Contexte et enjeux du secteur de l’énergie
Le secteur de l’énergie est en pleine transformation, confronté à des défis tels que l’intégration des énergies renouvelables, l’optimisation des réseaux intelligents et l’amélioration de l’efficacité énergétique. Les technologies de la data et de l’intelligence artificielle (IA) offrent des opportunités significatives pour relever ces défis en améliorant la performance opérationnelle, en réduisant les coûts et en favorisant la transition énergétique.
Cas d’usage de la data et de l’IA dans le secteur de l’énergie
1. Optimisation des réseaux électriques intelligents (Smart Grids)
L’IA analyse en temps réel les données de consommation et de production pour équilibrer l’offre et la demande d’électricité, intégrant efficacement les sources d’énergie renouvelable.
KPI clés :
- Réduction de 20 % des pertes énergétiques sur le réseau.
- Amélioration de 15 % de la fiabilité du réseau électrique.
2. Maintenance prédictive des infrastructures énergétiques
Grâce à l’analyse des données issues des capteurs, l’IA anticipe les défaillances des équipements, permettant une maintenance proactive et réduisant les temps d’arrêt
KPI clés :
- Diminution de 25 % des coûts de maintenance.
- Augmentation de 30 % de la durée de vie des équipements.
3. Gestion intelligente de la demande énergétique
L’IA prédit les pics de consommation et ajuste la distribution d’énergie en conséquence, optimisant l’utilisation des ressources et évitant les surcharges du réseau.
KPI clés :
- Réduction de 15 % des coûts liés aux pics de demande.
- Amélioration de 20 % de l’efficacité énergétique globale.
4. Optimisation de la performance énergétique industrielle
L’IA analyse les processus industriels pour identifier les inefficacités énergétiques et propose des solutions pour réduire la consommation.
KPI clés :
- Économies d’énergie annuelles de 150 000 €.
- Réduction significative des émissions de CO₂.
