L'IA ET LA TRANSITION ÉNERGÉTIQUE
2020, quelle année … Elle a tout bouleversé, tant nos habitudes que nos convictions.
La Covid a modifié radicalement nos fonctionnements et nos mentalités. Elle nous a fait prendre conscience, collectivement, qu’il faut prendre soin de notre belle planète et que cette dernière pouvait nous répondre de manière très virulente et changer le cours de l’histoire, de nos histoires.
Cela a amené nos gouvernements à prendre de fortes initiatives, que ce soit via des crédits d’impôts, des aides, des subventions, et j’en passe … afin de nous inciter et accompagner nos actions pour le changement vers la transition énergétique.
Ce qui laisse entrevoir un avenir prometteur de ce secteur ...
« La transition énergétique désigne l’ensemble des transformations du système de production, de distribution et de consommation d’énergie effectuées sur un territoire dans le but de le rendre plus écologique. Concrètement, la transition énergétique vise à transformer un système énergétique pour diminuer son impact environnemental. »
Les domaines d’application de l’IA sont multiples, mais ils nourrissent un seul objectif : accompagner le développement de la société vers un avenir plus juste, durable et neutre en CO2.
L’IA, grâce aux performances de l’apprentissage et à des capacités de traitement massif de données, transforme le monde de l’énergie et de l’environnement.
Ces nouvelles techniques, aujourd’hui utilisées par une part croissante de chercheurs toutes disciplines confondues, bouleversent plusieurs secteurs économiques : la mobilité, avec la possibilité d’une conduite autonome ; la gestion de systèmes complexes, comme la production décentralisée d’énergie renouvelable ou l’optimisation de procédés industriels ; mais aussi la gestion globale de la demande énergétique jusqu’à l’individualisation des services…
Aujourd’hui, avec l’électrification croissante du mix énergétique et la diversification des sources de production, intermittentes, variables, distribuées, les multiples techniques algorithmiques incluant l’IA engendrent un formidable potentiel de nouvelles fonctionnalités au service des secteurs de l’énergie, de la mobilité et de l’environnement grâce à des moyens de communication autorisant des transferts massifs de données et à l’augmentation phénoménale des puissances de calcul.
Elles devraient également permettre de tirer davantage profit de la mise en réseau des objets communicants et de la disponibilité de données toujours plus nombreuses.
Ces nouvelles opportunités de services sont sources d’innovation, attirent le monde des start-ups et sont de nature à transformer radicalement tant l’offre d’énergie que le rapport du citoyen à son usage de l’énergie.
Ainsi, trois grandes orientations illustrent les bénéfices attendus de l’IA pour optimiser de l’utilisation de l’énergie et répondre aux contraintes environnementales :
IA ET MOBILITÉ
L’intelligence artificielle pourra contribuer à faire évoluer les offres de mobilité sur deux branches bien distinctes, dans l’optique de limiter les impacts environnementaux associés.
La première concerne l’évolution technologique du véhicule : l’image emblématique en est le véhicule autonome pour lequel l’enjeu est d’atteindre le « zéro dommage corporel ». L’objectif technologique pour l’IA est de créer dans ce cas un « conducteur parfait ». En complément, l’IA sera utilisée dans la supervision et le contrôle du trafic des véhicules autonomes dans le but de réduire l’empreinte énergétique et environnementale des transports : insérer dans le trafic des véhicules conduits de manière énergétiquement efficace a en effet, un impact positif sur l’ensemble du trafic et donc sur la consommation énergétique globale.
Bien que cela soit ambitieux, ce n’est pas hors de portée car une gigantesque base de données d’usages peut être créée, permettant de mettre en œuvre des méthodes d’apprentissage s’appuyant sur l’IA.
La deuxième branche concerne, quant à elle, l’évolution des habitudes de déplacement et, pour ce faire, requiert le développement de planificateurs intelligents de mobilité. L’objectif est de mieux prendre en compte les usages et les besoins individuels dans les modèles de mobilités multimodales (voiture individuelle, covoiturage, transports en commun, vélo,…) pour améliorer l’offre de mobilité. L’IA dispose du potentiel pour assurer le traitement massif de telles informations et proposer des solutions proches d’un optimum (énergétique, temps de trajet, fluidité du trafic, pollutions…).
Les données collectées sur les choix multimodaux des usagers sont cependant évolutives dans le temps et non répertoriées a priori dans une base de données existante. Ceci demande alors de développer de nouvelles approches d’IA couplées avec des méthodes numériques aptes à résoudre ce type de problèmes, de grande dimension, dynamique dans le temps et, par essence, non supervisé.
IA ET SYSTÈMES ÉNERGÉTIQUES
L’IA, déjà utilisée dans de nombreux domaines liés à la production d’énergie renouvelable et à la gestion de systèmes énergétiques, est appelée à se généraliser pour traiter l’analyse de la demande énergétique ou la gestion de réseaux intelligents.
Je vais vous donner un exemple
L’IA, alimentée par des mesures issues de multiples capteurs et associée à des techniques complémentaires de modélisation physique, permet de construire des jumeaux numériques utilisés pour contrôler, optimiser, analyser, diagnostiquer le fonctionnement des systèmes de production d’énergie renouvelable (éoliennes, panneaux solaires). Dans le domaine de la gestion de l’énergie et des réseaux intelligents, le pilotage optimal de ces réseaux s’appuie fréquemment sur la capacité à estimer à court et moyen terme la production des moyens renouvelables, la consommation des clients du réseau, mais aussi, à analyser les signaux tarifaires provenant du marché. Les techniques de l’IA sont utilisées de plus en plus pour répondre à ces besoins et pour en déduire des stratégies de pilotage optimal (gestion de la demande, pilotage du stockage…). En outre, la convergence transport/énergie liée au déploiement du véhicule électrique et à sa future connexion au réseau offrira très certainement de nouveaux terrains de jeu à l’IA et contribuera à une optimisation plus complète de l’ensemble du système mobilité/production/stockage/utilisation de l’énergie.
Enfin, dans le cadre du déploiement des technologies du numérique et de l’IA, il conviendra de veiller à un usage éthique des données personnelles pour permettre d’en maitriser davantage l’utilisation et ainsi minimiser la consommation énergétique globale et individuelle.
IA ET OPTIMISATION DES PROCÉDÉS
L’optimisation des procédés industriels, gros consommateurs d’énergie, est indispensable pour minimiser la consommation énergétique globale. Les travaux conduits à IFPEN contribuent à répondre à cet enjeu et à diminuer également l’empreinte environnementale des procédés industriels. L’IA couplée à la simulation numérique s’installe ainsi, progressivement, dans toutes les étapes de conception, développement, opération et maintenance des procédés industriels. L’utilisation de l’IA permet par exemple d’accélérer le traitement des nombreuses données issues d’expérimentations haut débit ou, encore, d’assister le chercheur dans l’identification par simulation moléculaire de mécanismes réactionnels complexes.
Ces trois domaines illustrent les évolutions possibles des services offerts par l’IA ; ces solutions seront d’autant plus attractives et acceptables qu’elles permettront de limiter les impacts énergétiques et environnementaux de la mobilité, des systèmes énergétiques et des procédés. La limitation des impacts énergétiques et environnementaux est bien un des défis majeurs des solutions de demain fondées sur l’intelligence artificielle, solutions générant elles–mêmes des impacts du fait de leur déploiement. Il faut donc veiller à ce que l’impact de ces solutions soit appréhendé dans sa globalité et sur l’ensemble de leur cycle de vie.
Aujourd’hui,
62% des émissions mondiales de gaz à effets de serre, sont dues à l’extraction et à la transformation des matériaux qui composent nos produits de consommation.
Pour lutter contre cette pollution, qui devient une véritable menace pour notre futur. Il est devenu nécessaire de basculer vers une économie circulaire, qui favorise la gestion des déchets, repenser nos produits et leurs conceptions, lutter contre le gaspillage, etc. Or, il est nécessaire de revoir entièrement notre économie et nos modes de consommation, en repensant nos produits (cycle de vie, production, fin de vie). C’est ici qu’intervient l’IA en simplifiant cette transition et surtout en faisant gagner du temps qui est devenu précieux ! Maintenant, dans n’importe quel domaine d’activité, l’intelligence artificielle peut largement faciliter l’éco-conception de nos produits qui est un point névralgique de l’économie circulaire.
« L’éco-conception d’un produit consiste à vouloir penser au mieux sa conception, en respectant les principes du développement durable et donc du respect de l’environnement. »
Il est, à partir de là, nécessaire de surveiller avec attention sa conception mais également les matériaux utilisés, en limitant le plus possible ceux qui ne sont pas d’origine renouvelable.
L’éco-conception permet donc de diminuer durablement l’impact, de notre consommation sur la pollution mondiale. Néanmoins, l’éco-conception demande l’analyse d’une multitude de données, complexe pour l’homme. Concrètement, l’IA, permettrait de calculer rapidement de nombreuses données, avant de les associer, les rendant ainsi utilisables. Par exemple, les caractéristiques des matériaux, s’ils sont disponibles localement, leurs origines (recyclé ou non), etc. Le rapport de Davos explique : « un processus de feedback (retour d’information) continu où les concepteurs testent et affinent les suggestions générées par l’IA et pourraient conduire à un meilleur résultat de conception dans un temps plus court”.
L’intelligence artificielle représente donc une nouvelle solution, pour diminuer notre impact sur l’environnement, tout en intégrant parfaitement le secteur durable, dans l’économie mondiale. Si le sujet est évoqué depuis peu, des solutions ont déjà été trouvé et mises en place. Nous vous proposons maintenant d’en découvrir 2 !
Une consommation d’énergie contrôlée
Mais comment cela se passe ?
L’IA, lorsqu’elle est utilisée dans la production ou la consommation d’énergie, fonctionne grâce à des capteurs, qui sont installés dans les systèmes de contrôle. Ces capteurs permettent d’analyser de nombreuses données, par exemple, la température, les vibrations ou encore la puissance des flux. Cela permet de faire un traitement en temps réels des données. Grâce à cela, les anomalies ou les dysfonctionnements du système sont détectés et pris en charge beaucoup plus rapidement. Une fois les problèmes mis en lumière, le système ou les équipements défectueux peuvent-être remplacés, cela permet d’optimiser au maximum l’efficacité énergétique, tout en évitant le gaspillage (exemple : les fuites d’eau).
Bientôt, l’intelligence artificielle sera même capable de détecter des signaux faibles, d’analyser l’obsolescence d’une pièce et de la recommander dans la foulée ! La maintenance du système sera alors optimisée et la production jamais interrompue.
L’intelligence artificielle au service du tri.
L’IA a également su trouver sa place, dans le secteur du tri sélectif. Son but ici et d’optimiser le tri des déchets, tout en analysant la qualité de la matière.
La société Veolia, leader du tri sur l’hexagone, utilise déjà un robot, permettant d’optimiser la qualité du tri. Ce robot, qui possède donc une intelligence artificielle a été développé, par la société américaine ZenRobotics. Il possède une caméra qui lui permet de prendre des images de la chaîne de tri et des matériaux. Une fois les images prises, il les analyse en temps réel et prend ensuite des décisions seul, pour définir si le produit est utilisable ou non. Cela permet un gain de temps considérable et un meilleur résultat final. Néanmoins, ce robot n’a pas pour vocation de remplacer le travail humain, mais de le compléter pour le rendre plus performant et moins contraignant.
Une application similaire est disponible dans le secteur de l’agro-alimentaire. Ici, l’intelligence artificielle analyse les produits récoltés et les oriente ensuite vers la meilleure chaîne de production en fonction de leur aspect et composition. Cela permet de limiter le gaspillage et proposer un produit toujours plus proche des attentes du consommateur.
En somme, l’intelligence artificielle représente une réelle solution pour envisager au mieux la transition énergétique. Son avantage majeur : elle est déclinable aux différentes industries. De plus, les idées fusent pour la pousser et la rendre toujours plus optimale. Il faudra cependant veiller à ce que cette technologie d’avenir ne vienne pas alourdir le bilan écologique de notre planète. Car l’IA implique en effet une grande consommation d’énergie : stockage, puissance de calcul, extraction de matériaux pour produire des composants… Elle devra donc s’inscrire à son tour dans une démarche de développement durable, incluant de la récupération de chaleur sur les serveurs qu’elle utilise, des énergies renouvelables et de récupération pour l’alimenter, du recyclage. Il y a d’abord à ce sujet Le rapport Villani qui souligne la nécessité pour l’IA de « s’intégrer dans un paradigme de croissance plus économe et collectif, inspiré de la compréhension de la dynamique des écosystèmes, dont elle sera l’outil clé ».
L'IA au service de l'humanité ...
