L'intelligence artificielle (IA) s'impose progressivement comme une technologie clé dans de nombreux domaines, et celui de l’efficacité énergétique ne fait pas exception. En intégrant des systèmes intelligents capables d'analyser, de prévoir et d'optimiser la consommation énergétique, l'IA pourrait bien transformer notre manière d'utiliser et de gérer l'énergie.
À travers l'exemple des propos du fondateur de Purecontrol, Gautier Avril, lors de son intervention dans le podcast Safety Innov, nous allons explorer comment l'IA contribue déjà à cette révolution énergétique.
1 - Faire de la technologie un des leviers pour la décarbonation de l’industrie
Le système énergétique global connaît une véritable transformation, particulièrement depuis les récentes crises énergétiques. Avec des tarifs beaucoup plus élevés et beaucoup plus volatiles, les industriels peuvent être tentés de déprioriser leurs programmes d'électrification des usages. Pour autant, il faut décarboner de toute urgence, et cela commence par la recherche d’efficacité énergétique.
Outil d’analyse de performances, d’aide à la décision, ou bien encore d’optimisation en temps réel, cette innovation refaçonne le monde de l’énergie. Gautier Avril explique qu'il a pris conscience des enjeux du réchauffement climatique il y a une quinzaine d'années. Son entreprise, Purecontrol, se donne pour mission d'utiliser les technologies, notamment l'IA, pour contribuer à la lutte contre le réchauffement climatique.
« L’utilisation de la technologie pour lutter contre le réchauffement climatique ne va pas tout résoudre, néanmoins l’IA reste une opportunité d’améliorer significativement certains aspects de notre gestion énergétique. » ajoute Gautier Avril
De nombreuses solutions émergent depuis quelques années, allant de la simple analyse de performance à l’optimisation en temps réel.
2 - Exploiter les données existantes grâce aux jumeaux numériques
Les jumeaux numériques sont des modèles virtuels d'installations physiques qui permettent de simuler leur fonctionnement et tester des scénarios d’optimisation. En somme, un double numérique des processus du site industriel est créé, permettant d’accéder à des dashboards donnant à voir des données précises. Cette analyse approfondie des données permet de mieux comprendre les relations entre différents paramètres, et de créer des modèles prédictifs précis. L’information remontée permet aux responsables de site d’ajuster leur exploitation selon les observations faites : dérives énergétiques, sur-qualité de production, défaillance d’équipements, etc.
De nombreuses entreprises se sont spécialisées dans la création et l’exploitation des jumeaux numériques, à des fins d’analyse et d'optimisation. Purecontrol en fait partie : en se connectant aux automates industriels, la solution récupère les données de fonctionnement des usines ou des sites de gestion de l’eau.
« Les capteurs présents sur ces installations ne sont souvent exploités qu’à 10% de leur réelle capacité. L’IA permet de récupérer toutes ces données, d’y ajouter des informations extérieures comme les prévisions météorologiques, et de les analyser en continu grâce à des algorithmes de machine-learning. »
Les jumeaux numériques sont un puissant atout pour comprendre et rendre les processus plus performants. Néanmoins, ils ont leurs limites : ajuster des mécanismes industriels demande une implication continue des opérateurs sur le procédé. Et souvent, le codage des automates est gravé dans le marbre, manquant de flexibilité et de réactivité face à l’évolution de différents paramètres (qualité de produit / traitement, quantité de produits utilisés en fonction de la charge de l’usine…).
Si les jumeaux numériques sont efficaces pour repérer des opportunités d'économies, leur application peut parfois poser des défis. Certains gisements d'économies sont connus depuis longtemps, mais leur mise en œuvre reste souvent trop complexe.
« À titre d’exemple, sur un site équipé de production solaire, il semble évident de vouloir consommer de l’énergie quand il y a du soleil. Mais le nombre de paramètres à prendre en compte est trop important : aléas de la météo, qualité des prévisions, inertie du process etc. Dans le meilleur des cas, on va se contenter de décaler certains usages le midi, en espérant qu’il fasse beau. Les outils capables de trouver des stratégies de pilotage efficaces, capables de s’adapter à ces aléas, sont encore trop peu nombreux. »
3 - Aller plus loin dans l’optimisation avec un pilotage temps réel (control-command)
L’utilisation de l’IA pour trouver ces stratégies d’optimisations est au cœur de la création de Purecontrol. Pour Gautier Avril, le déclic vient de la victoire d’AlphaGo, premier succès d’une machine face aux champions du Go, qui a montré que l’intelligence artificielle était capable de trouver des stratégies nouvelles pour résoudre des problématiques complexes.
« En transposant cette technologie du monde du jeu vers de véritables problématiques industrielles, l'intelligence artificielle possède un fort potentiel pour aider les industriels consommateurs d’énergie à atteindre leurs objectifs de sobriété tout en respectant les contraintes métier.”
L'innovation de Purecontrol, et ce qui fait la force de la solution, c'est de mettre l’IA au cœur du "contrôle commande". La solution consiste à laisser l’IA trouver des stratégies de pilotage et appliquer directement les recommandations pour piloter de manière automatique les process industriels, sans algorithme intermédiaire. Il ne reste plus qu'à donner les règles du jeu : respecter les contraintes d’exploitation tout en optimisant la consommation d’énergie et minimiser les émissions de gaz à effet de serre. L'idée est d'aller au-delà de la simple analyse de données et de la construction de recommandations, pour mettre en œuvre un pilotage dynamique en temps-réel.
« Si le meilleur copilote ne permettra jamais à un conducteur lambda de devenir champion de rallye, les meilleures modélisations ne permettront jamais à un programme automate de prendre en compte toutes les subtilités d’un environnement complexe. »
Concrètement, la solution de pilotage Purecontrol envoie en continu des commandes, qui implémentent les actions d’optimisation, définies par les algorithmes d’IA. Ce pilotage consiste à ajuster en temps-réel les processus en fonction de l’évolution des paramètres, tout en répondant aux objectifs et contraintes données. Par exemple, dans une station d’épuration, si l’objectif est de réduire les produits chimiques de traitement, la solution ajustera automatiquement l’injection de ces produits en fonction de la qualité des eaux entrantes et de la météo, qui a une influence sur le traitement de l’eau. Ce principe permet de limiter la quantité de produits chimiques utilisés tout en assurant le respect des normes environnementales.
4 - Étendre les applications pour atteindre l’efficacité énergétique
En analysant l’impact de chaque décision, les algorithmes s’adaptent et s’améliorent en continu. Cette flexibilité est précieuse dans des environnements particulièrement complexes et changeants. C’est pourquoi la solution Purecontrol améliore significativement le fonctionnement de nombreux cas d’usages : des régulations thermiques soumises à de forts aléas (incinérateurs, galvanisation), des traitements biologiques et chimiques, très difficiles à contrôler (stations d’épuration) ou des réseaux maillés ou les décisions sur chaque nœud vont avoir des conséquences sur l’ensemble du réseau (réseaux d’eaux usées, réseaux de chaleur, etc.).
« Les gains varient en fonction des sites et des technologies utilisées ; mais ils peuvent varier de 10% à 40%. Mieux encore, avec la solution Purecontrol ces résultats sont obtenus sans installer de nouveau matériel, mais simplement en optimisant l'utilisation des données existantes. »
L'exemple de Purecontrol illustre parfaitement comment l'IA peut révolutionner le monde industriel. En exploitant pleinement les données disponibles et en utilisant des algorithmes avancés pour optimiser les processus, l'IA offre des solutions innovantes et efficaces pour réduire notre consommation énergétique et minimiser notre impact environnemental tout en stabilisant le fonctionnement des installations. Cette technologie est encore en pleine évolution, et ses applications ne cessent de s'étendre.
« Nous sommes capables d'exploiter les données de manière plus intelligente, de prédire et d'optimiser les consommations énergétiques, et de réduire notre empreinte carbone de manière significative. De nouvelles opportunités d'économie d'énergie émergeront à mesure que l'IA continuera de se développer et de s'intégrer dans de nouveaux domaines. »
En embrassant ces innovations de la bonne manière, nous pouvons espérer un avenir plus durable et respectueux de l'environnement.
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