![\"\"\/](\"http:\/\/www.energy-cities.eu\/local\/cache-vignettes\/L350xH298\/deep_learning-2342f.jpg?1533623576\")
<\/figure>\n\n\n\nCertaines dimensions cl\u00e9s de l\u2019IA comme : l\u2019apprentissage profond (ou \u00ab\u00a0deep learning\u00a0\u00bb, \u00e0 savoir la capacit\u00e9 des machines \u00e0 apprendre par elles-m\u00eames en identifiant des mod\u00e8les dans les ensembles informes de donn\u00e9es), les algorithmes dont la performance augmente avec le volume de donn\u00e9es analys\u00e9es, l\u2019apprentissage par renforcement (ou \u00ab\u00a0reinforcement learning\u00a0\u00bb, \u00e0 savoir la capacit\u00e9 des machines \u00e0 prendre des d\u00e9cisions \u00e0 partir de l\u2019exp\u00e9rience) ou l\u2019internet des objets (b\u00e2timents, v\u00e9hicules ou \u00e9quipements connect\u00e9s en r\u00e9seau), auront tr\u00e8s certainement, selon les chercheurs<\/a> et les analystes de l\u2019industrie \u00e9nerg\u00e9tique<\/a>, un impact spectaculaire sur les syst\u00e8mes \u00e9nerg\u00e9tiques locaux dans nos villes.<\/p>\n\n\n\n M\u00eame si le recours \u00e0 l\u2019IA dans les syst\u00e8mes \u00e9nerg\u00e9tiques en est encore \u00e0 ses balbutiements et loin d\u2019\u00eatre largement r\u00e9pandu, son potentiel d\u2019application<\/a> est d\u00e9j\u00e0 bien identifi\u00e9. L\u2019intelligence artificielle pourrait ainsi investir les domaines suivants :<\/p>\n\n\n\n A travers ces 5 domaines d\u2019application, l\u2019intelligence artificielle pourra changer l\u2019avenir des \u00e9cosyst\u00e8mes \u00e9nerg\u00e9tiques locaux et aider les villes \u00e0 atteindre leurs objectifs de transition \u00e9nerg\u00e9tique. Les syst\u00e8mes intelligents \u00e9tant capables de collecter et de synth\u00e9tiser en permanence d\u2019\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant de millions de capteurs, compteurs et installations de production d\u2019\u00e9nergie, ils pourraient permettre de mieux r\u00e9partir les ressources \u00e9nerg\u00e9tiques, de mieux g\u00e9rer la demande et la fourniture d\u2019\u00e9nergie, et d\u2019assurer une gestion optimis\u00e9e<\/a> et moins co\u00fbteuse du r\u00e9seau.<\/p>\n\n\n\n Les logiciels d\u2019intelligence artificielle peuvent aussi augmenter le recours aux renouvelables par une meilleure prise en charge de la question de l\u2019intermittence (le fait que le soleil et le vent ne sont pas toujours au rendez-vous), en rendant des pr\u00e9visions<\/a> beaucoup plus pr\u00e9cises. Par le croisement des donn\u00e9es satellitaires avec celles des fermes solaires et \u00e9oliennes, des stations m\u00e9t\u00e9o et des capteurs de pollution, l\u2019IA peut faire appara\u00eetre des mod\u00e8les dans les ensembles de donn\u00e9es et rendre des pr\u00e9visions beaucoup plus fines, qui limiteront le recours aux \u00e9nergies fossiles dans les m\u00e9canismes de capacit\u00e9s du r\u00e9seau \u00e9lectrique.<\/p>\n\n\n\n Accro\u00eetre l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique est une autre cl\u00e9 du succ\u00e8s pour la transition \u00e9nerg\u00e9tique des villes. L\u2019IA peut par exemple mieux analyser les comportements de consommation<\/a> des particuliers et de l\u2019industrie, pour am\u00e9liorer leur efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique. Des thermostats intelligents peuvent ajuster les temp\u00e9ratures automatiquement selon les habitudes des occupants d\u2019un logement et permettent de r\u00e9aliser des \u00e9conomies substantielles.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA permettrait \u00e9galement de r\u00e9volutionner la gestion et la maintenance<\/a> des infrastructures \u00e9nerg\u00e9tiques, de r\u00e9duire leurs co\u00fbts et d\u2019\u00e9viter les black-outs, par une surveillance constante des \u00e9quipements et la pr\u00e9diction des failles avant m\u00eame qu\u2019elles n\u2019apparaissent. De plus, ces d\u00e9veloppements peuvent s\u2019\u00e9tendre \u00e0 d\u2019autres domaines de comp\u00e9tences des villes, tels que la gestion de l\u2019eau par exemple, comme l\u2019a d\u00e9j\u00e0 mis en \u0153uvre la ville de Melbourne en Australie.<\/a><\/p>\n\n\n\n Dernier domaine dans lequel l\u2019intelligence artificielle cr\u00e9era une r\u00e9volution : le transport urbain. Des syst\u00e8mes intelligents de contr\u00f4le du trafic<\/a> pourraient r\u00e9duire consid\u00e9rablement les embouteillages en r\u00e9glant les feux de circulation de fa\u00e7on dynamique et adapt\u00e9e aux observations et \u00e0 l\u2019analyse des flux r\u00e9els. L\u2019\u00e9tape suivante serait le couplage des ces syst\u00e8mes intelligents de gestion du trafic avec les v\u00e9hicules sans conducteurs pour diminuer le nombre d\u2019accidents.<\/p>\n\n\n\n Les avantages seraient donc nombreux \u00e0 recourir \u00e0 l\u2019IA, mais ne semblent pas sans risques. Les voitures sans conducteurs<\/a> test\u00e9es aux USA ont d\u00e9j\u00e0 caus\u00e9 plusieurs accidents mortels, mettant s\u00e9rieusement en doute leur fiabilit\u00e9. Et nous ne serions pas \u00e0 l\u2019abri d\u2019utilisations mal intentionn\u00e9es ou criminelles visant \u00e0 attaquer des installations ou a cr\u00e9er des black-out. Des questions d\u2019\u00e9thique<\/a> surgissent aussi : comment en effet s\u2019assurer que les cr\u00e9ateurs de ces solutions auront vraiment nos int\u00e9r\u00eats \u00e0 c\u0153ur ? Qui aura l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es et le contr\u00f4le sur cette mati\u00e8re grise artificielle et super-puissante ? Qui sera responsable quand une machine prendra seule des d\u00e9cisions contraires aux int\u00e9r\u00eats et \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 de nos syst\u00e8mes ?<\/p>\n\n\n\nQuelles opportunit\u00e9s pour les syst\u00e8mes \u00e9nerg\u00e9tiques locaux ?<\/h3>\n\n\n\n
Les menaces potentielles de l\u2019intelligence artificielle pour la transition \u00e9nerg\u00e9tique locale<\/h3>\n\n\n\n