Dans cette deuxième partie de notre série de balados Parlons transition énergétique sur l’intelligence artificielle générative (IA), les experts de CGI Diane Gutiw et Peter Warren analysent plus en détail les implications et les applications de l’IA dans l’industrie de l’énergie et des services publics. S’appuyant sur leur exposé de la première partie , ils expliquent comment les jumeaux numériques, la gestion du changement et les données fiables façonnent l’utilisation et la performance de l’IA dans les entreprises du secteur de l’énergie, pour finalement envisager l’IA comme une solution technologique multimodale et pilotée par l’humain.
La clé de la valorisation de l’IA : des solutions intégrées et des jumeaux numériques
Les avantages les plus notables de l’IA générative apparaissent de plus en plus non pas dans des solutions uniques, mais dans des méthodes intégrées, multimodèles et multimodales de collecte de renseignements et d’avis d’experts et d’automatisation de certaines fonctions.
Le secteur de l’énergie, explique Diane Gutiw, est « un excellent exemple d’environnement très complexe avec de nombreux types de supports informatiques et de données qui peuvent être exploités par ces technologies récentes et futures».
Selon elle, l’IA se dirige vers des modèles de jumeaux numériques et des solutions intégrées. Dans ce secteur, l’automatisation accrue basée sur les données peut contribuer à accroître l’efficacité du réseau et des opérations.
Peter Warren estime que l’un des principaux cas d’utilisation du jumeau numérique consiste à aider les organisations à mieux comprendre les autres marchés, à mesure qu’elles transforment leur modèle actuel. « Vous connaissez peut-être bien votre secteur d’activité, dit-il, mais lorsque vous passez de l’énergie traditionnelle, à base de carbone, à une énergie moins carbonée, qu’il s’agisse d’hydrogène ou d’électricité, vous ne connaissez peut-être pas ces marchés; pouvoir créer un jumeau numérique dans un domaine que vous ne maîtrisez pas parfaitement constitue un avantage considérable».
Diane Gutiw approuve et confirme que la création d’un jumeau numérique pour représenter l’environnement actuel d’une organisation est un excellent cas d’utilisation, en particulier lorsqu’il s’agit d’un flux de travaux de bout en bout à haut volume de données. Cela permet non seulement d’avoir une vision solide de l’environnement existant, mais aussi d’envisager différents scénarios et d’exploiter l’IA pour dire, par exemple, « Qu’arriverait-il au réseau si tel événement se produisait, et comment pourrais-je m’adapter automatiquement? »
Le rôle du changement organisationnel et de la fiabilité des données dans la performance de l’IA
La gestion du changement joue un rôle important dans la structuration et la maintenance de l’IA au sein d’une organisation. La prise de décision fondée sur les données repose sur la fiabilité de la source des résultats et dans la validité des résultats eux-mêmes. Cela nécessite dont une base importante de main d’œuvre pour s’assurer que les données sont actualisées, fiables et exploitables.
Comme le dit Peter Warren, « il faut un certain nombre de changements organisationnels pour faire fonctionner l’IA au sein d’une organisation, et les secteurs des services publics de l’énergie ne font pas exception ».
Pour Diane Gutiw, la condition principale est la fiabilité. Reprenant l’exemple du jumeau numérique, elle pense qu’expérimenter divers scénarios basés sur un événement, en amont, peut être rassurant, si l’événement se produit ensuite réellement.
Il existe de nombreuses façons de mettre en place une gestion du changement pour soutenir et améliorer l’utilisation de l’IA dans une organisation, mais il s’agit avant tout d’une question de confiance, et c’est pourquoi la transparence est si importante.
Le recours à des solutions d’IA pour optimiser la capacité des ressources et les coûts ainsi que renforcer la sécurité
L’utilisation d’informations et de données sur différents supports informatiques pour pouvoir travailler à distance est une tendance qui remonte à la période de la COVID. Cette pratique reste avantageuse pour les entreprises du secteur de l’énergie en termes de coûts, de sécurité et de logistique.
Diane Gutiw explique comment les solutions d’IA optimisent les itinéraires de transport et déterminent où et quand envoyer les équipes, permettant ainsi aux entreprises de mieux gérer la capacité des ressources, ainsi que le temps et le coût des déplacements. Ces dispositifs répondent également aux préoccupations en matière de sécurité, car les solutions d’imagerie par satellite et par drone permettent de collecter des informations, des données et des images sans devoir, par exemple, faire intervenir des personnes sur des pylônes.
En outre, ces solutions peuvent accélérer la compréhension et la résolution des problèmes. « Les données vidéo, les images fixes et les données relatives aux appareils peuvent être exploitées beaucoup plus rapidement grâce aux outils d’IA générative, en les combinant avec les méthodes d’IA traditionnelles, afin de recueillir ces renseignements et de permettre à l’opérateur de les visualiser ».
L’avenir des solutions d’IA au sein des entreprises
Pour les cinq prochaines années, Diane Gutiw révèle trois tendances clés qui émergent déjà dans le domaine de l’IA et qui, selon elle, seront essentielles pour les entreprises dans le futur :
- Davantage de solutions hybrides, dans lesquelles les organisations affinent leur IA avec intervention humaine afin de faire valider les données par un humain et de tirer parti des technologies pour devenir plus intelligentes.
- Citant le futurologue Mike Walsh, Diane Gutiw utilise le terme «groupage», qui consiste à regrouper des solutions hybrides telles que les jumeaux numériques et d’autres solutions multimodales pour accomplir des tâches complexes, faisant ainsi progresser l’IA programmatique.
- Augmentation de l’IA proactive, dans laquelle les interactions de l’IA incitent les humains à prendre une décision ou à poser une question, par exemple dans les domaines de la maintenance prédictive ou des dispositifs de santé personnels, etc.
Bien qu’elle admette que nous devrons démystifier certaines informations générées par l’IA, Diane Gutiw souligne qu’il existe des outils émergents efficaces qui permettent déjà de le faire.
Elle ne pense pas qu’il faille avoir peur de l’avenir de l’IA et cite Picasso pour en expliquer la raison : « Les ordinateurs sont inutiles. Ils ne peuvent que vous donner des réponses. » Pour Diane Gutiw, tant que nous posons les questions et que l’IA nous donne les réponses, « nous restons alors maîtres de la situation dans l’avenir ».
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