L’IA au service des transformations majeures du secteur de l’énergie : réalité ou fiction ?

Comment l’IA peut-elle être au service d’une consommation durable ?

La Commission d’enquête du Sénat qui s’est réunie en mai dernier a mis en lumière un potentiel d’économies d’énergie significatif dans la gestion pilotée par les consommateurs. Cependant, les solutions actuellement proposées se révèlent souvent complexes, peu intuitives et trop dépendantes de l’intervention humaine.

Dans ce contexte, l’Intelligence Artificielle (IA) émerge comme une approche prometteuse, offrant un assistant virtuel et un pilotage automatisé. L’intégration future de l’IA dans les compteurs ou les centrales domotiques intelligentes présente un potentiel considérable. Néanmoins, deux défis majeurs doivent être surmontés.

Le premier concerne la gestion des données personnelles et de consommation. Il s’agit non seulement d’obtenir le consentement éclairé des consommateurs, mais aussi de gérer la multiplicité des acteurs impliqués dans la centralisation des données.

Le second défi réside dans la recherche d’un équilibre optimal entre la consommation énergétique de l’IA elle-même – récemment critiquée – et son utilisation pour promouvoir une consommation durable. Une solution potentielle réside dans le développement d’agents IA spécialisés et la mise en œuvre d’une « IA frugale », conçue spécifiquement pour optimiser la gestion automatisée de la consommation.

Au-delà des aspects technologiques, le succès de l’adoption du pilotage intelligent et des assistants décisionnels automatisés repose sur des facteurs humains essentiels. L’accompagnement des consommateurs et une approche pédagogique adaptée sont cruciaux pour assurer l’acceptation et l’efficacité de ces innovations. La personnalisation de la relation client et du support aux consommateurs constitue également un enjeu majeur qui mérite une attention particulière.

Évolution de la consommation : quelles mutations pour les services clients ?

L’impact de l’IA sur les services clients est tangible, tant pour les fournisseurs que pour les distributeurs d’énergie. Selon BPI Finance, 60.7% des cas d’utilisation de l’IA concernent les services clients. L’IA générative a particulièrement accéléré ce processus en :

• Facilitant la mise en place d’assistants exploitant les documents internes,
• Permettant la consolidation de données clients éparses (consommation, factures, tickets et échanges…),
• Générant des synthèses et réponses personnalisées,
• Proposant des « next best actions » aux conseillers.

Ces avancées se traduisent par un gain de temps, une pertinence accrue et une personnalisation des réponses, bénéficiant à la fois aux clients et aux conseillers.

L’IA impacte-t-elle d’autres domaines que les services clients ?

L’IA trouve également des applications dans l’ingénierie et la maintenance. Elle facilite l’accès et l’exploitation des données documentaires pour des projets concrets de construction, déconstruction ou arrêts de tranche. Le Knowledge Management bénéficie particulièrement de l’IA générative, notamment grâce au RAG (Retrieval-Augmented Generation) et ses évolutions futures. Ces technologies valorisent la gestion documentaire et améliorent la mise en relation des collaborateurs avec les experts.

L’IA soutient également la réalisation de projets complexes soumis à des contraintes réglementaires, comme la Vérification de la Sécurité Industrielle Conforme.

Optimisation du pilotage de l’effacement, Smart Grids, etc… Nombreux sont les sujets que nous pourrions développer en termes d’apport de valeur de l’IA

Quels sont les risques et aspects réglementaires à considérer ?

De l’opportunité à la gestion des risques, quatre éléments majeurs sont à mettre en place :

• Assurer l’explicabilité (fournir les éléments de preuve sur les propositions faites par l’IA) et le contrôle de l’IA pour éviter les dérives comme les biais),
  
• Garantir l’éthique des solutions développées,
• Maîtriser, rendre accessible et gouverner les données et leur qualité, essentielles à l’IA,
• Accompagner les collaborateurs dans l’usage (charge, sensibilisation…).

Le cadre réglementaire émergent en Europe (IA Act) et les initiatives comme le consortium AISIC aux États-Unis posent les bases d’une évaluation et d’un questionnement nécessaires. Ce questionnement est à déployer de manière concrète dans l’évaluation des cas d’usage (canvas comme les Model Cards de Google). Ces démarches sont cruciales pour éviter des usages déceptifs ou dommageables.

L’IA va-t-elle révolutionner le secteur de l’énergie ?

Plutôt que de parler de révolution, il convient de se concentrer sur la réussite de ces transformations. Le secteur n’en est pas à sa première annonce de disruption. Le rapprochement des acteurs et la fluidification des échanges de données, à travers des consortiums et une plateformisation du secteur, sont des tendances déjà engagées qui vont s’accentuer avec l’IA.

Conviction forte qui nous anime, l’enjeu majeur de ces transformations porte sur l’humain et le collaborateur (People Oriented Approach). Au-delà de l’enthousiasme et de la tentation d’aller vite mais pas forcément bien, il est crucial d’assurer un impact positif sur les collaborateurs pour rendre possible l’adoption et favoriser l’engagement. Les managers ont un rôle clé à jouer dans cette transformation, pour qu’elle se fasse dans la confiance.

Il ne s’agit pas de céder à une « IAstérie » collective, mais bien d’engager l’ensemble de la chaîne de valeur – collaborateurs, managers et consommateurs – dans cette transformation avant tout humaine. C’est là que réside le véritable défi du secteur de l’énergie face à l’IA.

Une tribune signée Laurent Pécqueux, associé et expert Data Intelligence & IA, et Thomas Delage, manager Data – IA Energie, au sein du cabinet Oresys.

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