Est-ce que Skynet (ou certains ordinateurs très intelligents) pourrait être le moteur de l’énergie du futur? En ce moment, à Hydro Ottawa, nous explorons déjà comment les modèles d’IA se perfectionnent et comment nous pouvons les utiliser pour améliorer considérablement notre réseau d’électricité.
Dans un récent épisode de notre balado ThinkEnergy (en anglais), Greg Lindsay, agrégé supérieur de recherches au MIT, a discuté de l’IA et des répercussions qu’elle aura sur nos systèmes énergétiques.
M. Lindsay parle régulièrement à des organisations de l’avenir de l’IA et de quoi la vie sera faite dans une société autonome. En 2022, il a rempli les fonctions de professeur en technologies urbaines à l’Institut Jacobs de Cornell Tech. Durant cette période, il a exploré « les implications de l’IA et de la réalité augmentée à l’échelle urbaine ». Dans son rapport, The Future of Generative AI, M. Lindsay examine l’intelligence artificielle et l’impact qu’elle aura sur l’architecture, l’ingénierie et la construction.

Hasta la vista, les pannes
Interrogé sur l’application de l’IA dans le secteur des services publics d’électricité, M. Lindsay a évoqué l’IA agentique. Appelés « agents », les modèles de l’IA agentique sont autonomes. Ils peuvent réellement raisonner, décider et agir par eux-mêmes. M. Lindsay estime que nous seront capables de les utiliser pour effectuer de l’entretien prédictif dans le réseau. Mais à quoi tout ça ressemblerait?
À l’heure actuelle, nous utilisons déjà l’IA pour moderniser le réseau d’électricité, c’est-à-dire pour le rendre plus intelligent et fiable pour répondre aux besoins d’énergie en pleine évolution. En déployant des capteurs intelligents et des outils d’analyse alimentés par l’IA, nous obtenons des résultats en temps réel sur le rendement du réseau et la demande d’énergie. S’ensuivent des ajustements automatisés du flux d’énergie, des réactions plus rapides aux pannes et la capacité de prédire et de prévenir des problèmes potentiels.
« À l’avenir, on va avoir des capteurs partout dans notre réseau », remarque Trevor Freeman, l’animateur de ThinkEnergy. « Chaque commutateur, chaque dispositif dans le réseau aura un capteur pour recueillir des données… des centaines de millions de points de données entrant à chaque seconde. Aucun être humain ne serait capable de prendre des décisions à partir de ça. »
M. Freeman explique que nous utiliserons des agents d’IA pour « lire » ces données et repérer les pièces d’équipement qui ne fonctionnent pas correctement. Ces agents transmettront ensuite un rapport à un contrôleur, qui attribuera une équipe de maintenance pour régler le problème sur le terrain.
Greg Lindsay pense que nous serons bientôt en mesure de construire une version numérique de notre réseau – un jumeau numérique – que nous pourrions utiliser pour simuler des milliers de scénarios, y compris des événements météo extrêmes. Pour bénéficier au maximum de cette technologie, nous utiliserions un agent d’IA pour analyser chaque simulation et trouver les points faibles du réseau. Ensuite, le modèle pourrait suggérer des améliorations à apporter à nos infrastructures.

Quand le frigo se met à cuisiner, ou presque…
Greg Lindsay et Trevor Freeman expliquent comment les consommateurs pourraient utiliser des modèles d’IA pour gérer leur consommation d’énergie. Un modèle avancé, par exemple, pourrait s’infiltrer dans les dispositifs intelligents de votre maison afin d’ajuster leurs réglages ou couper l’alimentation, vous aidant à moins consommer. Et en théorie, un agent d’IA pourrait même vous faire passer d’un plan tarifaire à un autre au fil des changements survenant dans votre consommation d’énergie.
Notre programme VE Partout est un excellent exemple de l’intervention de l’IA, dans ce cas-ci pour optimiser la recharge des véhicules électriques. Ce système intelligent – un programme pilote à Ottawa – non seulement prédit la demande d’électricité en se basant sur des données en temps réel et sur la demande prévue, mais il tient aussi compte de la disponibilité de l’énergie renouvelable, comme l’énergie solaire que vous produisez à la maison. Ce système permet à votre VE de se recharger plus stratégiquement, en réduisant les pics de demande et en profitant des périodes creuses, plus vertes et généralement moins coûteuses.
Nous sommes déjà à l’ère où l’intelligence artificielle rend nos maisons plus intelligentes, mais également intuitives et carboneutres. Des exemples? Les thermostats intelligents qui permettent d’économiser de l’énergie et les ampoules DEL qui s’allument en fonction de votre horaire. L’IA porte la commodité et l’efficacité de nos lieux de vie à un niveau vraiment supérieur.
Imaginez une maison intelligente qui comprend véritablement vos habitudes, qui prévoit vos besoins avant même que vous n’y pensiez. Bien au-delà des fameux systèmes d’arrosage de jardin qui s’ajustent en fonction des bulletins météo, les futurs systèmes basés sur l’IA pourraient gérer, de façon proactive, toute la consommation d’énergie de votre résidence : ils apprendraient vos préférences en matière d’éclairage, de température et de divertissement, et s’adapteraient harmonieusement tout au long de la journée.
Qu’on pense aux réfrigérateurs intelligents qui font le suivi de nos provisions et suggèrent des recettes, aux assistants robotiques qui effectuent des tâches quotidiennes (en anglais) et aux systèmes d’entretien prédictif qui nous signalent des problèmes potentiels avant qu’ils surviennent, l’IA transforme nos maisons. Celles-ci deviennent des milieux de vie réactifs qui priorisent à la fois le confort et la durabilité.

Terminator 3 : Le Soulèvement des machines (et de la consommation)
Durant leur entretien, M. Lindsay et M. Freeman ont aussi discuté de l’impact de l’IA sur les infrastructures énergétiques. À ce sujet, M. Lindsay a cité une statistique populaire : les recherches sur ChatGPT nécessitent 10 fois plus de puissance que les recherches sur Google. Mais selon lui, ce n’est pas ça le plus gros problème.
Tous les centres de données pour l’IA vont « brûler » de l’énergie du réseau. Selon L’Institut climatique du Canada, les centres de données traditionnels ne consomment que 5 à 10 mégawatts (MW) d’électricité. Par contre, les installations d’IA peuvent siphonner plus de 100 MW, « ce qui équivaut à peu près à la consommation annuelle de 350 000 véhicules électriques. »
D’ici 2035, les centres de données seront responsables de 13 % de la nouvelle demande d’électricité (en anglais) en Ontario. Pour s’assurer que les réseaux d’énergie puissent composer avec ces nouveaux branchements, les entreprises d’électricité de partout au pays devront mettre à niveau, moderniser et agrandir leurs infrastructures.

L’avenir n’est pas coulé dans le béton
En fin de compte, l’adoption de l’IA par Hydro Ottawa a pour but d’améliorer la fiabilité et l’efficacité du réseau, de donner aux clients un contrôle accru sur l’énergie et d’assurer un avenir énergétique durable pour Ottawa.
Récemment, nous avons présenté un plan conçu pour répondre à l’augmentation de la demande d’électricité. Au cours des 10 prochaines années, nous allons construire de nouvelles infrastructures et moderniser notre réseau. Bien entendu, ces travaux vont nous aider à gérer la pression accrue sur nos équipements, mais ils vont aussi améliorer la qualité de notre service. Mais l’avenir n’est pas coulé dans le béton. Nous savons que les étapes à venir seront dynamiques et en constante évolution en fonction de la technologie et d’autres facteurs. Notre plan est conçu pour s’adapter aux changements qui vont probablement survenir.
Pour savoir plus en détail comment nous propulsons l’avenir, visitez notre site Web. Et pour en apprendre davantage sur l’avenir de l’intelligence artificielle et son impact sur le secteur de l’énergie, écoutez notre entrevue avec Greg Lindsay.