’Union européenne. Dans la Vieille Europe, ce système a des valeurs très claires. Les entreprises du secteur regroupées au sein d'ENTSO-E (Réseau européen des gestionnaires de réseaux de transport d'électricité, en espagnol) placent l'IA comme un outil clé dans des domaines comme – nous l'avons vu – la planification, l'exploitation et la maintenance du système électrique.

Faisant un parallèle, décrit ENTSO-E, Bruxelles considère la numérisation du système énergétique comme la condition nécessaire pour intégrer les énergies renouvelables, optimiser les ressources et réduire les coûts. L’image précise n’est donc pas celle d’un réseau autonome, mais celle d’un système en transition.

ENTSO-E souligne que l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les réseaux électriques doit être régie par des principes de sécurité, de transparence et de contrôle. Chez Moeve, ils valorisent la sagesse. « L'IA ne remplace pas les employés, elle les responsabilise et améliore leurs capacités. Nous utilisons l'IA générative et les agents (des systèmes qui utilisent des modèles d'intelligence artificielle (LLM) pour percevoir leur environnement, raisonner, planifier et entreprendre des actions) afin d'améliorer l'expérience et la productivité des employés », approuve David Liras, de l'entreprise.

Retour aux candidatures. Celles-ci tombent comme des feuilles d’érable lors d’un été chaud. L’utilisation de drones à vision artificielle et de capteurs LiDAR permet la création de jumeaux numériques du réseau, ce qui facilite l’accès à des inspections sûres, précises et durables. Il équilibre également l’offre et la demande en temps réel et évite les entrées et sorties soudaines d’énergie. Une méthode, encore une fois, contre les coupures de courant. Problèmes. Recherchez le chiffre ou la variable qui vient après le symbole « = ». Les données spécifiques. L’un des plus grands défis consiste à intégrer les énergies renouvelables, par nature intermittentes. « L'IA facilite cette tâche en aidant à prédire le millimètre de production, l'équilibre, en temps réel, du réseau et la gestion des ressources distribuées en tant que prosommateurs (personnes qui abandonnent la vision passive de l'expérience d'achat pour être générateurs de contenus, d'idées et d'opinions qui affectent la communauté) et batteries », liste Eduardo González, de KPMG en Espagne.

Les feuilles continuent de tomber et c'est désormais un sycomore qui joue dans le vent comme une harpe d'herbe. La musique générée en tournant les pages parle alors de stockage d’énergie. La plus grande valeur de la rue est la flexibilité du système. L’IA optimise la charge et la décharge des batteries, en fonction de la demande et des prix. Ces charges intelligentes prolongent la durée de vie des installations de stockage et coordonnent plusieurs systèmes distribués. Iberdrola et Naturgy exploitent déjà des batteries intelligentes intégrées à des plantes renouvelables. Red Eléctrica utilise également l'IA pour gérer les systèmes de stockage dans les îles Baléares.

Une fois de plus, il est urgent de revenir à cet espace insondable de modèles et à l’histoire surprenante de l’époque de la pandémie et à la façon dont l’IA a été utilisée d’une manière similaire au système énergétique actuel. Certains hôpitaux, pendant le Covid-19, ont utilisé cette technologie de pointe pour trouver la raison (le schéma) pour laquelle certains patients, en principe en bonne santé, se sont aggravés avant les heures sombres – ils étaient presque toujours quatre heures du matin – de l'aube et ont même fini par mourir.

Un mix mondial moins cher

Ces jours oubliés, il sert à prédire le temps, les erreurs, les niveaux de production. Cependant, l'effort est identique. Même si l’entrée des énergies renouvelables dans le mix énergétique a apporté plus de lumière. « Il y a tellement de production que parfois le coût de l'énergie est nul et cela, ce qui semble bien, signifie en réalité la fermeture, par exemple, de petites entreprises de commercialisation », prévient Álvaro Luna, professeur à l'École supérieure d'ingénierie industrielle, aérospatiale et audiovisuelle de Terrassa (ESE IAATT) de l'Université polytechnique de Catalogne (UPC). « L'important est que cela devienne moins cher à l'échelle mondiale », souligne-t-il. Et cela nous rappelle que la première application majeure de l’IA a été la reconnaissance vocale. Ce que fait Siri. La nouvelle domotique ajuste la climatisation ou la recharge des véhicules électriques en fonction du prix de l'énergie ou de la disponibilité des watts renouvelables.

Même s’il reste encore de nouvelles équations à résoudre. La littérature technologique rapporte que les agents IA consomment entre 15 % et 20 % d’énergie en plus que les chatbots IA, ChatGPT ou Google Gemini. Et si l’on y ajoute les datacenters, la recherche d’équilibre apparaît difficile. La banque d'investissement Goldman Sachs estime que pour chaque augmentation de 10 % du recours aux agents, les besoins énergétiques des centres de données augmenteront de 25 % sur la période 2030-2035. Presque personne ne doute de ces chiffres. Certains pensent avoir trouvé les réponses. « Il est ironique que l'intelligence artificielle – grande consommatrice d'énergie dans ces centres – nous aide également à réduire notre empreinte de consommation », prédit Pedro Suárez, directeur général des offres et de la technologie de l'entreprise TSK, une société d'ingénierie asturienne spécialisée dans les projets de centrales énergétiques. Ils sont capables, disent-ils, non seulement de contrôler la consommation ou la température de ce centre, mais, en tenant compte de la puissance consommée et du prix de l'énergie, ils peuvent la détourner vers d'autres espaces qui, pensons-nous, ont à ce moment-là un coût moindre et une plus grande demande. Et ils vont plus loin. Surmonter ce qui, pour beaucoup – en particulier les écologistes – constitue une ligne rouge. « Soutien aux cycles combinés et à l'énergie nucléaire », défend Suárez.

Ce serait un mirage de ne pas écrire que l’IA aide également les marchés de l’énergie à gagner plus d’argent. En jargon financier, « optimise les stratégies d’achat et de vente », les risques et les couvertures. Analysez les données historiques, les données météorologiques et les événements extrêmes pour prendre des décisions précises. Et les banques l’utilisent pour calculer le risque de défaut ou la cote de crédit.

Et dans ce va-et-vient, dans un mouvement de pendule quasi perpétuel, grâce aux modes d'utilisation il est facile de découvrir qu'un simple appareil a une consommation anormale. Ou planifiez des stratégies d’économie d’énergie à la maison. Cela se produit dans cette succession infinie de jours que nous appelons existence. Si l’on pense à certaines mers et à certains pays, la phrase du philosophe grec Démocrite d’Abdère au 4ème siècle avant JC devient plus importante que jamais : « Je préfère comprendre une seule cause plutôt que d’être roi de Perse ». J’espère que l’intelligence artificielle ne contribuera pas davantage à la déraison humaine. « Parfois, ce sont des gens dont personne n'attend rien qui font des choses que personne ne peut imaginer. »