Melvine's AI Analysis # 54 - 🚀 - L'IA et l'IA générative chez ENGIE : transformations, défis et perspectives
Melvine Manchau
Senior Strategy & Technology Executive | AI & Digital Transformation Leader | Former Salesforce Director | Driving Growth & Innovation in Financial Services | C-Suite Advisor | Product & Program Leadership
May 6, 2025
Introduction
Le groupe ENGIE, acteur majeur de la transition énergétique mondiale, intègre de plus en plus l'intelligence artificielle (IA) et ses applications génératives dans sa stratégie de transformation numérique. Face aux enjeux contemporains de décarbonation, d'efficacité énergétique et d'optimisation des réseaux, l'entreprise déploie ces technologies pour renforcer sa compétitivité et accélérer sa transition vers un modèle plus durable. Cet article explore l'écosystème d'IA chez ENGIE, ses applications concrètes, et le contexte plus large de l'utilisation de ces technologies dans le secteur énergétique.
Les cas d'usage de l'IA chez ENGIE
Optimisation des réseaux et prédiction
ENGIE utilise l'IA pour améliorer la gestion de ses infrastructures énergétiques. Des algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données des réseaux de distribution pour prévoir les pics de consommation, détecter les anomalies et optimiser la distribution d'énergie. Ces systèmes permettent notamment :
La maintenance prédictive des équipements, réduisant les pannes et les coûts d'intervention
L'équilibrage en temps réel des réseaux électriques intégrant des sources d'énergie renouvelable intermittentes
L'optimisation des flux énergétiques dans les réseaux de chaleur et de froid urbains
Sur son site internet ENGIE note que les promesses de l’IA vont bien au-delà des infrastructures. Elles concernent toutes les entités du Groupe. Une autre table ronde à VivaTech, intitulée « Data-driven success at ENGIE » et animée par Jean-Pierre Pélicier, Directeur des Données Groupe, abordait justement la valeur créée par l’IA à travers plusieurs exemples, dont celui de GEMS.
La GBU de trading, au cœur du modèle intégré du Groupe, a pour mission d’assurer la sécurité d’approvisionnement et l’équilibre constant entre ce que le Groupe produit et ce que les clients consomment. Elle brasse un pétaoctet de données. Chaque variation d’un demi-degré de température a un impact qu’il faut savoir estimer. La montée en puissance des énergies renouvelables et le développement des véhicules électriques rendent les prévisions beaucoup plus complexes que par le passé. « Les opérateurs de réseau nous demandent à présent de prédire la consommation de nos clients au quart d’heure, et dans certains pays, bientôt à cinq minutes », souligne Ludovic Quesnelle. Les algorithmes de machine learning vont s’avérer indispensables pour relever un tel défi. Avec un défi sous-jacent : recruter et fidéliser les talents nécessaires à cette révolution.
Gestion des Ă©nergies renouvelables
La production d'énergies renouvelables, par nature variable, bénéficie particulièrement des apports de l'IA. ENGIE déploie des solutions prédictives pour :
Anticiper la production éolienne et solaire en fonction des conditions météorologiques
Optimiser le placement de nouvelles installations renouvelables grâce à l'analyse de multiples paramètres géographiques et climatiques
Gérer le stockage énergétique pour maximiser l'intégration des énergies vertes dans le mix énergétique
Sur son site internet ENGIE note que l’IA constitue d’abord un puissant levier d’optimisation des infrastructures énergétiques. Ses atouts ont été évoqués lors d’une table ronde sur le sujet à VivaTech modérée par Mihir Sarkar, Responsable de l’Intelligence Artificielle chez ENGIE Recherche & Innovation. Le Groupe construit des parcs solaires et éoliens dans de nombreux pays. Pour vérifier qu’une infrastructure soit suffisamment productive, il faut classiquement effectuer des relevés de mesure pendant un ou deux ans avant de donner le « go ». C’est là que l’IA intervient. « À partir de données de climat, températures, précipitations, relevés d’irradiance, etc., l’intelligence artificielle peut fortement accélérer l’étape de pré-évaluation des sites », souligne Ludovic Quesnelle, Directeur du Digital et des Technologies de l’Information chez GEMS (Global Energy Management & Supply). Et déterminer ainsi, par exemple, le meilleur emplacement et la meilleure orientation d’une éolienne.
Relation client et services personnalisés
L'IA générative trouve des applications importantes dans la relation client chez ENGIE :
DĂ©ploiement d'assistants virtuels et de chatbots pour le service client
Analyse prédictive des besoins énergétiques pour proposer des offres personnalisées
Développement d'interfaces conversationnelles pour simplifier l'accès aux informations de consommation
Efficacité énergétique des bâtiments
ENGIE utilise l'IA pour révolutionner la gestion énergétique des bâtiments :
Régulation intelligente du chauffage, de la ventilation et de la climatisation (CVC) en fonction de multiples paramètres (occupation, météo, tarifs)
Identification des opportunités d'économies d'énergie par l'analyse des données de consommation
Pilotage automatisé des systèmes pour optimiser le confort tout en minimisant l'empreinte carbone
Selon Biljana Kaitovic, la directrice générale adjointe, en charge du numérique et des technologies de l’information d’ENGIE: Nous déployons l’IA tout au long de la chaîne de valeur de l’entreprise. En amont, nous utilisons des analyses prédictives pilotées par IA pour optimiser la performance de nos actifs, tels que les parcs éoliens, les champs solaires ou les batteries. C’est lié à la maintenance prédictive, mais cela va plus loin en utilisant différents algorithmes pour nous aider à repérer les écarts éventuels, puis à déterminer les actions immédiates ou planifiées qui sont nécessaires pour améliorer les performances.
L’IA nous aide aussi à mieux prévoir la production de nos actifs d’énergie renouvelable, dont la production est par nature intermittente. Prédire correctement la production devient donc très important, tout comme anticiper la consommation. Pour cela, nous utilisons différents ensembles de données, notamment des données météorologiques, car en fonction du climat, la production d’énergie varie. De plus, selon la météo, les comportements des clients évoluent : ils ne chaufferont ou ne refroidiront pas leur maison de la même manière… Avec nos données opérationnelles, nous cherchons à obtenir des prévisions aussi précises que possible, ce qui influence nos décisions commerciales, notamment en matière de gestion des risques, etc. Ce type d’innovation numérique est donc étroitement lié au compte de résultat !
Les initiatives stratégiques d'ENGIE en matière d'IA
ENGIE Digital et centres d'excellence
ENGIE a créé ENGIE Digital, sa filiale dédiée à la transformation numérique, qui développe des solutions basées sur l'IA pour l'ensemble du groupe. Des centres d'excellence en data science et IA ont été établis pour mutualiser les compétences et accélérer l'innovation.
Partenariats académiques et industriels
Le groupe a noué des collaborations avec des universités, des laboratoires de recherche et des startups spécialisées en IA. Ces partenariats visent à développer des solutions innovantes et à attirer les talents dans un secteur en forte demande de compétences. ENGIE Innovation: Sourcing de solutions, idéation et collaborations - Plus de 5000 solutions de startups référencées dans L’ écosystème ENGIE innovation.
ENGIE Innovation fédère plus de 30000 collaborateurs d’ENGIE et 5000 startups pour former une communauté dynamique d’ «Imaginative Builders » qui échangent des idées et aspirent à un objectif commun : créer des solutions innovantes pour booster la transition énergétique.
ENGIE propose plusieurs dispositifs destiné à développer la collaboration avec startups et entreprises innovantes :
Sourcing de solutions innovantes proposées par les startups
Collaborations opérationnelles via le dispositif des Appels à projets de startups
ENGIE New Ventures, la structure d’investissement de la Recherche et Innovation d’ENGIE dédiée aux start-up innovantes accélérant la transition énergétique, a investi aux côtés d’INNOVACOM et de High-Tech Gründerfonds dans la startup DeepTech française SAMP, solution de réalité partagée pour optimiser la gestion d’infrastructures et sites industriels. ENGIE New Ventures investit dans des startups prometteuses du monde entier, pour développer des solutions à la pointe de la technologie.
À travers ce fonds doté de 180 millions d’euros, ENGIE New Ventures a déjà déployé des capitaux dans 26 entreprises du monde entier (sur plus de 500 entreprises repérées et passées au crible chaque année), investissant généralement 3 à 5 millions dans chacune d’entre elles. Les startups dans lesquelles le Groupe cherche à investir doivent se démarquer par le caractère disruptif de leur modèle économique ou technologique, par le potentiel d’expansion de leur activité, mais aussi par leur capacité à apporter à ENGIE une valeur ajoutée immédiate aux plans stratégique, opérationnel et financier.
Programmes de formation interne
Face aux enjeux de transformation numérique, ENGIE investit dans la formation de ses collaborateurs aux technologies d'IA, créant une culture data-driven à tous les niveaux de l'entreprise.
Tendances de l'IA dans l'industrie énergétique
RĂ©seaux intelligents (smart grids)
Les smart grids représentent l'une des applications les plus prometteuses de l'IA dans le secteur énergétique. Ces réseaux intelligents utilisent des capteurs, des compteurs communicants et des algorithmes d'IA pour optimiser la production, la distribution et la consommation d'électricité en temps réel. ENGIE participe activement à plusieurs projets pilotes en Europe.
Jumeaux numériques
La création de répliques virtuelles des infrastructures énergétiques (centrales, réseaux, bâtiments) permet de simuler différents scénarios d'exploitation et d'optimiser les performances. Ces jumeaux numériques s'appuient sur l'IA pour intégrer des données en temps réel et affiner leurs prédictions.
IA frugale et Ă©coresponsable
Face aux préoccupations environnementales liées à la consommation énergétique des centres de données et des modèles d'IA, une tendance vers des solutions plus sobres émerge. ENGIE explore des approches d'IA frugale, moins gourmandes en ressources computationnelles.
Marchés énergétiques automatisés
L'IA transforme également les marchés de l'énergie, avec des algorithmes de trading automatisé qui optimisent les achats et ventes sur les marchés de gros, tenant compte de multiples variables (météo, prix, demande, capacités de production).
Initiatives des concurrents dans le domaine de l'IA
EDF
Le concurrent français d'ENGIE a créé EDF Pulse Ventures pour investir dans des startups innovantes, dont plusieurs spécialisées en IA. Le groupe mise particulièrement sur l'IA pour la maintenance prédictive de son parc nucléaire et le développement de solutions de flexibilité pour le réseau.
Iberdrola
Le groupe espagnol a lancé un programme de digitalisation massif incluant l'IA pour l'analyse prédictive des pannes sur son réseau de distribution. Iberdrola utilise également l'IA pour optimiser ses parcs éoliens et solaires.
Total Energies
Le groupe pétrolier en transition déploie l'IA dans l'exploration d'hydrocarbures mais aussi pour optimiser ses activités renouvelables. Des applications d'IA générative sont utilisées pour l'assistance technique et l'analyse de données géologiques complexes.
Startups disruptives
Des entreprises comme Bulb, Octopus Energy ou Tibber utilisent l'IA comme avantage compétitif pour proposer des tarifs dynamiques, des services de gestion énergétique intelligente et une expérience client entièrement digitale.
Impact attendu de l'IA dans le secteur énergétique
Bénéfices économiques
L'adoption de l'IA pourrait générer d'importants gains d'efficacité dans le secteur énergétique :
Réduction des coûts opérationnels estimée entre 10% et 20% selon les segments
Amélioration de la durée de vie des équipements grâce à la maintenance prédictive
Optimisation des investissements dans les nouvelles infrastructures
Selon Biljana Kaitovic dans le cas de l’IA générative, nous nous concentrons principalement sur l’augmentation des capacités de nos employés dans différents rôles. Nous avons activé Microsoft Copilot pour tous nos employés, soit près de 100 000 personnes. Nous avons 26 % d’utilisateurs réguliers, ce qui est logique car nous avons aussi une grande partie de nos effectifs composés de travailleurs manuels, non-cadres. Mais la majorité de nos employés « de bureau » utilisent Copilot.
Nous avons également déployé le Copilot GitHub pour tous nos développeurs logiciels, et nous constatons une augmentation du taux d’acceptation des suggestions de code proposées par l’IA. L’adoption a pris plus de temps que prévu et a nécessité une approche structurée de l’intégration. Nous prévoyons un gain de productivité de 40 % et, pour l’instant, nous constatons qu’elle se situe autour de 15 à 20 %, en particulier chez les développeurs très expérimentés.
Accélération de la transition énergétique
L'IA joue un rôle crucial dans la décarbonation du secteur :
Meilleure intégration des énergies renouvelables intermittentes
Réduction de la consommation énergétique des bâtiments et des processus industriels
Optimisation des réseaux pour minimiser les pertes et maximiser l'efficacité
Transformation des modèles d'affaires
Au-delà des gains d'efficacité, l'IA permet l'émergence de nouveaux services énergétiques :
Offres personnalisées basées sur l'analyse prédictive
Services de flexibilité et d'effacement lors des pics de consommation
Plateformes d'Ă©change d'Ă©nergie pair-Ă -pair
Risques et défis liés à l'adoption de l'IA
Cybersécurité
Les infrastructures énergétiques étant critiques pour la sécurité nationale, leur numérisation accrue les expose à des risques cybernétiques. ENGIE doit renforcer constamment ses dispositifs de protection contre les attaques visant les systèmes pilotés par IA.
DĂ©pendance technologique
Le développement de solutions d'IA repose souvent sur des technologies propriétaires de grandes entreprises technologiques, créant potentiellement une dépendance stratégique.
Fracture numérique
L'automatisation croissante et la digitalisation pourraient exacerber les inégalités d'accès aux services énergétiques et nécessitent une attention particulière pour garantir une transition juste.
Empreinte environnementale de l'IA
Les modèles d'IA, particulièrement les grands modèles génératifs, consomment d'importantes ressources computationnelles et énergétiques, créant un paradoxe pour un secteur cherchant à réduire son empreinte carbone.
Environnement réglementaire
Le règlement européen sur l'IA
Le récent AI Act européen établit un cadre réglementaire complet pour les applications d'IA, classées selon leur niveau de risque. Pour ENGIE, certaines applications liées aux infrastructures critiques ou à la gestion des données personnelles de consommation peuvent être soumises à des exigences renforcées.
Réglementation sectorielle spécifique
Les autorités de régulation de l'énergie commencent à établir des cadres spécifiques pour l'utilisation de l'IA dans le secteur, notamment concernant :
L'utilisation des données des compteurs intelligents
La responsabilité en cas de défaillance des systèmes automatisés
L'équité des algorithmes de tarification dynamique
Protection des données personnelles
Le RGPD en Europe et d'autres réglementations similaires à l'échelle mondiale encadrent strictement l'utilisation des données de consommation énergétique, particulièrement sensibles car révélant des habitudes de vie.
Conclusion
L'adoption de l'IA et de ses applications génératives représente une opportunité majeure pour ENGIE dans sa transformation vers un fournisseur de solutions énergétiques décarbonées et digitales. Si les bénéfices attendus sont considérables en termes d'efficacité opérationnelle et de nouveaux services, les défis technologiques, éthiques et réglementaires nécessitent une approche responsable.
Pour maintenir son avantage compétitif, ENGIE devra continuer à investir dans ses capacités d'IA tout en développant une vision éthique et durable de ces technologies. L'équilibre entre innovation technologique et responsabilité sociale sera déterminant pour transformer les promesses de l'IA en bénéfices concrets pour la transition énergétique et la création de valeur à long terme.
By Melvine Manchau, Digital & Business Strategy at Broadwalk and Tamarly
https://melvinmanchau.medium.com/
