Veille technologique
L'IA et la gestion de L'énergie !
Sujet
Les différents aspects du sujet
L'Intelligence Artificielle :
L'IA est un domaine de l'informatique qui se concentre sur la création de systèmes informatiques capables de réaliser des tâches.
Les applications de l'IA sont très vastes, passant de la reconnaissance d'image à la
la Gestion de l'Énergie :
La gestion de l'énergie vise à optimiser l'utilisation des ressources énergétiques tout en minimisant les gaspillages. Elle est cruciale pour des secteurs tels que l'industrie, les bâtiments, les transports et les infrastructures.
De plus cette gestion devient de plus en plus difficile notamment a cause du réchauffement climatique. Il devient donc critique d’optimiser notre utilisation de l’énergie sur le long terme afin de permettre un utilisation raisonnable de ressources tout en maintenant un confort acceptable.
L'IA dans la Gestion de l'Énergie :
L'IA est de plus en plus utilisée dans la gestion de l'énergie pour améliorer l'efficacité, la prévision de la demande, la maintenance prédictive et la gestion des réseaux énergétiques.
Les algorithmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données provenant de capteurs et de compteurs intelligents pour détecter des anomalies et optimiser la distribution d'énergie.
Tendances et Défis :
Les progrès de l'IA ont le potentiel de transformer la manière dont nous produisons, distribuons et consommons de l'énergie, contribuant ainsi à une utilisation plus durable et efficace des ressources énergétiques.
Cependant, l'adoption généralisée de l'IA dans la gestion de l'énergie soulève des défis en matière de confidentialité des données, de sécurité, de réglementation et d'acceptation sociale.
Lien vers des articles
1) Construction21.org :
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L'article commence par expliquer que l'IA consiste à mettre en œuvre des techniques permettant aux machines d'imiter une forme d'intelligence humaine. L'IA est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne, que ce soit dans les moteurs de recherche, les recommandations de produits, ou la reconnaissance faciale.
Il se penche ensuite sur l'application de l'IA dans le secteur de l'énergie. Il souligne que malgré quelques réticences et doutes, l'IA est de plus en plus utilisée pour améliorer l'efficacité énergétique.
L'IA peut jouer un rôle essentiel dans la transition vers des systèmes énergétiques plus propres, plus efficaces et plus interconnectés. Elle peut être utilisée pour détecter des modèles, améliorer les performances des systèmes et résoudre des problèmes complexes.
Les ESCOs sont des entreprises qui aident les clients à atteindre des objectifs d'efficacité énergétique. L'article indique que l'IA présente un grand potentiel pour les ESCOs, mais qu'elles sont confrontées à des défis tels que des données déconnectées et des systèmes d'automatisation multi-vendeurs.
Les avantages de l'IA pour les ESCOs :
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Digitalisation des données : L'IA peut aider les ESCOs à gérer et à analyser de grandes quantités de données de manière rapide et efficace.
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Analyse prédictive : L'IA peut être utilisée pour anticiper les besoins des clients et améliorer la prise de décision.
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Gestion des ressources : L'IA permet une gestion plus efficace des ressources, ce qui peut réduire les coûts pour les clients.
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Engagement client : L'IA peut être utilisée pour personnaliser les services et améliorer l'engagement des clients.
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Audits énergétiques virtuels : L'IA peut faciliter les audits énergétiques virtuels pour identifier les opportunités d'économies d'énergie.
L'article conclut en soulignant que l'IA est un atout précieux pour les ESCOs et que son utilisation peut améliorer l'efficacité énergétique, réduire les coûts et fidéliser les clients.
2) techniqueingenieur.fr:
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Le livre intitulé "Intelligence artificielle et gestion intelligente de l'énergie" explore en détail le problème de la gestion énergétique intelligente dans le contexte de la transition vers des sources d'énergie plus durables. Il met en lumière les raisons qui rendent ce sujet essentiel, en se penchant sur les impacts et les défis qu'il comporte. Ensuite, il se concentre sur l'application des techniques et des outils basés sur l'intelligence artificielle (IA) pour résoudre les problèmes liés à cette gestion énergétique.
Il propose un schéma global illustrant comment les techniques d'IA peuvent être mises en œuvre pour optimiser la production et la consommation d'énergie. Il effectue également une comparaison approfondie de ces techniques en utilisant divers critères pour mettre en évidence leurs avantages et inconvénients, en fonction des exigences spécifiques de la gestion intelligente de l'énergie au sein du contexte de la transition énergétique.
Pour renforcer sa compréhension, le livre blanc intègre de multiples exemples concrets tout au long de son contenu, démontrant ainsi comment l'IA peut être utilisée pour améliorer l'efficacité énergétique, intégrer les énergies renouvelables, optimiser la demande, garantir la résilience du réseau et assurer la cybersécurité.
Enfin, les problèmes et les défis de recherche qui doivent être résolus pour favoriser l'amélioration continue de l'efficacité énergétique, l'intégration réussie des énergies renouvelables, la gestion dynamique de la demande, la protection du réseau et la cybersécurité. Ces domaines continueront de susciter l'intérêt des chercheurs et des professionnels pour développer des solutions innovantes et durables.
3) EEIP.org :
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Il s'agit d'un extrait traitant de l'évolution des logiciels de gestion de l'énergie (EMS) au fil des années et de l'intégration croissante de l'intelligence artificielle (IA) dans ces systèmes. Voici un résumé de cet extrait :
Niveau de base du SGE : Les logiciels de gestion de l'énergie (SGE) doivent être capables de collecter automatiquement des données provenant de différentes sources, de les traiter rapidement pour prendre des décisions éclairées, de s'intégrer aux systèmes existants en utilisant des protocoles standard, de soutenir les règles du système de gestion de l'énergie et d'émettre des alertes en cas de paramètres critiques dépassés.
Cas d'utilisation : Le lien avec l'IIoT (Internet Industriel des Objets) : L'IIoT est un moteur de la révolution industrielle, et l'efficacité énergétique est l'un des cas d'utilisation clés. Cela implique l'utilisation de données importantes, ce qui ouvre la voie à l'IA et à l'apprentissage automatique.
Applications d'IA/apprentissage machine dans les logiciels de gestion de l'énergie : Les applications d'IA les plus évidentes dans les EMS pourraient inclure la reconnaissance automatique des formes pour détecter des modèles de consommation d'énergie irréguliers, identifier leurs causes et réagir en conséquence. Cette fonctionnalité peut aider à améliorer l'efficacité énergétique.
Initiatives en cours : Des initiatives telles que le projet allemand KiPro visent à développer des plateformes d'IA pour améliorer l'efficacité énergétique en s'appuyant sur la collecte de données par les SGE et en appliquant des applications d'IA pour aider à la prise de décision.
Perspectives : L'appel est lancé pour ouvrir le débat sur les futures applications d'IA dans les EMS et pour partager des exemples d'entreprises innovantes dans ce domaine.
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4) Neovision.fr :
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L'Intelligence artificielle (IA) suscite des débats passionnés, avec des partisans et des critiques. Parmi les arguments fréquemment avancés par les détracteurs figure le fait que l'IA, et le numérique en général, consomme une quantité significative d'énergie, entraînant ainsi un coût environnemental élevé.
Il est indéniable que l'apprentissage machine, composante majeure de l'IA, peut être énergivore. Par exemple, l'entraînement de modèles tels que GPT-3 peut avoir une empreinte carbone importante, équivalant à un vol aller-retour entre New York et San Francisco. Cependant, il convient de noter que tous les entraînements ne se valent pas, et que la phase d'inférence, lorsque l'IA est réellement utilisée en production, consomme considérablement moins d'énergie.
En effet, l'apprentissage est un processus ponctuel qui demande beaucoup d'énergie, mais une fois qu'un modèle est entraîné et en production, son utilisation récurrente est plus efficiente sur le plan énergétique. Cette analogie peut être comparée à la manière dont les humains dépensent de l'énergie pour apprendre, puis utilisent leurs connaissances de manière régulière.
Dans divers domaines, l'IA trouve des applications visant à améliorer l'efficacité énergétique. Par exemple, dans le secteur des bâtiments, qui représente une part importante de la consommation d'énergie en France (44 %), l'IA peut contribuer à rendre les bâtiments plus économes en énergie. En combinant l'analyse de la consommation énergétique des équipements avec celle des habitudes des occupants, les bâtiments intelligents peuvent anticiper les besoins énergétiques, réduire la friction technologique et lisser la consommation.
Un exemple concret de cette approche est le développement de capteurs infrarouges intelligents capables de détecter la présence humaine et de reconnaître les postures des occupants. Cette technologie permet d'automatiser la gestion technique des bâtiments, notamment l'éclairage, la climatisation et le chauffage, conduisant ainsi à des économies d'énergie substantielles.
L'IA peut également jouer un rôle crucial dans la prédiction et l'effacement de pics de consommation, notamment dans le contexte des véhicules électriques. En anticipant la demande énergétique et en incitant les utilisateurs à décaler certaines tâches électriques non urgentes, il est possible de réduire la pression sur le réseau électrique et de minimiser les émissions de CO2.
Enfin, l'IA est utilisée pour améliorer l'efficacité énergétique des data centers, qui représentent une part importante de la consommation électrique mondiale. Des systèmes d'IA supervisent le refroidissement des centres de données, ajustant automatiquement les paramètres pour optimiser l'efficacité énergétique tout en maintenant des niveaux de performance adéquats.
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