L'Intelligence Artificielle au service de l'énergie

1. Introduction : IA et enjeux du secteur de l'énergie

• Défis énergétiques actuels (coûts, transition, sécurité)
• Définitions : IA, machine learning, IA générative
• Rôle de la donnée dans les systèmes énergétiques
• Panorama des usages de l’IA dans l’énergie

2. IA pour la production de l'énergie

• Prévision de la production (ENR : solaire, éolien)
• Optimisation des centrales énergétiques
• Maintenance prédictive des équipements
• IA et pilotage des installations industrielles

Cas pratique
Analyse d’un scénario de prévision de production solaire

3. IA pour les réseaux et la distribution

• Smart grids et réseaux intelligents
• Prévision de la demande énergétique
• Détection des pertes et anomalies réseau
• Équilibrage offre/demande en temps réel

Cas pratique
Simulation d’optimisation de flux sur un réseau électrique

4. IA pour l'efficacité énergétique et la consommation

• Optimisation de la consommation des bâtiments
• Gestion intelligente de l’énergie (BEMS)
• IA et bâtiments intelligents
• Pilotage énergétique des sites industriels

Cas pratique
Réduction de la consommation énergétique d’un bâtiment via IA

5. IA et stockage de l'énergie

• Optimisation des systèmes de stockage
• Gestion des batteries
• IA et véhicules électriques (V2G)
• Arbitrage énergétique intelligent

6. Enjeux environnementaux, économiques et règlementaires

• Réduction des émissions de CO2
• Acceptabilité sociale
• Sécurité et souveraineté énergétique
• Données énergétiques et cybersécurité
• Cadres réglementaires et politiques publiques

7. Déployer l'IA dans un projet d'énergie

• Identification des cas d’usage prioritaires
• Choix des données et des outils
• Évaluation du ROI
• Gouvernance et conduite du changement
• Facteurs clés de succès

8. Atelier de synthèse

• Diagnostic rapide d’un cas réel
• Identification des opportunités IA
• Analyse bénéfices / contraintes
• Élaboration d’un plan d’action