Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle nécessaire pour conduire la transition énergétique verte ?

Aujourd’hui, nous observons des tendances claires et une dynamique vers la décarbonisation et la transformation de l’énergie verte. Dans le même temps, l'essor des technologies numériques et de l'analyse avancée offre des opportunités uniques non seulement pour le développement de nouvelles technologies énergétiques, mais également pour suivre les progrès, prévoir les performances, intégrer les systèmes, garantir la fiabilité et la résilience, et grâce à l'optimisation des produits, des solutions et services pour améliorer la durabilité comme jamais auparavant.

Mais en même temps, la dynamique de l'industrie a accru sa complexité. Le Web passe d’un modèle centralisé à un modèle décentralisé. Les producteurs d'énergie disposent de plusieurs solutions OEM (fabricant d'équipement d'origine) qui doivent être surveillées en tant que système pour garantir la disponibilité et la production. Le capital-risque augmente et de nombreux nouveaux entrants sur le marché perturbent différents domaines de création de valeur. Les gouvernements, les investisseurs activistes et les communautés exercent une pression croissante en faveur de la transparence des indicateurs ESG tout au long de la chaîne de valeur.

Un accès facile aux données entre les différentes parties prenantes est un facteur clé pour promouvoir la compétitivité tout en maintenant une participation équitable tout au long de la chaîne de valeur énergétique. À l’avenir, les marchés et les infrastructures des différents secteurs seront étroitement liés. Par conséquent, un partage de données sûr et fiable est nécessaire pour promouvoir l’innovation au sein et entre les secteurs.

Cependant, le secteur de l’énergie a mis du temps à adopter les technologies numériques modernes et pourrait être menacé en raison de son rôle essentiel en tant qu’infrastructure critique. Nous constatons que la transition vers le numérique est ralentie par la mauvaise qualité des données, des données inexactes ou manquantes, le manque d’architecture de données moderne et le fait que les données sont souvent restreintes et difficiles à trouver. L’optimisation des systèmes énergétiques nécessitera de meilleures informations numériques, une meilleure transparence des données et des normes ouvertes, tout en garantissant des mesures appropriées de sécurité et de protection des données. La cybersécurité est absolument nécessaire pour renforcer la confiance et la résilience en vue de garantir la stabilité du réseau et le flux d’informations.

Pour accompagner ces changements, des normes et réglementations sont nécessaires pour promouvoir la compatibilité et l’interopérabilité. Numérisez l’échange d’informations, rationalisez le développement de produits, accélérez les délais de commercialisation des solutions et augmentez la transparence et la confiance.

Le rôle de l'intelligence artificielle dans l'évolution du paysage énergétique mondial

Une chose est sûre pour l'avenir : les interactions entre les systèmes énergétiques deviendront plus complexes. Les principaux défis auxquels nous sommes confrontés comprennent la décarbonisation, la décentralisation, le stockage de l'énergie, la réduction des déchets et la maintenance intelligente. Relever ces défis nécessitera une réflexion créative allant bien au-delà des méthodes traditionnellement appliquées à l’ingénierie. Les méthodes et cadres d’intelligence artificielle (IA) seront à l’avant-garde pour relever ces défis complexes.

Pour relever avec succès les énormes défis posés par la transition énergétique, il est nécessaire d'aller au-delà des changements progressifs et de proposer de nouvelles innovations transformatrices qui vont au-delà de l'ingénierie traditionnelle.

L’intelligence artificielle est experte dans ce métier, et cette technologie est parfaitement adaptée aux vastes quantités de données générées par tous les maillons de la chaîne de valeur actuelle, ainsi qu’aux ressources informatiques toujours croissantes. Par exemple, les méthodes d’apprentissage automatique lui permettent d’adapter systématiquement les produits, solutions et services pour répondre à des besoins spécifiques. Les solutions basées sur l’IA aident également grandement à faire face à la complexité croissante des systèmes énergétiques due à la décarbonation et à la décentralisation. De plus, cela permet d'améliorer les prévisions de la durabilité du matériel afin d'optimiser les cycles de maintenance et ainsi de réduire les déchets. En utilisant l’intelligence artificielle, les centrales électriques peuvent être plus efficaces et plus fiables, réduire les émissions et optimiser l’utilisation des matériaux, tout cela contribuant à une plus grande durabilité. En mettant en œuvre des processus d'auto-optimisation dans le processus de fabrication, les délais de livraison peuvent être optimisés et le fonctionnement autonome des centrales électriques peut permettre une plus grande sécurité et une meilleure stabilité du réseau grâce à une production d'électricité plus efficace.

L'importance des « données ouvertes » pour la société

Le concept de « données ouvertes » existe depuis plus d'une décennie et a soutenu l'innovation depuis une pléthore de solutions de navigation, jusqu'à la transparence des dépenses gouvernementales, en passant par les applications émergentes dans le secteur automobile. secteur. Lorsque certains ensembles de données entrent dans le « domaine public », nous voyons l’innovation prospérer de manière inattendue, faisant ainsi avancer la société. Cela dit, il est clair que nous devons équilibrer les besoins de l’intérêt public avec les véritables préoccupations des entreprises en matière de propriété intellectuelle, d’opportunités de revenus, ainsi que de consentement et de confiance des clients.

Pourquoi il devrait y avoir des normes industrielles pour toutes les mesures ESG

Il devrait absolument y avoir des normes pour les mesures ESG, y compris les scopes 1 à 3. Il est dans l’intérêt public de maintenir la transparence et la confiance dans les données déclarées, ainsi que dans la manière dont elles sont mesurées et calculées. Sans normes, les charges et les risques pour l’intérêt public augmentent, car les informations communiquées par plusieurs entreprises ne sont pas comparables. Cela peut être constaté, par exemple, dans les rapports sur la Covid-19, où les pays individuels communiquent leurs statistiques d’une manière qui rend les comparaisons pays par pays difficiles sans travail supplémentaire.

Le plus grand défi consiste à suivre le scope 3, qui est la chaîne d’approvisionnement de l’entreprise. Qu’il s’agisse de l’emballage, de l’agriculture, de la fabrication ou d’autres fournisseurs, l’attention continuera à se tourner vers cette chaîne de valeur. L'introduction de normes fondées sur la science donnera de la crédibilité et de la transparence à ces chiffres tout en réduisant le fardeau des coûts pour les entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises.

Les investissements financiers accélèrent la transformation

Du point de vue des données, il est essentiel de renforcer et de maintenir la compétitivité dans les domaines des données et de l'intelligence artificielle pour maintenir l'Europe à la pointe de la technologie. Ce processus couvre l’éducation préscolaire, les études universitaires et la reconversion professionnelle. Pour y parvenir, une collaboration étroite entre les agences publiques et l’industrie est nécessaire. Cela peut être motivé par le cofinancement de projets de recherche, ainsi que par le financement de la science des données et du suivi de l’IA dans les universités de tous les niveaux d’enseignement.

Le capital-risque et le financement des startups sont également importants pour construire un écosystème de startups qui continueront à stimuler l'innovation dans des domaines tels que le stockage sur batterie, l'IA, la fabrication additive, la technologie des capteurs et d'autres technologies essentielles à la technologie numérique.

Assurer un équilibre entre l'industrie et l'intérêt public

Personne, aucune entreprise, aucun gouvernement n'est à l'abri des impacts du changement climatique. Il est donc impératif que nous trouvions tous des solutions pour la transition vers le zéro carbone et la décarbonisation le plus rapidement possible. La technologie numérique et l’intelligence artificielle alimenteront les solutions futures, mais l’industrie a besoin du soutien du gouvernement pour élaborer des normes afin de simplifier le chemin et la transition. Les gouvernements devraient travailler avec l’industrie et d’autres parties prenantes pour élaborer des normes garantissant que les objectifs soient atteints sans trop de fardeau ni d’évitement partagé.

Nous avons déjà vu le succès de cette démarche dans le domaine automobile, par exemple, avec les informations routières liées à la sécurité (SRTI). Cependant, il est également important d’encourager l’industrie à partager la propriété intellectuelle et à créer des opportunités de valeur.

Positionner l'UE comme leader en matière d'établissement de normes

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) était révolutionnaire lors de sa publication et est depuis devenu un signal d'alarme en matière de normes de confidentialité. Il s'agit souvent de la norme par défaut utilisée par de nombreuses entreprises mondiales lors de la gestion des données clients sensibles dans le monde entier, car elle permet de garantir la conformité tout en réduisant la complexité des applications et des systèmes.

De la même manière, l’UE peut jouer un rôle de leader dans le développement de normes en matière de données et numériques pour favoriser l’interopérabilité et soutenir la transition énergétique. Pour compléter cela, un cadre européen standardisé sur le développement et la mise en œuvre de workflows d’IA est nécessaire.

Apprenez d'autres secteurs

En plus de quelques exemples ci-dessus, il existe de nombreux exemples autour de nous. Notre capacité à déplacer facilement de l'argent entre les pays, la montée en puissance des normes Internet et du commerce électronique, ainsi que les normes de conteneurs qui augmentent la transparence de la logistique. Il existe généralement des exemples de réussites dans d’autres secteurs dont vous pouvez tirer des leçons et vous adapter. Il est important de comprendre ce que l’on peut en tirer et comment pouvons-nous accélérer le rythme en nous appuyant sur des modèles qui ont fait leurs preuves, avec la politique, l’investissement, les normes et la technologie comme piliers fondamentaux

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