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L'IA dans l'énergie

Ce livre blanc sur l’énergie résulte de l'expérience Quantmetry de plusieurs années, sur le terrain et en mission, auprès de nos clients : grandes utilities intégrées, gestionnaires de réseaux de gaz ou d’électricité, équipementiers, startups… Une vingtaine de cas d’usages y sont présentés.

  • EditeurQuantmetry
  • Version PDf - 28 pages - Français
L'IA dans l'énergie

Introduction ou extrait du livre blanc

"D’après Yann LeCun, Chief AI scientist chez Meta et pionnier des technologies de deep learning, l’Intelligence Artificielle (IA) est un ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux. La définition est large. Pour la communauté scientifique, elle recouvre en fait plusieurs réalités, correspondant à différentes familles ou branches technologiques.

Aujourd’hui, ce terme d’IA désigne ainsi souvent une caractéristique bien précise : la faculté d’apprentissage par les machines, ou apprentissage automatique. C’est cette définition de l’intelligence par la capacité « d’apprentissage » (ou Machine Learning) qui s’est le plus considérablement développée ces dernières années, depuis 2012 environ, avec les succès médiatiques que l’on connait tels Alpha Go.

Au-delà, peuvent également être considérés comme « intelligents » des systèmes complexes permettant de résoudre des problèmes de façon logique grâce à une puissance de calcul en croissance toujours exponentielle. Planification complexe, optimisation sous contraintes, recherche arborescente et arbres de décisions... : autant de domaines où des règles manuelles sont appliquées à d’importants volumes de données et avec des puissances de calcul accrues. Au-delà du Machine Learning, l’Intelligence Artificielle recouvre donc aussi d’autres types d’outils comme les approches statistiques, l’estimation bayésienne, ou encore les méthodes de recherche et d’optimisation opérationnelles.

Comparativement à d’autres secteurs, l’adoption de l’ensemble de ces techniques dans l’énergie est restée relativement lente, et longtemps circonscrite à quelques cas d’usage bien normés. Parmi les cas d’usage historiques du secteur : l’analyse de séries temporelles en croisement avec des données météo à des fins de prévision de volumes de consommation, de production et/ou de prix.

Or depuis les années 2000, le secteur de l’énergie a été très fortement digitalisé (smart meters, smart grids, objets connectés et IOT...), entrainant une forte croissance des données mobilisables.

Il connait aussi de profondes mutations, avec en particulier 4 tendances clés que sont la décarbonation, les enjeux croissants de souveraineté et de décentralisation, la dérégulation et bien sûr la digitalisation.

Alors, disruption ou performance ? Comment l’intelligence artificielle impacte-t-elle les métiers de l’énergie et avec quel degré de profondeur ? Quelle est la place de ces technologies dans l’énergie de demain et avec quels genres de risques ou opportunités pour les acteurs historiques ?"

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