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Cette étude est une publication commune entre E-CUBE Strategy Consultants SA, cabinet de conseil en stratégie dans les secteurs de l’énergie et de la mobilité, et Visium Technologies SA, spécialiste des solutions d’Intelligence Artificielle. L’objectif de cette étude est d’allier les expertises de ces deux entreprises afin d’étudier des cas d’application concrets des technologies d’Intelligence Artificielle, et plus précisément des méthodes de Machine Learning, dans le secteur de l’énergie.
Après une brève introduction au Machine Learning, une identification des principaux champs d’applications de l’Intelligence Artificielle dans le secteur de l’énergie a été réalisée dans un premier temps, puis une étude plus détaillée de cinq cas d’usage concrets a été menée, d’un point de vue à la fois technique et économique, afin de rendre compte de la faisabilité et de la création de valeur associées à ces cas d’usage.
Ces cinq cas d’application concernent : la maintenance prédictive, appliquée aux actifs de production d’énergie et au réseau électrique, les outils de marketing personnalisé auprès des consommateurs finaux (outils de connaissance et outils de gestion des clients), les outils de gestion intelligente de la consommation et d’efficacité énergétique, et enfin les algorithmes d’identification de potentiels de regroupement (consommation électrique, production de biogaz) ou de déploiement d’infrastructures (bornes de recharge de véhicules électriques par exemple).
Le papier analyse le potentiel de valeur dans ces cas d’analyse, les outils de Machine Learning qui devraient être mis en œuvre et les perspectives offertes par d’autres secteurs d’activité. Les conclusions montrent qu’à moyen terme, l’IA ne devrait pas causer la disparition d’un métier dans le secteur de l’énergie mais sera un élément clé pour la performance opérationnelle face à une complexité croissante du secteur de l’énergie. Dans la perspective de libéralisation complète du marché de la fourniture d’électricité, ces applications représentent un potentiel de réduction des coûts (maintenance prédictive, outils de gestion personnalisée des clients) ou une opportunité de positionnement dans les activités de services (optimisation des flux énergétiques, pilotage intelligent de la consommation, gestion de regroupements et de nouvelles interfaces de consommation/production) pour les distributeurs et fournisseurs d’électricité.
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