En même temps, on assiste à une prise de conscience générale de la nécessité de devenir de plus en plus efficace sur le plan énergétique, et ce à juste titre ! Les nouvelles exigences européennes sur la réalisation de bilans dans le cadre de la directive sur l'efficacité énergétique et de la directive sur les rapports de durabilité des entreprises (CSRD) renforcent également les mécanismes de contrôle existants.
Dès lors, la croissance de l'intelligence artificielle et la demande d'une plus grande efficacité énergétique s'excluent-elles mutuellement ? Pas du tout ! En fait, j'oserais même affirmer le contraire : la transition énergétique - en particulier du côté de la demande - ne peut pas se faire si nous ne déployons pas l'intelligence artificielle de manière judicieuse ! L'IA a le potentiel de réduire les émissions de carbone dans une proportion bien plus importante que les émissions qu'elle génère elle-même. Comment cela est-il possible ?
Les données comme base
La première méthode, à la fois évidente et cruciale, pour réduire les émissions de carbone est de réduire la consommation d'énergie.
Prenons l'exemple des processus de fabrication industrielle ou des systèmes de chauffage et de refroidissement des bâtiments. Pour les optimiser, vous avez besoin de modèles précis. Cela vous permet d'identifier les principales influences sur la consommation d'énergie, de détecter et de résoudre les anomalies de consommation et d'élaborer différents scénarios pour réduire les besoins en énergie.
Dans de nombreux cas, cependant, il n'est pas possible de construire un modèle précis basé sur des formules et des équations physiques, simplement en raison de la complexité d'une telle tâche. L'élaboration d'un modèle énergétique complet pour un bâtiment, par exemple, nécessiterait une armée d'experts et de scientifiques.
Le machine learning
Une autre solution consiste à utiliser l'intelligence artificielle, en particulier le machine learning appelée également apprentissage automatique, pour apprendre beaucoup plus rapidement à partir de données mesurées afin de construire un modèle prédictif.
Ces applications de l'IA pour réduire la consommation d'énergie sont largement répandues : pour le chauffage et la climatisation des bâtiments, les processus industriels tels que le dessalement de l'eau, l'optimisation de l'énergie résidentielle, les systèmes de chauffage urbain, et bien d'autres applications.
L'électricité verte
En outre, le passage à des sources d'énergie verte telles que l'énergie solaire et les véhicules électriques ne sera possible uniquement grâce au soutien de l'intelligence artificielle. En faisant des prévisions intelligentes et en équilibrant l'offre et la demande, l'IA joue un rôle clé dans la réduction des émissions de carbone et la stabilisation des réseaux énergétiques. La complexité de la modélisation physique d'un tel système à grande échelle n'est possible que grâce à la puissance de l'intelligence artificielle.
Nous pouvons déjà voir une application concrète dans les micro-réseaux optimisés afin de réduire les pics de demande sur le réseau principal, sur les systèmes de recharge des voitures électriques et les réseaux domestiques, etc. La symbiose entre l'intelligence artificielle et la durabilité est donc sans aucun doute cruciale pour notre avenir.
Utiliser l'intelligence artificielle de manière judicieuse
Il n'en reste pas moins qu’à chaque fois qu'un algorithme d'intelligence artificielle fonctionne, nous consommons beaucoup d'énergie. Il est donc important de l'utiliser uniquement lorsqu'elle constitue la seule et meilleure solution. N'utilisez donc pas ChatGPT pour rédiger un courriel standard. N'utilisez pas un modèle d'apprentissage automatique complexe lorsque des lois physiques simples donnent un résultat suffisamment précis.
Il n'y a là rien de nouveau - nous le savons depuis bien longtemps : il faut toujours utiliser l'outil approprié pour la tâche à accomplir. Nous ne devrions pas déployer une énergie démesurée pour une simple tâche. Mais si nous utilisons l'IA intelligemment, elle peut sans aucun doute changer la donne pour la transition énergétique.
