De l’infrastructure énergétique à l’implication du consommateur, la transition vers la neutralité carbone à l’horizon 2050 ne se fera pas sans l’IA.
Anticiper les attentes du consommateur aujourd’hui et demain. Confronté à une période de forte instabilité financière, le secteur de l’énergie et des utilities (E&U) fait de la compréhension de la demande un différenciateur majeur pour conquérir et fidéliser les clients B2C et B2B, tout en optimisant l’infrastructure et l’offre de produits et services. Transformer rapidement les environnements digitaux pour capter des données de sources hétérogènes (y compris IoT, M2M) devient donc clé pour maîtriser ses marchés et défier la concurrence en offrant des solutions au plus près des clients et des infrastructures.
À cet impératif de compréhension des comportements s’ajoute celui, plus prospectif mais tout aussi impérieux, de basculement vers des énergies décarbonées fortement plébiscitées par les clients. Proposer des offres simplifiées dans ce domaine tout en rationalisant les ressources pour limiter l’impact environnemental devient donc l’enjeu numéro un pour les énergéticiens (surtout dans un contexte de forte volatilité des cours du pétrole et du gaz qui les contraint à envisager des stratégies de résilience à long terme). « Plus d’énergie, moins de carbone : voilà la délicate équation que doivent résoudre les acteurs du secteur et les technologies comme l’IA, l’IoT et la Data sont de puissants accélérateurs », témoigne Jean-François Briois, Responsable Energie & Utilities, chez Cognizant France.
Quels bénéfices l’intelligence artificielle peut-elle alors apporter au secteur énergétique ?
D’abord une meilleure connaissance des consommateurs, avec une compréhension de tous les déterminants de la demande – besoins, comportements et paramètres de consommation – qui permettront de faciliter la prévision de services. « Aujourd’hui, les leaders du secteur se concentrent particulièrement sur l’amélioration des interactions B2C, avec un travail sur l’engagement, la segmentation et la personnalisation des offres », analyse Jean-François Briois. De plus, dans un contexte connecté où les données d’usage tendent à se multiplier et à être traitées avec davantage de vélocité par les systèmes 5G, M2M et IoT, on peut s’attendre à une montée en précision et en pertinence dans les informations délivrées par les modèles d’intelligence artificielle.
Ensuite une optimisation de la production visant à réduire les coûts et les risques, et à promouvoir l’efficacité environnementale. L’automatisation de certaines tâches d’ingénierie ou de gestion logistique mais également la maintenance prédictive peuvent réduire les temps d’arrêt, les rapports de non-conformité et les pertes de service. « Le condition-based monitoring, c’est-à-dire la maintenance fondée sur des capteurs, l’analytics issu de drones ou de Remote Operated Vehicle, ou encore des opérations de téléconduite et de télésurveillance peut permettre d’automatiser certaines inspections et d’améliorer les conditions sanitaires et sécuritaires d’un réseau », affirme Jean-François Briois. Dans un contexte d’économie de la ressource énergétique, la prédiction plus fine des variations de la demande est également au cœur des enjeux de modernisation.
Mais également un appui opérationnel à la concrétisation d’offres durables ou renouvelables, avec par exemple des modèles de trading énergétique entre usagers producteurs (pour l’énergie solaire par exemple - que ceux-ci soient particuliers ou entreprises), des modèles de prédiction sur les énergies solaires ou éoliennes ou des solutions d’open data partagée entre traders, fournisseurs et opérateurs. « Nous avons observé des retombées business importantes sur des cas d'usage comme l’asset management préventif », affirme Jean-François Briois.
Ou encore l’amélioration du data management pour les données structurées ou non structurées issues des réseaux. En effet, dans un contexte d’explosion des données physiques et digitales entourant le secteur de l’énergie et des utilities, faire appel à l’IA pour nettoyer les jeux de données, assurer leur fraîcheur, leur pertinence et leur justesse, tout en les intégrant dans une gouvernance globale, deviendra presque aussi crucial que l’utilisation de l’IA en aval pour la connaissance client et le monitoring du réseau. En ce sens « appliquer l’IA pour délivrer de l’IA » sera probablement l’un des chantiers de transformation digitale prioritaire pour le secteur E&U.
Dès lors, comment donner vie à l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise du secteur énergie et utilities ?
Dans l’énergie et les utilities comme dans d’autres secteurs, en France comme à l’international, la clé d’un passage réussi à l’intelligence artificielle tiendra à la capacité de refondre les systèmes existants pour construire un écosystème moderne de data, véritable pilier digital des systèmes d’information de l’entreprise. Dans les faits, cette transformation conduira à une mobilisation à tous les étages : basculement dans le cloud, désilotage des données et enrichissement de celles-ci à travers de nouvelles sources, utilisation de données auparavant sous-exploitées, mise en place de modèles de machine learning spécifiques à l’industrie ou de techniques d’analyse d’images et de traitement du langage naturel.
En tant que société internationale de conseil et de services reconnue en matière d’IA et de données, Cognizant travaille à la concrétisation et la mise en place de solutions IA, data et analytics au sein des plus grandes entreprises françaises du secteur.
