L’IA a fait ses preuves dans le cadre de projets pilotes du secteur de l’énergie. Il faut désormais qu’elle fasse avancer les opérations.

Les limites d’une IA isolée dans le secteur de l’énergie

Dans l’ensemble du secteur de l’énergie et des services publics, des milliards de dollars ont été investis dans l’intelligence artificielle (IA), mais la plupart des organisations peinent encore à dépasser le stade des projets pilotes. Le problème ne réside pas dans le manque d’ambition, ni même dans la technologie elle-même. Il tient au fait que de nombreuses initiatives en matière d’IA n’ont jamais été conçues pour fonctionner dans le contexte réel des réseaux en service, des écosystèmes d’actifs complexes et des opérations strictement réglementées.

Cela a conduit à un sentiment croissant de lassitude face aux projets pilotes. Des cas d’utilisation prometteurs démontrent leur valeur en isolation, mais s’enlisent lorsqu’ils sont confrontés au défi de la mise à l’échelle dans des environnements de TI et de TO fragmentés. Dans un secteur où la fiabilité, la sécurité et la vérifiabilité sont non négociables, une IA isolée ne suffit tout simplement pas.

Le débat passe désormais de l’expérimentation à l’industrialisation. La question n’est plus de savoir si l’IA peut apporter de la valeur ajoutée, mais comment l’intégrer au cœur du tissu opérationnel d’une entreprise de manière fiable, gouvernée et durable.

L’avenir est une entreprise orchestrée par l’IA et dirigée par l’humain

La prochaine étape de l’IA dans le secteur de l’énergie ne sera pas définie par de meilleurs modèles, mais par l’efficacité avec laquelle ces modèles seront intégrés aux systèmes opérationnels.

Un nouveau paradigme est en train d’émerger : l’entreprise orchestrée par l’IA et dirigée par l’humain. Dans ce modèle, l’IA n’est pas une couche superposée à l’entreprise; elle est intégrée à l’infrastructure qui la fait fonctionner. Les systèmes détectent, décident et agissent en continu à travers la production, les réseaux, les pipelines et les opérations clients, tandis que les humains assurent la supervision, le jugement et la responsabilité là où cela compte le plus.

Un catalyseur essentiel de cette transition est l’évolution des jumeaux numériques vers ce que nous appelons les « triplets numériques ».’

Les jumeaux numériques traditionnels sont le reflet des actifs physiques. Les triplets numériques vont au-delà de ce concept en intégrant trois dimensions : l’actif physique, une représentation des données en temps réel et une couche décisionnelle pilotée par l’IA. Cette troisième couche introduit des capacités d’action : des systèmes d’IA qui ne se contentent pas d’analyser les conditions, mais qui recommandent et, dans certains cas, initient des actions dans le cadre de limites opérationnelles et réglementaires définies.

Par exemple, au lieu de simplement signaler un risque de panne potentiel, un triplet numérique peut simuler des scénarios de réponse, recommander des interventions optimales et aider à déclencher des flux de travaux coordonnés entre les équipes de terrain et les systèmes de contrôle. Cela boucle la boucle entre la connaissance et l’exécution, ce que la plupart des déploiements d’IA actuels ne parviennent pas à réaliser.

L’intégration de l’IA dans les opérations modifie les domaines d’application de l’expertise humaine. À mesure que les systèmes d’IA prennent en charge des tâches nécessitant une coordination importante et un traitement intensif des données, telles que le triage des pannes, la planification sur le terrain et la prévision de la demande, les opérateurs humains peuvent se concentrer sur les décisions critiques pour la sécurité, la gestion des exceptions et la supervision stratégique du système.

Le résultat n'est pas seulement une plus grande efficacité, mais une capacité à obtenir des résultats significatifs, y compris un système énergétique fondamentalement plus résilient et adaptatif, capable de gérer avec confiance une complexité croissante.

Comment nous bâtissons l’avenir : de la vision à la valeur

Pour atteindre cet état futur, il faut opérer une transition coordonnée au niveau des modèles opérationnels, de la gouvernance et de la responsabilité. En s’inspirant des pratiques d’autres organisations, la progression repose sur un ensemble d’actions mûrement réfléchies et axées sur la production.

1. Ancrer l’IA dans les résultats d’affaires essentiels – Chaque initiative en matière d’IA doit être conçue en tenant compte de la manière dont elle sera mise en œuvre, ainsi que de ses répercussions sur la fiabilité, le coût de service et les exigences réglementaires. Les organisations de premier plan se sont détournées des approches axées sur la technologie au premier plan et se concentrent désormais sur la résolution de problèmes précis et à forte valeur ajoutée dans des domaines tels que la prévision, la répartition et la gestion des actifs.
2. S’appuyer sur des données fiables – Les chefs de file dans ce domaine font de la qualité et de la gouvernance des données une priorité absolue pour leur entreprise. La seule façon d’obtenir des actions et des perspectives fiables grâce à l’IA est de s’appuyer sur une infrastructure de données de TO et de TI unifiée, régie, explicable et entretenue en permanence.
3. Intégrer une IA responsable dès la conception – Dans notre secteur, la sûreté, la sécurité et la conformité ne sont pas négociables. Une IA responsable, la cybersécurité tant en TI qu’en TO et la traçabilité des données ne peuvent être des considérations secondaires. Pour chaque modèle ou agent d’IA déployé dans un environnement critique, ces garde-fous doivent être intégrés dès le départ.
4. Exploiter l’IA à l’échelle de l’entreprise – Pour passer de la phase pilote à la mise en production, les chefs de file du secteur adoptent des modèles opérationnels modernes. Cela implique de tirer parti des capacités de l’apprentissage machine et des grands modèles de langage, ainsi que d’envisager des services en mode délégué axés sur l’IA afin de garantir que les modèles et les agents restent observables, sécurisés et en constante amélioration dans les environnements de production.
5. S'engager dans une gestion du changement significative – Pour profiter des avantages de la transformation par l'IA menée par l'humain, il faut un engagement proactif et une formation de la main-d'œuvre, une culture de la donnée et une culture de l'innovation pour permettre aux employés d'adopter et d'intégrer efficacement l'IA dans les prises de décision et les opérations quotidiennes.

Mener la transition en toute confiance

Le passage de projets pilotes d’IA isolés à une infrastructure opérationnelle intégrée constitue aujourd’hui le défi majeur de notre secteur. Il ne s’agit pas seulement d’une question de technologie. Cela exige une intégration en profondeur des systèmes de TO et de TI, et doit inclure la prise en charge de l’ensemble du cycle de vie, depuis les services de conseil aux hauts dirigeants jusqu’à la mise en œuvre d’opérations quotidiennes à grande échelle.

Les organisations qui opèrent ce virage pragmatique et axé sur la production seront les mieux placées pour tirer parti de l'IA d'entreprise afin de gérer la complexité croissante du système et de renforcer la résilience à grande échelle.