Alors que la pression réglementaire mondiale en matière de durabilité dans le secteur industriel s'intensifie, une question se pose : comment les entreprises peuvent-elles adopter des pratiques de consommation plus intelligentes et plus durables ? L'intelligence artificielle (IA) s'est imposée comme un allié stratégique dans ce contexte, permettant de prendre des décisions plus éclairées, d'optimiser les processus et de réduire les émissions de carbone dans les chaînes de production intensives. Dans cet article, nous explorons quelques exemples illustrant comment l'industrie utilise l'IA pour relever les défis énergétiques à grande échelle, et comment Artefact en accélérant la transition vers des opérations plus durables, plus efficaces et data.
L'IA dans la gestion de la demande énergétique : un pilier méconnu
L'intégration des data de l'intelligence artificielle dans les processus industriels peut offrir des leviers importants aux entreprises liées à la production et à la consommation d'énergie. Lorsque l'on évoque la transition énergétique, l'accent est généralement mis sur la production à partir de sources renouvelables – et à juste titre. Cette priorité est renforcée par des orientations mondiales telles que les Objectifs de développement durable (ODD) des Nations unies et les rapports du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC). L'ODD 7, par exemple, souligne la nécessité d'élargir l'accès à une énergie propre et abordable, tandis que le GIEC désigne le remplacement des combustibles fossiles comme l'un des moyens les plus efficaces de limiter le changement climatique.
C'est pourquoi la production d'énergie renouvelable est devenue le principal symbole de la transition énergétique. Cependant, pour que cette transformation soit véritablement achevée, il est essentiel de se pencher également sur l'autre « côté de l'équation » : la consommation. Et c’est précisément à ce stade que l’intelligence artificielle commence à occuper le devant de la scène, en rendant l’utilisation de l’énergie plus intelligente dans les bâtiments, les usines et data 1.
Grâce à des algorithmes prédictifs, il est possible de modéliser et de prévoir la répartition de la consommation énergétique d’un bâtiment, en optimisant l’utilisation des sources renouvelables locales telles que les panneaux solaires. Il est ainsi possible de décider toutes les 15 minutes, par exemple, s’il faut puiser dans le réseau, utiliser l’énergie stockée dans des batteries ou vendre l’excédent, en fonction de l’intensité carbone de l’énergie du réseau à ce moment-là. Cette approche permet non seulement de réduire les émissions à grande échelle, mais aussi de réaliser des économies financières, car les moments où les émissions de carbone sont les plus élevées coïncident généralement avec les pics tarifaires. Cela garantit que les entreprises adoptent des pratiques de consommation plus durables et réduit leurs coûts d'exploitation dans les processus de production.
L'IA dans la gestion hybride des sources d'énergie
De plus en plus, les entreprises s'efforcent de mettre au point des systèmes résilients qui combinent l'électrification et l'utilisation de carburants alternatifs. Malgré l'importance de l'électricité, plusieurs secteurs d'activité restent structurellement dépendants des combustibles fossiles. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle a joué un rôle crucial dans la gestion de ces complexités.
Un exemple concret est l'utilisation d'algorithmes de maintenance prédictive dans les centrales électriques, qui permettent d'identifier les pannes avant qu'elles ne se produisent. Cela permet non seulement de réduire le gaspillage, mais aussi d'améliorer l'efficacité opérationnelle et la sécurité des employés. De plus, des outils basés sur des algorithmes sont utilisés pour cartographier des territoires et repérer les meilleurs emplacements pour l'installation d'infrastructures énergétiques, telles que des systèmes de stockage par batterie ou de nouvelles sources d'énergie renouvelables.
En associant la modélisation physique à l'intelligence artificielle – une approche connue sous le nom de « jumeaux numériques » ou de modèles hybrides –, il est possible de simuler les opérations avec plus de rapidité et de précision. Cela se traduit par des avancées significatives dans la conception et la production des centrales énergétiques, favorisant une plus grande efficacité et durabilité, ainsi qu'une réduction des coûts de maintenance, une diminution des déchets et le respect des pratiques durables.
Le rôle de l'industrie minière dans la transition vers le développement durable
Traditionnellement considérée comme un grand consommateur d'énergie, l'industrie minière joue un rôle de plus en plus important en tant qu'allié stratégique dans la transition énergétique. Les métaux dits « critiques » produits par les sociétés minières, tels que le nickel, le manganèse et le lithium, sont essentiels à la fabrication des batteries qui alimentent les véhicules électriques et les systèmes d'énergie renouvelable. Cela n'empêche toutefois pas le secteur minier de devoir relever ses propres défis en matière d'émissions et d'efficacité énergétique.
L'utilisation de modèles d'apprentissage automatique a permis de réduire l'impact environnemental, en particulier dans les usines qui consomment de grandes quantités d'électricité. L'utilisation de systèmes de gestion hybrides intelligents, qui optimisent la consommation d'eau dans le traitement des minéraux tout en améliorant l'efficacité énergétique, en est un exemple. Ces systèmes permettent de choisir intelligemment les sources d'énergie en temps réel, en privilégiant les sources renouvelables (hydroélectricité et énergie solaire) tout en évitant celles qui sont les plus émettrices de carbone.
L'IA a également été mise à profit pour réduire la consommation de combustibles fossiles dans les engins lourds, tels que les camions tout-terrain et les locomotives, grâce à l'optimisation des itinéraires et des modes de fonctionnement. Dans le domaine de la métallurgie, des algorithmes avancés permettent d'affiner les « recettes » des fours industriels, réduisant ainsi les besoins en carbone tout au long du processus de production.
Les défis liés à la mise en œuvre à grande échelle
Bien que les progrès réalisés et les nombreux cas d'utilisation soient prometteurs, l'adoption généralisée des solutions d'IA se heurte encore à des défis. L'un des principaux obstacles réside dans la capacité à déployer ces technologies de manière efficace et abordable dans l'ensemble des opérations et des unités. L'industrialisation de la mise en œuvre de ces technologies ne se limite pas aux innovations techniques : il est nécessaire de former le personnel et d'intégrer ces solutions dans les processus de production. L'objectif réel est de faire de l'IA un outil parmi d'autres dans la boîte à outils des ingénieurs, des géologues et des opérateurs.
Un autre aspect crucial est la consommation d'énergie liée à l'utilisation de l'IA. Selon les estimations, data représenteraient environ 2 % de la consommation mondiale d'électricité, dont seule une fraction est liée à l'IA1. Pour relever ce défi, l'approche idéale consiste à utiliser la technologie de manière stratégique et optimisée, en privilégiant des solutions efficaces et ciblées plutôt que des modèles très gourmands en ressources lorsqu'il n'y a pas de besoin manifeste.
Perspectives d'avenir : efficacité et évolutivité
La voie vers la décarbonisation et la réduction des impacts environnementaux dans le secteur industriel est loin d'être simple. Pourtant, les solutions basées sur l'intelligence artificielle offrent une opportunité sans précédent de réduire considérablement l'impact environnemental des activités industrielles. Dans un contexte de pression réglementaire et sociétale croissante en faveur de pratiques durables, les entreprises qui mènent ces initiatives bénéficient de plus en plus d'un avantage concurrentiel majeur.
L'évolutivité des solutions, l'investissement dans la formation en entreprise et l'adoption de technologies efficaces et responsables seront déterminants pour la réussite de cette transition. Les progrès réalisés à ce jour confirment que la durabilité et l'efficacité ne s'excluent pas mutuellement, mais constituent au contraire des forces complémentaires.
Chez Artefact, nous estimons qu'il existe trois facteurs clés de réussite pour mener à bien un projet data de développement durable data intelligence artificielle.
- Mesure : Obtenez une vue d'ensemble exhaustive et fiable de votre impact actuel, grâce à des audits, des rapports automatisés et des processus de gouvernance, afin de créer des scénarios et des trajectoires réalistes.
- Action : Prenez des décisions data et mettez en œuvre des cas d'utilisation de l'IA qui ont un impact tangible en termes de réduction sur l'ensemble de votre chaîne de valeur.
- Acculturation : Accélérer la transformation en mobilisant l'ensemble de l'organisation afin d'identifier des solutions innovantes, data, aux problèmes environnementaux.
En cette période décisive, l'IA n'est pas seulement un outil puissant : c'est un catalyseur pour un avenir durable. Aujourd'hui plus que jamais, l'adoption de pratiques intelligentes et durables doit être une priorité mondiale.
RÉFÉRENCES
1 AIE – Agence internationale de l'énergie, «Résumé – Perspectives énergétiques mondiales 2024 – Analyse – AIE»
² Artefact, «L'IA au service de l'industrie»
