L'IA, moteur de la transformation du secteur de l'énergie
Au coeur du défi climatique, L'IA s'impose comme un atout stratégique pour accélérer la transition énergétique et réduire les émissions.
Le secteur de l’énergie est au cœur du défi climatique. L’Accord de Paris fixe aux industries à forte intensité d’actifs, comme le pétrole, le gaz et l’électricité, l’objectif de neutralité carbone d’ici 2050, avec l’obligation d’optimiser leurs équipements et de rendre compte de leurs émissions de scope 1 et 2. Parallèlement, la sécurité énergétique demeure une priorité, notamment en Europe, où le recours au pétrole et au gaz garantit l’approvisionnement. Dans ce contexte, la transition énergétique doit se poursuivre et l’IA peut devenir un levier décisif pour stabiliser l’approvisionnement et améliorer la gestion de l’énergie.
Les freins à la décarbonation
Les investissements dans les énergies renouvelables, levier essentiel de la décarbonation, ont reculé dans certaines régions ces dernières années en raison d’un recentrage des priorités économiques. Plutôt que d’investir des capitaux importants dans des projets de long terme liés aux renouvelables, le choix se porte sur les technologies de molécules bas-carbone telles que le captage et le stockage du carbone (CSC) et les biocarburants. Depuis 2022, les investissements dans les carburants renouvelables, le CSC, l’hydrogène, les matériaux avancés et les technologies numériques ont largement dépassé ceux consacrés aux énergies renouvelables.
L’efficacité énergétique, également cruciale pour la décarbonation, nécessite plus d’attention que jamais alors que les investissements du secteur de l’énergie se détournent des renouvelables traditionnels au profit de technologies alternatives.
Le rôle de l’IA dans la décarbonation
Les solutions qui s’appuient sur l’IA peuvent jouer un rôle clef sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’énergie, en rationalisant les processus pour limiter le gaspillage d’énergie et rendre les opérations plus durables, tout en optimisant l’efficacité et la rentabilité. Elles contribuent à décarboner les bâtiments et les opérations en améliorant la sécurité au travail et les normes de contrôle qualité, ainsi que la surveillance et la gestion proactives des actifs.
L’IA permet de surveiller en temps réel les équipements et les processus, d’identifier les problèmes potentiels ainsi que les solutions, ce qui se traduit par une meilleure efficacité et une réduction des temps d’arrêt. Elle affine la prise de décision en s’appuyant sur les données et des analyses avancées pour choisir le meilleur plan d’action dans chaque activité : du choix des sites de forage pétrolier à de meilleures façons de gérer les approvisionnements énergétiques. Cela contribue à minimiser les temps improductifs dans une activité coûteuse comme le forage.
Grâce à sa capacité à traiter d’immenses volumes de données, l’IA fournit des analyses plus rapides et plus approfondies que ne le permet l’examen humain. Elle peut analyser des données géologiques pour aider à déterminer les meilleurs emplacements de forage et réduire le risque de forer dans des zones non productives. En outre, l’IA peut réduire les longs cycles d’exploration nécessaires avant d’identifier le potentiel de production, en prédisant les volumes de pétrole ou de gaz présents dans un réservoir ainsi que les méthodes d’extraction les plus efficaces.
Les entreprises explorent le contrôle automatisé des puits et l’optimisation du forage par l’IA. Un grand acteur du Moyen-Orient utilise une solution avancée d’IA générative pour améliorer les opérations de forage grâce à l’analyse intelligente des rapports de complétion des puits. Les équipes de forage bénéficient d’analyses opérationnelles complètes, anticipent mieux les difficultés potentielles et optimisent la préparation ainsi que l’efficacité des ingénieurs. Les rapports de forage du matin, croisés avec les rapports de complétion, servent à optimiser la planification des opérations et à réduire les retards et les erreurs.
Le reporting des émissions est un impératif que l’IA peut simplifier. Le suivi des gaz à effet de serre est primordial pour se conformer à la réglementation et engager des actions de réduction de l’impact environnemental. L’IA et l’automatisation accélèrent et fiabilisent la collecte et l’analyse des données tout en réduisant la charge. En assurant une surveillance continue à la source, via des données en temps réel et alertes instantanées en cas de dépassement des seuils autorisés, elles permettent de réagir sans délai. Par exemple, lors de l’extraction pétrolière, l’IA peut surveiller le torchage (flaring) et contribuer à limiter les déversements.
Des capacités avancées d’intelligence prédictive, fondées sur l’analyse des tendances historiques et des conditions actuelles, permettent d’anticiper, de modéliser et de planifier l’offre, la demande et les perturbations potentielles de l’approvisionnement énergétique. Des plateformes de gestion de l’énergie intégrant des capacités d’IA peuvent être déployées pour faire correspondre une offre variable à une demande fluctuante, maximisant ainsi la valeur financière des sources renouvelables. Elles peuvent ajuster la production et la distribution en basculant en temps réel entre sources renouvelables et traditionnelles, renforçant la fiabilité de l’approvisionnement énergétique.
Piloter la transition énergétique en adoptant une approche AI-first
L’IA présente de nombreux avantages. Cependant, son adoption à l’échelle de l’entreprise pour des décisions critiques demeure limitée par des préoccupations de sécurité et de confidentialité des données, ces opérations mobilisant des informations hautement sensibles. Si ces préoccupations doivent être traitées au moyen de pratiques d’IA responsables, il ne faut pas pour autant occulter le potentiel de cette technologie pour améliorer l’efficacité énergétique.
Avec l’essor de l’IA, des green data centers seront nécessaires pour contenir la croissance de la demande énergétique. Pour poser les jalons d’une IA plus durable, une ESN collabore avec des acteurs clés de l’énergie sur des services de refroidissement par immersion pour proposer une technologie qui promet de réduire de manière significative les émissions de CO2.
Les industries tireront parti de plateformes de gestion de l’énergie qui exploitent l’IA et l’analytique avancée pour soutenir les initiatives en matière de développement durable. Les données issues de multiples sources sont consolidées, et les dimensions offre et demande du secteur intégrées dans une plateforme unifiée. Cela permet un suivi, une gestion et une prise de décision fluides afin de réduire la consommation énergétique, les coûts et les émissions de carbone. L’aéroport de Cologne-Bonn s’appuie sur cette approche pour optimiser son approvisionnement en énergie et en chauffage.
Atteindre la neutralité carbone est indispensable pour limiter les impacts du changement climatique. Dans le cadre de la décarbonation du secteur de l’énergie, l’IA peut jouer un rôle majeur afin de soutenir les progrès accomplis.