L'IA dans les services publics: les 20 principaux cas d'usage et études de cas

Les solutions d’IA pour les services publics désignent des solutions d’IA qui exploitent des données en temps réel issues de capteurs, de compteurs et d’images pour prévoir la demande, automatiser les inspections, optimiser la distribution et améliorer le service client.

Découvrez 20 cas d’usage précis avec des exemples concrets d’IA dans les services publics :

Cas d’usage de l’IA dans les services publics et exemples concrets

L’IA dans les services publics pour le secteur de l’énergie

1. Opérations autonomes dans les centrales électriques

L’IA automatise les inspections des centrales en analysant en temps réel les données des caméras et des capteurs, réduisant la dépendance aux travailleurs humains et renforçant la sécurité en détectant rapidement les fuites ou autres dangers. Cette automatisation répond aux exigences d’une main-d’œuvre vieillissante et améliore l’efficacité des centrales.

Exemple concret :

Duke Energy, qui vise la neutralité carbone pour ses émissions de méthane d’ici 2030, a rencontré des difficultés pour surveiller les fuites des gazoducs de gaz naturel. L’entreprise s’est associée à Microsoft et Accenture pour développer une nouvelle plateforme reposant sur Microsoft Azure et Dynamics 365 afin d’intégrer des données satellitaires, des capteurs au sol et l’IA pour une détection et une réponse aux fuites en temps réel.

La plateforme a évalué les données d’émissions, hiérarchisé les zones de réparation et dépêché rapidement les équipes, contribuant à réduire les émissions de gaz à effet de serre.

• Fourni des tableaux de bord graphiques pour prioriser les réparations de fuites
• Permis des données de géolocalisation précises pour des réparations plus rapides
• Évolutif à d’autres sources d’émissions et équipements. ¹

2. Prévision de la demande énergétique

Une distribution efficace repose sur une prévision précise de la demande d’énergie et d’eau, qui représente une part importante des coûts opérationnels. L’IA appliquée à la prévision de la demande énergétique aide les entreprises de services publics à gérer l’offre et la demande en analysant des facteurs tels que les conditions météorologiques, le comportement des utilisateurs et les prix du marché :

• Prévoir la demande d’énergie et optimiser la répartition de l’offre
• Prédire la disponibilité des énergies renouvelables et équilibrer avec d’autres sources
• Permettre l’optimisation des prix en se fondant sur les données historiques et les réactions potentielles des concurrents
• Encourager un comportement économe des consommateurs en les informant des périodes de pointe.

Exemple concret :

AES, en transition des énergies fossiles vers les renouvelables, avait besoin d’outils prédictifs pour la production d’énergie, la maintenance et la répartition de la charge. En collaborant avec H2O.ai, AES a déployé des programmes de maintenance prédictive pour les éoliennes et les compteurs intelligents, et a optimisé ses stratégies d’enchères hydroélectriques.

La plateforme a permis à AES d’anticiper les défaillances de composants, d’optimiser les coûts de réparation et de gérer la prévision de la demande, aidant l’entreprise à réduire les coûts et à accroître la fiabilité.

• Économisé 1 million de dollars par an en réduisant les réparations inutiles
• Obtenu une réduction de 10 % des coupures clients
• Résolu 85 défis opérationnels en deux ans.²

3. Prosommation d’énergie

Les solutions d’IA destinées aux prosommateurs d’énergie (consommateurs qui produisent également de l’énergie, par exemple via des panneaux solaires sur toiture) aident les utilisateurs à gérer l’énergie autoproduite à partir de sources comme les panneaux solaires ou les éoliennes. Ces solutions optimisent l’utilisation des énergies renouvelables et permettent aux utilisateurs de revendre l’excédent d’électricité au réseau.

• Équilibre l’offre et la demande en fonction des pics de consommation et des conditions météorologiques.
• S’intègre aux compteurs intelligents pour une gestion efficace de l’énergie.
• Prend en charge l’échange ou le partage de l’énergie excédentaire avec le réseau local.

4. Jumeaux numériques industriels pour la production d’électricité

Les jumeaux numériques pilotés par l’IA peuvent simuler et prévoir les besoins de maintenance, optimiser les performances et réduire les temps d’arrêt des sites de production d’électricité tels que les éoliennes. Ces modèles peuvent prévoir avec précision des problèmes comme la corrosion, réduisant les perturbations et améliorant la fiabilité de l’alimentation électrique.

Exemple concret :

Par exemple, le réseau neuronal de Google a amélioré la précision des prévisions d’énergie éolienne, augmentant les rendements financiers de 20 %. Cette capacité prédictive permet une planification efficace de la production et de la consommation d’énergie, maximisant l’utilisation des ressources et la rentabilité. ⁴

Exemple concret :

Le jumeau numérique de Siemens Energy pour les générateurs de vapeur à récupération de chaleur prédit la corrosion, ce qui pourrait faire économiser aux services publics 1.7 milliard de dollars par an en réduisant les besoins d’inspection et les temps d’arrêt de 10 %. Le jumeau numérique de Siemens Gamesa simule l’exploitation des parcs éoliens offshore 4 000 fois plus vite, optimisant l’agencement des turbines et réduisant les coûts énergétiques. ⁵

5. Simulation du réseau électrique

Les simulations de réseau pilotées par l’IA permettent aux services publics de modéliser les flux d’énergie, de planifier les coupures et de tester la résilience du réseau, en particulier avec l’intégration accrue des sources d’énergie renouvelable. Cela optimise la maintenance et la gestion des pannes, garantissant un impact minimal sur les clients.

Exemple concret :

ElektroDistribucija Srbije (EDS), gestionnaire du réseau de distribution serbe, devait moderniser son réseau électrique historique pour soutenir l’intégration des énergies renouvelables et améliorer la fiabilité d’un réseau desservant 3.8 millions de clients. Pour y remédier, EDS a mis en œuvre EcoStruxure ADMS et EcoStruxure DERMS de Schneider Electric afin de numériser l’exploitation du réseau.⁶

Résultats :

• 10–15 % de réduction des pertes de réseau
• ~20 % de réduction des coupures
• Intégration améliorée des ressources énergétiques renouvelables distribuées
• Maintenance conditionnelle améliorant l’efficacité opérationnelle
• Fiabilité du réseau accrue pour 3.8 millions de clients

6. Les maisons intelligentes comme pôles énergétiques

Les systèmes de maison intelligente reposant sur l’IA aident les propriétaires à surveiller et à ajuster leur consommation d’énergie, réduisant les coûts et la demande sur le réseau grâce à une meilleure gestion de la charge.

7. Compteurs intelligents pour des flux d’énergie en temps réel

Les compteurs intelligents pilotés par l’IA s’intègrent aux ressources énergétiques distribuées pour équilibrer la demande et l’offre en temps réel, soutenant la résilience du réseau et les efforts de décarbonation.

Exemple concret :

Con Edison, une entreprise de services publics, cherchait à réduire ses coûts opérationnels et son impact environnemental en s’appuyant sur l’intelligence artificielle. Les outils propulsés par l’IA ont contribué à réduire les coûts de production d’électricité et les émissions de CO₂, donnant aux clients davantage de contrôle sur leur consommation d’énergie.

Cette approche pilotée par l’IA a soutenu l’engagement de Con Edison en faveur de la durabilité et de solutions énergétiques axées sur le client.

• Réduction des coûts de production d’électricité et des émissions de CO₂
• Gestion améliorée de l’énergie pour les clients
• Favorisé des opérations écologiques et centrées sur le client.⁸

8. Recharge des véhicules électriques gérée par l’IA

Un quartier de véhicules électriques (VE) peut facilement surcharger le réseau local, mais l’IA peut optimiser les plannings de recharge en déplaçant la consommation vers les heures creuses et en réinjectant l’énergie des batteries pendant les pics de demande. Ce regroupement collectif crée une « centrale électrique virtuelle » (VPP), une flotte coordonnée par logiciel qui se comporte comme une source d’énergie unique et pilotable.

Exemple concret :

ChargeScape, une coentreprise de BMW, Ford, Honda et Nissan, agrège les VE en une centrale électrique virtuelle pour plus d’une douzaine de services publics américains, en utilisant une gestion de la charge pilotée par l’IA pour déplacer la recharge et exporter l’énergie stockée lors des pics du réseau. Cela transforme les VE, qui étaient un fardeau pour le réseau, en actif pilotable.

• Chaque véhicule assure une réduction de la demande de recharge pilotée d’environ 5 kW et jusqu’à ~20 kW d’exportation via la recharge bidirectionnelle (V2G).⁹
• L’agrégateur EnergyHub a réduit les pics de recharge des VE jusqu’à 50 % grâce à l’optimisation de la distribution par l’IA, en déplaçant plus de 38.3k MWh de charge sur sa flotte VPP en 2025¹⁰
• NV Energy a utilisé l’IA pour identifier rapidement les clients possédant un VE et les cibler dans le cadre de programmes de recharge pilotée.¹¹

L’IA dans les services publics pour les déchets, l’eau et les incendies de forêt

9. Gestion des déchets

L’IA dans la gestion des déchets collecte et analyse les données sur les types, volumes et schémas de déchets, prédit les niveaux de déchets futurs, identifie et trie les matériaux recyclables et les types de restes alimentaires grâce à la vision par ordinateur et au ML. Elle peut éclairer les calendriers de collecte, optimiser l’élimination et le recyclage des déchets, et améliorer la gestion des ressources.

Exemple concret :

Les centres de tri des matières recyclables (MRF) peinent face aux déchets de flux unique contaminés, où moins de la moitié des matières entrantes est habituellement récupérée, et le tri manuel est lent, dangereux et difficile à pourvoir en personnel. Bryson Recycling et d’autres MRF européens ont déployé Recycleye Vision et Recycleye Robotics, qui utilisent la vision par ordinateur et l’apprentissage profond pour identifier et prélever par robot les matières recyclables des flux mixtes, ce qui a permis de :

• Augmenté la pureté de la production sur une ligne d’aluminium de 8 % et la valeur marchande de la production d’environ 20 %,
• Augmenté la pureté sur une ligne de fibres de 12 %,
• Réalisé jusqu’à 33 000 prélèvements robotisés sur un poste de 10 heures, soit environ deux fois la vitesse du tri manuel.¹²

10.Surveillance de la qualité de l’eau

L’IA peut améliorer la surveillance de la qualité de l’eau en analysant le débit de l’eau et en détectant les contaminants en temps réel. Les capteurs compatibles IA déployés dans les réseaux d’eau identifient les bactéries et particules nocives, permettant des réponses plus rapides aux risques sanitaires potentiels.

• Surveille la qualité de l’eau en continu, détectant les contaminants en temps réel.
• Améliore la transparence et le contrôle des réseaux d’approvisionnement en eau.
• Permet des actions rapides face aux risques sanitaires.

Exemple concret

Fluid Analytics utilise des logiciels propulsés par l’IA, la robotique et l’IoT pour optimiser les réseaux d’eau urbains grâce à des modèles prédictifs entraînés sur diverses données de canalisations. Des villes, notamment en Inde, ont fait appel à eux pour localiser les fuites, réduire les pertes d’eau et prévenir les inondations dues à des infrastructures et des méthodes d’inspection obsolètes. Les résultats de Fluid Analytics sont notamment :

• Surveillance de plus de 400 millions de gallons d’eaux usées urbaines par jour
• Cartographie des canaux de drainage pour prévenir de graves inondations près de l’aéroport de Mumbai
• Détection précoce facilitée des maladies d’origine hydrique et prévention des épidémies, comme l’hépatite A.¹⁴

11. Détection et prévention des risques d’incendies de forêt

Les caméras de vision par ordinateur recherchent les colonnes de fumée, tandis que les modèles de ML classent les circuits par risque d’incendie à l’aide de données météorologiques, d’humidité du combustible et de végétation.

Exemple concret :

Pacific Gas & Electric (PG&E), confrontée à une forte exposition aux incendies de forêt sur son territoire californien, a déployé plus de 630 caméras de détection propulsées par l’IA de Pano IA et des modèles d’intelligence de la végétation d’Overstory pour repérer les départs de feu à un stade précoce dans environ 90 % de son territoire à haut risque d’incendie.

• Signalé une baisse de près de 50 % des départs de feu où la végétation était une cause suspectée en 2025 par rapport à l’année précédente.
• Amélioré la vitesse de détection et contribué à réduire les départs de feu liés à la végétation.¹⁵

Cas d’usage de l’IA dans les services publics indépendants du secteur

12. Maintenance automatisée des actifs

Les entreprises du secteur de l’énergie et des services publics peinent à détecter les défauts des infrastructures critiques, ce qui entraîne des pannes coûteuses. L’IA analyse des images aériennes, des données LiDAR, de drones et de satellites pour identifier les problèmes d’équipement ou les risques liés à la végétation susceptibles d’endommager les infrastructures.

Par exemple, la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur propulsées par l’IA peuvent analyser des images d’actifs capturées par drone, permettant une identification rapide des défaillances potentielles. Cette surveillance proactive réduit les interruptions de service et les risques d’incendie autour des lignes électriques, tout en optimisant la planification des ressources.

Exemple concret :

Exelon, une grande entreprise énergétique, a cherché à améliorer ses processus de maintenance et d’inspection du réseau. En utilisant les outils d’IA de NVIDIA pour les inspections par drone, Exelon a renforcé ses capacités de détection des défauts, en créant des exemples étiquetés pour une évaluation en temps réel.

Cette approche pilotée par l’IA a amélioré la précision de la maintenance, réduit les émissions et accru la fiabilité du réseau électrique.

• Détection améliorée des défauts du réseau grâce aux inspections par drone pilotées par l’IA
• Efficacité de la maintenance et fiabilité du réseau accrues
• Réduction des émissions grâce à des processus d’inspection optimisés.¹⁶

13. Expérience de service client automatisée

Les fournisseurs de services publics peuvent améliorer l’engagement client en prévoyant la consommation d’eau et d’énergie grâce à l’IA, ce qui permet des stratégies de tarification dynamique. En analysant les habitudes de consommation, l’IA peut suggérer des horaires d’utilisation optimaux pour réaliser des économies, par exemple recommander des heures de recharge plus tardives pour les véhicules électriques. Cette approche personnalisée améliore la satisfaction client et soutient les efforts de marketing ciblé, augmentant la fidélité et les revenus.

Exemple concret :

Octopus Energy, un fournisseur d’énergie, a cherché à améliorer son service client en augmentant la qualité des réponses par e-mail. L’entreprise a mis en œuvre l’IA générative pour automatiser les réponses aux e-mails des clients, atteignant un taux de satisfaction client de 80 %, dépassant le taux de 65 % des agents humains.

En utilisant l’IA générative, Octopus Energy a rationalisé son processus de support client, garantissant des réponses rapides et précises, démontrant le potentiel de l’IA dans le secteur des services publics.

• Atteint 80 % de satisfaction client dans les réponses par e-mail pilotées par l’IA
• Dépassé de 15 % le score de satisfaction du personnel humain formé
• Mis en évidence le potentiel d’une intégration accrue de l’IA pour améliorer la fidélité client.¹⁷

14. Optimisation de la flotte de camions des services publics

Les chaînes d’approvisionnement complexes du secteur de l’énergie exigent une gestion logistique efficace. L’IA améliore la coordination entre les équipes opérationnelles et les entrepôts, optimisant la gestion de flotte et la planification des itinéraires.

Par exemple, l’IA optimise les itinéraires des camions des services publics pendant les pannes et les intempéries, réduisant les temps de trajet et améliorant les délais d’intervention pour rétablir les services plus rapidement. Cela conduit à de meilleurs délais de livraison, à une réduction des coûts opérationnels et à un meilleur alignement sur la demande du marché.

Exemple concret :

Xylem Kendall, une entreprise de gestion de la végétation exploitant plus de 5 500 actifs de flotte, a été confrontée à des problèmes de sécurité liés à la conduite distraite, que les données reliaient directement à l’utilisation du téléphone portable.

Pour y remédier, l’entreprise a déployé la télématique de nouvelle génération et les caméras de bord Motive IA pour suivre les scores de sécurité, et a installé des supports téléphone mains-gratuit dans tout le pays, obtenant les résultats suivants :

• 5 % d’amélioration des scores globaux de sécurité des conducteurs.
• Atténuation des risques en temps réel grâce à la détection des comportements de distraction et à l’envoi d’alertes immédiates dans la cabine aux conducteurs.
• Accompagnement post-trajet fondé sur les données qui a permis aux superviseurs d’utiliser les images des caméras pour une formation ciblée à la sécurité.¹⁸

15. Sûreté et sécurité des sous-stations

L’analyse vidéo reposant sur l’IA améliore la sécurité des sous-stations en détectant les intrusions non autorisées et en surveillant la sécurité des travailleurs, renforçant la conformité et réduisant les incidents potentiels.

Exemple concret :

Les services publics d’électricité américains font face à une forte augmentation des attaques physiques et des vols de cuivre dans les sous-stations, ce qui accroît la pression pour se conformer aux exigences de sécurité physique NERC CIP-014. Pourtant, les alarmes périmétriques conventionnelles noient les opérateurs sous de faux déclenchements. Par exemple, une grande sous-station peut générer de 50 à 200 alarmes périmétriques par poste, dont plus de 95 % sont des déclenchements nuisibles causés par la faune, le vent ou les véhicules de patrouille.

Plusieurs services publics installent des analyses vidéo par IA avec fusion de capteurs sur les caméras existantes pour :

• Classer ce qui a déclenché une alarme (personne, véhicule, animal), réduisant les alertes nuisibles qui provoquent la lassitude des opérateurs face aux alarmes
• Fusionner les capteurs thermiques et visuels afin qu’un second capteur doive confirmer avant qu’une alerte ne soit escaladée, réduisant les interventions inutiles
• Utiliser le même matériel thermique et visuel pour la détection précoce d’anomalies de température des équipements, ajoutant de la valeur de maintenance prédictive au-delà de la sécurité
• Permettre une surveillance à distance en temps réel et une coordination plus rapide des forces de l’ordre lors d’un incident.¹⁹

16. Assistants virtuels dans les centres d’appels

Les assistants virtuels IA soutiennent le service client en gérant les afflux d’appels, en aidant avec la FAQ et en fournissant des informations sur la consommation, ce qui améliore l’expérience client et réduit les coûts d’exploitation.

Exemple concret :

Ontario Power Generation (OPG), un important producteur d’électricité canadien, cherchait à améliorer son efficacité interne et le soutien à ses employés. En collaboration avec Microsoft, OPG a développé ChatOPG, un assistant virtuel propulsé par l’IA qui répond aux questions, fournit des informations et agit comme un assistant personnel.

Le chatbot soutient la productivité, renforce la sécurité et rationalise les performances en offrant aux travailleurs un accès facile aux informations dont ils ont besoin.

• Amélioration de la productivité des employés et de l’accès à l’information
• Sécurité et efficacité opérationnelle renforcées
• Favorisé l’intégration de l’IA dans les opérations quotidiennes pour de meilleures performances.²⁰

L’IA dans les services publics pour les télécommunications

17. Opérations réseau sans intervention (Zero-Touch)

Les opérations réseau sans intervention consistent à utiliser l’IA pour automatiser les tâches de gestion du réseau, réduisant le besoin d’intervention humaine. Cela inclut l’auto-surveillance, l’auto-réparation et l’optimisation automatique des ressources réseau. En intégrant les jumeaux numériques et l’apprentissage automatique, les opérateurs télécoms peuvent atteindre une fiabilité de service et une efficacité opérationnelle plus élevées.

Exemples concrets : Ericsson a mis en œuvre des opérations sans intervention pilotées par l’IA, en s’appuyant sur l’apprentissage automatique et les jumeaux numériques pour une gestion autonome. Cela a amélioré la fiabilité des services et réduit les tâches manuelles, augmentant l’efficacité opérationnelle. Ainsi, Ericsson a pu

• Permettre un fonctionnement autonome avec une supervision minimale
• Accroître la fiabilité du réseau
• Améliorer l’efficacité des services.²¹

18. Optimisation et gestion du réseau

Les systèmes d’optimisation et de gestion de réseau pilotés par l’IA analysent de grands volumes de données pour prédire et traiter les problèmes potentiels avant qu’ils n’affectent les services.

Exemple concret : La plateforme AVA de Nokia a utilisé l’analyse prédictive reposant sur l’IA pour la gestion du réseau en temps réel, ce qui a conduit à :

• Amélioration des performances du réseau en temps réel
• Réduction des temps d’arrêt
• Amélioration de la satisfaction des utilisateurs.²²

19. Découpage du réseau 5G

En permettant la virtualisation des fonctions réseau, l’IA soutient le découpage du réseau 5G et permet aux opérateurs télécoms de créer et d’allouer des segments de réseau pour différents cas d’usage et besoins clients.

Exemple concret : Huawei a utilisé l’IA pour soutenir le découpage du réseau 5G, en allouant dynamiquement les ressources pour fournir des services sur mesure et maximiser l’utilité du réseau. Ainsi, Huawei a obtenu :

• Des services sur mesure pour différents cas d’usage
• Une meilleure gestion des ressources
• De nouvelles opportunités de revenus.²³

20. Gestion du trafic de données

La gestion du trafic de données propulsée par l’IA optimise l’allocation de la bande passante réseau en fonction de la demande en temps réel. Cela garantit qu’aux heures de pointe, les performances du réseau sont maintenues, offrant une meilleure expérience utilisateur et une utilisation plus efficace des ressources.

Exemples concrets : La solution d’IA d’Ericsson a optimisé la gestion du trafic de données en ajustant l’allocation de la bande passante en temps réel, garantissant des performances réseau constantes. Ainsi,

• Utilisation optimisée de la bande passante
• Performances réseau stables aux heures de pointe
• Amélioration de la qualité de service.²⁴

Pourquoi utiliser l’IA dans les services publics ?

Voici les raisons de déployer l’IA dans les services publics :

Hausse de la demande d’électricité

La demande d’électricité nécessite une expansion des capacités sans compromettre la fiabilité ni l’accessibilité financière de l’approvisionnement. Les technologies d’IA peuvent soutenir cette transition grâce à une prévision plus intelligente de la demande et à une optimisation opérationnelle.

• La demande d’électricité devrait augmenter de 1.4 % par an jusqu’en 2032, soit une hausse cumulée de 46 %.²⁵
• Aux États-Unis, 120 GW de demande d’électricité supplémentaire sont attendus d’ici 2030, dont 60 GW provenant des data centers, soit à peu près l’équivalent du pic de consommation d’énergie de l’Italie en 2024.²⁶
• Aux États-Unis, les prix de l’électricité résidentielle ont augmenté d’environ 13 % entre 2022 et 2025.²⁷
• La planification pilotée par l’IA peut apporter des améliorations de productivité sur le terrain de 25–30 %, renforçant la gestion des effectifs et des actifs.²⁵

Opportunités d’investissement dans les services publics

La convergence de la numérisation et de la modernisation des infrastructures crée un potentiel d’investissement important dans le secteur des services publics. Les analyses reposant sur l’IA peuvent favoriser une allocation plus intelligente du capital, aidant les services publics à tirer parti des tendances émergentes de la demande et à optimiser la performance des actifs.

• Les actions des services publics sont actuellement sous-évaluées de 5 %, ne reflétant pas encore l’impact croissant de la demande des data centers.²⁵
• Les entreprises électriques américaines devraient investir 1.1 billion de dollars entre 2025 et 2029 pour moderniser les infrastructures vieillissantes et étendre la capacité du réseau.²⁸
• Grâce aux informations fournies par le machine learning, les services publics peuvent réallouer jusqu’à 80 % du capital en fonction de l’état des actifs, renforçant la fiabilité et la résilience.²⁵

Les analyses d’IA peuvent révéler les tendances de consommation et de prix, éclairant des décisions d’investissement plus intelligentes et améliorant le ROI. La gestion d’actifs pilotée par l’IA peut aider les services publics à prioriser leurs investissements et à éviter la surconstruction, en particulier alors que les contraintes d’infrastructure et l’inflation augmentent les coûts tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Croissance de la demande des data centers

L’exploitation des data centers accroît la consommation d’énergie, qui peut être optimisée grâce à l’IA :

• La demande d’électricité des data centers pourrait doubler d’ici 2030, avec une augmentation de 131 % attendue d’ici 2032 dans un scénario de forte croissance.²⁵
• Les grands projets de l’industrie de l’IA consomment de l’énergie à l’échelle de villes entières.
  • Par exemple, le récent partenariat de centres de données de OpenAI et Nvidia d’une capacité de 10 gigawatts nécessite l’équivalent de la consommation électrique de New York pendant le pic estival.²⁶
• Les projets renouvelables représentent désormais plus de 90 % de toutes les nouvelles capacités en attente de raccordement au réseau, soulignant comment la planification et les outils prédictifs reposant sur l’IA accéléreront la transition vers une énergie propre.²⁶
• L’IA a amélioré le rendement thermique ou la productivité des actifs de production fossiles et renouvelables de 2–5 %, offrant des gains d’efficacité mesurables.²⁵

L’optimisation pilotée par l’IA permet des gains d’efficacité énergétique sans sacrifier les performances. L’analyse prédictive peut équilibrer les charges de travail pour réduire le gaspillage opérationnel et renforcer la durabilité.

Solutions d’IA pour les services publics

Les entreprises du secteur de l’énergie peuvent tirer parti de ces avancées technologiques de pointe :

Solutions d’automatisation pour les services publics

Parmi les outils d’automatisation figurent :

• Automatisation des charges de travail : Les solutions d’automatisation des charges de travail rationalisent et gèrent les tâches répétitives sur différents systèmes, permettant aux services publics d’accroître leur efficacité opérationnelle et de réduire les erreurs manuelles tout en assurant le bon déroulement des processus critiques.
• Planification par lots : Les logiciels de planification par lots organisent et exécutent de grands volumes de tâches ou de processus en groupes à des heures planifiées, permettant aux services publics d’optimiser l’allocation des ressources et d’assurer l’exécution des travaux dans les délais sans perturber les opérations en cours.
• Planification des travaux d’entreprise :Les logiciels de planification des travaux d’entreprise coordonnent et hiérarchisent les tâches au sein du paysage informatique d’une organisation, aidant les services publics à améliorer la prestation de services, à mieux utiliser les systèmes et à maintenir des performances constantes en garantissant que les travaux sont exécutés dans le bon ordre et à temps.
• Automatisation de la cybersécurité pilotée par l’IA : À mesure que les services publics se numérisent, les systèmes de détection des menaces propulsés par l’IA identifient de manière autonome les anomalies et neutralisent les cyberrisques en temps réel. Ces solutions renforcent la résilience opérationnelle et la conformité réglementaire des infrastructures numériques.

Algorithmes de machine learning pour les services publics

Ces algorithmes améliorent la prise de décision en identifiant des schémas dans les données de consommation, facilitant les stratégies de gestion de la demande et les solutions énergétiques personnalisées pour les consommateurs. Voici quelques-uns de ces outils :

• Traitement automatique du langage naturel (NLP) : NLP peut améliorer les chatbots du service client et les assistants virtuels, en fournissant une assistance instantanée et en améliorant l’engagement client grâce à la compréhension et à la réponse aux demandes en temps réel.
• Vision par ordinateur : La vision par ordinateur exploite l’analyse d’images provenant de drones et de caméras pour inspecter les infrastructures, permettant une identification plus rapide et plus sûre des problèmes d’équipement par rapport aux inspections manuelles.
• Analyse prédictive : Les outils d’analyse prédictive utilisent les données historiques pour prévoir la demande et détecter les défaillances potentielles des infrastructures, permettant aux services publics de traiter les problèmes de manière préventive et d’optimiser l’allocation des ressources.
• Apprentissage par renforcement (RL) : Le RL permet aux systèmes d’apprendre des stratégies optimales de distribution de l’énergie et de tarification grâce à des boucles de rétroaction continues. Les services publics peuvent tirer parti du RL pour la gestion adaptative du réseau, la tarification dynamique et l’optimisation en temps réel des actifs décentralisés.
• IA explicable (XAI) : À mesure que les modèles d’IA deviennent plus complexes, l’IA explicable garantit la transparence et l’interprétabilité des décisions, soutenant la conformité réglementaire et instaurant la confiance des parties prenantes dans les systèmes automatisés.

Internet des objets (IoT) pour les services publics

Les dispositifs IoT et capteurs pour la surveillance en temps réel des performances du réseau et de la consommation d’énergie, notamment :

• Compteurs intelligents : Les solutions de compteurs intelligents fournissent des données en temps réel sur la consommation d’énergie, permettant une facturation précise et une gestion efficace de l’énergie.
• Systèmes de surveillance en temps réel pour la fiabilité du réseau : Ces systèmes suivent en permanence les performances du réseau, permettant aux services publics de détecter rapidement les problèmes et de maintenir un service fiable.
• Maintenance conditionnelle (CBM) : La CBM surveille l’état des équipements pour planifier la maintenance au moment opportun, réduisant les coûts et prévenant les pannes imprévues.
• Intégration de l’edge computing : L’edge computing traite les données IoT localement, réduisant la latence et permettant une action immédiate. Cela est particulièrement précieux pour la détection des défauts du réseau, l’automatisation des sous-stations et le contrôle décentralisé où chaque milliseconde compte.
• Connectivité 5G : Les réseaux 5G à haut débit et à faible latence améliorent la réactivité des appareils et capteurs compatibles IoT, garantissant un flux de données fiable pour les opérations énergétiques critiques.

IA générative pour les services publics

L’IA générative utilise des algorithmes avancés et le machine learning pour créer des modèles prédictifs et des simulations à partir de données historiques et de divers scénarios. Dans le secteur des services publics, cette technologie optimise la distribution d’énergie et améliore la précision des prévisions. Par exemple, l’IA générative aide à :

• Intégration des énergies renouvelables pour évaluer comment intégrer les sources d’énergie renouvelable en simulant leur impact sur la stabilité et la fiabilité globales du réseau.
• Gestion des actifs en permettant aux services publics de planifier les réparations ou les mises à niveau en fonction des performances projetées et des facteurs de risque.

IA agentique pour les services publics

L’IA agentique peut planifier, agir et s’adapter de manière autonome pour atteindre des objectifs définis avec une intervention humaine minimale, en combinant les capacités de l’IA générative et de l’IA prédictive. Dans le secteur des services publics, l’IA agentique peut coordonner des processus complexes en plusieurs étapes qui exigeaient traditionnellement une supervision manuelle. L’objectif est de créer des systèmes énergétiques autonomes capables d’équilibrer fiabilité, durabilité et rentabilité. Par exemple :

• Orchestration autonome des opérations : L’IA agentique peut surveiller de manière indépendante l’état du réseau, prévoir la demande et déclencher les actions de contrôle nécessaires en temps réel, renforçant la résilience du système et réduisant les temps d’arrêt.
• Prise de décision dynamique : En évaluant en continu les données des capteurs, des dispositifs IoT et des modèles prédictifs, les agents agentiques peuvent optimiser l’allocation des ressources, rediriger les flux d’énergie ou prioriser les activités de maintenance sans attendre d’intervention humaine.
• Systèmes multi-agents collaboratifs : Plusieurs agents d’IA peuvent collaborer entre les systèmes de production, de distribution et de gestion client, permettant des réseaux auto-optimisés qui améliorent l’efficacité et les résultats en matière de durabilité.

Infrastructure de données et plateformes cloud

Parmi les solutions de données figurent :

• Plateformes cloud natives : Offrent l’agilité et l’évolutivité nécessaires pour gérer des volumes massifs de données provenant d’actifs connectés, permettant l’analyse en temps réel et le déploiement de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
• Lacs de données et architectures de data mesh : Regroupent des sources de données hétérogènes, des capteurs du réseau aux systèmes clients, dans des environnements unifiés et accessibles qui favorisent la modélisation prédictive, la GenAI et le développement de jumeaux numériques.
• Analyse en continu et traitement d’événements : Traitent et analysent des flux de données à grande vitesse provenant des réseaux IoT et des smart grids pour permettre des informations opérationnelles en temps réel et une prise de décision automatisée.
• Gouvernance des données et gestion de la qualité : Garantissent l’intégrité, la traçabilité et la conformité des données dans les systèmes distribués, instaurant la confiance dans les décisions pilotées par l’IA et les rapports réglementaires.

Jumeaux numériques pour les services publics

Les jumeaux numériques créent des modèles virtuels des actifs physiques, permettant aux services publics de simuler et d’analyser les performances dans divers scénarios, ce qui conduit à une meilleure gestion des actifs et à une efficacité opérationnelle accrue. En traitant diverses sources de données, ces modèles améliorent l’efficacité opérationnelle et la conformité aux normes environnementales.

Ces systèmes peuvent se traduire par des économies d’énergie et une réduction de l’empreinte carbone, soutenant les objectifs de durabilité.

Énergie décentralisée et gestion des ressources

Une façon de centraliser et de gérer les ressources énergétiques consiste à les intégrer à l’aide d’outils tels que :

• Smart grids : Les solutions de smart grid analysent les données en temps réel pour équilibrer le flux d’énergie et intégrer les énergies renouvelables. Elles tirent parti de l’IA pour analyser les données des appareils connectés, facilitant les ajustements en temps réel du flux d’énergie, améliorant la résilience du réseau et renforçant l’intégration des sources d’énergie renouvelable.
• Systèmes de gestion des ressources énergétiques distribuées (DERMS) : Ces systèmes peuvent gérer des ressources décentralisées telles que le solaire et le stockage par batteries. Ils coordonnent la gestion des ressources énergétiques décentralisées comme le solaire et les batteries, optimisant leur contribution au réseau tout en garantissant la fiabilité.
• Systèmes de gestion de l’énergie (EMS) : Les EMS peuvent intégrer des algorithmes d’IA pour optimiser la production, le stockage et la consommation d’énergie, ce qui conduit à des opérations plus efficaces et à des coûts réduits.
• Blockchain et technologies de registres distribués (DLT) : Améliorent la transparence et la sécurité des transactions décentralisées. Les services publics peuvent mettre en œuvre la blockchain pour l’échange d’énergie pair à pair, le règlement automatisé et le suivi des crédits carbone, garantissant responsabilité et confiance dans les réseaux distribués.

Avantages de l’IA dans le secteur des services publics

L’IA aide les entreprises de services publics à :

• Simplifier la complexité : L’IA peut simplifier les flux de travail complexes du secteur de l’énergie et des services publics en utilisant des assistants IA pour optimiser les processus, simuler les opérations, diagnostiquer les problèmes en temps réel, assurer la traçabilité de la chaîne d’approvisionnement et fournir une assistance technique immédiate. Cela conduit à une efficacité accrue, à des coûts réduits et à une réduction des temps d’arrêt.
• Favoriser l’efficacité des coûts et de l’énergie : Les solutions d’IA générative améliorent l’efficacité énergétique et permettent des économies significatives en offrant une vue globale des opérations. Cela permet aux entreprises d’électricité de mesurer précisément leurs émissions et d’optimiser leurs processus, accélérant ainsi la transition énergétique et favorisant la durabilité et l’excellence opérationnelle.
• Faire évoluer l’innovation : Des collaborations comme celles avec AWS tirent parti d’un vaste réseau de partenaires et d’une expertise sectorielle pour adopter rapidement des technologies avancées, y compris l’IA générative. Cela aide les entreprises de services publics à mettre à l’échelle des technologies énergétiques propres innovantes, leur permettant de répondre à la demande d’énergie tout en facilitant la transition du secteur vers des pratiques plus propres.
• Générer une stratégie fondée sur les données : L’IA aide à la stratégie de données, permettant aux services publics de prendre des décisions de remplacement et de maintenance fondées sur les risques en analysant le risque client, la sécurité et les facteurs environnementaux. Par exemple, l’IA générative combinée au ML peut traiter des images et des vidéos pour identifier des défauts dans les lignes d’approvisionnement, réduisant les coûts de maintenance et maintenant la fiabilité.
• Assurer la maintenance : L’IA générative combinée au ML améliore la maintenance en détectant et en prévoyant les problèmes d’équipement. Elle offre un dépannage interactif, aidant les travailleurs de terrain à résoudre rapidement les problèmes techniques.

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Défis de l’IA dans les services publics

Voici quelques défis liés à l’adoption de l’IA dans le secteur des services publics :

• Confidentialité des données : L’entraînement des systèmes d’IA nécessite de grandes quantités de données, ce qui soulève des préoccupations concernant la confidentialité des données clients. S’il est possible d’optimiser ces données pour mieux comprendre les besoins des clients, garantir la protection de la vie privée reste un défi de taille.
• Biais de l’IA : Les systèmes d’IA peuvent présenter des biais, susceptibles d’entraîner un traitement inéquitable des clients ou des employés. Une supervision humaine est nécessaire pour traiter les biais de l’IA et garantir que la mise en œuvre de l’IA respecte les normes éthiques. Bien que l’entraînement des systèmes puisse réduire les biais, il ne peut pas toujours les éliminer entièrement, ce qui rend la supervision humaine cruciale.
• Intégration des systèmes existants : Le réseau repose souvent sur des systèmes SCADA, OT et de facturation vieux de plusieurs décennies. Connecter les modèles d’IA à cette infrastructure constitue souvent le coût et le retard les plus importants d’un projet d’IA dans les services publics.
• Contraintes réglementaires et de conformité : Les services publics sont soumis à une réglementation tarifaire. Les nouveaux investissements pilotés par l’IA, la tarification dynamique et les décisions automatisées doivent satisfaire les commissions des services publics, les exigences d’explicabilité et d’audit. Cela ralentit le déploiement par rapport aux secteurs non réglementés. Pour en savoir plus sur la conformité de l’IA.
• Qualité et disponibilité des données : Les modèles ne valent que ce que valent les données de compteurs, de capteurs et d’actifs qui les alimentent. Des données historiques éparses, incohérentes ou mal étiquetées limitent la précision des prévisions et de la maintenance prédictive. Découvrez-en davantage sur les défis et solutions de qualité des données pour l’IA.
• Cybersécurité et surface d’attaque élargie : Connecter davantage d’actifs (capteurs IoT, compteurs intelligents, dispositifs edge) et automatiser les actions de contrôle accroît l’exposition. Les systèmes d’IA eux-mêmes peuvent être des cibles (empoisonnement des données ou manipulation de modèles), ce qui fait de la sécurité un prérequis et non un ajout.

Découvrez d’autres risques et défis de l’IA.

Pour aller plus loin

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Hazal Şimşek

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique.

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