L’IA et l’énergie : le duo dynamique qui façonne le réseau électrique

Avez-vous déjà demandé à ChatGPT quel est le défi le plus pressant au monde ? Il classe le changement climatique en tête de liste. Et si nous utilisions la technologie qui se cache derrière ChatGPT pour relever ce défi ?

EUSEW

Publié le

2 décembre 2025

Lecture : 4 min

Ils pensent avoir trouvé la clé d’une électricité inépuisable que personne n’exploitait — L’IA et l’énergie : le duo dynamique qui façonne le réseau électrique © L'EnerGeek

Par Mbuwir Brida, Jeune ambassadrice de l’énergie de l’EUSEW

Le moyen le plus important d’atténuer le changement climatique consiste à passer des combustibles fossiles aux énergies renouvelables : c’est la transition énergétique. Celle-ci implique de renforcer l’intégration de sources d’énergie renouvelable variables dans le réseau électrique. Il est donc nécessaire de disposer d’outils plus puissants et plus innovants pour planifier et exploiter le réseau afin de garantir sa sécurité et sa fiabilité à mesure que la transition énergétique progresse.

Ce besoin intervient à un moment où des avancées majeures sont réalisées dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), qui reproduit plusieurs aspects de l’intelligence humaine grâce à l’analyse de données à grande échelle et à des connaissances sectorielles pertinentes pour produire des résultats. La numérisation du réseau (par exemple via les compteurs intelligents, les capteurs et les jumeaux numériques) génère d’énormes volumes de données, ce qui place l’IA dans une position idéale pour soutenir la transition énergétique. Mais l’IA résoudra-t-elle tous les défis liés au réseau ?

Des prévisions pour un réseau électrique plus fiable

La capacité prédictive des modèles d’IA constitue un véritable tournant pour le secteur de l’énergie, de la production à la consommation en passant par les marchés de l’énergie. L’une des principales applications consiste à prévoir et optimiser la production des installations solaires et éoliennes : par exemple, les modèles d’IA utilisent des données météorologiques combinées à des mesures historiques pour prédire la production et la consommation d’énergie nécessaires à la planification du réseau.

Ainsi, le gestionnaire de réseau de transport belge Elia a développé un outil basé sur l’IA qui réduit de 41 % l’erreur de prévision du déséquilibre du système, dans le but de maintenir la stabilité de la fréquence du réseau malgré l’intégration croissante des énergies renouvelables. Cette capacité prédictive des modèles d’IA est également utilisée pour la maintenance prédictive des parcs éoliens et des lignes électriques. Les algorithmes fondés sur l’IA facilitent donc la surveillance et le contrôle en temps réel du transport et de la distribution d’électricité, permettant des ajustements dynamiques face aux fluctuations de l’offre et de la demande.

En outre, des algorithmes d’IA capables de détecter automatiquement les pannes, de générer des stratégies de rétablissement de l’électricité en temps réel et de basculer vers des sources d’alimentation de secours peuvent réduire les temps d’interruption, améliorant ainsi la fiabilité des systèmes électriques. L’IA ne facilite donc pas seulement la gestion du réseau et l’intégration des énergies renouvelables : elle favorise également un réseau électrique plus efficace, plus fiable et plus sûr.

Du côté de la consommation d’énergie, les systèmes de gestion énergétique pilotés par l’IA ont connu des progrès significatifs. Ces systèmes optimisent l’utilisation de l’énergie en apprenant les préférences des utilisateurs et en s’adaptant aux conditions météorologiques ainsi qu’à d’autres événements externes, tels que les prix de l’électricité. Par exemple, la start-up technologique belge Pleevi a développé des algorithmes d’apprentissage automatique pour contrôler la recharge des véhicules électriques, permettant de réduire les coûts d’électricité jusqu’à 30 % tout en favorisant l’utilisation de la production locale d’énergie prévue. De son côté, l’entreprise suédo-suisse spécialisée dans l’électrification et l’automatisation, ABB, a mis au point des outils basés sur l’IA pour prévoir et gérer les pics de consommation énergétique dans les bâtiments commerciaux et industriels, aidant ainsi ces grands consommateurs à éviter les coûts liés aux pointes de demande.

Les technologies avancées s’accompagnent de risques et d’obstacles

Malgré des avancées notables, la complexité des cadres réglementaires, les considérations éthiques et la nature multidimensionnelle des systèmes énergétiques continuent de poser des défis à l’intégration de l’IA dans le secteur de l’énergie. Les préoccupations en matière de sécurité et de protection des données soulèvent des questions importantes concernant l’utilisation sûre de l’IA dans le secteur énergétique et, par conséquent, la conformité au règlement européen sur l’intelligence artificielle.

Par ailleurs, l’impact environnemental de la fabrication du matériel d’IA ainsi que la forte consommation d’énergie et d’eau des centres de données mettent en évidence plusieurs obstacles qui doivent être surmontés pour garantir une utilisation durable de l’IA. De plus, le processus décisionnel des algorithmes d’IA demeure souvent opaque et difficilement explicable. L’ensemble de ces facteurs rend l’adoption de solutions basées sur l’IA complexe pour les utilisateurs, compte tenu des implications majeures en matière de sécurité énergétique et de coûts financiers.

L’IA résoudra-t-elle tous les défis du réseau liés à la transition énergétique ?

À mesure que la synergie entre l’IA et le secteur de l’énergie se développe, la collaboration interdisciplinaire et l’engagement en faveur d’un déploiement éthique et responsable de l’IA restent essentiels pour exploiter pleinement le potentiel de cette convergence. Toutefois, la promesse de systèmes entièrement autonomes, dans lesquels l’IA orchestrerait chaque aspect du réseau, est encore loin de devenir réalité au regard des obstacles mentionnés. En pratique, l’intégration de l’IA est un processus continu, jalonné de progrès graduels et de nouveaux défis.

En 2026, la Commission européenne adoptera une feuille de route stratégique pour la numérisation et l’IA dans le secteur de l’énergie, visant à exploiter le potentiel des technologies numériques et de l’IA tout en atténuant les risques associés.

Cet éditorial d’opinion est produit en coopération avec la Semaine européenne de l’énergie durable 2026. Voir ec.europa.eu/eusew pour les appels ouverts.

Auteure
Brida Mbuwir est professionnelle de la recherche et du développement au sein de l’unité Transition de l’eau et de l’énergie de l’Institut flamand de recherche technologique (VITO). Ses activités portent sur la valorisation des avancées technologiques récentes dans les projets de réseaux intelligents et d’intégration des énergies renouvelables. Elle est également membre de la promotion 2025-2026 des Jeunes ambassadeurs de l’énergie.