Optimisation : La puissance invisible derrière la transition énergétique
Face au trilemme énergétique – coût, environnement, continuité – comment décider au mieux ? Le point
Dans le secteur de l'énergie, la prise de décision est d'autant plus complexe que les facteurs à prendre en compte sont nombreux. Chaque choix stratégique, comme celui d'équilibrer les coûts avec la fiabilité et la durabilité, dépend d'innombrables variables et d'une incertitude croissante. Pourtant, les dirigeants doivent-ils simplement accepter ces risques croissants ?
Non, ils n'ont pas à le faire, car ils peuvent s'appuyer sur une discipline qui a prouvé son efficacité : l'optimisation mathématique. Elle joue déjà un rôle clé dans la réussite de notre transition énergétique.
De la prédiction à la prescription
L'optimisation mathématique consiste à modéliser un problème pour identifier la décision optimale à prendre, en tenant compte des objectifs à atteindre, des variables à intégrer et des contraintes à respecter.
Alors que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique compilent et analysent des bases de données pour identifier des modèles et prédire ce qui peut arriver, l'optimisation mathématique va encore plus loin.
À partir de la modélisation du problème à résoudre, un logiciel d'optimisation mathématique - appelé communément solveur - combine les différentes analyses prédictives de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique afin de comparer toutes les solutions possibles en fonction de chaque changement de variable dans un contexte préalablement modélisé.
Ses calculs lui permettent d'identifier et de prescrire, en un temps record, la solution optimale parmi des milliards d'actions possibles. Parfois, le nombre de choix combinatoires possibles dépasse le nombre d'atomes dans l’univers.
Passer du trilemme de l'énergie à l’action
Les acteurs du secteur de l'énergie sont confrontés au "trilemme de l'énergie" : comment assurer un approvisionnement continu en électricité tout en optimisant les coûts de production et de consommation et en réduisant les émissions de CO2. L'optimisation mathématique est particulièrement adaptée pour relever ce défi.
Elle joue un rôle essentiel dans la planification de la production d'énergie en déterminant exactement quelles centrales électriques doivent fonctionner et à quel moment. Les opérateurs européens de réseaux de transport et de distribution d'électricité utilisent des solveurs pour prévenir les pannes, intégrer la production d'énergie renouvelable et déterminer la meilleure stratégie de répartition de l'énergie en temps quasi réel.
L'optimisation mathématique rend les décisions plus fiables, ce qui est d'autant plus important que chaque choix interagit avec d'innombrables autres et que les conséquences de décisions non optimales sont considérables, tant sur le plan économique qu'environnemental. Sans l’optimisation, nous serions exposés à des risques accrus de coupures d'électricité et les coûts de l’énergie augmenteraient considérablement.
L'optimisation mathématique est la technologie de base pour les opérateurs, les services publics, les régulateurs et les autres acteurs du marché de l'énergie.
Elle leur permet de gérer une complexité sans précédent en évaluant rigoureusement les compromis entre des objectifs concurrents et en prenant des décisions optimales mathématiquement prouvées.
De meilleures données - de meilleures décisions
Cependant, l'efficacité de l'optimisation mathématique dépend de la qualité des données d'entrée : prévisions de la demande, signaux de prix, conditions météorologiques, capacité de production à un moment donné, etc. Des imprécisions mineures peuvent entraîner des différences majeures dans les résultats.
Cette sensibilité est à la fois un défi et un avantage, car elle met en évidence les points de données les plus importants et les domaines dans lesquels la collaboration et la coordination sont essentielles.
Le déploiement à grande échelle de l'optimisation mathématique est donc facilité par la collaboration entre différentes organisations afin de garantir une modélisation solide, d'effectuer des tests de scénario et d'affiner continuellement les données. Cette collaboration ne se contente pas d'améliorer les opérations ; elle rend la transition énergétique plus mesurable, plus solide et plus exploitable.
La voie à suivre
Ceux qui associent l'optimisation mathématique avancée à des données de haute qualité et à une vision collaborative ne se contenteront pas de gérer l'incertitude, ils la maîtriseront.
L'optimisation contribue à garantir un avenir où la fiabilité, la durabilité et l'accessibilité financière sont véritablement équilibrées.