La transition vers une économie mondiale plus durable a fait de l’hydrogène à faible teneur en carbone une question essentielle et particulièrement pertinente. L’hydrogène à faible teneur en carbone joue un rôle essentiel dans la transformation énergétique et aide les organisations à atteindre leurs objectifs ambitieux de carboneutralité pour 2030 et 2050. En outre, l’utilisation de l’hydrogène à faible teneur en carbone renforce l’indépendance énergétique des organisations, en réduisant leur dépendance à l’égard des sources d’énergie traditionnelles basées sur les combustibles fossiles. Elle leur offre également un avantage concurrentiel à mesure qu’elles s’adaptent à la demande croissante pour des solutions durables.

Face à ces nouvelles perspectives, l’IA joue un rôle de plus en plus important pour exploiter les possibilités, stimuler l’innovation et façonner l’avenir de l’économie de l’hydrogène à faible teneur en carbone.

Évolution des opportunités liées à l’hydrogène à faible teneur en carbone sur le marché de l’énergie

L’hydrogène à faible teneur en carbone est appelé à jouer un rôle central dans la transformation du paysage énergétique en permettant aux entreprises d’atteindre leurs objectifs en matière de développement durable. Voici les principales priorités du marché de l’énergie auxquelles l’hydrogène à faible teneur en carbone peut répondre.

  • Décarbonation et neutralité climatique
    L’hydrogène à faible teneur en carbone est produit à partir d’énergie renouvelable par électrolyse de l’eau et ne génère aucune émission de carbone lors de sa production et de son utilisation. En l’intégrant à la chaîne énergétique, il contribue de manière significative à la décarbonation et à l’objectif de neutralité climatique à atteindre d’ici 2050.
  • Stockage et flexibilité
    L’hydrogène à faible teneur en carbone est un vecteur énergétique polyvalent qui peut être facilement stocké et transporté. Il peut être utilisé pour équilibrer l’offre et la demande d’énergie, en particulier lorsque les sources renouvelables sont intermittentes.
  • Diversification énergétique
    L’hydrogène à faible teneur en carbone permet de diversifier les sources d’énergie. En l’intégrant dans des secteurs tels que l’industrie, la mobilité et le chauffage, nous réduisons notre dépendance à l’égard des combustibles fossiles et augmentons la résilience du système énergétique.
  • Création d’emplois et opportunités économiques
    La production, la distribution et l’utilisation d’hydrogène à faible teneur en carbone génèrent des emplois et des ouvertures économiques tout au long de la chaîne de valeur. De l’installation d’électrolyseurs à la construction d’infrastructures de transport et de stockage, le potentiel de croissance économique est important.
  • Innovation et technologie
    La recherche et le développement autour de l’hydrogène à faible teneur en carbone stimulent l’innovation technologique. Il s’agit notamment de renforcer l’efficacité des électrolyseurs, la sécurité du stockage et l’infrastructure des transports.
  • Soutien politique et financier
    L’UE, les États-Unis, le Canada et d’autres gouvernements se sont engagés en faveur de l’hydrogène à faible teneur en carbone. Des stratégies ont été mises en place et des fonds débloqués pour son développement et son déploiement. Leurs investissements dans des projets liés à l’hydrogène à faible teneur en carbone sont considérés comme essentiels pour atteindre les objectifs climatiques et constituent une nouvelle industrie de premier plan pour leurs économies.

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Rôle de l’IA dans le développement de l’économie de l’hydrogène à faible teneur en carbone

L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus important dans le développement de l’écosystème de l’hydrogène à faible teneur en carbone. Il existe plusieurs domaines dans lesquels l’IA offre de nouvelles perspectives à l’ensemble du secteur. Les voici.

  • Décarbonation et énergies renouvelables
    L’IA peut aider à optimiser l’intégration des énergies renouvelables, telles que le solaire et l’éolien ou le réseau électrique, tandis que des algorithmes avancés peuvent prédire la production d’énergie renouvelable et ajuster la demande en temps réel. L’IA permet également de gérer la demande et de prédire les modèles de consommation, ce qui est essentiel pour équilibrer l’offre et la demande d’énergie et garantir la stabilité du réseau.
  • Efficacité opérationnelle et maintenance prédictive
    L’IA peut renforcer l’efficacité opérationnelle des centrales électriques et des réseaux de distribution. L’analyse des données historiques et en temps réel permet d’identifier les possibilités d’optimisation de la production et de réduction des coûts. L’IA permet également une maintenance prédictive grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique qui peuvent prévoir les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts associés.
  • Hydrogène « vert » à faible teneur en carbone et électrolyse
    L’hydrogène « vert » à faible teneur en carbone est produit par électrolyse de l’eau en utilisant de l’électricité renouvelable. L’IA peut améliorer l’efficacité de ce processus en optimisant la production d’hydrogène et en réduisant les coûts. L’IA peut également aider à identifier les emplacements optimaux pour installer les usines d’électrolyse et à prévoir la demande future d’hydrogène à faible teneur en carbone.
  • Captage, utilisation et stockage du carbone pour produire de l’hydrogène à faible teneur en carbone
    Les installations de production d’hydrogène existantes peuvent être équipées d’un système de captage, d’utilisation et de stockage du carbone (CCUS) afin de capter le CO2 et de réduire les émissions globales, créant ainsi de l’« hydrogène bleu » dont l’empreinte carbone est beaucoup plus faible.
  • Gestion intelligente des réseaux
    Les réseaux intelligents sont essentiels pour la transition vers un système énergétique plus durable. L’IA peut gérer l’interaction entre les générateurs, les consommateurs et le stockage de l’énergie dans ces réseaux. Les réseaux intelligents bénéficient également de l’IA pour la détection des fraudes et la cybersécurité.
  • Réglementation et politiques publiques
    L’IA aide les organismes de réglementation et les responsables politiques à prendre des décisions éclairées. Les modèles prédictifs évaluent l’impact des différentes politiques dans le secteur des services publics. La transparence et la clarté des algorithmes sont essentielles pour garantir une réglementation efficace et équitable.

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Principaux défis que l’hydrogène à faible teneur en carbone doit relever pour être adopté à grande échelle

L’essor de nouvelles technologies et d’applications innovantes a mis en évidence le potentiel de l’hydrogène à faible teneur en carbone. Toutefois, il reste encore quelques domaines clés qui doivent être examinés attentivement.

  • Disponibilité des énergies renouvelables
    L’hydrogène « vert » à faible teneur en carbone est produit par électrolyse de l’eau en utilisant de l’électricité renouvelable. Cependant, la disponibilité des sources renouvelables est essentielle pour une production à grande échelle. L’enjeu est donc de s’assurer qu’il y a suffisamment d’énergie renouvelable pour alimenter l’électrolyse et produire de l’hydrogène de façon durable.
  • Coûts de production et d’entretien
    Bien que les coûts aient diminué, l’investissement initial dans les usines d’électrolyse ou les CCUS reste important. Par ailleurs, les coûts d’exploitation et de maintenance doivent également être réduits. Pour que l’hydrogène à faible teneur en carbone soit compétitif par rapport à d’autres options énergétiques, il est nécessaire que ce secteur réfléchisse à des solutions pour renforcer l’efficacité et réduire les coûts.
  • Sécurité et extensibilité
    Il est essentiel d’assurer la sécurité de la production, du stockage et du transport de l’hydrogène. Les normes et les protocoles stricts évoluent et doivent être respectés pour éviter les accidents. La technologie des piles à hydrogène est parfaitement au point et elle est utilisée dans des secteurs industriels tels que le raffinage du pétrole, la sidérurgie et l’industrie chimique. En outre, l’extensibilité est essentielle pour répondre à la demande croissante. Les nouvelles usines doivent être en mesure d’augmenter efficacement leur production. L’hydrogène renouvelable doit devenir une partie intrinsèque d’un système énergétique intégré.
    TL’UE prévoit d’installer au moins 40 GW d’électrolyseurs d’ici 2030 et de produire jusqu’à 10 millions de tonnes d’hydrogène renouvelable. À court et à long terme, il est possible de stocker l’énergie en utilisant l’hydrogène renouvelable comme vecteur énergétique, ce qui facilite l’utilisation des infrastructures existantes. L’hydrogène à faible teneur en carbone peut être progressivement intégré au réseau gazier, pour tirer parti de ses infrastructures et accroître l’intégration des secteurs énergétiques.
    Les États-Unis ont annoncé la création de sept centres régionaux d’hydrogène propre, afin de lancer et d’accélérer le déploiement commercial de l’hydrogène « propre » à faible teneur en carbone sur le réseau national de producteurs et de consommateurs d’hydrogène propre et d’infrastructures de liaison. Ces centres aideront à créer les bases d’un réseau national d’hydrogène à faible teneur en carbone qui pourra largement contribuer à la décarbonation des secteurs polluants, en vue d’atteindre l’objectif plus large de décarbonation de l’ensemble de l’économie et encourager la croissance économique.
  • Demande et marchés associés
    Il est essentiel de générer une demande pour l’hydrogène à faible teneur en carbone. Il s’agit d’inciter les secteurs de l’industrie et des transports à adopter cette source d’énergie propre. La création de marchés solides et la collaboration avec les entreprises et les gouvernements sont essentielles pour stimuler la demande et garantir la viabilité économique.
  • Cadres juridiques et réglementaires
    Il est indispensable de définir un cadre juridique clair pour encourager l’investissement et l’innovation dans l’industrie de l’hydrogène à faible teneur en carbone. Les organismes de réglementation doivent établir des politiques cohérentes et stables qui encouragent l’adoption et la croissance de l’hydrogène à faible teneur en carbone. Par ailleurs, les gouvernements nationaux, d’États et provinciaux doivent collaborer avec les autorités municipales pour garantir un processus coordonné qui permette à la fois les changements économiques et la construction de nouvelles infrastructures. Aujourd’hui, ce décalage est à l’origine de retards, de pertes d’investissement et d’occasions manquées dans de nombreuses régions. Si les organismes de réglementation et les politiques des gouvernements régionaux ne sont pas compatibles avec les permis de construire locaux, par exemple, les projets ne pourront pas avancer.
    Les efforts déployés par l’UE pour créer un environnement propice au développement de l’hydrogène à faible teneur en carbone sont un exemple de coordination entre les gouvernements. Il s’agit notamment de réglementations européennes pour la production, le stockage et le transport de cette énergie. L’UE s’oriente vers un ensemble de normes communes pour l’étiquetage, les garanties/certificats d’origine et d’autres caractéristiques liées à l’utilisation. En outre, de nouvelles normes, telles que la spécification technique ISO/TS 19870:2023, fournissent un cadre et une méthodologie normalisés pour déterminer les émissions de gaz à effet de serre (GES) associées à la production, au conditionnement et au transport de l’hydrogène à l’échelle mondiale.

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Fournir des solutions d’IA par le biais d’approches expertes, responsables et axées sur les résultats

Il s’agit de travailler avec un partenaire de confiance pour aider à guider le développement et la mise en œuvre de solutions d’IA éthiques et efficaces et explorer des cas d’utilisation tangibles est inestimable. Cette approche collaborative aide les organisations à exploiter tout le potentiel de l’IA tout en atténuant les risques et les défis.

CGI s’engage à utiliser l’IA de façon responsable et aide ses clients à obtenir des résultats fiables grâce à des technologies novatrices qui accordent la priorité à l’aspect humain. Par exemple, Iberdrola a choisi CGI pour mettre en œuvre une solution complète assurant la surveillance du processus de production d’hydrogène « vert » à faible teneur en carbone de l’usine de Puertollano et fournissant aux opérateurs d’Iberdrola les outils, les indicateurs et les alarmes nécessaires pour garantir la sécurité de l’ensemble du processus de production. Elle s’intègre aux systèmes qui régissent la production d’énergie de la centrale photovoltaïque ainsi que la production et l’approvisionnement en hydrogène de la centrale.

Ce travail s’inscrit dans le cadre de notre relation avec Iberdrola qui a débuté en 2019, avec le développement des systèmes SCADA1 pour ses centrales photovoltaïques de Pizarro (600 MW) et de Ceclavín (327 MW). Nous avons également travaillé sur l’intégration de 11 parcs éoliens français dans le centre de contrôle des énergies renouvelables (CORE) d’Iberdrola. Nos experts collaborent avec les équipes d’ingénieurs du client pour définir les architectures de contrôle, de communication et de cybersécurité.

La plateforme développée par CGI pour contrôler les opérations de l’usine d’hydrogène exploite l’IA pour aider les opérateurs à optimiser leurs tâches et à renforcer l’efficacité. Plus précisément, l’IA aide les opérateurs dans quatre domaines clés.

  1. La génération de procédures : l’IA crée des procédures détaillées et personnalisées pour chaque opération. Les manuels générés automatiquement aident les opérateurs à suivre des étapes précises et à limiter le risque d’erreur.
  2. Dépannage : l’IA analyse les données historiques et détecte les modèles de défaillances ou de problèmes courants. Elle utilise ces informations pour prévenir ou résoudre les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
  3. Optimisation des paramètres : l’IA règle automatiquement les paramètres de l’usine pour maximiser la production d’hydrogène. Elle régule notamment la température, la pression et d’autres facteurs critiques.
  4. Simulations et prévisions : : les modèles d’IA générative simulent différents scénarios et prédisent les performances de l’usine dans différentes conditions, permettant ainsi des prises de décisions éclairées.

Nous intégrons des indicateurs prédictifs basés sur des informations historiques dans notre solution de contrôle des installations afin d’optimiser la prise de décision. Nous fournissons également aux opérateurs un outil basé sur l’IA générative afin qu’ils puissent « dialoguer » avec la documentation opérationnelle de leurs installations respectives. Lorsqu’il est confronté à des événements inhabituels ou lorsqu’il doit rechercher des informations, cet outil permet à l’opérateur d’utiliser le langage naturel pour effectuer des recherches plus intelligentes dans l’ensemble de la documentation d’exploitation de l’usine.

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Façonner l’avenir de l’énergie durable grâce à l’hydrogène à faible teneur en carbone

L’industrie de l’hydrogène à faible teneur en carbone se trouve à un moment critique : sa croissance et ses progrès façonneront de manière significative l’avenir de l’énergie durable. L’IA contribue de plus en plus à ouvrir des perspectives et à stimuler les innovations au sein de cet écosystème en plein essor, aidant les organisations à produire des résultats efficaces et fiables tout en atteignant leurs objectifs en matière de climat. L’hydrogène à faible teneur en carbone est un élément clé de la transition vers une économie à faible teneur en carbone et son adoption nécessite une collaboration entre les gouvernements, les entreprises et la société dans son ensemble pour parvenir à un avenir plus durable et plus résilient.

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1 SCADA (Système de contrôle et d’acquisition de données) est une catégorie d’applications logicielles pour le contrôle des processus industriels, qui collecte des données en temps réel, à partir de sites distants, afin de gérer les équipements et les conditions. SCADA fournit aux entreprises les outils nécessaires pour prendre et mettre en œuvre des décisions axées sur les données pour leurs processus industriels.

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