L’IA dans le secteur de l’énergie : usages, bénéfices et enjeux

Comment l’IA est-elle utilisée dans le secteur de l’énergie ?

L’IA peut intervenir à différentes étapes de la chaîne énergétique : prévision, production, distribution, maintenance ou encore consommation.

Son principal intérêt réside dans sa capacité à analyser rapidement des volumes importants de données et à identifier des tendances difficiles à détecter manuellement.

Plusieurs usages se développent déjà :

• anticipation de la consommation ;
• détection d’anomalies ;
• maintenance prédictive ;
• prévision de la production renouvelable ;
• optimisation des réseaux électriques.

Pour les organisations disposant de plusieurs bâtiments ou équipements, cette capacité d’analyse ouvre de nouvelles perspectives pour le management énergétique.

Mieux analyser les consommations énergétiques des bâtiments

Un patrimoine immobilier produit aujourd’hui une quantité croissante de données : factures énergétiques, compteurs, sous-compteurs, capteurs, données de distributeurs, équipements techniques ou encore données météorologiques.

L’IA peut aider à croiser ces informations pour identifier plus rapidement :

• les dérives de consommation ;
• les consommations inhabituelles ;
• les pics de puissance ;
• les équipements ou usages les plus énergivores ;
• les écarts par rapport à une consommation de référence ;
• les opportunités d’amélioration de la performance énergétique.

L’IEA estime que, si les applications d’IA déjà disponibles étaient largement déployées dans les bâtiments, elles pourraient contribuer à environ 300 TWh d’économies d’électricité à l’échelle mondiale. Le potentiel concerne notamment l’optimisation du chauffage, de la climatisation et de la flexibilité électrique des bâtiments.

Pour les gestionnaires de patrimoines, l’enjeu est donc de passer progressivement d’une logique de consultation des consommations à une logique d’analyse et d’aide à la décision.

La donnée énergétique, prérequis indispensable à l’IA

L’efficacité d’une intelligence artificielle dépend directement de la qualité des données auxquelles elle accède.

Une IA ne peut pas compenser durablement des informations manquantes, incohérentes ou insuffisamment structurées.

Avant même de parler d’intelligence artificielle, les entreprises doivent donc être capables de :

• collecter leurs données énergétiques ;
• centraliser différentes sources ;
• contrôler leur qualité et leur complétude ;
• disposer d’un historique suffisant ;
• comparer les consommations dans le temps et entre différents sites ;
• replacer les données dans leur contexte : surface, activité, météo, horaires ou usages.

Cet enjeu est particulièrement important pour les patrimoines multisites, où les informations peuvent provenir de nombreux fournisseurs, compteurs et systèmes.

La télérelève des consommations énergétiques , le sous-comptage et les plateformes de management énergétique constituent ainsi des briques essentielles pour disposer d’une base de données exploitable.

La mise en place d’un système de management de l’énergie permet notamment de structurer le suivi énergétique dans la durée.

Pour les patrimoines complexes et multisites, cette logique rejoint également celle de l’ hypervision énergétique : réunir des données issues de plusieurs systèmes afin d’obtenir une vision consolidée et exploitable du parc.

Détecter plus rapidement les anomalies énergétiques

Une consommation anormalement élevée n’est pas toujours immédiatement visible dans un tableau de bord. Une dérive peut apparaître progressivement, ne concerner qu’un équipement ou se produire uniquement à certaines périodes.

En croisant l’historique des consommations et différents facteurs contextuels — horaires, météo, activité ou caractéristiques du bâtiment — les algorithmes peuvent aider à repérer des comportements inhabituels :

• consommation nocturne excessive ;
• changement brutal du profil de consommation ;
• dépassement récurrent ;
• fonctionnement d’un équipement en dehors des périodes attendues.

L’intérêt n’est pas uniquement d’identifier l’anomalie. À terme, l’enjeu consiste également à faciliter sa qualification et à aider les équipes à concentrer leur attention sur les situations présentant le plus fort potentiel d’économie.

Pour aller plus loin sur cette logique de pilotage, découvrez également le rôle d’un logiciel EMS – Energy Management Software .

Anticiper les besoins grâce à l’analyse prédictive

Au-delà de la détection d’écarts déjà survenus, l’analyse prédictive permet d’anticiper l’évolution de la demande.

En s’appuyant sur l’historique des consommations, les données météorologiques, les caractéristiques des bâtiments ou les rythmes d’activité, certains modèles peuvent projeter les consommations à venir plutôt que de simplement signaler un écart constaté.

Cette capacité peut notamment faciliter :

• l’établissement de prévisions énergétiques ;
• l’identification des périodes de forte consommation ;
• le suivi des objectifs ;
• la comparaison entre consommation réelle et consommation attendue ;
• l’anticipation des besoins de puissance.

Pour un Energy Manager, ces analyses peuvent compléter les indicateurs traditionnels et faciliter la priorisation des actions.

Développer la maintenance prédictive

Dans les infrastructures énergétiques et les équipements techniques, l’IA peut également contribuer à la maintenance prédictive.

L’analyse des données de fonctionnement permet d’identifier certains signaux faibles avant qu’une panne ou une dégradation importante ne survienne. L’objectif est alors de passer progressivement d’une maintenance uniquement corrective ou calendaire à une maintenance davantage fondée sur l’état réel des équipements.

L’IEA identifie la maintenance prédictive parmi les usages déjà déployés dans le secteur énergétique pour améliorer la disponibilité des actifs, réduire les interruptions et optimiser les coûts d’exploitation.

Faciliter l’intégration des énergies renouvelables

La production solaire et éolienne dépend fortement des conditions météorologiques. L’intelligence artificielle peut améliorer les prévisions grâce à l’analyse conjointe de données météorologiques, historiques et de production.

Une meilleure anticipation permet notamment de faciliter l’équilibrage entre production et consommation et d’intégrer davantage d’énergies renouvelables dans le système électrique.

À l’échelle d’un bâtiment ou d’un patrimoine disposant d’une production photovoltaïque, cette logique ouvre également des perspectives autour du rapprochement entre données de production et données de consommation.

Optimiser les réseaux énergétiques

Avec l’électrification des usages et le développement des énergies renouvelables, les réseaux deviennent plus complexes à exploiter.

L’intelligence artificielle peut contribuer à analyser les flux, prévoir la demande, identifier des incidents ou exploiter plus efficacement les infrastructures existantes.

Selon l’IEA, l’association de l’IA à certaines technologies numériques appliquées aux réseaux pourrait permettre d’exploiter jusqu’à 175 GW de capacités supplémentaires sur les lignes de transport existantes.

Ces technologies constituent donc autant un enjeu de performance que de résilience énergétique.

Quels secteurs peuvent bénéficier de l’IA appliquée à l’énergie ?

 

Quel est l’impact environnemental de l’IA ?

L’intelligence artificielle présente une particularité : elle peut contribuer à améliorer l’efficacité énergétique tout en générant elle-même de nouveaux besoins en énergie.

Une consommation électrique en forte croissance

L’entraînement et l’utilisation des modèles d’IA reposent notamment sur des infrastructures de centres de données.

Selon l’IEA, les data centers ont consommé environ 415 TWh d’électricité dans le monde en 2024, soit environ 1,5 % de la consommation mondiale. Cette demande pourrait plus que doubler d’ici 2030 pour approcher 945 TWh.

L’impact énergétique du développement de l’IA doit donc être pris en compte.

Un potentiel important d’efficacité énergétique

À l’inverse, l’IA peut contribuer à économiser de l’énergie dans les bâtiments, l’industrie, les transports ou les réseaux.

Il serait néanmoins excessif d’affirmer que son bilan environnemental est systématiquement positif. Celui-ci dépend notamment :

• du type de modèle utilisé ;
• de l’infrastructure informatique ;
• de la fréquence des calculs ;
• du mix électrique ;
• de la qualité des données ;
• des économies réellement générées par les décisions prises.

Pourquoi l’IA va-t-elle devenir stratégique pour la gestion des données énergétiques ?

La quantité de données disponible augmente rapidement. Le véritable défi pour les entreprises n’est donc plus seulement de collecter l’information, mais de parvenir à l’exploiter efficacement.

Un Energy Manager peut aujourd’hui devoir suivre plusieurs dizaines ou centaines de bâtiments, différents fournisseurs d’énergie, plusieurs vecteurs énergétiques et des milliers de points de mesure.

L’intelligence artificielle peut progressivement faciliter l’analyse de cette masse d’informations en faisant émerger plus rapidement les événements ou tendances nécessitant une attention humaine.

Mais cette évolution renforce également l’importance des fondamentaux :

• qualité des données ;
• historique suffisamment long ;
• contextualisation ;
• gouvernance ;
• expertise métier.

L’objectif n’est donc pas de remplacer l’Energy Manager, mais de lui permettre de consacrer davantage de temps à l’analyse, à la décision et au suivi des actions de performance énergétique.

IA et management énergétique : de la donnée à la décision

L’IA ouvre des perspectives importantes pour le secteur de l’énergie, mais elle ne constitue pas une solution isolée.

Sans données fiables, sans stratégie énergétique et sans expertise métier, les algorithmes ne peuvent produire qu’une valeur limitée.

Pour les entreprises et les collectivités, la priorité reste donc de structurer leur collecte de données, de disposer d’indicateurs pertinents et de mettre en place un véritable pilotage de la performance énergétique.