Comment le numérique transforme le secteur de l’énergie ?
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Les systèmes énergétiques génèrent aujourd’hui d’immenses quantités de données. Associées à l’intelligence artificielle, elles permettent de mieux prévoir la consommation d’ , mais aussi la production des installations éoliennes ou solaires, d’optimiser l’exploitation des réseaux et d’anticiper certaines pannes. Cette transformation numérique soulève toutefois de nouveaux défis, de la cybersécurité à la sobriété numérique. Une ressource utile pour comprendre comment données, réseaux et algorithmes participent désormais au pilotage des systèmes énergétiques modernes.
© Li Zhipeng / Xinhua via afp
Les données, nouvelle ressource des systèmes énergétiques
Produire, transporter et distribuer l’énergie mobilise aujourd’hui une multitude d’équipements capables de mesurer leur état en temps réel. Éoliennes, panneaux photovoltaïques, batteries, postes électriques ou installations industrielles sont équipés de capteurs qui enregistrent en continu des informations sur leur fonctionnement.
Ces données permettent de surveiller les performances des équipements, de détecter certaines anomalies et d’aider au pilotage des installations. Dans les systèmes énergétiques modernes, l’information est devenue une ressource presque aussi importante que l’énergie elle-même.
Cette évolution est particulièrement visible dans les réseaux électriques. Historiquement conçus pour transporter l’électricité, ils sont désormais également capables de transmettre des données utilisées pour mieux comprendre les usages et optimiser le fonctionnement des infrastructures.
Prévoir la production et la consommation d’énergie grâce aux données
Parmi les usages les plus prometteurs du numérique figure la prévision. Dans un système électrique, il est essentiel d’anticiper aussi bien la consommation que la production d’électricité afin d’assurer en permanence l’équilibre entre l’offre et la demande.
L’intelligence artificielle permet aujourd’hui d’analyser de très grands volumes de données : historiques de consommation, prévisions météorologiques, état du réseau ou production des installations renouvelables. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer les prévisions et faciliter l’intégration des , dont la production varie selon les conditions météorologiques. L’Agence internationale de l’énergie (AIE) identifie d’ailleurs la prévision et l’optimisation des systèmes électriques comme l’un des principaux domaines d’application de l’IA dans le secteur de l’énergie.
Un exemple souvent cité est celui de Google et DeepMind. Aux États-Unis, leurs algorithmes ont été appliqués à environ 700 MW de capacité éolienne. En combinant prévisions météo et données historiques des turbines, le système est capable d’anticiper la production jusqu’à 36 heures à l’avance. Selon DeepMind, cette meilleure prévisibilité a permis d’augmenter d’environ 20 % la rentabilité de l’électricité produite, grâce à une meilleure planification de son injection sur le réseau.
Anticiper les pannes grâce à la maintenance prédictive
Dans de nombreux secteurs industriels, les données servent également à surveiller l’état des équipements.
Traditionnellement, les opérations de maintenance étaient réalisées à intervalles réguliers ou après une panne. Aujourd’hui, les capteurs permettent de suivre en continu des indicateurs tels que la température, les vibrations ou les performances des machines. Lorsqu’un comportement inhabituel est détecté, une intervention peut être programmée avant qu’une défaillance ne se produise.
Cette approche, appelée maintenance prédictive, est particulièrement intéressante dans le domaine de l’énergie. Dans les parcs éoliens par exemple, l’analyse des données issues des systèmes de supervision (SCADA) permet d’identifier certains signaux annonciateurs d’usure ou de dysfonctionnement. Les travaux scientifiques sur le sujet soulignent également que la maintenance représente une part importante des coûts d’exploitation des éoliennes, ce qui explique l’intérêt croissant pour les outils d’analyse de données et d’apprentissage automatique.
L’objectif est simple : limiter les arrêts imprévus et intervenir au moment le plus pertinent.
Les smart grids : des réseaux électriques plus intelligents
Le développement des énergies renouvelables transforme progressivement le fonctionnement des réseaux électriques.
Pendant longtemps, les réseaux ont été conçus principalement pour acheminer l’électricité depuis de grandes installations de production vers les consommateurs. Aujourd’hui, un même utilisateur peut parfois produire, stocker et consommer de l’électricité. C’est le cas, par exemple, d’un foyer équipé de panneaux photovoltaïques et d’une batterie domestique.
Pour gérer ces échanges plus complexes, les gestionnaires de réseaux développent des smart grids, ou réseaux électriques intelligents. Grâce aux capteurs, aux outils numériques et aux systèmes de communication, ils permettent de mieux piloter les flux d’électricité et d’intégrer davantage d’énergies renouvelables. L’AIE souligne que l’intelligence artificielle pourrait également contribuer à améliorer l’exploitation des réseaux existants et faciliter l’intégration des sources renouvelables dans les systèmes électriques.
Dans ces réseaux, les données circulent en permanence entre les équipements, les opérateurs et les utilisateurs. Une fois analysées, elles fournissent les informations nécessaires pour piloter le système électrique en temps réel.
Cybersécurité : protéger des infrastructures critiques
La transformation numérique s’accompagne d’un nouveau défi : la cybersécurité.
Les réseaux électriques, les installations industrielles ou les systèmes de pilotage reposent désormais sur des échanges permanents de données. Cette interconnexion crée de nouvelles vulnérabilités. Une tentative d’intrusion, un logiciel malveillant ou une prise de contrôle non autorisée pourraient perturber le fonctionnement d’infrastructures essentielles.
Les opérateurs énergétiques mettent donc en place de nombreux dispositifs de protection : contrôle des accès, surveillance des réseaux, détection des anomalies ou segmentation des systèmes informatiques.
Plus les infrastructures deviennent intelligentes, plus leur sécurité devient un enjeu stratégique.
Le numérique permet d’économiser de l’énergie… mais il en consomme aussi
Les technologies numériques peuvent contribuer à améliorer l’efficacité des systèmes énergétiques. Elles permettent de mieux prévoir, d’optimiser le fonctionnement des réseaux ou de réduire certaines pertes.
Mais ces outils ont eux-mêmes un coût énergétique. Les data centers, les réseaux de communication, les équipements numériques et les systèmes d’intelligence artificielle consomment de l’électricité pour fonctionner.
Aujourd’hui, le numérique représente environ 4 % de la consommation mondiale d’électricité. En France, il représente environ 11 % de la consommation électrique nationale.
Cette réalité soulève la question de la sobriété numérique : comment tirer parti des bénéfices du numérique tout en limitant sa consommation d’énergie et ses impacts environnementaux ?
Comme le rappelle l’AIE, l’intelligence artificielle pourrait contribuer à améliorer l’efficacité des systèmes énergétiques, mais son développement s’accompagne également d’une hausse des besoins en calcul informatique et en électricité.
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