L'intelligence artificielle permet-elle de mieux maîtriser les consommations énergétiques ?

La guerre en Ukraine a participé à l’augmentation des prix du gaz et de l’électricité qui ont atteint des niveaux records sur les marchés spots européens en 2022. Ainsi, l’efficacité énergétique a été vue comme un levier pour réduire les coûts pour les industriels. Or, le développement de l’intelligence artificielle offre un levier pour réduire les consommations énergétiques des sites industriels. Toutefois, si elle apporte des solutions, elle présente également des défis.

Le premier enjeu pour les industriels est de suivre leur consommation d’énergie pour mieux la piloter. Bien entendu, la maturité en la matière n’est pas la même en fonction :
- Des secteurs industriels
- Des entreprises
- De leur intensité énergétique

Les gains permis par les solutions numériques seront donc très variables en fonction de la situation de départ.

L’IA et plus largement le digital sont un levier pour :
- Connaître les consommations d’énergie et donc mieux les piloter
- Optimiser l'utilisation des ressources énergétiques, notamment dans les processus de fabrication, en identifiant les inefficacités et en proposant des solutions pour les corriger

- Des entreprises développent, par exemple, des systèmes de gestion de l’énergie basés sur l’IA pouvant ajuster automatiquement la consommation d’énergie en fonction des besoins réels ce qui permet :
o De réduire les gaspillages
o D’améliorer le pilotage des consommations
o De réduire les coûts liés à ce poste de consommation

Il est également possible d’utiliser des systèmes automatisés pour surveiller et contrôler les équipements et les processus pour les rendre plus efficients sur le plan énergétique. Cela permet de :
- Réaliser des ajustements en temps réel pour minimiser la consommation d’énergie en fonction des besoins
- Utiliser des sources d’énergies alternatives en fonction des prix du marché
- Surveiller en temps réel l’état des équipements et prédire les défaillances via la mise en place d’un programme de maintenance prédictive

Par ailleurs, toutes les solutions digitales produisent des données en quantité importante.
- Il est donc possible de les récupérer pour analyser les données sur les consommations d’énergie des équipements pour identifier des tendances, créer des modèles et identifier des axes d’optimisation
- Il est également possible de les utiliser pour améliorer la prévision de la demande et donc de planifier de manière plus efficace la production, en évitant notamment de surproduire certains produits

Trois risques sont identifiés autour de l’IA et du digital :
1. La consommation d’énergie de ces technologies, notamment celles des centres de données et des réseaux de communication, même si de nombreux efforts et investissements sont réalisés pour les réduire
2. L’évolution rapide de ces technologies avec un risque d’obsolescence de certaines technologies
3. La cybersécurité qui nécessite des mesures de protection supplémentaires

Bien que ça ne soit pas l’unique solution, le digital et l’intelligence artificielle offrent des solutions intéressantes pour optimiser les productions, mieux piloter les paramètres influents de production et donc in fine de réduire les consommations énergétiques des sites industriels.