Qu'est-ce que l'intelligence artificielle appliquée à l'énergie ?
L'intelligence artificielle (IA) regroupe des modèles capables d'apprendre à partir de données pour prévoir, détecter des anomalies ou recommander des décisions. Dans l'énergie, elle exploite les données des compteurs, des capteurs, de la météo et des marchés pour piloter plus finement la production, les réseaux et la consommation.
Elle ne remplace pas les équipements : elle aide à mieux les utiliser. Une IA de prévision ne produit pas un kWh, mais elle évite d'en gaspiller en ajustant le fonctionnement au besoin réel.
Quels sont les usages concrets de l'IA dans l'énergie ?
| Usage | Ce que fait l'IA | Qui l'utilise |
|---|---|---|
| Prévision de la demande | Anticipe la consommation à partir de l'historique, du calendrier et de la météo | Fournisseurs, gestionnaires de réseau |
| Intégration des renouvelables | Prévoit la production solaire et éolienne pour équilibrer le réseau | Producteurs, gestionnaires de réseau |
| Maintenance prédictive | Détecte les dérives d'un équipement avant la panne | Industriels, exploitants |
| Pilotage des réseaux | Localise les défauts et accélère le rétablissement après une coupure | Gestionnaires de réseau |
| Gestion des bâtiments | Ajuste chauffage, ventilation et éclairage à l'occupation réelle | Gestionnaires de bâtiments tertiaires |
| Procédés industriels | Optimise les réglages des fours, compresseurs ou groupes froids | Industriels |
Sources : Agence internationale de l'énergie (AIE), rapport « Energy and AI » (avril 2025), résumé analytique ; version précédente de cet article.
Selon l'AIE, les outils d'IA peuvent réduire de 30 à 50 % la durée des coupures sur les réseaux électriques, et les optimisations par IA déjà disponibles, notamment pour le chauffage et la climatisation des bâtiments, pourraient économiser environ 300 TWh d'électricité par an si elles étaient généralisées.
Combien d'énergie l'IA consomme-t-elle elle-même ?
L'IA a aussi un coût énergétique, porté par les centres de données. D'après le rapport « Energy and AI » de l'AIE, les centres de données ont consommé environ 415 TWh d'électricité en 2024, soit près de 1,5 % de la consommation mondiale. Cette consommation pourrait plus que doubler pour atteindre 945 TWh en 2030, sous l'effet de l'IA.
L'efficacité énergétique des centres de données devient donc un enjeu à part entière : refroidissement, onduleurs, récupération de chaleur. Ces gains relèvent des mêmes leviers que pour tout bâtiment ou site industriel. Pour les situer dans une démarche globale, voir notre article sur la performance énergétique.
Quelles règles encadrent l'IA dans le secteur de l'énergie ?
Le règlement européen sur l'IA (règlement (UE) 2024/1689, dit « AI Act ») est entré en vigueur le 1er août 2024. Ses obligations s'appliquent par étapes.
| Date | Obligation |
|---|---|
| 2 février 2025 | Interdiction de certaines pratiques d'IA et mesures de maîtrise de l'IA pour le personnel (article 4) |
| 2 août 2025 | Règles pour les modèles d'IA à usage général |
| 2 août 2026 | Obligations de transparence (article 50), avec un délai jusqu'au 2 décembre 2026 pour le marquage des contenus générés par les systèmes mis sur le marché avant le 2 août 2026 |
| 2 décembre 2027 | Obligations des systèmes d'IA à haut risque listés à l'annexe III |
| 2 août 2028 | Obligations des systèmes à haut risque intégrés à des produits réglementés (annexe I) |
Sources : règlement (UE) 2024/1689, article 113, modifié par le règlement (UE) 2026/1744 (EUR-Lex).
Mise à jour d'octobre 2026 : le règlement « omnibus » sur l'IA (règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026), publié au Journal officiel de l'Union européenne le 24 juillet 2026 et entré en vigueur le 27 juillet, a reporté les obligations des systèmes à haut risque, initialement prévues au 2 août 2026, au 2 décembre 2027 pour ceux de l'annexe III et au 2 août 2028 pour ceux de l'annexe I. Il a aussi assoupli l'obligation de maîtrise de l'IA : fournisseurs et utilisateurs doivent prendre des mesures pour la favoriser auprès de leur personnel, sans niveau imposé. Les systèmes d'IA utilisés comme composants de sécurité dans la gestion des réseaux d'électricité, de gaz ou de chaleur font partie des usages à haut risque visés par l'annexe III.
Peut-on financer un projet d'IA avec les CEE ?
Un logiciel d'IA n'est pas finançable seul par les certificats d'économies d'énergie : les CEE financent des opérations dont les économies sont définies par une fiche ou mesurées. En revanche, l'IA intervient souvent dans des équipements qui, eux, sont éligibles :
- la gestion technique du bâtiment de classe A ou B (fiche BAT-TH-116), qui pilote chauffage, climatisation et éclairage dans le tertiaire, présentée dans notre article GTB et GTC ;
- le système de mesurage d'indicateurs de performance énergétique en industrie (fiche IND-UT-134), qui collecte les consommations et les données de production à un pas de 10 minutes au plus (une journée pour la production d'un procédé industriel), hors compteurs des fournisseurs d'énergie ;
- les projets plus complexes, dont les économies sont mesurées, en opération spécifique.
Quels sont les défis de l'IA dans l'énergie ?
| Défi | Enjeu |
|---|---|
| Qualité des données | Des données incomplètes ou erronées faussent les prévisions et les décisions |
| Cybersécurité | Connecter des infrastructures critiques augmente la surface d'attaque |
| Conformité | Les usages à haut risque devront respecter l'AI Act à partir de décembre 2027 |
| Compétences | Les équipes doivent être formées pour comprendre et contrôler les recommandations |
| Consommation propre | L'énergie consommée par les calculs doit rester inférieure aux économies obtenues |
Exemple chiffré (cas fictif)
Prenons un immeuble de bureaux qui consomme 1 000 MWh d'énergie par an pour le chauffage, la climatisation et l'éclairage. Il installe une GTB de classe A dotée d'une fonction d'apprentissage qui adapte les consignes à l'occupation.
D'abord, si le système réduit la consommation de 10 %, l'économie atteint 1 000 × 0,10 = 100 MWh par an. Ensuite, avec un prix fictif de 150 € par MWh, cela représente 100 × 150 = 15 000 € par an. Enfin, la GTB elle-même peut être financée en partie par une prime CEE au titre de la fiche BAT-TH-116.
Avis d'expert Acsio
D'abord, nous commençons par le comptage : sans données fiables, aucune IA ne peut optimiser une installation.
Ensuite, nous rattachons chaque projet à un équipement éligible, comme une GTB ou un système de mesurage, plutôt qu'au logiciel seul.
Par ailleurs, nous vérifions que les gains annoncés par un fournisseur sont mesurables avant et après travaux.
Enfin, pour les projets sur des réseaux ou des installations critiques, nous intégrons dès le départ les exigences de cybersécurité et le calendrier de l'AI Act.
Prochaine étape
Faites l'inventaire de vos compteurs et des données déjà disponibles sur vos bâtiments ou vos procédés. C'est la base pour identifier les usages où l'IA peut réduire vos consommations, et les équipements qui peuvent être financés par les CEE.
FAQ
À quoi sert l'IA dans le secteur de l'énergie ?
À prévoir la demande et la production renouvelable, à anticiper les pannes, à piloter les réseaux et à optimiser la consommation des bâtiments et des usines.
L'IA consomme-t-elle beaucoup d'énergie ?
Les centres de données ont consommé environ 415 TWh en 2024 selon l'AIE, et pourraient atteindre 945 TWh en 2030.
Un logiciel d'IA peut-il bénéficier d'une prime CEE ?
Pas seul. Les CEE financent des équipements comme une GTB de classe A ou B ou un système de mesurage en industrie, ou des opérations spécifiques mesurées.
Qu'est-ce que l'AI Act ?
Le règlement européen sur l'intelligence artificielle, entré en vigueur le 1er août 2024, qui encadre les usages de l'IA selon leur niveau de risque.
Quand les règles « haut risque » s'appliqueront-elles ?
Le 2 décembre 2027 pour les usages listés à l'annexe III, après le report décidé en 2026.
