L’intelligence artificielle (IA) fait les gros titres partout – des particuliers qui utilisent ChatGPT pour leurs tâches quotidiennes aux entreprises qui développent leurs propres moteurs d’IA. Cependant, on oublie souvent que l’IA et l’apprentissage automatique existent depuis un certain temps, et que de nombreuses applications concrètes ont précédé le lancement de ChatGPT.
Lorsqu’il ne s’agit pas d’un chat, il peut arriver que nous ne soyons pas en mesure d’identifier si ce que nous voyons est calculé par des processus pilotés par l’IA, car ces systèmes dépendent fondamentalement de modèles statistiques et mathématiques.
Dans cet article, vous découvrirez des exemples concrets de ce que l’IA signifie pour la gestion de l’énergie, notamment notre nouveau module de prévision, et vous aurez la possibilité de vous inscrire à notre prochain webinaire.
L’apprentissage automatique et l’IA dans la gestion de l’énergie
L’une des formes les plus simples de ML est le modèle de régression linéaire – Y = Ax + B – bien connu de la plupart des ingénieurs. Comme vous pouvez l’imaginer, la discipline s’étend à une grande variété d’approches plus sophistiquées, y compris les réseaux neuronaux.
Dans ce contexte, quel est le lien entre l’intelligence artificielle et la gestion de l’énergie ?
Le secteur de la gestion de l’énergie peut grandement bénéficier de solutions basées sur l’IA. Parmi les domaines clés où les modèles d’IA s’avèrent essentiels, citons :
- Création d’une base de référence pour se conformer à des protocoles tels que le Protocole international de mesure et de vérification des performances (IPMVP) afin de démontrer les économies d’énergie.
- Prévision de la consommation ou de la production d’énergie.
- Détecter les anomalies et les inefficacités dans les bâtiments.
- Apprendre le comportement des bâtiments dans des conditions ambiantes spécifiques.
Étant donné que ces divers cas d’utilisation existent depuis de nombreuses années et qu’ils ont souvent été traités à l’aide de modèles simples , une question pertinente se pose : quand devons-nous opter pour ces modèles simples tels que les régressions linéaires et quand devons-nous adopter des approches plus avancées ?
Certaines réglementations imposent souvent l’utilisation de modèles spécifiques. Selon les directives de l’IPMVP, par exemple, des modèles linéaires multiples (Ax+By+Cz+…+D) doivent être utilisés pour quantifier les économies, même si d’autres méthodes peuvent donner des résultats supérieurs, c’est-à-dire que l’apprentissage automatique avancé n’est pas encore autorisé. Pour faciliter ce processus, Spacewell Energy a développé l’application ABC, qui permet de rationaliser la création de telles équations.
Toutefois, en l’absence de restriction législative, il est essentiel de trouver un équilibre entre la précision et les ressources investies. Par exemple, il serait inefficace d’utiliser un modèle très complexe pour expliquer une corrélation entre deux variables, comme vérifier s’il existe une corrélation entre les degrés-jours de chauffage (DJ) et la consommation d’électricité. En revanche, des modèles plus avancés sont utiles lorsque la relation entre les entrées et les sorties n’est pas simple, par exemple dans le domaine des prévisions énergétiques.
Néanmoins, certains clients se sont inquiétés de ne pas pouvoir contrôler le modèle qui calcule les résultats. Avec une base de référence simple, ils peuvent choisir les entrées, calibrer les modèles eux-mêmes et voir facilement l’effet d’un changement dans les entrées sur les sorties. En revanche, cela n’est pas possible avec les modèles complexes de ML, qui fonctionnent parfois comme une boîte noire. Comme les modèles eux-mêmes peuvent avoir de multiples dimensions, ils ne peuvent pas être représentés graphiquement ou par une équation et il est parfois difficile de connaître l’effet de chaque entrée sur la sortie.
Par conséquent, chez Spacewell Energy, nous appliquons l’apprentissage automatique avancé dans les cas d’utilisation où il est nécessaire pour résoudre un problème spécifique ou lorsqu’il permet d’obtenir de meilleurs résultats de manière significative.
Un exemple pratique : Nouvel outil de prévision dans Spacewell Energy
Spacewell Energy a récemment lancé un outil de prévision capable de prédire la consommation et la production des ressources (électricité, gaz, eau) pour les 10 jours à venir, en intégrant des données météorologiques.
En tenant compte de toutes les informations qui ont été partagées dans la section précédente, nous avons voulu voir la différence de résultats entre les modèles simples et les modèles complexes. Pour ce faire, nous avons comparé quatre méthodes de prédiction sur 12 mois :
- Le plus simple : Régression linéaire (Ax + By + Cz + (…) + D)
- Régression polynomiale (Ax + Bxy + Cz2 + (…) + D)
- Les plus complexes : deux modèles d’IA plus complexes sont proposés dans notre outil de prévision :
- Modèle d’IA le plus performant de l’outil (celui qui présente l’erreur la plus faible).
- Modèle d’IA le moins performant de l’outil (celui qui présente l’erreur la plus élevée).
Les résultats ont montré que le modèle d’IA le plus performant a permis de réduire de 28 % les erreurs de prédiction par rapport aux autres méthodes. En outre, c’est le modèle qui a fourni la meilleure prédiction pour les 12 mois au cours desquels les quatre modèles ont été évalués :
Le pourcentage d’erreur peut ne pas vous aider à comprendre la supériorité d’un modèle par rapport à l’autre. Pour être plus clair, nous avons également montré la différence graphique entre les modèles. Vous pouvez observer ci-dessous la différence entre le modèle d’IA le plus performant et les autres, le premier étant le seul capable de suivre la courbe de consommation réelle :
Dans ce cas, nous avons décidé d’utiliser les modèles d’IA complexes car les résultats qu’ils fournissaient étaient nettement meilleurs que ceux des modèles plus simples.
Autres applications de l’intelligence artificielle dans la gestion de l’énergie
Chez Spacewell Energy, nous disposons non seulement de la fonction de prévision, mais aussi d’autres produits basés sur l’IA :
- Optimise: notre moteur de détection des anomalies
- Détecter: notre outil d’analyse comparative qui permet d’identifier les fruits mûrs au sein du portefeuille d’une entreprise.
- Optimisation de l’énergie (en Espagne seulement pour le moment) : Notre outil qui aide les utilisateurs à identifier la meilleure puissance souscrite pour leurs bâtiments afin de minimiser les coûts d’électricité.
- ABC (Automatic Baseline Creation) : Notre outil qui aide à créer des lignes de base compatibles avec le protocole IPMVP.
Vous pourrez en savoir plus sur notre outil de prévision, Optimiser, Détecter et ABC lors de notre prochain webinaire le 20 mars.
L’IA fait partie du paysage de la gestion de l’énergie depuis bien plus longtemps qu’on ne le pense, et sous-tend tout, de la création d’une base de référence à la détection d’anomalies. Bien que les réglementations telles que l’IPMVP nécessitent des méthodes plus simples telles que la régression linéaire multiple, il existe de nombreuses preuves que des modèles plus complexes peuvent surpasser ces approches traditionnelles lorsqu’il n’y a pas de contrainte législative. L’équilibre entre la complexité de ces solutions et le besoin de transparence reste un défi majeur, car les modèles avancés d’apprentissage automatique sont souvent difficiles à visualiser et à interpréter.
Néanmoins, les résultats obtenus dans le monde réel illustrent les avantages évidents de l’adoption de l’innovation fondée sur l’IA. L’outil de prévision de Spacewell Energy, par exemple, a démontré une amélioration notable de 28 % de la précision des prédictions en utilisant un modèle plus avancé au lieu de méthodes plus simples. Bien que certains utilisateurs puissent initialement hésiter à adopter des solutions qu’ils ne peuvent pas entièrement déconstruire, les gains marqués en termes d’efficacité et de fiabilité confirment que, dans de nombreux cas, ces techniques d’IA de pointe offrent la voie la plus efficace pour aller de l’avant.
Pour continuer à parler de l’IA dans la gestion de l’énergie et de la nouvelle fonctionnalité Forecast, nous organisons un nouveau webinaire le 20 mars. Inscrivez-vous dès aujourd’hui pour rester au fait des dernières tendances et innovations.
Note de l’éditeur : Cet article a été rédigé par Júlia Bayascas, chef de produit chez Spacewell Energy.
