{"id":1065,"date":"2026-06-24T09:39:01","date_gmt":"2026-06-24T09:39:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bousta.com\/uncategorized\/ai-in-energy-distribution-market-to-reach-us-427-billion-by-2033-expands-amid-grid-modernization-and-renewable-integration-persistence-market-research\/"},"modified":"2026-06-24T09:39:01","modified_gmt":"2026-06-24T09:39:01","slug":"le-marche-de-lia-dans-le-secteur-de-la-distribution-denergie-devrait-atteindre-427-milliards-dus-dollars-dici-2033-grace-a-la-modernisation-du-reseau-et-a-lintegration-croissante-des-energies-re","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bousta.com\/fr\/smart-cities\/urban-data-systems\/ai-in-energy-distribution-market-to-reach-us-427-billion-by-2033-expands-amid-grid-modernization-and-renewable-integration-persistence-market-research\/","title":{"rendered":"Le march\u00e9 de l'IA dans le secteur de la distribution d'\u00e9nergie pourrait atteindre $42,7 milliards de dollars d'ici 2033. Les entreprises du secteur doivent encore d\u00e9montrer la viabilit\u00e9 \u00e9conomique de cette technologie."},"content":{"rendered":"

Les r\u00e9seaux \u00e9lectriques ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7us pour un syst\u00e8me plus pr\u00e9visible. L'\u00e9lectricit\u00e9 circulait principalement dans un seul sens, depuis un nombre limit\u00e9 de centrales \u00e9lectriques vers les foyers et les entreprises, en passant par les r\u00e9seaux de transport et de distribution. Les gestionnaires de r\u00e9seau pouvaient pr\u00e9voir la demande \u00e0 partir des tendances historiques, planifier la production conventionnelle et inspecter les \u00e9quipements selon des cycles de maintenance fixes.<\/span><\/p>\n

Ce mod\u00e8le est en train d\u2019\u00eatre boulevers\u00e9 par la transition \u00e9nerg\u00e9tique. Les panneaux solaires r\u00e9injectent d\u00e9sormais de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 dans les r\u00e9seaux locaux. La production \u00e9olienne varie en fonction des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques. Les v\u00e9hicules \u00e9lectriques g\u00e9n\u00e8rent une demande concentr\u00e9e \u00e0 certains moments et \u00e0 certains endroits, tandis que les batteries, les pompes \u00e0 chaleur et l\u2019\u00e9lectrification industrielle ajoutent encore \u00e0 la complexit\u00e9. Parall\u00e8lement, les services publics doivent g\u00e9rer des infrastructures vieillissantes, des retards dans les raccordements et un volume croissant de donn\u00e9es provenant des compteurs intelligents et des capteurs du r\u00e9seau.<\/span><\/p>\n

L'intelligence artificielle est pr\u00e9sent\u00e9e comme l'une des solutions. Persistence Market Research estime que le march\u00e9 mondial de l\u2019IA dans le domaine de la distribution d\u2019\u00e9nergie pourrait passer de $7,1 milliards de dollars en 2026 \u00e0 $42,7 milliards de dollars d\u2019ici 2033, soit un taux de croissance annuel compos\u00e9 de 29,2 %. Ce chiffre t\u00e9moigne des attentes \u00e9lev\u00e9es concernant les logiciels, l\u2019analyse de donn\u00e9es et les syst\u00e8mes automatis\u00e9s d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision. Cela ne signifie pas pour autant que l\u2019IA \u00e9liminera les contraintes physiques qui freinent les r\u00e9seaux, ni que chaque d\u00e9ploiement g\u00e9n\u00e9rera un retour sur investissement.<\/span><\/p>\n

La question la plus pertinente est de savoir dans quels cas l\u2019IA peut r\u00e9soudre un probl\u00e8me r\u00e9seau pr\u00e9cis plus efficacement que les logiciels classiques ou les investissements dans les infrastructures. Pour les services publics, cela se traduit g\u00e9n\u00e9ralement par une am\u00e9lioration des pr\u00e9visions, une d\u00e9tection plus pr\u00e9coce des pannes d\u2019\u00e9quipement, une augmentation de la capacit\u00e9 exploitable des actifs existants ou une gestion plus souple de la demande. En fin de compte, cette valeur ajout\u00e9e doit se traduire par une diminution des coupures de courant, une baisse des co\u00fbts de maintenance, des raccordements plus rapides, une r\u00e9duction des restrictions d\u2019injection d\u2019\u00e9nergie renouvelable ou un report des d\u00e9penses d\u2019investissement.<\/span><\/p>\n

Pourquoi la distribution d'\u00e9lectricit\u00e9 est devenue plus difficile \u00e0 g\u00e9rer<\/span><\/h2>\n

Les r\u00e9seaux \u00e9lectriques doivent en permanence \u00e9quilibrer la production et la consommation. M\u00eame de l\u00e9gers d\u00e9s\u00e9quilibres peuvent avoir une incidence sur la fr\u00e9quence et la stabilit\u00e9 du r\u00e9seau. Cette t\u00e2che devient d\u2019autant plus difficile que la part des \u00e9nergies renouvelables variables dans le mix \u00e9lectrique ne cesse d\u2019augmenter.<\/span><\/p>\n

On peut g\u00e9n\u00e9ralement demander \u00e0 une centrale \u00e9lectrique classique d\u2019augmenter ou de r\u00e9duire sa production. L\u2019\u00e9nergie \u00e9olienne et solaire d\u00e9pendent des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, tandis que la production d\u00e9centralis\u00e9e peut se situer en aval du compteur du client et \u00eatre donc moins visible pour le gestionnaire de r\u00e9seau. Un quartier \u00e9quip\u00e9 de panneaux solaires sur les toits peut exporter de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 l\u2019apr\u00e8s-midi, en consommer beaucoup apr\u00e8s le coucher du soleil et g\u00e9n\u00e9rer un autre pic de consommation lorsque les habitants rentrent chez eux et rechargent leurs v\u00e9hicules.<\/span><\/p>\n

Ces changements entra\u00eenent des contraintes tr\u00e8s localis\u00e9es. Un pays peut disposer d'une capacit\u00e9 de production globale suffisante, alors que certaines sous-stations, lignes d'alimentation ou transformateurs se retrouvent en surcharge. Les mod\u00e8les de planification traditionnels, qui reposent sur un petit nombre de profils de demande standard, peuvent avoir du mal \u00e0 rendre compte de cette variabilit\u00e9.<\/span><\/p>\n

L'Agence internationale de l'\u00e9nergie a averti que les r\u00e9seaux \u00e9lectriques risquaient de devenir un goulot d'\u00e9tranglement dans la transition \u00e9nerg\u00e9tique. Son analyse sur l'\u00e9lectricit\u00e9 \u00e0 l'horizon 2026 a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que plus de 2 500 gigawatts de projets li\u00e9s \u00e0 la production d'\u00e9nergie renouvelable, au stockage et aux grandes charges \u00e9taient en attente de raccordement au r\u00e9seau \u00e0 l'\u00e9chelle mondiale. L'intelligence artificielle ne peut pas construire les lignes, les sous-stations et les transformateurs manquants. Elle peut toutefois aider les op\u00e9rateurs \u00e0 utiliser plus efficacement le r\u00e9seau existant en attendant que les investissements physiques rattrapent leur retard.<\/span><\/p>\n

Une meilleure pr\u00e9vision constitue l'application la plus imm\u00e9diate<\/span><\/h2>\n

La pr\u00e9vision est l'une des applications les plus \u00e9videntes de l'apprentissage automatique dans le domaine de la distribution d'\u00e9lectricit\u00e9. Les gestionnaires de r\u00e9seau \u00e9tablissent d\u00e9j\u00e0 des pr\u00e9visions, mais les mod\u00e8les d'IA peuvent int\u00e9grer un \u00e9ventail plus large de donn\u00e9es, notamment les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, l'historique de la consommation, la production d'\u00e9nergies renouvelables, le comportement des clients, les effets calendaires et les donn\u00e9es provenant des appareils connect\u00e9s.<\/span><\/p>\n

Une entreprise de distribution pourrait utiliser ces mod\u00e8les pour pr\u00e9voir la demande au niveau des lignes d'alimentation ou des postes de transformation, plut\u00f4t que de se fier uniquement \u00e0 des pr\u00e9visions \u00e0 l'\u00e9chelle du r\u00e9seau. Si l'op\u00e9rateur pr\u00e9voit un pic local entre 18 h et 20 h, il pourrait solliciter la flexibilit\u00e9 offerte par les batteries, ajuster les \u00e9quipements contr\u00f4lables ou encourager les clients participants \u00e0 d\u00e9caler leurs op\u00e9rations de recharge et de chauffage \u00e0 une autre p\u00e9riode.<\/span><\/p>\n

Les pr\u00e9visions relatives aux \u00e9nergies renouvelables offrent un avantage connexe. Des pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises de la production \u00e9olienne et solaire permettent de r\u00e9duire la quantit\u00e9 de capacit\u00e9 de r\u00e9serve qu\u2019il faut maintenir disponible et aident les op\u00e9rateurs \u00e0 se pr\u00e9parer \u00e0 des variations rapides de la production. Elles peuvent \u00e9galement r\u00e9duire les restrictions de production, c\u2019est-\u00e0-dire les situations o\u00f9 les centrales renouvelables re\u00e7oivent l\u2019ordre de limiter leur production parce que le r\u00e9seau ne peut pas absorber l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 en toute s\u00e9curit\u00e9.<\/span><\/p>\n

L'int\u00e9r\u00eat commercial doit n\u00e9anmoins \u00eatre \u00e9valu\u00e9 par rapport \u00e0 une r\u00e9f\u00e9rence. Un service public doit savoir dans quelle mesure ses pr\u00e9visions actuelles sont pr\u00e9cises, dans quelle mesure un mod\u00e8le d'IA les am\u00e9liore et quelle est la valeur op\u00e9rationnelle de cette am\u00e9lioration. Une pr\u00e9vision techniquement impressionnante qui n'influe pas sur les d\u00e9cisions en mati\u00e8re de gestion de la production, d'achats, de maintenance ou d'investissement n'a qu'une valeur \u00e9conomique limit\u00e9e.<\/span><\/p>\n

La maintenance pr\u00e9dictive permet de cibler les d\u00e9penses avec plus de pr\u00e9cision<\/span><\/h2>\n

Les r\u00e9seaux \u00e9lectriques comptent un grand nombre de transformateurs, de disjoncteurs, de c\u00e2bles, de poteaux et d\u2019autres \u00e9quipements dont l\u2019\u00e2ge et l\u2019historique d\u2019exploitation varient. De nombreux services publics continuent d\u2019inspecter leurs \u00e9quipements \u00e0 intervalles fixes ou de les remplacer apr\u00e8s un certain nombre d\u2019ann\u00e9es. Cela peut conduire \u00e0 des interventions inutiles sur des \u00e9quipements en bon \u00e9tat de fonctionnement, tandis que des d\u00e9fauts naissants ailleurs restent ind\u00e9tect\u00e9s.<\/span><\/p>\n

Les syst\u00e8mes de maintenance pr\u00e9dictive s'appuient sur les donn\u00e9es des capteurs, les rapports d'inspection, l'exposition aux intemp\u00e9ries, les profils de charge et les d\u00e9faillances ant\u00e9rieures pour \u00e9valuer si un \u00e9quipement pr\u00e9sente des signes de d\u00e9t\u00e9rioration. Un algorithme peut ainsi identifier un profil de temp\u00e9rature inhabituel dans un transformateur, d\u00e9tecter l'envahissement par la v\u00e9g\u00e9tation \u00e0 partir d'images a\u00e9riennes ou reconna\u00eetre une anomalie dans le bruit \u00e9mis par un \u00e9quipement.<\/span><\/p>\n

L'int\u00e9r\u00eat op\u00e9rationnel ne r\u00e9side pas simplement dans la capacit\u00e9 de l'IA \u00e0 pr\u00e9dire une panne. Le syst\u00e8me doit fournir un pr\u00e9avis suffisant pour permettre au service public d'intervenir, d'\u00e9valuer correctement la gravit\u00e9 du probl\u00e8me et d'\u00e9viter les fausses alertes excessives. Un mod\u00e8le qui envoie sans cesse des \u00e9quipes inspecter des \u00e9quipements en bon \u00e9tat ne fera qu'augmenter les co\u00fbts au lieu de les r\u00e9duire.<\/span><\/p>\n

Les cas d'utilisation les plus pertinents sont donc ceux qui relient l'analyse de donn\u00e9es \u00e0 une d\u00e9cision de maintenance sp\u00e9cifique. Le service public peut comparer le nombre d'arr\u00eats impr\u00e9vus, d'interventions d'urgence, d'heures d'inspection et de pannes d'\u00e9quipement avant et apr\u00e8s le d\u00e9ploiement. Il doit \u00e9galement v\u00e9rifier si le mod\u00e8le fonctionne pour diff\u00e9rents types d'actifs et dans divers environnements d'exploitation, et pas seulement dans le cadre d'un projet pilote contr\u00f4l\u00e9.<\/span><\/p>\n

L'IA pourrait lib\u00e9rer de la capacit\u00e9 sur les r\u00e9seaux existants<\/span><\/h2>\n

L'une des affirmations les plus marquantes de l'Agence internationale de l'\u00e9nergie est que l'utilisation g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e de l'IA pourrait permettre de lib\u00e9rer jusqu'\u00e0 175 gigawatts de capacit\u00e9 de transport suppl\u00e9mentaire sur les lignes existantes. Cela ne signifie pas que les logiciels cr\u00e9ent de nouvelles infrastructures physiques. Il s\u2019agit plut\u00f4t de la possibilit\u00e9 d\u2019exploiter certaines parties du r\u00e9seau \u00e0 des niveaux plus proches de leurs limites en temps r\u00e9el, gr\u00e2ce \u00e0 des informations plus pr\u00e9cises sur les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, l\u2019\u00e9tat des \u00e9quipements, les flux d\u2019\u00e9nergie et les risques li\u00e9s au r\u00e9seau.<\/span><\/p>\n

Il est n\u00e9cessaire de fixer des limites d'exploitation prudentes lorsque l'op\u00e9rateur ne dispose pas d'informations pr\u00e9cises. La capacit\u00e9 de s\u00e9curit\u00e9 d'une ligne de transport, par exemple, peut varier en fonction de la temp\u00e9rature ambiante et des conditions de vent. De meilleures pr\u00e9visions et des \u00e9valuations dynamiques pourraient permettre \u00e0 cette ligne de transporter davantage d'\u00e9lectricit\u00e9 dans des conditions appropri\u00e9es, sans compromettre la s\u00e9curit\u00e9.<\/span><\/p>\n

Au niveau de la distribution, des principes similaires peuvent servir de base \u00e0 l'analyse des capacit\u00e9s d'accueil. Les gestionnaires de r\u00e9seau doivent d\u00e9terminer o\u00f9 il est possible de raccorder de nouvelles installations solaires, des bornes de recharge pour v\u00e9hicules \u00e9lectriques ou des batteries sans surcharger les \u00e9quipements locaux. L'intelligence artificielle permet de traiter les mod\u00e8les de r\u00e9seau et les donn\u00e9es de consommation afin d'identifier les capacit\u00e9s disponibles, de signaler les contraintes potentielles et de comparer les diff\u00e9rentes options de renforcement possibles.<\/span><\/p>\n

Cela pourrait acc\u00e9l\u00e9rer les \u00e9tudes de raccordement et aider les services publics \u00e0 orienter leurs nouveaux projets vers les parties du r\u00e9seau capables de les accueillir. Cela ne supprimera toutefois pas la n\u00e9cessit\u00e9 de renforcer le r\u00e9seau l\u00e0 o\u00f9 les infrastructures sont r\u00e9ellement satur\u00e9es. Cette distinction est importante, car l\u2019optimisation num\u00e9rique ne doit pas servir de pr\u00e9texte pour reporter des investissements d\u2019\u00e9quipement indispensables.<\/span><\/p>\n

La flexibilit\u00e9 transforme les clients en ressources du r\u00e9seau<\/span><\/h2>\n

L'IA prend toute sa valeur lorsqu'un fournisseur d'\u00e9nergie peut mettre en \u0153uvre ses pr\u00e9visions gr\u00e2ce \u00e0 des actifs flexibles. Les batteries, les v\u00e9hicules \u00e9lectriques, les \u00e9quipements industriels, les pompes \u00e0 chaleur et les syst\u00e8mes de gestion intelligente des b\u00e2timents peuvent parfois modifier leurs moments de consommation ou de fourniture d'\u00e9lectricit\u00e9 sans perturber de mani\u00e8re significative le client.<\/span><\/p>\n

Un agr\u00e9gateur peut regrouper des milliers de petits actifs et mettre leur flexibilit\u00e9 \u00e0 la disposition d'un gestionnaire de r\u00e9seau. Lorsque la demande locale approche d'une limite, le syst\u00e8me peut temporairement r\u00e9duire la recharge des v\u00e9hicules, d\u00e9charger les batteries participantes ou ajuster les charges de chauffage. Des mod\u00e8les d'apprentissage automatique permettent d'estimer la flexibilit\u00e9 r\u00e9ellement disponible, d'identifier les clients susceptibles de r\u00e9agir et d'\u00e9valuer l'impact de l'intervention sur le r\u00e9seau.<\/span><\/p>\n

Pour les consommateurs, l'int\u00e9r\u00eat peut r\u00e9sider dans un tarif plus bas, une r\u00e9mun\u00e9ration pour leur participation ou une exposition moindre aux pics de prix. Pour le fournisseur d'\u00e9nergie, une demande flexible peut permettre de reporter les travaux de renforcement du r\u00e9seau ou de r\u00e9duire le recours \u00e0 des mesures d'urgence co\u00fbteuses. Cependant, ces programmes \u00e9choueront si les clients perdent en confort, re\u00e7oivent une compensation insuffisante ou ne comprennent pas comment leurs appareils sont contr\u00f4l\u00e9s.<\/span><\/p>\n

La conception pratique doit donc inclure un consentement clair, des options de d\u00e9rogation, des mesures de cybers\u00e9curit\u00e9 et une m\u00e9thode transparente de calcul des paiements. La flexibilit\u00e9 offerte aux clients est un service pr\u00e9vu par contrat, et non une ressource gratuite mise \u00e0 la disposition du r\u00e9seau.<\/span><\/p>\n

Le premier obstacle r\u00e9side souvent dans les donn\u00e9es, et non dans l'algorithme<\/span><\/h2>\n

Les entreprises du secteur de l'\u00e9nergie peuvent acqu\u00e9rir des logiciels sophistiqu\u00e9s sans pour autant disposer des informations n\u00e9cessaires \u00e0 leur utilisation. Les registres d'actifs peuvent \u00eatre incomplets, la nomenclature des \u00e9quipements peut manquer de coh\u00e9rence et les historiques de maintenance peuvent \u00eatre dispers\u00e9s dans diff\u00e9rents syst\u00e8mes. Les donn\u00e9es issues des compteurs intelligents peuvent \u00eatre retard\u00e9es, manquantes ou collect\u00e9es \u00e0 un niveau qui ne convient pas \u00e0 une d\u00e9cision op\u00e9rationnelle sp\u00e9cifique.<\/span><\/p>\n

Les mod\u00e8les entra\u00een\u00e9s \u00e0 partir de donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9 reproduisent ces faiblesses. Ils peuvent \u00e9galement afficher de bonnes performances dans des conditions normales, mais \u00e9chouer en cas de temp\u00eates, de vagues de chaleur ou de configurations d\u2019\u00e9quipements sous-repr\u00e9sent\u00e9es dans l\u2019ensemble d\u2019entra\u00eenement. Or, c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment dans ces moments-l\u00e0 que les d\u00e9cisions relatives au r\u00e9seau ont les cons\u00e9quences les plus graves.<\/span><\/p>\n

Avant de lancer un vaste programme d'IA, un service public doit d\u00e9finir la d\u00e9cision qu'il souhaite am\u00e9liorer et v\u00e9rifier les donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 cet effet. Cela peut mettre en \u00e9vidence une priorit\u00e9 moins prestigieuse : installer des capteurs, corriger les registres des actifs, int\u00e9grer les technologies op\u00e9rationnelles aux syst\u00e8mes d'entreprise ou convenir de normes communes en mati\u00e8re de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

L'entreprise a \u00e9galement besoin d'un processus permettant de surveiller les performances du mod\u00e8le apr\u00e8s son d\u00e9ploiement. Les r\u00e9seaux \u00e9lectriques \u00e9voluent \u00e0 mesure que de nouvelles sources de production, de stockage et de demande sont raccord\u00e9es. Un mod\u00e8le qui \u00e9tait pr\u00e9cis il y a deux ans peut perdre de sa pr\u00e9cision \u00e0 mesure que les conditions d'exploitation changent.<\/span><\/p>\n

Les infrastructures critiques n\u00e9cessitent une responsabilit\u00e9 humaine<\/span><\/h2>\n

La distribution d'\u00e9lectricit\u00e9 n'est pas un syst\u00e8me de recommandation en ligne. Une d\u00e9cision erron\u00e9e peut interrompre des services essentiels, endommager des \u00e9quipements ou cr\u00e9er un risque pour la s\u00e9curit\u00e9. Il est donc peu probable que les gestionnaires de r\u00e9seau confient un contr\u00f4le illimit\u00e9 \u00e0 des syst\u00e8mes d'IA opaques.<\/span><\/p>\n

Le mod\u00e8le le plus r\u00e9aliste est celui de l\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision. L\u2019IA peut analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es, identifier des anomalies et hi\u00e9rarchiser les interventions possibles, tandis qu\u2019un op\u00e9rateur habilit\u00e9 reste responsable des mesures qui en d\u00e9coulent. L\u2019ENTSO-E a \u00e9galement pr\u00e9sent\u00e9 l\u2019IA comme un prolongement de l\u2019op\u00e9rateur humain, permettant de disposer de plus de temps et d\u2019informations de meilleure qualit\u00e9 pour la prise de d\u00e9cision, plut\u00f4t que de supprimer la supervision op\u00e9rationnelle.<\/span><\/p>\n

Cela n\u00e9cessite une explicabilit\u00e9 adapt\u00e9e au risque. Un ing\u00e9nieur n'a pas n\u00e9cessairement besoin d'examiner chaque param\u00e8tre math\u00e9matique, mais il doit comprendre quelles informations ont influenc\u00e9 une recommandation, quel est le niveau de confiance du mod\u00e8le et dans quelles conditions il ne faut pas s'y fier.<\/span><\/p>\n

Les services publics doivent \u00e9galement disposer de proc\u00e9dures de secours. Si le mod\u00e8le, le r\u00e9seau de communication ou le service cloud venait \u00e0 \u00eatre indisponible, les op\u00e9rateurs doivent pouvoir revenir \u00e0 un mode de fonctionnement s\u00fbr. Les tests de cybers\u00e9curit\u00e9 doivent prendre en compte la possibilit\u00e9 que des donn\u00e9es soient manipul\u00e9es afin de g\u00e9n\u00e9rer une recommandation pr\u00e9judiciable, et pas seulement le vol d'informations.<\/span><\/p>\n

Comment les entreprises de services publics devraient \u00e9valuer un projet d'IA<\/span><\/h2>\n

Un projet cr\u00e9dible part d\u2019une contrainte op\u00e9rationnelle, et non d\u2019une ambition g\u00e9n\u00e9rale visant \u00e0 \u201c utiliser l\u2019IA \u201d. Une entreprise de distribution pourrait par exemple chercher \u00e0 r\u00e9duire les pannes de transformateurs, \u00e0 am\u00e9liorer les pr\u00e9visions de charge pour le lendemain ou \u00e0 raccorder davantage d\u2019installations solaires sur les toits sans avoir \u00e0 renforcer imm\u00e9diatement le r\u00e9seau.<\/span><\/p>\n

La direction doit ensuite d\u00e9finir le niveau de r\u00e9f\u00e9rence actuel en mati\u00e8re de performance et choisir un indicateur financier ou op\u00e9rationnel. Selon le projet, il peut s'agir du nombre de minutes d'arr\u00eat \u00e9vit\u00e9es, de la r\u00e9duction des d\u00e9penses de maintenance, de la suppression des restrictions de production d'\u00e9nergie renouvelable, du gain en heures d'ing\u00e9nierie ou du report d'investissements en capital.<\/span><\/p>\n

Un projet pilote contr\u00f4l\u00e9 doit permettre de tester le syst\u00e8me dans des conditions r\u00e9alistes et d'inclure des cas complexes, et non pas se limiter \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es historiques \u00ab propres \u00bb. Le calcul des co\u00fbts doit prendre en compte les capteurs, l'int\u00e9gration des donn\u00e9es, l'infrastructure cloud, la cybers\u00e9curit\u00e9, le personnel sp\u00e9cialis\u00e9, l'assistance des fournisseurs et la surveillance continue des mod\u00e8les. Les frais de licence ne constituent qu'une partie de l'investissement.<\/span><\/p>\n

Les conditions d'approvisionnement m\u00e9ritent \u00e9galement d'\u00eatre examin\u00e9es de pr\u00e8s. Les services publics doivent d\u00e9terminer \u00e0 qui appartiennent les donn\u00e9es op\u00e9rationnelles, si les mod\u00e8les peuvent \u00eatre transf\u00e9r\u00e9s \u00e0 un autre fournisseur et comment le fournisseur documentera les modifications. La d\u00e9pendance vis-\u00e0-vis d'un syst\u00e8me propri\u00e9taire peut cr\u00e9er un risque strat\u00e9gique lorsque l'application s'int\u00e8gre aux op\u00e9rations r\u00e9seau essentielles.<\/span><\/p>\n

Ce n'est qu'une fois que le projet pilote aura d\u00e9montr\u00e9 un avantage op\u00e9rationnel reproductible que l'entreprise devra l'\u00e9tendre \u00e0 d'autres r\u00e9gions ou cat\u00e9gories d'actifs.<\/span><\/p>\n

Un march\u00e9 important ne garantit pas un r\u00e9seau moderne<\/span><\/h2>\n

La croissance pr\u00e9vue, estim\u00e9e \u00e0 $42,7 milliards de dollars, t\u00e9moigne d'une \u00e9volution plausible. Les r\u00e9seaux deviennent de plus en plus complexes, l'int\u00e9gration des \u00e9nergies renouvelables s'acc\u00e9l\u00e8re et les gestionnaires de r\u00e9seau ont besoin de meilleurs outils pour analyser les donn\u00e9es et g\u00e9rer les incertitudes. Les pr\u00e9visions, la maintenance pr\u00e9dictive, l'optimisation des capacit\u00e9s et la flexibilit\u00e9 de la demande constituent autant d'applications concr\u00e8tes de l'IA.<\/span><\/p>\n

Il existe toutefois un autre aspect de la relation entre l\u2019IA et l\u2019\u00e9nergie. Les centres de donn\u00e9es qui prennent en charge l\u2019IA deviennent eux-m\u00eames d\u2019importants consommateurs d\u2019\u00e9lectricit\u00e9. L'Agence internationale de l'\u00e9nergie pr\u00e9voit que la demande mondiale en \u00e9lectricit\u00e9 des centres de donn\u00e9es va plus que doubler d'ici 2030, pour atteindre environ 945 t\u00e9rawattheures. L'IA pourrait donc contribuer \u00e0 optimiser les m\u00eames r\u00e9seaux \u00e9lectriques que ses besoins en calcul mettent \u00e0 rude \u00e9preuve.<\/span><\/p>\n

Cette tension rend d'autant plus importante une approche rigoureuse en mati\u00e8re 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 particuli\u00e8rement ambitieux. Ils ont besoin de syst\u00e8mes qui am\u00e9liorent une prise de d\u00e9cision bien d\u00e9finie, qui restent s\u00fbrs dans des conditions anormales et qui g\u00e9n\u00e8rent des b\u00e9n\u00e9fices sup\u00e9rieurs \u00e0 leur co\u00fbt total.<\/span><\/p>\n

Le march\u00e9 pourrait atteindre $42,7 milliards de dollars d'ici 2033. L'indicateur le plus pertinent sera toutefois de savoir quelle capacit\u00e9 suppl\u00e9mentaire issue des \u00e9nergies renouvelables sera raccord\u00e9e, combien de coupures de courant seront \u00e9vit\u00e9es et dans quelle mesure l'infrastructure du r\u00e9seau existante pourra \u00eatre exploit\u00e9e en toute s\u00e9curit\u00e9 avant qu'il ne soit n\u00e9cessaire de construire une nouvelle ligne ou un nouveau poste \u00e9lectrique.<\/span><\/p>\n

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Le march\u00e9 de l'int\u00e9gration de l'intelligence artificielle dans le secteur de la distribution d'\u00e9nergie devrait conna\u00eetre une forte croissance pour atteindre 42,7 milliards de dollars d'ici 2033. Cette croissance est port\u00e9e par la n\u00e9cessit\u00e9 de moderniser les r\u00e9seaux \u00e9lectriques et d'assurer une int\u00e9gration harmonieuse des sources d'\u00e9nergie renouvelables.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-1065","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-urban-data-systems"],"magazineBlocksPostFeaturedMedia":{"thumbnail":false,"medium":false,"medium_large":false,"large":false,"1536x1536":false,"2048x2048":false,"trp-custom-language-flag":false,"colormag-highlighted-post":false,"colormag-featured-post-medium":false,"colormag-featured-post-small":false,"colormag-featured-image":false,"colormag-default-news":false,"colormag-featured-image-large":false},"magazineBlocksPostAuthor":{"name":"Elisa","avatar":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/82207cc30d613dea4e5fc4ce5dad6b48bc98e8cde6e3910b0adcb2b12199eab1?s=96&d=blank&r=g"},"magazineBlocksPostCommentsNumber":false,"magazineBlocksPostExcerpt":"The integration of artificial intelligence in the energy distribution market is forecasted to surge to US$ 42.7 billion by 2033. 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