L’intelligence artificielle n’a pas seulement révolutionné notre quotidien, elle représente aussi une avancée majeure pour le secteur énergétique. L’électricité, l’énergie solaire, c’est tout un secteur qui se retrouve aujourd’hui en pleine mutation. Cependant, même si le potentiel d’innovation est énorme, l’IA représente aussi un défi environnemental de taille pour les entreprises et les États.
L’IA dans l’énergie : un outil puissant face à son propre appétit énergétique
On le sait, le secteur de l’énergie est crucial pour l’économie d’un pays. C’est aussi un domaine complexe qui nécessite de la technique et de l’expertise. En effet, la volatilité de la demande rend l’anticipation de celle-ci plus aléatoire. Avec l’IA, il est plus simple de calculer la demande, et ce, de manière plus précise. De fait, grâce à sa capacité à absorber des millions d’informations et sa capacité d’analyse rapide, l’IA est en mesure de proposer des recommandations et prédictions plus précises et pointues.
De plus, s’agissant des opérations en elles-mêmes, les LLM peuvent apporter leur aide en effectuant une meilleure planification et donc optimiser les déplacements des salariés sur les opérations. Elle est capable d’effectuer la planification des interventions, voire de contribuer à l’amélioration des ressources électriques en les gérant à distance. Cette optimisation permet à terme d’augmenter la productivité de l’entreprise puisqu’elle ne se déplace que lorsque cela est nécessaire et a une meilleure gestion du temps et des plannings.
Il est également possible de relever un autre avantage de l’IA dans le secteur énergétique : la sécurité. Premièrement, en matière de cybersécurité, cette technologie est en mesure d’aider à sécuriser les réseaux électriques, et ainsi contribuer à limiter les pannes et sabotages sur les réseaux. Grâce à sa capacité d’analyse dépassant celle de l’Homme, elle peut analyser les flux de données et éventuellement repérer des comportements anormaux ou des tentatives d’intrusion.
Aussi, d’un point de vue de sécurité des ouvriers, elle présente un avantage majeur. S’agissant de la maintenance par exemple, l’IA peut aider à la maintenance prédictive en anticipant les défaillances dans les équipements (câbles, transformateurs) et en analysant des données en temps réel (température, météo, etc.). Cela permet donc d’éviter de faire courir un danger aux ouvriers. Plus encore, l’automatisation par des systèmes d’IA permet de faire faire à des robots ou drones des opérations qui pourraient s’avérer être dangereuses pour l’Homme telles que l’inspection des lignes sous haute tension ou les opérations en lien avec des produits dangereux.
Enfin, même en matière de plan d’investissement, l’intelligence artificielle peut s’avérer utile afin d’orienter stratégiquement les nouveaux projets. Par exemple, elle peut être utile pour affiner les plans d’investissement pour savoir où implanter des parcs éoliens ou solaires et renforcer les analyses au regard du marché.
Il est donc clair que l’IA représente un atout stratégique pour ce secteur et contribue à transformer les modes de production et de consommation de l’énergie. Cependant, il est possible de soulever un paradoxe : en effet, bien que cette technologie rende bien des services au secteur énergétique, elle en est également très gourmande et contribue malgré tout à une consommation d’électricité astronomique ainsi qu’au dérèglement climatique. L’enjeu est justement de concilier performance et responsabilité, avec une approche mesurée et réfléchie.
Data centers et IA : le défi de sobriété énergétique
Le Shift Project a récemment tiré la sonnette d’alarme s’agissant de la consommation d’énergie des data centers, nécessaires au fonctionnement de l’IA. Les chiffres sont parlants : la consommation en électricité devrait plus que doubler, passant de 15% aujourd’hui à 35 à 55% d’ici 2030. Le laboratoire d’idées invite notamment à mettre en place une trajectoire plafond afin de limiter les dégâts.
Les géants américains n’en ont que faire de la consommation énergétique de leurs centres de données puisque Nvidia et OpenAI ont annoncé un investissement massif de 100 milliards de dollars pour construire des data centers. Cependant, bon nombre de ces structures fonctionnent aujourd’hui à l’électricité carbonée, c’est-à-dire dont l’énergie provient de gaz ou de charbon. Elle contribue à augmenter le CO2 et par conséquent au réchauffement climatique. Ce constat est probant et alerte sur la nécessité de changer la façon dont sont alimentés les data centers même si de plus en plus, les entreprises s’approvisionnent en énergie verte.
Alors comment réduire l’impact de l’IA en matière d’énergie ? La France et plus largement l’UE se sont engagées, à travers le projet « France 2030 », à promouvoir les IA frugales, c’est-à-dire des IA économes en ressources (énergie, puissance de calcul) sans pour autant en altérer l’efficacité.
Plusieurs pistes sont aujourd’hui étudiées : il est notamment recommandé de réutiliser les modèles existants dès que possible. En effet, cela permet de ne pas effectuer un entraînement en partant de zéro ce qui permet de faire uniquement des ajustements au moment d’effectuer une nouvelle tâche sans avoir à reproduire tout le processus énergivore.
En outre, il est possible d’agir sur le hardware avec des nouvelles technologies : les puces neuromorphiques. Ces puces imitent le système humain et intègrent à la fois la mémoire et le calcul dans la même unité ce qui évite les transferts de données. Cette technologie, bien qu’à l’étude et émergente dans certains domaines de niche, elle n’est pas encore déployée à grande échelle dans les data centers.
L‘IA transforme le secteur énergétique en profondeur, mais son déploiement massif pose une question cruciale : comment justifier une technologie qui optimise l’énergie tout en consommant des quantités astronomiques ? Si des solutions comme les IA frugales ou les puces neuromorphiques offrent des pistes encourageantes, elles ne suffiront pas sans une régulation ambitieuse. La question est aujourd’hui de savoir si nous sommes prêts à encadrer le développement de l’IA pour préserver nos objectifs climatiques.
Sources :
https://kpmg.com/fr/fr/articles/data-ia/ia-secteurs-energie-cas-usage.html
https://www.intel.fr/content/www/fr/fr/learn/ai-in-energy.html
https://www.greenit.fr/2024/08/15/quels-sont-les-impacts-environnementaux-de-lia/
https://france-science.com/adopter-lia-frugale-concepts-leviers-et-initiatives/
