L’IA DeepMind peut-elle réduire la consommation électrique d’un pays entier ?

Les chercheurs de DeepMind (le spécialiste de l’intelligence artificielle racheté par Google début 2014) et le gestionnaire du réseau d’énergie du Royaume-Uni, National Grid, sont en pourparlers pour utiliser l’intelligence artificielle afin de réduire la consommation d’énergie du pays. En 2014, le Royaume-Uni a englouti plus de 330 térawattheures d’énergie, soit un coût de plusieurs dizaines de milliards de livres sterling. Toute réduction de cette consommation se traduit par des économies pour les consommateurs, mais aussi par une baisse des émissions de dioxyde de carbone, qui est l’une des principales causes du réchauffement climatique.  Si le National Grid gère le réseau à haute tension britannique, la production d’énergie (centrales électriques, hydroélectriques, etc.) dépend elle d’autres grandes entreprises, dont EDF ou E.on.

DeepMind vise une économie de 10 %

DeepMind entend trouver les algorithmes les plus adaptés pour réduire la consommation en énergie du Royaume-Uni tout en évitant les ruptures d’approvisionnement. De nombreux paramètres pourraient être pris en compte. On pense en particulier à la météo, aux besoins énergétiques d’une région, au type d’énergie (fossile, renouvelable), à la demande ce jour-là. L’IA pourrait aussi aider le National Grid à gérer la complexité qu’amènent les énergies renouvelables, dont le niveau de production dépend de facteurs météorologiques (le vent, l’ensoleillement). L’éolien est beaucoup utilisé outre-Manche et pèse 13 gigawatts… au maximum de ses capacités.

DeepMind et National Grid ont pour objectif global de baisser la consommation du Royaume-Uni de 10%. En matière d’économies électriques, DeepMind peut se targuer d’un premier test réussi : l’année dernière déjà, la technologie avait permis de réduire de 15 % la consommation de certains datacenters. D’après les chercheurs de DeepMind, cités par le Financial Times, « la technologie prédictive d’apprentissage automatique présente énormément de potentiel pour réduire l’impact environnemental des systèmes énergétiques. Une piste intéressante consiste à étudier si nous pourrions aider le National Grid à maximiser l’utilisation des énergies renouvelables via l’utilisation de l’apprentissage automatique pour prédire les pics de demandes et d’offres ».

Par Esteban Martin-Fréour

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