Le marché de l'IA dans le secteur de la distribution d'énergie pourrait atteindre $42,7 milliards de dollars d'ici 2033. Les entreprises du secteur doivent encore démontrer la viabilité économique de cette technologie.

Les réseaux électriques ont été conçus pour un système plus prévisible. L'électricité circulait principalement dans un seul sens, depuis un nombre limité de centrales électriques vers les foyers et les entreprises, en passant par les réseaux de transport et de distribution. Les gestionnaires de réseau pouvaient prévoir la demande à partir des tendances historiques, planifier la production conventionnelle et inspecter les équipements selon des cycles de maintenance fixes.

Ce modèle est en train d’être bouleversé par la transition énergétique. Les panneaux solaires réinjectent désormais de l’électricité dans les réseaux locaux. La production éolienne varie en fonction des conditions météorologiques. Les véhicules électriques génèrent une demande concentrée à certains moments et à certains endroits, tandis que les batteries, les pompes à chaleur et l’électrification industrielle ajoutent encore à la complexité. Parallèlement, les services publics doivent gérer des infrastructures vieillissantes, des retards dans les raccordements et un volume croissant de données provenant des compteurs intelligents et des capteurs du réseau.

L'intelligence artificielle est présentée comme l'une des solutions. Persistence Market Research estime que le marché mondial de l’IA dans le domaine de la distribution d’énergie pourrait passer de $7,1 milliards de dollars en 2026 à $42,7 milliards de dollars d’ici 2033, soit un taux de croissance annuel composé de 29,2 %. Ce chiffre témoigne des attentes élevées concernant les logiciels, l’analyse de données et les systèmes automatisés d’aide à la décision. Cela ne signifie pas pour autant que l’IA éliminera les contraintes physiques qui freinent les réseaux, ni que chaque déploiement générera un retour sur investissement.

La question la plus pertinente est de savoir dans quels cas l’IA peut résoudre un problème réseau précis plus efficacement que les logiciels classiques ou les investissements dans les infrastructures. Pour les services publics, cela se traduit généralement par une amélioration des prévisions, une détection plus précoce des pannes d’équipement, une augmentation de la capacité exploitable des actifs existants ou une gestion plus souple de la demande. En fin de compte, cette valeur ajoutée doit se traduire par une diminution des coupures de courant, une baisse des coûts de maintenance, des raccordements plus rapides, une réduction des restrictions d’injection d’énergie renouvelable ou un report des dépenses d’investissement.

Pourquoi la distribution d'électricité est devenue plus difficile à gérer

Les réseaux électriques doivent en permanence équilibrer la production et la consommation. Même de légers déséquilibres peuvent avoir une incidence sur la fréquence et la stabilité du réseau. Cette tâche devient d’autant plus difficile que la part des énergies renouvelables variables dans le mix électrique ne cesse d’augmenter.

On peut généralement demander à une centrale électrique classique d’augmenter ou de réduire sa production. L’énergie éolienne et solaire dépendent des conditions météorologiques, tandis que la production décentralisée peut se situer en aval du compteur du client et être donc moins visible pour le gestionnaire de réseau. Un quartier équipé de panneaux solaires sur les toits peut exporter de l’électricité l’après-midi, en consommer beaucoup après le coucher du soleil et générer un autre pic de consommation lorsque les habitants rentrent chez eux et rechargent leurs véhicules.

Ces changements entraînent des contraintes très localisées. Un pays peut disposer d'une capacité de production globale suffisante, alors que certaines sous-stations, lignes d'alimentation ou transformateurs se retrouvent en surcharge. Les modèles de planification traditionnels, qui reposent sur un petit nombre de profils de demande standard, peuvent avoir du mal à rendre compte de cette variabilité.

L'Agence internationale de l'énergie a averti que les réseaux électriques risquaient de devenir un goulot d'étranglement dans la transition énergétique. Son analyse sur l'électricité à l'horizon 2026 a révélé que plus de 2 500 gigawatts de projets liés à la production d'énergie renouvelable, au stockage et aux grandes charges étaient en attente de raccordement au réseau à l'échelle mondiale. L'intelligence artificielle ne peut pas construire les lignes, les sous-stations et les transformateurs manquants. Elle peut toutefois aider les opérateurs à utiliser plus efficacement le réseau existant en attendant que les investissements physiques rattrapent leur retard.

Une meilleure prévision constitue l'application la plus immédiate

La prévision est l'une des applications les plus évidentes de l'apprentissage automatique dans le domaine de la distribution d'électricité. Les gestionnaires de réseau établissent déjà des prévisions, mais les modèles d'IA peuvent intégrer un éventail plus large de données, notamment les conditions météorologiques, l'historique de la consommation, la production d'énergies renouvelables, le comportement des clients, les effets calendaires et les données provenant des appareils connectés.

Une entreprise de distribution pourrait utiliser ces modèles pour prévoir la demande au niveau des lignes d'alimentation ou des postes de transformation, plutôt que de se fier uniquement à des prévisions à l'échelle du réseau. Si l'opérateur prévoit un pic local entre 18 h et 20 h, il pourrait solliciter la flexibilité offerte par les batteries, ajuster les équipements contrôlables ou encourager les clients participants à décaler leurs opérations de recharge et de chauffage à une autre période.

Les prévisions relatives aux énergies renouvelables offrent un avantage connexe. Des prévisions plus précises de la production éolienne et solaire permettent de réduire la quantité de capacité de réserve qu’il faut maintenir disponible et aident les opérateurs à se préparer à des variations rapides de la production. Elles peuvent également réduire les restrictions de production, c’est-à-dire les situations où les centrales renouvelables reçoivent l’ordre de limiter leur production parce que le réseau ne peut pas absorber l’électricité en toute sécurité.

The commercial case should nevertheless be measured against a baseline. A utility should know how accurate its existing forecast is, how much an AI model improves it and what that improvement is worth operationally. A technically impressive prediction that does not alter dispatch, purchasing, maintenance or investment decisions has limited economic value.

La maintenance prédictive permet de cibler les dépenses avec plus de précision

Les réseaux électriques comptent un grand nombre de transformateurs, de disjoncteurs, de câbles, de poteaux et d’autres équipements dont l’âge et l’historique d’exploitation varient. De nombreux services publics continuent d’inspecter leurs équipements à intervalles fixes ou de les remplacer après un certain nombre d’années. Cela peut conduire à des interventions inutiles sur des équipements en bon état de fonctionnement, tandis que des défauts naissants ailleurs restent indétectés.

Les systèmes de maintenance prédictive s'appuient sur les données des capteurs, les rapports d'inspection, l'exposition aux intempéries, les profils de charge et les défaillances antérieures pour évaluer si un équipement présente des signes de détérioration. Un algorithme peut ainsi identifier un profil de température inhabituel dans un transformateur, détecter l'envahissement par la végétation à partir d'images aériennes ou reconnaître une anomalie dans le bruit émis par un équipement.

L'intérêt opérationnel ne réside pas simplement dans la capacité de l'IA à prédire une panne. Le système doit fournir un préavis suffisant pour permettre au service public d'intervenir, d'évaluer correctement la gravité du problème et d'éviter les fausses alertes excessives. Un modèle qui envoie sans cesse des équipes inspecter des équipements en bon état ne fera qu'augmenter les coûts au lieu de les réduire.

Les cas d'utilisation les plus pertinents sont donc ceux qui relient l'analyse de données à une décision de maintenance spécifique. Le service public peut comparer le nombre d'arrêts imprévus, d'interventions d'urgence, d'heures d'inspection et de pannes d'équipement avant et après le déploiement. Il doit également vérifier si le modèle fonctionne pour différents types d'actifs et dans divers environnements d'exploitation, et pas seulement dans le cadre d'un projet pilote contrôlé.

L'IA pourrait libérer de la capacité sur les réseaux existants

L'une des affirmations les plus marquantes de l'Agence internationale de l'énergie est que l'utilisation généralisée de l'IA pourrait permettre de libérer jusqu'à 175 gigawatts de capacité de transport supplémentaire sur les lignes existantes. Cela ne signifie pas que les logiciels créent de nouvelles infrastructures physiques. Il s’agit plutôt de la possibilité d’exploiter certaines parties du réseau à des niveaux plus proches de leurs limites en temps réel, grâce à des informations plus précises sur les conditions météorologiques, l’état des équipements, les flux d’énergie et les risques liés au réseau.

Il est nécessaire de fixer des limites d'exploitation prudentes lorsque l'opérateur ne dispose pas d'informations précises. La capacité de sécurité d'une ligne de transport, par exemple, peut varier en fonction de la température ambiante et des conditions de vent. De meilleures prévisions et des évaluations dynamiques pourraient permettre à cette ligne de transporter davantage d'électricité dans des conditions appropriées, sans compromettre la sécurité.

Au niveau de la distribution, des principes similaires peuvent servir de base à l'analyse des capacités d'accueil. Les gestionnaires de réseau doivent déterminer où il est possible de raccorder de nouvelles installations solaires, des bornes de recharge pour véhicules électriques ou des batteries sans surcharger les équipements locaux. L'intelligence artificielle permet de traiter les modèles de réseau et les données de consommation afin d'identifier les capacités disponibles, de signaler les contraintes potentielles et de comparer les différentes options de renforcement possibles.

Cela pourrait accélérer les études de raccordement et aider les services publics à orienter leurs nouveaux projets vers les parties du réseau capables de les accueillir. Cela ne supprimera toutefois pas la nécessité de renforcer le réseau là où les infrastructures sont réellement saturées. Cette distinction est importante, car l’optimisation numérique ne doit pas servir de prétexte pour reporter des investissements d’équipement indispensables.

La flexibilité transforme les clients en ressources du réseau

L'IA prend toute sa valeur lorsqu'un fournisseur d'énergie peut mettre en œuvre ses prévisions grâce à des actifs flexibles. Les batteries, les véhicules électriques, les équipements industriels, les pompes à chaleur et les systèmes de gestion intelligente des bâtiments peuvent parfois modifier leurs moments de consommation ou de fourniture d'électricité sans perturber de manière significative le client.

Un agrégateur peut regrouper des milliers de petits actifs et mettre leur flexibilité à la disposition d'un gestionnaire de réseau. Lorsque la demande locale approche d'une limite, le système peut temporairement réduire la recharge des véhicules, décharger les batteries participantes ou ajuster les charges de chauffage. Des modèles d'apprentissage automatique permettent d'estimer la flexibilité réellement disponible, d'identifier les clients susceptibles de réagir et d'évaluer l'impact de l'intervention sur le réseau.

Pour les consommateurs, l'intérêt peut résider dans un tarif plus bas, une rémunération pour leur participation ou une exposition moindre aux pics de prix. Pour le fournisseur d'énergie, une demande flexible peut permettre de reporter les travaux de renforcement du réseau ou de réduire le recours à des mesures d'urgence coûteuses. Cependant, ces programmes échoueront si les clients perdent en confort, reçoivent une compensation insuffisante ou ne comprennent pas comment leurs appareils sont contrôlés.

La conception pratique doit donc inclure un consentement clair, des options de dérogation, des mesures de cybersécurité et une méthode transparente de calcul des paiements. La flexibilité offerte aux clients est un service prévu par contrat, et non une ressource gratuite mise à la disposition du réseau.

Le premier obstacle réside souvent dans les données, et non dans l'algorithme

Les entreprises du secteur de l'énergie peuvent acquérir des logiciels sophistiqués sans pour autant disposer des informations nécessaires à leur utilisation. Les registres d'actifs peuvent être incomplets, la nomenclature des équipements peut manquer de cohérence et les historiques de maintenance peuvent être dispersés dans différents systèmes. Les données issues des compteurs intelligents peuvent être retardées, manquantes ou collectées à un niveau qui ne convient pas à une décision opérationnelle spécifique.

Les modèles entraînés à partir de données de mauvaise qualité reproduisent ces faiblesses. Ils peuvent également afficher de bonnes performances dans des conditions normales, mais échouer en cas de tempêtes, de vagues de chaleur ou de configurations d’équipements sous-représentées dans l’ensemble d’entraînement. Or, c’est précisément dans ces moments-là que les décisions relatives au réseau ont les conséquences les plus graves.

Avant de lancer un vaste programme d'IA, un service public doit définir la décision qu'il souhaite améliorer et vérifier les données nécessaires à cet effet. Cela peut mettre en évidence une priorité moins prestigieuse : installer des capteurs, corriger les registres des actifs, intégrer les technologies opérationnelles aux systèmes d'entreprise ou convenir de normes communes en matière de données.

L'entreprise a également besoin d'un processus permettant de surveiller les performances du modèle après son déploiement. Les réseaux électriques évoluent à mesure que de nouvelles sources de production, de stockage et de demande sont raccordées. Un modèle qui était précis il y a deux ans peut perdre de sa précision à mesure que les conditions d'exploitation changent.

Les infrastructures critiques nécessitent une responsabilité humaine

La distribution d'électricité n'est pas un système de recommandation en ligne. Une décision erronée peut interrompre des services essentiels, endommager des équipements ou créer un risque pour la sécurité. Il est donc peu probable que les gestionnaires de réseau confient un contrôle illimité à des systèmes d'IA opaques.

Le modèle le plus réaliste est celui de l’aide à la décision. L’IA peut analyser de vastes ensembles de données, identifier des anomalies et hiérarchiser les interventions possibles, tandis qu’un opérateur habilité reste responsable des mesures qui en découlent. L’ENTSO-E a également présenté l’IA comme un prolongement de l’opérateur humain, permettant de disposer de plus de temps et d’informations de meilleure qualité pour la prise de décision, plutôt que de supprimer la supervision opérationnelle.

Cela nécessite une explicabilité adaptée au risque. Un ingénieur n'a pas nécessairement besoin d'examiner chaque paramètre mathématique, mais il doit comprendre quelles informations ont influencé une recommandation, quel est le niveau de confiance du modèle et dans quelles conditions il ne faut pas s'y fier.

Les services publics doivent également disposer de procédures de secours. Si le modèle, le réseau de communication ou le service cloud venait à être indisponible, les opérateurs doivent pouvoir revenir à un mode de fonctionnement sûr. Les tests de cybersécurité doivent prendre en compte la possibilité que des données soient manipulées afin de générer une recommandation préjudiciable, et pas seulement le vol d'informations.

Comment les entreprises de services publics devraient évaluer un projet d'IA

Un projet crédible part d’une contrainte opérationnelle, et non d’une ambition générale visant à “ utiliser l’IA ”. Une entreprise de distribution pourrait par exemple chercher à réduire les pannes de transformateurs, à améliorer les prévisions de charge pour le lendemain ou à raccorder davantage d’installations solaires sur les toits sans avoir à renforcer immédiatement le réseau.

La direction doit ensuite définir le niveau de référence actuel en matière de performance et choisir un indicateur financier ou opérationnel. Selon le projet, il peut s'agir du nombre de minutes d'arrêt évitées, de la réduction des dépenses de maintenance, de la suppression des restrictions de production d'énergie renouvelable, du gain en heures d'ingénierie ou du report d'investissements en capital.

Un projet pilote contrôlé doit permettre de tester le système dans des conditions réalistes et d'inclure des cas complexes, et non pas se limiter à des ensembles de données historiques « propres ». Le calcul des coûts doit prendre en compte les capteurs, l'intégration des données, l'infrastructure cloud, la cybersécurité, le personnel spécialisé, l'assistance des fournisseurs et la surveillance continue des modèles. Les frais de licence ne constituent qu'une partie de l'investissement.

Les conditions d'approvisionnement méritent également d'être examinées de près. Les services publics doivent déterminer à qui appartiennent les données opérationnelles, si les modèles peuvent être transférés à un autre fournisseur et comment le fournisseur documentera les modifications. La dépendance vis-à-vis d'un système propriétaire peut créer un risque stratégique lorsque l'application s'intègre aux opérations réseau essentielles.

Ce n'est qu'une fois que le projet pilote aura démontré un avantage opérationnel reproductible que l'entreprise devra l'étendre à d'autres régions ou catégories d'actifs.

Un marché important ne garantit pas un réseau moderne

La croissance prévue, estimée à $42,7 milliards de dollars, témoigne d'une évolution plausible. Les réseaux deviennent de plus en plus complexes, l'intégration des énergies renouvelables s'accélère et les gestionnaires de réseau ont besoin de meilleurs outils pour analyser les données et gérer les incertitudes. Les prévisions, la maintenance prédictive, l'optimisation des capacités et la flexibilité de la demande constituent autant d'applications concrètes de l'IA.

Il existe toutefois un autre aspect de la relation entre l’IA et l’énergie. Les centres de données qui prennent en charge l’IA deviennent eux-mêmes d’importants consommateurs d’électricité. L'Agence internationale de l'énergie prévoit que la demande mondiale en électricité des centres de données va plus que doubler d'ici 2030, pour atteindre environ 945 térawattheures. L'IA pourrait donc contribuer à optimiser les mêmes réseaux électriques que ses besoins en calcul mettent à rude épreuve.

Cette tension rend d'autant plus importante une approche rigoureuse en matière d'investissement. Les services publics n'ont pas besoin d'un nombre record de projets pilotes d'IA ni d'un discours sur l'innovation particulièrement ambitieux. Ils ont besoin de systèmes qui améliorent une prise de décision bien définie, qui restent sûrs dans des conditions anormales et qui génèrent des bénéfices supérieurs à leur coût total.

Le marché pourrait atteindre $42,7 milliards de dollars d'ici 2033. L'indicateur le plus pertinent sera toutefois de savoir quelle capacité supplémentaire issue des énergies renouvelables sera raccordée, combien de coupures de courant seront évitées et dans quelle mesure l'infrastructure du réseau existante pourra être exploitée en toute sécurité avant qu'il ne soit nécessaire de construire une nouvelle ligne ou un nouveau poste électrique.