Les enjeux du Machine Learning et de la “Smart Energy”
On considère le domaine de l’énergie comme un grand retardataire concernant l’exploitation de l’IA, et plus spécifiquement du machine learning. Ces technologies requièrent la collecte d’un nombre élevé de données de haute qualité, or la récolte de la data a longtemps été un challenge dans ce secteur car elle est loin d’être aussi précise que dans l’industrie ou la mobilité. Grâce à la création de capteurs plus performants et le développement de technologies IoT innovantes, l’énergie peut enfin entrer dans la course. Devant l’urgence climatique et une volonté de préserver l’environnement, ce secteur devient un enjeu majeur en 2021. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre article de blog sur l’IoT et le réseau LoRa.
Mais les bénéfices du machine learning ne s’arrêtent pas à la transition énergétique. Pour les entreprises, le machine learning représente une plus-value importante en termes d’économie budgétaire et de développement des infrastructures. En analysant des données similaires (situation géographique, matériel utilisé, conditions météorologiques…), la prédiction du Machine Learning permet de repérer les instabilités techniques de la production ou de la distribution d’énergie, mais également le vieillissement des équipements. Et, comme il est courant de le dire, il vaut mieux prévenir que guérir, au risque de s’exposer à des pannes aux conséquences parfois graves.
Mais comment réussir à prédire de tels phénomènes ?
Le machine learning est une sous-partie de ce que l’on appelle l’Intelligence Artificielle, ou IA. Cette technologie repose sur des algorithmes qui permettent l’apprentissage sur la base des données reçues. Grâce à ces algorithmes, le machine learning va pouvoir prévoir et laisser parfois prendre à la machine des décisions sans passer par une personne physique. Le machine learning suit un processus simple qui s’applique très bien aux enjeux énergétiques. Tout d’abord, le problème à résoudre doit être bien défini, ici en lien avec la consommation énergétique ou la préservation des infrastructures par exemple. Mais les problèmes peuvent être bien plus précis. Ensuite, la machine va “acquérir” les données par l’intermédiaire de solutions IoT qui se spécialisent dans la récolte de données. Ces données sont ensuite analysées puis optimisées (on enlève les informations inutilisables ou encore non pertinentes). De ces données sont extraites des caractéristiques, comme par exemple le comportement du système de chauffage collectif dans un immeuble en fonction de différentes situations. On commence alors à croiser les données, à trouver des similitudes et créer des schémas.
La machine learning, à partir de ces éléments, va commencer à “apprendre” en utilisant les algorithmes existants les plus adaptés en fonction de la situation. Au fur et à mesure, cet apprentissage se concrétise pour finalement être validé. Il est ensuite testé sur d’autres données similaires, comme le comportement du chauffage collectif de l’immeuble voisin, ou d’autres chauffages dans les appartements adjacents en cas de chauffage individuel. Le modèle est ensuite validé et prêt à être utilisé ! Il est possible d’ajouter d’autres données afin d’optimiser encore davantage le système. La récolte de données de température ou d’humidité dans les bâtiments prend une toute autre dimension.
Machine Learning et énergies renouvelables
Pourquoi, aujourd’hui plus que tout, le Machine Learning est d’une utilité fondamentale dans le domaine de l’énergie ? Il pourrait se montrer plus facile de se contenter des technologies IoT qui permettent de contrôler sa consommation par exemple. L’enjeu est bien différent à présent. Grand levier de la transition énergétique, les énergies renouvelables deviennent un sujet de grande importance, et ce à très grande échelle. La question est : comment réussir à analyser des données aussi variables que le taux d’ensoleillement ou encore la force du vent ? Le machine learning et sa capacité d’apprentissage à grande échelle permet de réussir à s’approprier ces données jugées jusque-là complètement aléatoires.
En plus de surveiller les infrastructures et d’en développer de nouvelles, on peut maintenant commencer à prédire les nouveaux emplacements des éoliennes ou des panneaux solaires par exemple. Alors que l’utilisation de ces énergies renouvelables a explosé ces dernières années, le machine learning pourrait devenir la réponse aux doutes qui subsistent concernant l’efficacité de telles infrastructures.
Mais le machine learning dépend comme nous l’avons vu de solutions IoT performantes et de capteurs nouvelle génération. Chez E-nno, nous avons développé des solutions IoT permettant une récolte de données de qualité nécessaire au bon fonctionnement de nos algorithmes d’optimisation pour réduire la consommation énergétique des bâtiments.
