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Comment l’intelligence artificielle pourrait servir la transition énergétique suisse

Valentin Flauraud/Keystone

La Suisse a pour objectif de s’appuyer uniquement sur les énergies renouvelables d’ici à 2050. Dans ce cadre, l’installation de panneaux solaires et d’éoliennes en plus grand nombre est importante, l’intelligence artificielle également. 

Ce contenu a été publié le 26 décembre 2021 - 10:00
Katharina Wecker

Recharger nos smartphones, faire la lessive ou regarder une série en streaming sur Netflix: pour ces activités du quotidien, nous ne nous soucions généralement pas de la provenance de l’électricité ni de la quantité disponible.

Les entreprises de services publics et les spécialistes se préoccupaient également peu de l’approvisionnement par le passé. Mais alors que la Suisse doit augmenter sa part d’énergie renouvelable, la question de sa provenance au moment et à l’endroit souhaités devient importante. Et ce, pour plusieurs raisons.

Premièrement, le soleil ne brille pas tous les jours et le vent ne souffle pas invariablement. Deuxièmement, la demande en électricité change. À mesure que nous abandonnerons les combustibles fossiles, la plupart des nouvelles voitures seront alimentées par des batteries. Les pompes à chaleur remplaceront les chauffages au fioul et au gaz dans les bâtiments.    

Troisièmement, le mix énergétique évolue. Plus des trois quarts de l’électricité fournie par les entreprises suisses provient de sources renouvelables, principalement de centrales hydroélectriques, tandis que l’énergie nucléaire représente 20% du total. Seule une poignée de grandes entreprises de services publics en Suisse exploitent des centrales hydroélectriques ou des centrales nucléaires. Ces sociétés savent exactement quelle quantité d’électricité elles produisent à quel moment.  

Contenu externe

Or, l’énergie nucléaire est peu à peu abandonnée et remplacée par des sources renouvelables. Aujourd’hui, chaque ménage pourrait produire de l’électricité grâce à des panneaux solaires installés sur le toit de sa maison. De petits et grands parcs éoliens à travers le pays alimentent le réseau électrique. Le fonctionnement du réseau s’en trouve modifié.

«Nous passons d’un système centralisé à un système décentralisé, ce qui rend l’exploitation des réseaux électriques plus complexe», relève Matthias Eifert. Cet expert en énergie a fondé les Energy Data Hackdays, un événement annuel où des informaticien-nes, des analystes de données et des ingénieur-es passent deux jours à bricoler des solutions pour accélérer la transition énergétique. Le principal défi, selon Matthias Eifert, sera la connexion efficace au réseau des nouveaux sites de production.

L’une des solutions préconisées par l’expert est le recours à l’intelligence artificielle. «L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent contribuer à optimiser et à stabiliser l’interaction entre l’offre, l’utilisation et le stockage de l’énergie», explique-t-il.

Comme Matthias Eifert, le Forum économique mondial voit dans l’intelligence artificielle un «énorme potentiel» pour «contribuer à accélérer la transition énergétique mondiale». Dans un livre blanc publié en septembreLien externe, l’organisation appelle les gouvernements et les entreprises à investir dans l’intelligence artificielle. 

Mieux utiliser l’énergie des batteries des voitures électriques

Comment l’intelligence artificielle peut-elle contribuer à la transition vers les énergies renouvelables? Selon Ben Bowler, de la Haute école spécialisée de Lucerne, la première étape consiste à comprendre le comportement des gens et à repérer les décalages potentiels entre l’offre et la demande. Chercheur en énergie numérique, il travaille depuis des années sur le stockage de l’énergie et l’infrastructure réseau.

Cela peut paraître surprenant, mais les services publics en savent généralement très peu sur la consommation énergétique de la population. Les entreprises savent combien d’électricité chaque ménage utilise sur une certaine période, mais elles ignorent quels jours et à quelles heures la consommation d’électricité est particulièrement élevée ou faible.

L’un des projets de Ben Bowler est axé sur l’analyse des données énergétiques et la compréhension des habitudes des personnes. Et ce, à l’aide d’un algorithme. Le chercheur collecte les données des compteurs dits intelligents qui sont en train d’être déployés dans toute la Suisse, en remplacement des anciens compteurs électriques de base. D’ici à 2027, 80% des foyers seront équipés d’un compteur intelligent, selon l’Office fédéral de l’énergieLien externe. Ces appareils observent l’utilisation des ménages en temps réel et transmettent des informations aux fournisseurs d’électricité toutes les quinze minutes. De cette manière, les entreprises peuvent connaître les heures de pointe, par exemple lorsque le lave-vaisselle est mis en marche après le repas.

«Nous essayons de prévoir le comportement des gens. Nous examinons la consommation d’électricité antérieure et tentons de prévoir ce que les personnes feront demain. Grâce à ces données, nous pouvons déceler les problèmes potentiels au sein du réseau», indique Ben Bowler. 

Mieux comprendre le comportement de la population représente une partie de l’équation. L’autre partie consiste à trouver des moyens de garantir une alimentation électrique suffisante aux heures de pointe. C’est là qu’intervient un autre projet de Ben Bowler, qui étudie la manière dont les batteries des voitures électriques pourraient être utilisées comme stockage à court terme pour le réseau électrique.

La montée en puissance des ventes de voitures électriques va entraîner des pressions sur le réseau. Pour éviter les pénuries d’approvisionnement, l’idée est de faire de la recharge des voitures une voie à double sens. En période de faible demande d’électricité, les voitures seraient chargées dans des stations de recharge intelligentes. Et en temps de demande élevée, l’énergie stockée dans les batteries des voitures pourrait être déchargée et revendue au réseau.  

Le projet pilote de l’Université de Lucerne est le fruit d’une collaboration avec la société énergétique Tiko et la start-up Sun2Wheel. Il sera testé avec 50 véhicules de l’entreprise de partage de voitures Mobility.

«Tout dépend de l’obtention de meilleures données sur la façon dont les gens utilisent les voitures lorsque le soleil brille, quand les véhicules sont rechargés. Ensuite, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle analysent les données», détaille Ben Bowler. Des équipes travaillent sur des projets pilotes similaires avec d’autres sociétés d’autopartage en Allemagne et au Danemark.

La route est encore longue pour que la technologie «Vehicle-to-Grid» passe du stade des essais à celui de la mise en œuvre et devienne finalement une activité viable. Peu de voitures électriques permettent déjà une recharge bidirectionnelle. Nissan, Volkswagen et Fiat comptent parmi les quelques marques qui en sont capables. Mobility ne dispose pour l’instant que de 150 voitures électriques, mais prévoit d’électrifier l’ensemble de sa flotte – plus de 3000 voitures – d’ici à 2030. Des bornes de recharge intelligentes seront aussi nécessaires, comme celles développées par la start-up suisse Sun2Wheel, installées dans l’ensemble du pays. 

Anonymisation des données personnelles      

Le défi rencontré par Ben Bowler et ses collègues au cours des tests est celui de l’utilisation des données – à quelle heure les gens recourent-ils à l’électricité, quand font-ils la lessive ou rechargent-ils leur voiture électrique? – sans violer la loi sur la protection des données. 

Une start-up américaine estime pouvoir les aider. VIA Science, qui a récemment ouvert un bureau à Zoug, a mis au point un programme testé dans le cadre du projet de compteur intelligent de l’Université de Lucerne. Au lieu de devoir extraire les données, les spécialistes peuvent les analyser directement sur les compteurs. Les données privées n’ont pas besoin d’être envoyées ailleurs.         

Autre solution aux problèmes de confidentialité: encourager la population à partager volontairement ses données. Des dizaines de scientifiques, de hackers, d’étudiant-es ainsi que de représentant-es de services publics se sont réunis lors des Energy Data Hackdays à Brugg (canton d’Argovie) en septembre pour réfléchir à la manière dont les données pourraient contribuer à créer un système énergétique fiable et neutre en carbone.

Ils ont imaginé le projet «Read your own smart meter». Ce dernier permettrait aux propriétaires de visualiser les données de leurs compteurs intelligents, ce qui leur donnerait une idée de la quantité d’électricité consommée et des endroits où il serait possible d’économiser de l’énergie et de l’argent. Ces données seraient ensuite partageables de manière anonyme avec les sociétés électriques.

La Suisse compte parmi les leaders de l’intelligence artificielle. Elle est aussi l’un des pays où la loi sur la protection des données est la plus stricte. Ben Bowler en est convaincu: une fois les problèmes de confidentialité résolus, «les gens peuvent aider le réseau électrique et soutenir la décarbonisation». 

En conformité avec les normes du JTI

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