Séminaire : Intelligence Artificielle et énergie

en collaboration avec l'Umons, l'eEcampus

Résumé : Notre société subit une transition énergétique majeure, qui se caractérise principalement par une part croissante de production renouvelable, aléatoire par nature (e.g. éolienne, photovoltaïque), au sein des réseaux électriques, dans une structure de marché libéralisée où des acteurs aux objectifs potentiellement antagonistes sont en compétition. Gérer le réseau électrique dans ces conditions n'est pas chose aisée, et repose sur des stratégies de gestion avancées dont les performances dépendent de la connaissance de l'état du système à divers horizons temporels allant du très court (quelques secondes à quelques minutes) au long (plusieurs années) terme.

Stimulés par les progrès significatifs réalisés dans le domaine de l'Apprentissage Machine d'une part (et plus particulièrement en Apprentissage Profond), et par l'accès à des quantités de données toujours plus importantes d'autre part (au travers par exemple de plans de déploiement massifs de compteurs intelligents ou Smart Meters), les acteurs du système électrique développent depuis quelques années déjà des outils relevant du Machine Learning (et dans une plus large mesure de l'Intelligence Artificielle) capable de les guider dans les processus de décision complexes propres aux réseaux électriques modernes.

Cet exposé commencera par dresser un historique des mutations du secteur de l'énergie électrique, et insistera sur les rôles et les défis rencontrés aujourd'hui par les différents acteurs impliqués (gestionnaires de réseaux, fournisseurs, producteurs, clients, etc.). Il montrera ensuite comment l'Intelligence Artificielle peut aider à relever ces défis, et se présenter ainsi comme un facilitateur de la transition énergétique.