La transition énergétique, marquée par le passage des combustibles fossiles à des sources d’énergie plus propres et plus durables, redéfinit le paysage de l’énergie en Amérique du Nord et en Europe. Au cœur de cette transformation se trouve l’intégration des technologies numériques, en particulier l’intelligence artificielle (IA), qui permet aux organisations de services publics d’améliorer l’efficacité et la fiabilité, et de favoriser le développement durable.
La capacité de l’IA à traiter de grandes quantités de données, à cerner les tendances et à prendre des décisions en temps réel a de profondes répercussions sur des domaines essentiels comme la conception de programmes de réponse à la demande et la maintenance prédictive des actifs, ce qui crée de nouvelles occasions d’affaires pour les organisations de services publics sur les deux continents.
Le rôle de l’IA dans la transition énergétique
À mesure que les secteurs d’activité et les transports poursuivent le processus d’électrolyse, les organisations de services publics jouent un rôle central dans cette transition énergétique, car elles gèrent les infrastructures et les ressources qui distribuent l’électricité à partir de sources de plus en plus renouvelables comme l’énergie éolienne, solaire et hydroélectrique. Toutefois, l’intégration de sources renouvelables intermittentes tout en maintenant la stabilité du réseau comporte d’importants défis.
L’IA est devenue une technologie clé pour relever ces défis et aider les organisations de services publics à optimiser l’exploitation du réseau, à améliorer l’engagement des clients et la gestion des actifs.
Conception de programmes de réponse à la demande fondés sur l’IA
Les programmes de réponse à la demande sont des outils essentiels pour gérer la consommation d’énergie, réduire la demande de pointe et améliorer la stabilité du réseau. Ces programmes incitent les consommateurs à ajuster leur consommation d’électricité pendant les périodes de pointe ou en réponse aux signaux de prix. Traditionnellement, les programmes de réponse à la demande étaient relativement statiques et dépendaient de processus manuels ou de calendriers prédéfinis. Toutefois, avec l’intégration de l’IA, les programmes de réponse à la demande deviennent plus dynamiques, adaptatifs et axés sur le client.
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Prévision de la demande
Les algorithmes d’IA analysent l’historique de consommation, les tendances météorologiques et d’autres facteurs externes pour prédire les pics de demande avec une grande précision. Les prévisions fondées sur l’intelligence artificielle permettent de mieux prévoir la demande, ce qui permet aux organisations de services publics d’activer plus efficacement les programmes de réponse à la demande et de s’assurer que les clients sont avisés de réduire leur consommation en période critique. Dans les régions où l’énergie renouvelable se développe rapidement, les prévisions fondées sur l’IA sont essentielles pour équilibrer l’offre et la demande, surtout lorsque la production d’énergie renouvelable est variable.
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Segmentation et personnalisation de la clientèle
L’IA permet de segmenter la clientèle en fonction de ses habitudes d’utilisation, de ses préférences et de sa volonté de participer aux programmes de réponse à la demande. Les stratégies personnalisées d’engagement de la clientèle fondées sur l’IA peuvent augmenter considérablement le taux de participation aux programmes de réponse à la demande. Les modèles d’apprentissage machine permettent aux organisations de services publics de concevoir des incitatifs personnalisés en matière de réponse à la demande, ce qui maximise ainsi la participation et l’efficacité des programmes en identifiant les clients les plus susceptibles de répondre à des offres de prix précises et même personnalisées.
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Optimisation en temps réel
Les plateformes de réponse à la demande alimentées par l’IA peuvent réagir en temps réel aux conditions du réseau et ajuster automatiquement les demandes en fonction de la fréquence du réseau, des prix du marché et de la production d’énergie renouvelable. Les solutions d’IA en temps réel permettent aux entreprises de déployer des mesures dynamiques de réponse à la demande, ce qui évite le besoin de centrales coûteuses en période de pointe et améliore la stabilité du réseau.
Maintenance prédictive des actifs grâce à l’IA
À mesure que les organisations de services publics modernisent leurs infrastructures pour faire face à la transition énergétique, la gestion des actifs devient de plus en plus complexe. Les approches de maintenance traditionnelles sont souvent réactives, ce qui entraîne des coûts plus élevés et des pannes imprévues. L’IA permet d’opérer la transition vers une maintenance prédictive et proactive des actifs, ce qui aide les entreprises à maintenir la fiabilité du réseau tout en réduisant leurs coûts d’exploitation.
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Calendriers de maintenance proactifs
L’IA analyse les données des capteurs des transformateurs, des postes électriques et d’autres actifs du réseau pour prédire quand une maintenance est nécessaire avant que des défaillances ne surviennent. La maintenance prédictive fondée sur l’IA peut réduire considérablement les coûts de maintenance et prévenir les pannes imprévues en détectant les premiers signes de dégradation des actifs. Cette approche permet aux organisations de services publics de planifier les réparations ou les remplacements à des moments optimaux, ce qui réduit le risque d’interruptions coûteuses et prolonge le cycle de vie des actifs./p>
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Meilleure affectation des ressources
L’intégration de l’IA dans la maintenance des actifs permet aux organisations de services publics de prioriser les réparations et d’affecter plus efficacement les ressources. Les modèles d’IA évaluent les actifs les plus à risque de défaillance et déterminent les répercussions potentielles sur le réseau. La gestion des actifs fondée sur l’IA améliore la fiabilité du réseau et l’efficacité opérationnelle, ce qui permet de s’assurer que les actifs essentiels sont entretenus rapidement tout en réduisant au minimum les interruptions de service inutiles.
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Jumeaux numériques pour la surveillance en temps réel
Les organisations de services publics déploient des jumeaux numériques – des répliques virtuelles d’actifs physiques alimentées par l’IA et des capteurs IoT – pour surveiller l’infrastructure du réseau en temps réel. L’utilisation de jumeaux numériques deviendra de plus en plus courante, offrant une vision globale du rendement des actifs et permettant des simulations en temps réel de scénarios potentiels de défaillance. Cette technologie permet aux organisations de services publics de mettre en œuvre des mesures préventives avant que des problèmes ne surviennent, ce qui améliore la résilience du réseau.
L’innovation de l’IA en chiffres : perspectives La Voix de nos clients de CGI 2024
Comme l’ont mentionné les dirigeants interrogés dans le cadre de la recherche mondiale annuelle La Voix de nos clients de CGI, l’IA est la principale priorité en matière d’innovation au cours des trois prochaines années. Pourtant, 50 % des répondants mentionnent également une attention accrue sur l’optimisation des investissements et des activités de la part des partenaires d’affaires et en TI.
Cela suggère que même si les organisations de services publics accordent la priorité aux investissements dans les initiatives d’IA, il est essentiel de générer un rendement du capital investi adéquat pour ces investissements. Deux domaines clés, la conception d’un programme de réponse à la demande fondé sur l’IA et la maintenance prédictive des actifs grâce à l’IA peuvent générer un rendement du capital investi important grâce à des données exactes en temps opportun.
L’avenir de l’IA dans le secteur de l’énergie
Au fur et à mesure que le secteur de l’énergie gère la complexité de sa transition vers le développement durable, l’IA apparaît comme une force essentielle pour améliorer l’efficacité opérationnelle et la fiabilité pour les organisations de services publics en Amérique du Nord ainsi qu’en Europe. En intégrant l’intelligence artificielle aux programmes de réponse à la demande et aux stratégies de maintenance prédictive, non seulement les entreprises s’adaptent aux conditions en temps réel, mais elles préviennent également les pannes coûteuses et optimisent la gestion des actifs. L’évolution des réseaux intelligents et la prolifération des ressources énergétiques distribuées nécessitent des capacités d’orchestration sophistiquées que l’IA fournit, ce qui simplifie ainsi la gestion des systèmes décentralisés.
Plus les organisations de services publics continuent d’exploiter le potentiel de l’IA, mieux elles sont placées pour relever les défis de cette transition énergétique à multiples facettes, ouvrant ainsi la voie à un avenir énergétique plus propre et résilient qui concilie souplesse et développement durable.
Si vous envisagez d’investir dans l’un ou l’autre de ces domaines, notre équipe d’experts est là pour vous guider tout au long du processus et vous aider à générer des résultats optimaux.
