Comment l’IA aide à débloquer l’efficacité énergétique des entreprises

Alors que certaines pratiques de sobriété énergétique bien ancrées, comme le fait de ne pas oublier d'éteindre les lumières ou d'utiliser des capteurs de mouvement pour contrôler la consommation, ont permis de réduire à court terme le gaspillage d'énergie, la hausse des coûts de l'énergie et les exigences réglementaires croissantes pour les stratégies ESG (Environnement, Social et Gouvernance) accélèrent le besoin d'obtenir des informations basées sur les données. D'où l'utilité des technologies basées sur les données, en particulier l'intelligence artificielle.

Obtenir des informations précises sur la consommation d'énergie, les coûts et le gaspillage exige l'exploitation de sources de données diverses. Les données de consommation historiques, les enregistrements d'utilisation externe, les informations tarifaires et les prévisions de consommation sont tous des contributeurs essentiels. Cependant, la consolidation de ces données en une chaîne de traitement cohérente présente des défis. La nature décentralisée des données, les formats variables et les complexités d'intégration entravent un traitement fluide. Surmonter ces obstacles requiert l'utilisation d'analyses accessibles, la promotion d'une culture de démocratisation des données et l'autonomisation des experts du domaine pour extraire des insights en temps réel. En adoptant des technologies basées sur les données, il est possible de combler les lacunes, de faciliter la prise de décisions éclairées, d'optimiser l'efficacité énergétique et d'identifier des opportunités de réduction du gaspillage. Un cadre optimisé basé sur les données soutient non seulement les objectifs de durabilité, mais s'aligne également sur les stratégies ESG en constante évolution.

Seulement, le défi réside dans l'intégration de vastes ensembles de données diverses provenant de multiples partenaires et entreprises, exacerbé par la nature multidimensionnelle et décentralisée des données avec des formats variables. Une connectivité de données fluide et leur consolidation sont essentielles pour créer une chaîne de traitement unifiée permettant les rapports, les prédictions et la formation de modèles pour identifier les tendances, les anomalies de gaspillage et prévoir la consommation et les coûts.

IA et analyse des données : véritables alliés de l’efficacité énergétique

L'automatisation et l'analyse des données permettent aux entreprises d’accéder aux données relatives à leur consommation d'énergie à tout moment, et ce, même si elles sont cloisonnées dans différents départements et sous différents formats. L'IA est ensuite appliquée pour identifier où et pourquoi le gaspillage se produit et permettre de prendre des mesures efficaces pour le limiter.  

L'IA peut être utilisée pour optimiser la consommation d’énergie et réduire les coûts dans les domaines suivants :

L’énergie au sein des bâtiments et des usines

En utilisant l'IA pour consolider les factures d'électricité et analyser la consommation d'énergie, l’entreprise est capable d’identifier les opérations ayant le plus d’impact ainsi que les pics de consommation. Elle pourra alors répartir ces opérations sur des périodes plus calmes.

Par exemple, grâce à son projet DeepMind qui se base sur l'IoT et l'intelligence artificielle, Google a pu réduire de 40 % l'énergie nécessaire au refroidissement de ses centres de données. A partir des relevés de température enregistrées dans ses centres de données, l'entreprise a appliqué l'IA et l'analyse prédictive pour contrôler la climatisation.

Une meilleure gestion des Smart Grids

Si la stratégie énergétique d’une entreprise comprend le recours aux énergies renouvelables telles que le photovoltaïque et l'éolien, celle-ci devra tenir compte de leur nature imprévisible. Grâce à l'IA, l'entreprise dispose d’une meilleure prévision et, par conséquent, sera en mesure d’optimiser son stockage d'énergie. 

Par exemple, si en se basant sur les données météorologiques en temps réel, une forte diminution de la production photovoltaïque sur les toits est prévue au cours des trois prochains jours, l’entreprise pourra réagir rapidement en reportant la recharge du parc électrique ailleurs et en optant pour une autre source d'énergie.

Une gestion plus intelligente des transports

En France, le transport est le secteur le plus énergivore avec 31 % de la consommation finale. Une gestion plus intelligente des transports peut nettement réduire l’empreinte de l’entreprise. L'IA joue un rôle important dans la gestion des transports en permettant de consolider les données provenant de nombreuses sources et en les analysant pour identifier les problèmes.

L’IA peut notamment améliorer la gestion des transports en vérifiant que les conducteurs respectent les directives légales, en optimisant les itinéraires en temps réel, s'assurant que les chargements sont complets (tant à l'aller qu'au retour), en informant les partenaires commerciaux des retards en amont, en planifiant la maintenance pour préserver l'économie de carburant et en automatisant les notifications d'arrivée pour réduire le temps d'attente avant le dépôt.

Une supply chain plus efficace

Toute chaîne d’approvisionnement est exposée à des perturbations du simple fait des nombreux maillons qui la constituent. L'IA intervient pour réduire les frictions et maintenir une bonne coordination entre les transporteurs, les fournisseurs et les clients grâce à la prédiction et la prise de décision automatique. 

En se basant sur les données de production et d'inventaire, l'IA peut anticiper la date à laquelle un fournisseur sera à court d'un produit. L'acheteur est informé automatiquement de la date de réapprovisionnement prévue et a la possibilité de modifier sa commande ou de l'attendre. L'IA peut également prédire les pénuries de produits et les fluctuations de prix. Elle peut aussi révéler les problèmes de planification et permettre de mieux gérer un entrepôt intelligent, tout en réduisant les coûts.  

Globalement, l’IA permet d’optimiser la consommation de l’ensemble de la chaîne d'approvisionnement en offrant une gestion des stocks plus efficace, une meilleure traçabilité, une réduction des déchets et des émissions de CO2 et une réduction des délais d'approvisionnement. Adopter et apprivoiser cette technologie sera un levier important afin de répondre aux enjeux énergétiques actuels et à venir.