L’Intelligence Artificielle au service du réseau électrique français

Alors que la part des EnR augmente, la nécessité d'une gestion fine et réactive du réseau électrique devient primordiale. L'IA apparaît comme une alliée de poids pour répondre à cette complexité croissante.

L’IA pour anticiper les fluctuations du réseau

Avec l’augmentation de la part des énergies renouvelables, qui devraient représenter environ 30 % du mix énergétique d'ici à 2035, le réseau électrique français géré par RTE (Réseau de Transport d'Électricité) fait face à de nombreux défis. Les variations inhérentes à la production d’énergie solaire, hydroélectrique et éolienne exigent des ajustements constants pour maintenir un équilibre stable entre l’offre et la demande. Les dispatcheurs, ces techniciens chargés de la régulation des flux d’électricité, doivent non seulement prévenir les surcharges et les risques de panne généralisée, mais aussi minimiser les pertes liées à la distribution.

Pour faire face à ce défi de taille, l’IA s'impose comme un outil intéressant. Capable de traiter d'immenses quantités de données en temps réel, l'IA peut analyser la consommation et la production pour proposer des scénarios optimisés de gestion du réseau. Cette technologie permet aux gestionnaires d'anticiper les fluctuations et d’adapter la distribution d'électricité de manière dynamique et efficace. En offrant une meilleure visibilité sur les conditions futures et en facilitant les prises de décision, l’IA aide à stabiliser le réseau tout en favorisant une intégration accrue des énergies renouvelables.

Vers un déploiement à grande échelle

L'application de l'IA au secteur de l'énergie prend forme grâce à des partenariats stratégiques, notamment entre RTE et des entreprises innovantes comme La Javaness, une start-up française spécialisée dans les solutions d'intelligence artificielle. Ce projet vise à développer des outils d’aide à la décision capables d’apprendre des données historiques et des schémas de gestion passés pour anticiper les besoins futurs. Cette approche par apprentissage machine permet d'affiner les stratégies de gestion du réseau en tenant compte des variables complexes de l'environnement énergétique.

Depuis le début de 2024, un prototype est testé en Île-de-France pour évaluer sa capacité à gérer le réseau en tenant compte des contraintes locales et des régulations spécifiques. Ce projet, financé à hauteur de 500 000 euros par la région, pourrait déboucher sur une phase d’industrialisation s’il s’avère concluant. Cette étape permettrait d'étendre le système à l'ensemble du territoire français, en intégrant la technologie aux systèmes d'information existants de RTE, optimisant ainsi la gestion des flux d'énergie. En outre, cette solution basée sur l'IA promet de minimiser les pertes énergétiques et de maintenir un faible impact carbone, contribuant à une utilisation plus rationnelle des ressources énergétiques et informatiques.