C’était le thème le plus attendu pour cette 7e édition de Viva Technology, événement incontournable sur l’innovation et le digital, qui s’est tenu à Paris en juin 2023. L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres depuis les derniers exploits de l’IA générative, popularisés par ChatGPT et MidJourney. Quels sont les enjeux pour ENGIE ?
Optimiser les infrastructures
L’IA constitue d’abord un puissant levier d’optimisation des infrastructures énergétiques. Ses atouts ont été évoqués lors d’une table ronde sur le sujet à VivaTech modérée par Mihir Sarkar, Responsable de l’Intelligence Artificielle chez ENGIE Recherche & Innovation. Le Groupe construit des parcs solaires et éoliens dans de nombreux pays. Pour vérifier qu’une infrastructure soit suffisamment productive, il faut classiquement effectuer des relevés de mesure pendant un ou deux ans avant de donner le « go ». C’est là que l’IA intervient. « À partir de données de climat, températures, précipitations, relevés d’irradiance, etc., l’intelligence artificielle peut fortement accélérer l’étape de pré-évaluation des sites », souligne Ludovic Quesnelle, Directeur du Digital et des Technologies de l’Information chez GEMS (Global Energy Management & Supply). Et déterminer ainsi, par exemple, le meilleur emplacement et la meilleure orientation d’une éolienne.
Documenter les installations
Le Groupe se saisit également de l’IA pour réaliser l’inventaire exhaustif d’infrastructures industrielles. Storengy collabore ainsi avec la startup SAMP pour mettre à jour sa connaissance de sites de stockage datant parfois de plusieurs décennies. Cette technologie brevetée, qui fait appel à l’intelligence artificielle, permet de réconcilier l’ensemble de la documentation technique d’une installation avec les scans 3D du terrain. « On peut ainsi répertorier de manière exhaustive les 12 000 équipements d’un site – pompes, vannes, tuyaux, etc. », apprécie Antoine Boudehent, Chef de Projet Digital Industriel chez Storengy. « Avec les méthodes traditionnelles, on y serait encore, ça nous prendrait plusieurs années », ajoute-t-il. Le résultat présente un intérêt majeur : permettre à toutes les équipes impliquées (exploitants, mainteneurs, ingénieurs, sous-traitants), notamment les nouveaux, d’appréhender plus facilement la complexité d’un site de stockage et accélérer toutes les interventions. « En matière de sécurité, on évite les risques de mauvaises surprises », ajoute Antoine Boudehent.
Prédire la consommation de nos clients
Les promesses de l’IA vont bien au-delà des infrastructures. Elles concernent toutes les entités du Groupe. Une autre table ronde à VivaTech, intitulée « Data-driven success at ENGIE » et animée par Jean-Pierre Pélicier, Directeur des Données Groupe, abordait justement la valeur créée par l’IA à travers plusieurs exemples, dont celui de GEMS. La GBU de trading, au cœur du modèle intégré du Groupe, a pour mission d’assurer la sécurité d’approvisionnement et l’équilibre constant entre ce que le Groupe produit et ce que les clients consomment. Elle brasse un pétaoctet de données. Chaque variation d’un demi-degré de température a un impact qu’il faut savoir estimer. La montée en puissance des énergies renouvelables et le développement des véhicules électriques rendent les prévisions beaucoup plus complexes que par le passé. « Les opérateurs de réseau nous demandent à présent de prédire la consommation de nos clients au quart d’heure, et dans certains pays, bientôt à cinq minutes », souligne Ludovic Quesnelle. Les algorithmes de machine learning vont s’avérer indispensables pour relever un tel défi. Avec un défi sous-jacent : recruter et fidéliser les talents nécessaires à cette révolution.