L’IA dans le secteur de l’énergie : des stratégies multisectorielles réorganisent les opérations

Dans le plus récent épisode de notre balado Parlons transition énergétique, Peter Warren discute avec les experts de CGI, Diane Gutiw, et Lukas Krappmann afin d’explorer comment l’intelligence artificielle (IA) réorganise le secteur de l’énergie et des services publics. Ce deuxième volet de leur discussion couvre les tendances provenant du dernier Hannover Messe, les défis auxquels les fournisseurs d’énergie font face et comment les perspectives multisectorielles accélèrent l’innovation.

Retrouvez la première partie de leur conversation ici.

Comment l’IA réduit les écarts de connaissances et de main-d’œuvre

De nos jours, les fournisseurs d’énergie sont soumis à des pressions venant de toutes parts. Les budgets se contractent. Les départs à la retraite s’accélèrent. Les organisations se doivent de faire plus avec un effectif réduit, en plus d’assurer la maintenance de systèmes complexes. L’IA est de plus en plus sollicitée pour réduire ces écarts, ce qui permet aux entreprises d’automatiser les tâches courantes, de conserver les connaissances et d’aider le personnel à accomplir des tâches à valeur ajoutée.

« Ces outils remplacent des tâches, et non des gens… afin de leur offrir un environnement propice à la créativité. » — Diane Gutiw

Optimiser les systèmes énergétiques grâce aux données en temps réel et à l’hydrogène

À mesure que les technologies gagnent en maturité, l’union des infrastructures physiques et de l’intelligence numérique s’accélère. Grâce aux lidars, aux radars et aux capteurs industriels, les systèmes énergétiques génèrent plus de données que jamais auparavant. Les outils d’IA aident les organisations dans l’interprétation de ces données et ces métadonnées pour prendre des décisions éclairées plus rapidement. Dans plusieurs cas, l’IA générative est également utilisée pour corriger et valider les données en temps réel, ce qui permet d’en améliorer la qualité de même que le degré de confiance.

L’hydrogène émerge comme un cas d’utilisation clé de la prise de décision fondée sur l’IA. Les organisations mettent en œuvre des jumeaux numériques pour optimiser la production d’hydrogène, pour intégrer les données provenant d’électrolyseurs à l’infrastructure de réseau plus large et pour gérer les cycles de maintenance. Ces systèmes aident à déterminer à quel moment produire de l’hydrogène, à prédire les besoins énergétiques et à répondre à des événements en temps réel comme la météo et la demande.

« Il y a beaucoup de données à exploiter, mais le défi est de savoir quoi en faire. » – Lukas Krappman

Mettre en pratique des stratégies multisectorielles d’IA dans le secteur de l’énergie

Les secteurs d’activité ne résolvent plus leurs problèmes de façon isolée. Le secteur de l’énergie adopte rapidement des techniques et des outils conçus à l’origine pour d’autres applications comme la fabrication ou les soins de santé. Les défis communs comme le vieillissement de la main-d’œuvre, la maintenance d’actifs complexes et les demandes d’efficacité stimulent le transfert de connaissances dans l’ensemble des écosystèmes.

La maintenance prédictive, un exemple de modèles éprouvés provenant des activités de forage, est maintenant utilisée dans les activités des services publics, d’extraction de minerais et même des hôpitaux. En réutilisant les schémas et les approches issus de la science des données, les entreprises sont en mesure de résoudre rapidement des problématiques de façon plus rentable.

« Il s’agit d’une meilleure pratique provenant de la science des données… de ne pas réinventer la roue, mais de déceler les améliorations possibles et de réutiliser les schémas. » – Diane Gutiw

Répondre aux perturbations de conformité réglementaire et de la chaîne d’approvisionnement grâce à l’IA

Dans l’environnement volatile d’aujourd’hui, les décisions qui auparavant nécessitaient des années à prendre doivent maintenant être prises en quelques jours. Les chaînes d’approvisionnement incertaines, les réglementations en constante évolution et les tarifs volatiles exigent des outils d’IA flexibles qui aident les organisations à s’adapter rapidement. L’IA est de plus en plus perçue comme essentielle pour atteindre cette agilité, pour permettre aux organisations de modéliser leurs résultats, pour gérer les exigences réglementaires et pour optimiser les opérations à la volée.

À l’échelle mondiale, les changements macroéconomiques et géopolitiques poussent des secteurs d’activité auparavant isolés comme l’énergie, la logistique et les sciences de la vie à innover ensemble. L’IA émerge comme un moteur clé de cette collaboration et de cette innovation intersectorielles.