L'algorithme de durabilité: IA et transition énergétique

Avec l'intelligence artificielle (IA), ils ont vécu de la fascination et du scepticisme débutants. Pour ceux qui travaillent dans le domaine depuis des décennies, l'IA est une histoire d'avancées fastidieuses et incrémentielles depuis plus de 50 ans, et, comme dans toutes les perturbations technologiques, la courbe de Gartner est toujours valide dans chacune des phases: lancement, des attentes, du Sima de déception, de la lente montée en puissance de l'ampleur de la consolidation et qui sera, espérons que le plateau de productivité. Nous n'avons pas encore atteint ce plateau, j'ai peur.

Dans les années 80, Hans Moravec a formulé son célèbre paradoxe: il est facile d'amener les ordinateurs à surmonter les humains dans des tests de renseignement abstraits – des échecs ou un raisonnement logique – mais incroyablement difficile d'acquérir les compétences perceptuelles et motrices d'un bébé d'un an. Ce paradoxe a des racines dans l'évolution: la pensée symbolique est récente dans l'évolution humaine, tandis que les capacités sensoriomotrices sont affinées depuis des millions d'années. Bien que les modèles actuels de l'IA impressionnent ses performances, ce paradoxe est toujours debout.

Selon des experts tels que Demis Hassabis (DeepMind) ou Yann LeCun (objectif), nous sommes encore loin de l'intelligence artificielle générale (AGI). Les modèles actuels ne comprennent pas le monde: ils le reflètent statistiquement. Pendant ce temps, les grandes puissances et les grandes puissances ont transformé l'IA en un axe de développement stratégique. Nous sommes passés de modèles avec des millions de paramètres à d'autres avec un milliard, comme l'IA génératif, à la portée du grand public, ce qui nécessite des contributions énergétiques impensables seulement cinq ans. Comment compatibles les progrès de l'IA avec la durabilité énergétique?

Et c'est là que le dialogue entre l'IA et la transition énergétique facture toute sa signification. Parce que, même s'il semble, l'IA est un allié fondamental depuis des années dans l'un des défis les plus complexes et les plus urgents: intégrer les énergies renouvelables dans les systèmes électriques. L'affaire espagnole est paradigmatique. Dans un système où la production solaire et éolienne dépend du soleil et du vent – des variables météorologiques incertaines – prédire et équilibre en temps réel et la demande est une tâche d'énorme complexité.

Pendant près de 20 ans, Redeia exploite le Centre de contrôle des énergies renouvelables (CECRE), qui supervise et contrôle la génération renouvelable pour garantir la sécurité de l'approvisionnement en électricité. Là, des modèles d'IA prévoient la quantité d'énergie consommée – la demande – et la quantité d'offres de génération. Chaque fois que quelqu'un allume un grille-pain ou éteint la climatisation, la demande est modifiée. Ces modèles traversent les données météorologiques, historiques et comportementales pour maintenir l'équilibre constant entre la consommation et la production, essentiel pour la sécurité du système électrique.

L'IA prédit non seulement: il diagnostique également. Dans les installations de production renouvelable et les réseaux de transport, les algorithmes détectent les défaillances naissantes avant qu'elles ne se produisent, analysant les données réelles des capteurs distribués dans tout le système. De plus, ils optimisent le fonctionnement de l'équipement – des turbines aux investisseurs solaires – ajustant les paramètres dynamiquement pour maximiser l'efficacité et la durabilité.

De plus, avec IA, nous simulons le comportement de nouveaux matériaux avec lesquels faire avancer le grand défi: le stockage des énergies renouvelables. Ici, les algorithmes permettent d'optimiser la charge et la décharge de batteries à grande échelle, évitant les déchets d'énergie renouvelable et les pics de demande de lissage.

L'IA nous aide à nous préparer aux effets extrêmes du changement climatique, avec des modèles qui permettent d'anticiper les incendies de forêt, les éruptions volcaniques ou les inondations et prendre des décisions rapides qui protègent les infrastructures critiques.

Bien sûr, tout cela soulève des défis éthiques et réglementaires. L'IA doit être un CO-Pilote, pas le pilote automatique d'un système aussi critique que l'énergie. Son utilisation doit respecter la confidentialité des données, en particulier lors de la gestion des informations sensibles sur les modèles de consommation.

Avec toutes ses limites et défis, les jours où l'IA était une question de laboratoires universitaires ou de livres de science-fiction. Mais un écart inquiétant émerge: qui adopte l'IA gagne la productivité et l'avantage concurrentiel; Qui ne le fait pas, est technologiquement, socialement et économiquement. C'est l'un des grands défis de notre temps. La démocratiser l'accès à l'IA est, aujourd'hui, aussi urgent que garantissant la transition énergétique.

Bassam al-Zarif Zabala Il est directeur des technologies de l'information de Redeia.