Comment réduire la facture énergétique en combinant mathématiques et intelligence artificielle

La réduction de la facture énergétique est l’un des « vrais problèmes » que Verónica Álvarez Castro (Saragosse, 1996) veut aider à résoudre en combinant les mathématiques qu’elle a étudiées à l’Université de Salamanque avec l’intelligence artificielle, un domaine sur lequel elle a concentré le doctorat qu’elle fait au Basque Center for Applied Mathematics (BCAM, pour son sigle en anglais), et sur lequel elle s’est basée un algorithme qui prédit la consommation d’électricité et contribue à améliorer l’efficacité énergétique.

Avec le chercheur Santiago Mazuelas et José Antonio Lozano, directeur scientifique du BCAM, ils ont développé un système d’intelligence artificielle qui analyse les bases de données consommateurs et en tire des enseignements pour faire des prédictions, un outil récompensé cette année par le SEIO-Fondation BBVA pour la Meilleure Contribution Appliquée en Statistique, dotée de 6 000 euros à répartir entre eux trois.

Lorsqu’il s’agit d’épargner, explique Álvarez, il est essentiel de produire ce qui est nécessaire, ni plus ni moins, d’où le besoin d’outils capables de faire des prédictions précises sur ce qui est suffisant : « Vous devez générer l’énergie dont vous allez avoir besoin. Produire plus d’électricité coûte cher car il faut supporter le coût de sa production et cela a également un impact sur l’environnement. Et produire moins d’énergie que nécessaire coûte aussi cher, car pour satisfaire la demande il va falloir l’acheter à un autre pays qui nous la vendra plus cher, évidemment », résume ce jeune chercheur qui fêtera ses 27 ans vendredi dans une entrevue téléphonique.

Les détails de la recherche primée ont été publiés à l’été 2021 dans la revue IEEE-Transactions sur les systèmes d’alimentation, avant le début de la crise énergétique due à la guerre en Ukraine qui a fait des économies d’énergie un enjeu central pour les économies nationales et pour les ménages. « En raison de sa complexité et de sa pertinence pour les grandes entreprises et les particuliers, l’intégration des énergies renouvelables et des véhicules électriques, la prévision énergétique est un problème qui fait l’objet de nombreuses études », déclare Álvarez.

Son algorithme, accessible au public en ligne et gratuitementa été testé dans des bases de données sur la consommation d’énergie en Belgique et sur des populations aux États-Unis, comme Deyton ou la Nouvelle-Angleterre. Le système apprend en étudiant les données fournies et faire une prédiction de consommation pour chacune des 24 heures suivantes, « bien qu’elle soit flexible, elle peut donc être programmée pour le faire avec d’autres périodicités et incorporer des variables externes ». Après avoir effectué la prédiction, l’algorithme vérifie si elle est correcte, enregistre les données réelles et refait une prédiction. Selon Álvarez, jusqu’à présent, il n’existait aucune méthode qui faisait les deux, c’est-à-dire qui quantifiait l’incertitude et qui apprenait en continu.

Le taux d’erreur qu’ils ont obtenu était compris entre 4 et 10 % : « Ce n’est pas la même chose de faire une prédiction dans un seul bâtiment, dans lequel la marge d’erreur est plus élevée, que dans une ville », explique ce chercheur, qui précise que « l’objectif est que l’erreur dans la prédiction de la consommation être nul, ce qui est très difficile ou presque impossible, mais tout ce que nous pouvons réduire est positif, même si c’est 0,1 %, en raison des répercussions que cela a sur l’économie et l’environnement ».

Son système, détaille-t-il, « a appris avec les données de consommation passées, qui sont en cours d’intégration, et avec la variable temporaire, l’heure de la journée, si c’est un week-end ou un jour férié, ou un jour de semaine, mais vous pouvez ajouter plus de données à il. Plus vous avez de variables, mieux c’est et plus vous pouvez réduire la marge d’erreur, Par exemple, des données météorologiques peuvent être intégrées, s’il va y avoir une vague de froid ou de chaleur, ou même s’il va y avoir un match de football important, car la consommation dans un bâtiment va augmenter ».

Verónica Álvarez estime que la société connaît de mieux en mieux les différentes applications des mathématiques, un domaine auquel elle a décidé de se consacrer grâce à un professeur de son institut qui a éveillé son intérêt pour cette science. « Pendant mes études, la recherche a toujours attiré mon attention, et la recherche en mathématiques et en statistiques peut offrir de nombreuses solutions. Combiné à l’intelligence artificielle, nous pouvons résoudre des problèmes du monde réel qui affectent tout le monde.« , Soit le.

Outre son application dans le secteur de l’énergie, le chercheur rappelle d’autres usages de l’intelligence artificielle déjà mis en œuvre, de la détection de la fraude bancaire à la prédiction des retards d’avion ou au diagnostic des maladies.