Dans le deuxième balado de notre série Parlons transition énergétique sur l’intelligence artificielle (IA) et la transition énergétique, Peter Warren et Diane Gutiw, responsable mondiale de la recherche en intelligence artificielle de CGI, passent de la théorie à l’exécution. Ils discutent de la manière dont les organisations industrielles peuvent développer l’IA de manière responsable, protéger leurs opérations et exploiter la valeur des données de l’Internet des objets (IdO) qui circulent déjà dans leurs systèmes.
À mesure que l’IA se rapproche des activités essentielles, le succès dépend de deux facteurs : gérer les risques avec rigueur et investir là où la valeur mesurable est évidente.
Découvrez le premier épisode ici.
Gérer les risques liés à l’IA pour protéger les opérations et la confiance
L’IA traite déjà l’information et identifie les modèles à une vitesse qui dépasse les capacités humaines. Dans les environnements industriels à haut risque, un tel potentiel doit être encadré avec prudence. Diane Gutiw met en évidence quatre domaines de risque que les dirigeants doivent prendre en compte pour garder le contrôle et protéger la valeur à long terme.
1. Risque lié aux acteurs malveillants
Les organisations doivent empêcher l’IA d’être exploitée à des fins de cyberattaques ou d’automatisation malveillante. Une cybersécurité solide, des contrôles de modèles et des garde-fous de gouvernance sont essentiels.
2. Risque d’utilisation abusive
En l’absence de normes claires, les employés peuvent involontairement exposer des données sensibles ou la propriété intellectuelle à des modèles publics. Une gouvernance des TI structurée et des politiques sur les données réduisent cette exposition.
3. Risque de malentendu
Les outils d’IA peuvent sembler faire autorité. Les dirigeants doivent développer les connaissances de leurs équipes en matière d’IA afin de s’assurer que les employés valident les résultats, font preuve de discernement et restent responsables.
4. Risque d’occasion manquée
Le risque le plus important est peut-être la sous-utilisation. Ne pas appliquer l’IA à des défis opérationnels réels, tels que la sécurité, la pénurie de main-d’œuvre ou la fiabilité des ressources, revient à laisser une valeur inexploitée.
Les entreprises du secteur de l’énergie et des services publics qui mettent en œuvre une gouvernance cohérente en matière d’IA aujourd’hui se positionnent pour innover en toute confiance demain.
Investir dans une IA qui génère des résultats d’affaires mesurables
Peter et Diane réaffirment un principe simple : les investissements en IA dans le secteur de l’énergie et des services publics doivent être axés sur la valeur. Plutôt que de se demander « Que pouvons-nous faire avec l’IA? », les dirigeants devraient se demander « Quel problème opérationnel sommes-nous en train de résoudre et quels résultats mesurables allons-nous obtenir? ».
Dans tous les secteurs industriels, les déploiements réussis partagent des caractéristiques communes :
- alignement clair sur les priorités stratégiques;
- mesures définies pour l’amélioration de la qualité, de la rapidité ou des coûts;
- normes centralisées garantissant la fiabilité des données;
- architecture évolutive qui évite les expériences ponctuelles.
Lorsque la gouvernance et la fiabilité des données sont en place, les organisations peuvent agir plus rapidement. Elles réduisent la duplication, accélèrent l’adoption et développent des capacités d’IA réutilisables qui s’étendent à toutes les unités d’affaires. Lorsque les organisations du secteur de l’énergie et des services publics vont au-delà de l’expérimentation, elles obtiennent un rendement du capital investi durable et une meilleure résilience opérationnelle.
Transformer la surcharge de données de l’IdO en perspectives prédictives
Les entreprises du secteur de l’énergie et des services publics génèrent énormément de données de l’IdO à partir de leurs ressources, capteurs et appareils de terrain. Pendant des années, une grande partie de ces données a été sous-utilisée. L’IA agentive change la donne.
Au lieu de se fier uniquement à des tableaux de bord statiques et à des alertes basées sur des seuils, les dirigeants peuvent interagir directement avec leurs données. Ils peuvent tester des scénarios, explorer des modèles et obtenir des perspectives prédictives avant que les problèmes ne s’aggravent.
Par exemple, dans le secteur de l’énergie et des services publics, l’IA peut :
- anticiper les surcharges électriques lors de conditions météorologiques extrêmes;
- identifier les premiers signes de défaillance des équipements;
- modéliser les besoins en personnel pendant les périodes de forte demande ou les vacances;
- optimiser l’allocation des ressources sur les réseaux distribués.
Ce passage d’un signalement réactif à une intelligence prédictive transforme les données en un avantage opérationnel. Comme le souligne Diane Gutiw :
« Plus ces technologies disposent de renseignements, plus elles peuvent recueillir de données pertinentes. Les données de l’IdO nous permettent enfin de tirer une réelle valeur de toutes les informations que nous recueillons depuis des années. »
Améliorer la sécurité et les performances sur le terrain
Dans les environnements éloignés et à haut risque, l’IA renforce également les performances en matière de santé, de sécurité et d’environnement.
En intégrant l’IA aux drones et aux équipements de terrain, les organisations peuvent effectuer des inspections dans des zones dangereuses sans exposer leurs employés à des risques inutiles. La surveillance prédictive permet d’identifier les problèmes de sécurité potentiels avant que des incidents ne se produisent. Dans les zones rurales ou isolées, les systèmes intelligents de surveillance peuvent accélérer les temps de réponse et permettre une prise de décision plus éclairée.
Le résultat est clair : des opérations plus sûres, une conformité renforcée et des performances sur le terrain plus résilientes.
Jeter les bases d’une croissance contrôlée et évolutive de l’IA
L’IA industrielle ne peut pas évoluer en toute sécurité dans le secteur de l’énergie et des services publics sans discipline. En combinant gouvernance, culture numérique, intégrité des données et investissements axés sur la valeur, les organisations gardent le contrôle à mesure que les capacités de l’IA évoluent. Elles réduisent les risques tout en réalisant des améliorations opérationnelles mesurables.
Les organisations peuvent tirer le meilleur parti de l’IA en l’appliquant de manière réfléchie pour améliorer la fiabilité, renforcer la sécurité et soutenir des performances durables.
