Les entreprises de services publics fournissant des services essentiels tels que l’\u00e9lectricit\u00e9, l’eau et le gaz sont indispensables \u00e0 notre vie quotidienne. Ainsi, les d\u00e9faillances dans la fourniture de ces services peuvent avoir des cons\u00e9quences n\u00e9fastes sur la sant\u00e9 et le bien-\u00eatre financier des communaut\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
La rar\u00e9faction des ressources, l’augmentation de la population et les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques d\u00e9favorables sont quelques-uns des d\u00e9fis auxquels sont confront\u00e9es les entreprises de services publics. Toutefois, l’\u00e9volution des capacit\u00e9s technologiques modifie la mani\u00e8re dont les entreprises de services publics servent les communaut\u00e9s. <\/p>\n\n\n\n
Avec l’IA au centre de cette transformation, les \u00e9tudes montrent une croissance exponentielle de son adoption dans le paysage de la fourniture de services publics. Par exemple, la taille du march\u00e9 mondial de l’IA dans le secteur de l’\u00e9nergie \u00e9tait \u00e9valu\u00e9e \u00e0 4 milliards de dollars en 2021. Cependant, les pr\u00e9visions l’\u00e9valuent \u00e0 19,8 milliards de dollars d’ici 2031, avec un taux de croissance annuel moyen de 17,4 % (2022-2031)1<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Essentiellement, l’IA aide les entreprises de services publics \u00e0 am\u00e9liorer leurs processus et leurs flux de travail. En exploitant les donn\u00e9es, ces entreprises peuvent r\u00e9pondre aux attentes \u00e9lev\u00e9es des clients, augmenter la productivit\u00e9 et r\u00e9duire les co\u00fbts. <\/p>\n\n\n\n Cet article se penche sur l’int\u00e9gration de l’IA au profit de la fourniture de services publics. Nous examinons comment l’IA affecte les secteurs de l’\u00e9nergie, de l’eau, de la connectivit\u00e9 internet et m\u00eame de la gestion des d\u00e9chets. Nous examinons \u00e9galement des cas concrets d’utilisation de l’IA dans le secteur des services publics essentiels.<\/p>\n\n\n\n Les outils bas\u00e9s sur l’IA sont en mesure d’aider les entreprises de services publics \u00e0 optimiser la gestion et la mise \u00e0 disposition des ressources. Les utilisateurs finaux attendant de meilleurs services, les fournisseurs de services publics am\u00e9liorent leur qualit\u00e9 de service en int\u00e9grant l’IA dans diff\u00e9rents flux de travail. <\/p>\n\n\n\n Les syst\u00e8mes de production d’\u00e9lectricit\u00e9 ont \u00e9galement profit\u00e9 des progr\u00e8s rapides de la puissance de calcul, de l’intelligence artificielle et du big data. Par ailleurs, l’int\u00e9gration de composants physiques et cyber est de plus en plus fr\u00e9quente en raison de la croissance des ressources \u00e9nerg\u00e9tiques distribu\u00e9es (DER) et de l’Internet des objets (IoT).<\/p>\n\n\n\n La consommation d’\u00e9nergie aux heures de pointe met l’infrastructure \u00e9nerg\u00e9tique \u00e0 rude \u00e9preuve. La r\u00e9ponse \u00e0 la demande am\u00e9lior\u00e9e par l’IA aide les compagnies d’\u00e9lectricit\u00e9 \u00e0 ajuster la consommation d’\u00e9nergie en temps r\u00e9el, en fonction de la demande et de l’offre. <\/p>\n\n\n\n En raison de la complexit\u00e9 du probl\u00e8me, les algorithmes de Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) tels que la r\u00e9gression et les r\u00e9seaux neuronaux hybrides \u00e0 long terme et \u00e0 court terme (LSTM) peuvent fournir des informations pr\u00e9cieuses. Ces algorithmes peuvent analyser les donn\u00e9es des b\u00e2timents en utilisant des points tels que les taux d’occupation, les mod\u00e8les historiques de consommation d’\u00e9nergie et les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques pour d\u00e9terminer et g\u00e9rer les demandes d’\u00e9nergie. <\/p>\n\n\n\n Les compagnies d’\u00e9lectricit\u00e9 peuvent planifier des programmes de gestion de la demande afin d’\u00e9viter les pannes d’\u00e9lectricit\u00e9 et les tensions sur l’infrastructure. La strat\u00e9gie peut se concentrer sur la demande, en utilisant des signaux de prix pour inciter les utilisateurs \u00e0 modifier leur consommation pendant les heures de pointe. <\/p>\n\n\n\n Environ 10,3 millions de clients aux \u00c9tats-Unis ont \u00e9t\u00e9 inscrits \u00e0 des programmes de r\u00e9ponse \u00e0 la demande, dont 97 % dans le secteur r\u00e9sidentiel2<\/a><\/sup>. Ce programme peut aider les fournisseurs \u00e0 \u00e9conomiser de l’argent et \u00e0 diff\u00e9rer la construction de nouvelles centrales \u00e9lectriques et des r\u00e9seaux de distribution correspondants3<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n La maintenance r\u00e9active et temporelle des syst\u00e8mes de distribution d’\u00e9lectricit\u00e9 est moins efficace que la maintenance pr\u00e9dictive. Une \u00e9tude de Deloitte a d\u2019ailleurs quantifi\u00e9 l’impact de la maintenance pr\u00e9dictive4<\/a><\/sup>:<\/p>\n\n\n\n La maintenance pr\u00e9dictive aliment\u00e9e par l’IA utilise des techniques de mod\u00e9lisation avanc\u00e9es pour d\u00e9terminer et pr\u00e9dire les d\u00e9faillances des \u00e9quipements.<\/p>\n\n\n\n Plusieurs algorithmes de ML et DL peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs. Les exemples incluent la for\u00eat al\u00e9atoire, YOLO, le gradient boosting, K-Means, le r\u00e9seau neuronal \u00e0 convolution (CNN) et le r\u00e9seau neuronal r\u00e9current LSTM5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’int\u00e9gration de capteurs, de compteurs intelligents et d’autres dispositifs de r\u00e9seau intelligent sur des actifs tels que les transformateurs et les lignes de distribution permet de recueillir des donn\u00e9es en temps r\u00e9el. Cela signifie que l’\u00e9tat d’un actif peut \u00eatre d\u00e9termin\u00e9 dans un \u00e9cosyst\u00e8me vivant. Les solutions bas\u00e9es sur l’IA passent les donn\u00e9es au crible, fournissent des informations et alertent les \u00e9quipes lorsque certains seuils sont atteints.<\/p>\n\n\n\n L’utilisation de l’IA pour construire des solutions pr\u00e9dictives robustes aide \u00e0 la d\u00e9tection pr\u00e9coce des anomalies et \u00e0 l’analyse de leurs causes. Cela permet d’am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 des travailleurs, d’\u00e9viter des coupures de courant co\u00fbteuses et de prolonger la dur\u00e9e de vie des actifs. En outre, les travailleurs peuvent effectuer des r\u00e9parations et des remplacements cibl\u00e9s. <\/p>\n\n\n\n L’une des plus grandes compagnies d’\u00e9lectricit\u00e9 des \u00c9tats-Unis, qui dessert plus de 7 millions de clients, a d\u00e9ploy\u00e9 une solution de maintenance pr\u00e9dictive bas\u00e9e sur le ML. L’objectif \u00e9tait de surveiller l’\u00e9tat des actifs et de pr\u00e9voir leur d\u00e9faillance \u00e0 l’avance. La solution \u00e9tait capable de surveiller 10 000 transformateurs et 22 000 disjoncteurs. <\/p>\n\n\n\n L’IA a aid\u00e9 l’entreprise \u00e0 r\u00e9duire les d\u00e9faillances des transformateurs de 48 %, ce qui a permis d’\u00e9conomiser 800 000 dollars par an. Le mod\u00e8le proactif a \u00e9galement permis d’optimiser la maintenance et le remplacement des actifs, r\u00e9duisant ainsi les co\u00fbts et augmentant la productivit\u00e96<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n La State Grid Corporation of China (SGCC), qui dessert plus de 1,1 milliard de clients, a mis \u00e0 profit la maintenance pr\u00e9dictive renforc\u00e9e par l’IA. Il s’agit notamment de:<\/p>\n\n\n\n Les r\u00e9seaux \u00e9nerg\u00e9tiques continuent de faire face \u00e0 une myriade de d\u00e9fis, tels que l’int\u00e9gration des \u00e9nergies renouvelables et l’adoption croissante des v\u00e9hicules \u00e9lectriques (VE). Les mod\u00e8les ML peuvent analyser les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques, les demandes d’\u00e9nergie, les performances du r\u00e9seau et l’alimentation \u00e9lectrique afin d’optimiser la distribution. Les op\u00e9rateurs de r\u00e9seaux peuvent utiliser ces informations pour d\u00e9terminer et pr\u00e9dire la quantit\u00e9 d’\u00e9nergie n\u00e9cessaire \u00e0 court et moyen terme et la mani\u00e8re de la distribuer de mani\u00e8re rentable7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce aux solutions de ML, les soci\u00e9t\u00e9s de distribution d’\u00e9lectricit\u00e9 peuvent \u00e9quilibrer les charges \u00e9lectriques, r\u00e9duire la congestion du r\u00e9seau, d\u00e9tecter les anomalies et am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Par exemple, l’utilisation des v\u00e9hicules \u00e9lectriques est principalement localis\u00e9e dans les villes, ce qui peut surcharger les r\u00e9seaux locaux. Cependant, des entreprises comme WeaveGrid proposent des solutions d’int\u00e9gration aliment\u00e9es par l’IA8<\/a><\/sup>. En utilisant l’intelligence artificielle pour \u00e9tudier les sch\u00e9mas de charge, elles d\u00e9terminent les heures de charge optimales et font des recommandations aux utilisateurs, r\u00e9duisant ainsi les contraintes sur les r\u00e9seaux.<\/p>\n\n\n\n James Kelloway, responsable de l’intelligence \u00e9nerg\u00e9tique chez National Grid ESO, indique que l’IA peut pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les performances des \u00e9nergies renouvelables. Cela leur permet de mieux contr\u00f4ler d’autres centrales \u00e9lectriques comme celles bas\u00e9es sur le charbon, qui mettent du temps \u00e0 augmenter leur production d’\u00e9lectricit\u00e99<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’IA est un outil puissant que les d\u00e9veloppeurs d’\u00e9nergies renouvelables utilisent pour pr\u00e9voir la production d’\u00e9lectricit\u00e9. Les n\u00e9gociants en \u00e9nergie peuvent utiliser ces informations pour pr\u00e9voir leur production et faire des offres pr\u00e9cises sur le march\u00e9 de gros de l’\u00e9lectricit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n IBM a fourni des mod\u00e8les m\u00e9t\u00e9orologiques \u00e0 apprentissage automatique pour l’initiative Sunshot. Le mod\u00e8le a utilis\u00e9 des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques historiques et en temps r\u00e9el pour les pr\u00e9visions solaires. Les projets ont permis d’am\u00e9liorer de 30 % la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions solaires, ce qui s’est traduit par une meilleure utilisation de l’\u00e9nergie solaire et une diminution des co\u00fbts op\u00e9rationnels de production d’\u00e9lectricit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Les compagnies d’\u00e9lectricit\u00e9 desservent des millions de clients, et l’utilisation du service \u00e0 la client\u00e8le peut s’av\u00e9rer d\u00e9cevante. Dans une interview, Abhay Gupta, cofondateur et PDG de Bidgely, une soci\u00e9t\u00e9 bas\u00e9e sur l’IA qui travaille avec les compagnies d’\u00e9lectricit\u00e9, explique que les compagnies d’\u00e9lectricit\u00e9 doivent mieux personnaliser la communication avec leurs clients. Il ajoute qu’ils doivent utiliser les tonnes de donn\u00e9es dont ils disposent pour y parvenir10<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 l’IA g\u00e9n\u00e9rative, les chatbots peuvent g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses semblables \u00e0 celles des humains, en tenant compte du contexte, en particulier lorsqu’ils sont form\u00e9s \u00e0 partir de donn\u00e9es personnalis\u00e9es. Le chatbot peut fournir des informations pertinentes en fonction des donn\u00e9es fournies par le client. <\/p>\n\n\n\n L’IA peut am\u00e9liorer l’exp\u00e9rience des clients et aider les entreprises de services publics \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts, \u00e0 am\u00e9liorer la prestation de services et \u00e0 identifier les opportunit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises de distribution d’eau distribuent l’eau aux points de demande, ce qui forme un r\u00e9seau complexe de syst\u00e8mes interconnect\u00e9s avec diff\u00e9rentes fonctions. L’IA et d’autres technologies num\u00e9riques peuvent aider les entreprises de distribution d’eau \u00e0 obtenir de meilleures informations et \u00e0 am\u00e9liorer la prestation de services. Les technologies des capteurs et des compteurs intelligents peuvent fournir des donn\u00e9es aux mod\u00e8les d’IA, ce qui permet de surveiller et de mieux g\u00e9rer les r\u00e9seaux de distribution d’eau.<\/a><\/p>\n\n\n\n La perte d’eau, principalement due \u00e0 des fuites, est un probl\u00e8me courant auquel sont confront\u00e9es les entreprises de distribution d’eau. Les syst\u00e8mes IA peuvent \u00eatre entra\u00een\u00e9s \u00e0 d\u00e9tecter les flux d’eau anormaux qui repr\u00e9sentent des fuites. \u00c0 l’aide de mod\u00e8les de r\u00e9seaux neuronaux artificiels (ANN), un syst\u00e8me de d\u00e9tection peut pr\u00e9voir des d\u00e9faillances en temps r\u00e9el en traitant les donn\u00e9es de pression et de d\u00e9bit d’eau provenant de capteurs11<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Des algorithmes tels que les syst\u00e8mes d’inf\u00e9rence floue et les r\u00e9seaux bay\u00e9siens peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s pour v\u00e9rifier les diff\u00e9rences entre les d\u00e9bits pr\u00e9vus et les d\u00e9bits en temps r\u00e9el. Ils peuvent indiquer des niveaux de confiance qui d\u00e9clenchent des alarmes lorsque certains seuils sont atteints12<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Ces syst\u00e8mes peuvent \u00e9galement tirer des enseignements des donn\u00e9es historiques pour pr\u00e9dire les donn\u00e9es futures. Les syst\u00e8mes de d\u00e9tection des fuites bas\u00e9s sur l’IA permettent de r\u00e9duire les faux positifs, d’\u00e9conomiser des co\u00fbts et de r\u00e9duire les pertes d’eau. <\/p>\n\n\n\n Une grande entreprise britannique de distribution d’eau utilise un syst\u00e8me de d\u00e9tection d’\u00e9v\u00e9nements bas\u00e9 sur l’IA pour d\u00e9tecter les d\u00e9faillances de son r\u00e9seau. La solution traite les donn\u00e9es de 7 000 capteurs en temps quasi r\u00e9el pour d\u00e9tecter les fuites et les ruptures de canalisations. En outre, la solution peut alerter les op\u00e9rateurs sur d’\u00e9ventuelles d\u00e9faillances des canalisations en rep\u00e9rant les \u00e9v\u00e9nements qui les pr\u00e9c\u00e8dent.<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 l’optimisation de la pression par l’IA, la ville de Cape Town \u00e9conomise environ 300 000 euros par an en co\u00fbts d’exploitation et de maintenance. La solution a permis de r\u00e9duire de 58 % le nombre de ruptures de canalisations et de 38 % le nombre de fuites d’eau13<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Un rapport de Bluefield Research indique qu’une meilleure gestion des actifs peut permettre aux entreprises de distribution d’eau d’\u00e9conomiser plus de 41 milliards de dollars (2018-2027) en d\u00e9penses d’investissement14<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Il est possible d’exploiter les techniques de ML en utilisant les caract\u00e9ristiques des canalisations, les informations SIG, les donn\u00e9es d\u00e9mographiques et les informations sur le sol. En outre, la combinaison de ces donn\u00e9es avec des enregistrements historiques et des donn\u00e9es en temps r\u00e9el aide grandement les mod\u00e8les d’IA \u00e0 d\u00e9tecter des sch\u00e9mas, donnant l’\u00e9tat de l’infrastructure de l’eau. <\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de ML, tels que le r\u00e9seau bay\u00e9sien, peuvent pr\u00e9dire les parties vuln\u00e9rables du r\u00e9seau de distribution d’eau. La solution peut d\u00e9duire la probabilit\u00e9 de d\u00e9faillance d’une canalisation \u00e0 l’aide des donn\u00e9es disponibles. Cette probabilit\u00e9 peut avoir diff\u00e9rents niveaux de confiance, ce qui peut aider les op\u00e9rateurs \u00e0 g\u00e9rer les actifs de mani\u00e8re proactive. <\/p>\n\n\n\n La gestion intelligente des actifs \u00e0 l’aide de l’IA permet principalement de prolonger la dur\u00e9e de vie des infrastructures et de r\u00e9duire les co\u00fbts de r\u00e9paration et d’entretien.<\/p>\n\n\n\n Des pr\u00e9visions pr\u00e9cises de la demande en eau permettent aux entreprises de services publics de r\u00e9duire leurs co\u00fbts et leur consommation d’\u00e9nergie. De nombreux algorithmes ML et DL permettent de construire de tels mod\u00e8les, mais leur efficacit\u00e9 d\u00e9pend de la disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es et du niveau de profondeur des pr\u00e9visions. Les algorithmes autor\u00e9gressifs (AR), les syst\u00e8mes d’inf\u00e9rence neuro-floue adaptatifs, les r\u00e9seaux neuronaux et les mod\u00e8les de s\u00e9ries temporelles peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour \u00e9laborer de telles solutions15<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les solutions de pr\u00e9vision peuvent pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les mod\u00e8les de consommation et de demande en fonction de variables telles que l’heure de la journ\u00e9e, la saison et les facteurs socio-\u00e9conomiques. Cela permet d’estimer correctement la quantit\u00e9 d’eau n\u00e9cessaire dans les r\u00e9servoirs, ce qui contribue \u00e0 r\u00e9duire les pertes d’eau tout en r\u00e9pondant aux besoins.<\/p>\n\n\n\n Voici comment les entreprises de distribution de gaz peuvent utiliser l’IA pour am\u00e9liorer leur prestation de services.<\/p>\n\n\n\n Les fuites de gaz peuvent avoir des cons\u00e9quences fatales, y compris des pertes de vies. Il est donc primordial que l’int\u00e9grit\u00e9 des r\u00e9seaux de distribution de gaz ne fasse aucun doute. L’analyse des donn\u00e9es, l’IoT et l’IA offrent des moyens avanc\u00e9s pour surveiller et d\u00e9tecter les fuites de mani\u00e8re proactive.<\/p>\n\n\n\n Les techniques de ML et DL comme le CNN profond et le LSTM peuvent classer les gaz sur la base des donn\u00e9es des capteurs16<\/a><\/sup>. Des donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires provenant de d\u00e9tecteurs de fuites acoustiques et d’imagerie thermique peuvent \u00eatre analys\u00e9es pour identifier les fuites. <\/p>\n\n\n\n Des modules de d\u00e9cision bay\u00e9siens peuvent traiter les donn\u00e9es pour d\u00e9terminer la pr\u00e9sence ou l’absence de fuites de gaz. Ce module peut \u00e9galement d\u00e9terminer l’ampleur de la fuite17<\/a><\/sup>. Gr\u00e2ce aux solutions bas\u00e9es sur l’IA, l’int\u00e9grit\u00e9 des pipelines peut \u00eatre surveill\u00e9e en permanence. Cela permet d’\u00e9viter les pertes mat\u00e9rielles et de respecter les normes de s\u00e9curit\u00e9 et de r\u00e9glementation.<\/p>\n\n\n\n Les r\u00e9seaux de distribution, les installations de stockage et les terminaux associ\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 construits pour r\u00e9pondre aux besoins en gaz des particuliers et des industries. Cependant, ces installations se d\u00e9t\u00e9riorent au fil du temps en raison de la corrosion continue du gaz. <\/p>\n\n\n\n Les fuites de gaz peuvent entra\u00eener des explosions, des intoxications ou des suffocations, ce qui peut mettre en danger les vies humaines et l’environnement. Par exemple, des rapports font \u00e9tat de 2 600 fuites de gazoducs aux \u00c9tats-Unis entre 2010 et 2021. Ces incidents dangereux ont caus\u00e9 plus de 4 milliards de dollars de dommages et la perte de 122 vies18<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’inspection manuelle du r\u00e9seau de distribution peut ne pas suffire en raison de multiples complexit\u00e9s, telles que les zones inaccessibles. D’autres m\u00e9thodes s’appuient sur des mod\u00e8les math\u00e9matiques qui analysent les donn\u00e9es provenant de capteurs sp\u00e9cialis\u00e9s. Toutefois, l’efficacit\u00e9 de la d\u00e9tection des fuites dangereuses peut \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 des techniques de ML et DL telles que les r\u00e9seaux de neurones.<\/p>\n\n\n\n Il s’agit principalement de dommages caus\u00e9s par des excavateurs. Par exemple, aux \u00c9tats-Unis, les dommages caus\u00e9s aux gazoducs par des excavateurs tiers se sont \u00e9lev\u00e9s \u00e0 1,5 milliard de dollars. Sur les 330 000 dommages caus\u00e9s aux services publics, 85 993 ont touch\u00e9 des gazoducs19<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les techniques d’IA et de ML peuvent passer au crible les donn\u00e9es pour identifier les excavations les plus risqu\u00e9es \u00e0 l’aide de donn\u00e9es historiques et d’autres informations telles que les caract\u00e9ristiques de l’emplacement et le type de travail. Ces entreprises recevant de nombreuses contraventions, il est essentiel d’identifier et de classer les cas les plus risqu\u00e9s. Une solution qui classe les risques et pr\u00e9dit l’impact peut \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9e \u00e0 l’aide de l’IA.<\/p>\n\n\n\n De telles solutions aident les entreprises de distribution de gaz \u00e0 \u00e9viter les r\u00e9parations co\u00fbteuses et les menaces pour la s\u00e9curit\u00e9 publique.<\/p>\n\n\n\n La Southern Company Gas, dont le si\u00e8ge se trouve \u00e0 Atlanta, dessert 4 millions de clients et re\u00e7oit 2 millions de tickets par an. Avec un tel nombre de tickets d’incident, il devient impossible de les classer tous et d’\u00e9valuer les risques de mani\u00e8re appropri\u00e9e. L’entreprise a mis en \u0153uvre une solution bas\u00e9e sur l’IA pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, en classant les tickets en fonction de la menace qu’ils repr\u00e9sentent pour son infrastructure de distribution de gaz. <\/p>\n\n\n\n La solution combine les donn\u00e9es internes de l’entreprise et des variables telles que les informations m\u00e9t\u00e9orologiques et l’historique de l’entrepreneur. L’entreprise a constat\u00e9 une am\u00e9lioration dans l’identification des sites susceptibles d’\u00eatre endommag\u00e9s. La solution a permis de r\u00e9duire de 30 % les dommages caus\u00e9s par les travaux d’excavation dans plusieurs zones20<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les fournisseurs d’acc\u00e8s \u00e0 Internet (FAI) ont \u00e9galement adopt\u00e9 l’IA pour am\u00e9liorer la fourniture de services et l’exp\u00e9rience des clients. <\/p>\n\n\n\n La cybercriminalit\u00e9 est l’un des plus grands d\u00e9fis mondiaux en raison de la croissance exponentielle des dispositifs, des r\u00e9seaux et des syst\u00e8mes interconnect\u00e9s. En outre, la sophistication des attaques ne cesse d’\u00e9voluer, et m\u00eame les fournisseurs de services Internet en sont victimes. Par exemple, en 2020, le plus grand fournisseur d’acc\u00e8s autrichien, A1 Telkom, a \u00e9t\u00e9 victime d’une cyberattaque21<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les FAI constituent la premi\u00e8re ligne de d\u00e9fense en mati\u00e8re de cybers\u00e9curit\u00e9 et doivent prot\u00e9ger les consommateurs. L’IA peut contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la posture de s\u00e9curit\u00e9 des FAI gr\u00e2ce \u00e0 la d\u00e9tection et \u00e0 la r\u00e9ponse autonome aux menaces. Les mod\u00e8les d’IA peuvent surveiller en permanence le trafic pour d\u00e9tecter les anomalies en temps r\u00e9el22<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Voici quelques-unes des responsabilit\u00e9s que l’IA peut assumer en mati\u00e8re de cybers\u00e9curit\u00e9:<\/p>\n\n\n\n La m\u00e9diocrit\u00e9 du service \u00e0 la client\u00e8le (32%) est l’une des principales raisons invoqu\u00e9es par les consommateurs pour cesser d’utiliser les services\/produits des entreprises23<\/a><\/sup>. Les fournisseurs d’acc\u00e8s Internet soutenant de multiples infrastructures critiques, entreprises et emplois, les clients doivent constamment b\u00e9n\u00e9ficier d’une assistance de qualit\u00e9. Gr\u00e2ce au traitement du langage naturel (NLP), \u00e0 la compr\u00e9hension du langage naturel (NLU) et \u00e0 l’IA g\u00e9n\u00e9rative, les chatbots peuvent comprendre les donn\u00e9es de l’utilisateur et y r\u00e9pondre rapidement sous diff\u00e9rents formats, tels que des textes et des images. Ces chatbots fournissent une assistance pertinente 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, en comprenant le contexte et en r\u00e9pondant aux questions de base sur la base des donn\u00e9es fournies par l’utilisateur. <\/p>\n\n\n\n L’IA peut \u00e9galement contribuer \u00e0 la personnalisation, am\u00e9liorant ainsi l’engagement des clients. Les algorithmes peuvent effectuer des analyses comportementales pour \u00e9tablir des profils d’utilisateurs, ce qui aide les fournisseurs de services Internet \u00e0 proposer des recommandations personnalis\u00e9es \u00e0 leurs clients.<\/p>\n\n\n\n L’utilisation de l’IA pour l’optimisation du r\u00e9seau offre d’immenses avantages aux fournisseurs de services Internet. Elle garantit des connexions plus rapides et plus fiables. Par exemple, une suite d’outils d’IA et de ML a aid\u00e9 Comcast \u00e0 maintenir ses services face \u00e0 une augmentation de 60 % des demandes de trafic sur le r\u00e9seau pendant la saison de Covid24<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’optimisation du r\u00e9seau par l’IA comprend les \u00e9l\u00e9ments suivants25<\/a><\/sup>:<\/p>\n\n\n\n Les solutions d’analyse pr\u00e9dictive bas\u00e9es sur la ML tirent parti des donn\u00e9es collect\u00e9es sur le r\u00e9seau. Il est possible d’exploiter de mani\u00e8re proactive les donn\u00e9es relatives \u00e0 l’\u00e9quipement, les donn\u00e9es du r\u00e9seau et les tickets des centres d’appels pour traiter les probl\u00e8mes \u00e0 l’origine des interruptions de service. <\/p>\n\n\n\n Parmi les probl\u00e8mes les plus courants, citons la d\u00e9gradation du wifi et les pannes d’\u00e9quipement. <\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de d\u00e9tection d’anomalies, tels que le regroupement K-Means, peuvent mettre en \u00e9vidence des occurrences inhabituelles susceptibles de signifier une d\u00e9faillance de l’\u00e9quipement. Par exemple, les capteurs qui surveillent l’\u00e9quipement du r\u00e9seau peuvent alerter les op\u00e9rateurs lorsque la temp\u00e9rature d’un \u00e9quipement sp\u00e9cifique d\u00e9passe un certain seuil.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les de s\u00e9ries chronologiques peuvent \u00e9galement permettre aux op\u00e9rateurs d’anticiper les pannes d’\u00e9quipement en fonction des donn\u00e9es historiques, de leur utilisation et des donn\u00e9es en temps r\u00e9el. Cela permet aux FAI d’\u00e9viter les temps d’arr\u00eat et de r\u00e9duire les co\u00fbts des r\u00e9parations impr\u00e9vues. <\/p>\n\n\n\n Verizon utilise une plateforme d’analyse pr\u00e9dictive aliment\u00e9e par l’IA qui surveille automatiquement 3 Go de donn\u00e9es par seconde. Cette plateforme surveille des millions d’interfaces r\u00e9seau, notamment les routeurs des clients et les capteurs charg\u00e9s de surveiller les temp\u00e9ratures. L’entreprise peut ainsi suivre et att\u00e9nuer les \u00e9v\u00e9nements susceptibles d’avoir un impact sur le service \u00e0 la client\u00e8le. Auparavant, l’entreprise s’appuyait sur les commentaires et les plaintes des clients avant de prendre des mesures, ce qui \u00e9tait bien moins efficace26<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Une gestion efficace des d\u00e9chets est devenue un \u00e9l\u00e9ment essentiel de la vie moderne. Une mauvaise gestion des d\u00e9chets entra\u00eene une pollution qui a des r\u00e9percussions sur la sant\u00e9 des personnes et sur l’environnement. <\/p>\n\n\n\n L’IA transforme les processus de gestion des d\u00e9chets, du transport au recyclage. Les parties prenantes misent sur la capacit\u00e9 de l’IA \u00e0 d\u00e9couvrir des informations pour am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n Les d\u00e9chets solides comprennent les emballages, les aliments, les v\u00eatements, les appareils \u00e9lectroniques et d’autres mat\u00e9riaux. Dans les syst\u00e8mes de gestion intelligente des d\u00e9chets, les capteurs intelligents, les cam\u00e9ras hyperspectrales et visuelles sont associ\u00e9s \u00e0 l’IA pour un tri intelligent27<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n D’autres applications trient les d\u00e9chets par couleur, taille et mat\u00e9riau. Les robots intelligents peuvent identifier avec pr\u00e9cision le type de d\u00e9chets, les trier et les s\u00e9parer. Ces op\u00e9rations s’effectuent en temps r\u00e9el, ce qui permet aux entreprises de gestion des d\u00e9chets d’am\u00e9liorer leur productivit\u00e9 et de renforcer la s\u00e9curit\u00e9 des travailleurs. Des \u00e9tudes montrent que les syst\u00e8mes de tri aliment\u00e9s par l’IA peuvent fonctionner avec une efficacit\u00e9 allant jusqu’\u00e0 99%28<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de ML et DL tels que ANN et CNN profond peuvent \u00eatre utilis\u00e9s dans ces syst\u00e8mes automatis\u00e9s de tri des d\u00e9chets pour classer les d\u00e9chets. <\/p>\n\n\n\n En utilisant des mod\u00e8les hybrides ou multicouches, il est possible de r\u00e9gler les mod\u00e8les d’IA pour d\u00e9terminer si les mat\u00e9riaux sont recyclables ou non. Cela r\u00e9duit la n\u00e9cessit\u00e9 d’un travail manuel pour classer et trier les d\u00e9chets29<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Des pays comme les \u00c9tats-Unis produisent jusqu’\u00e0 290 millions de tonnes de d\u00e9chets municipaux par an30<\/a><\/sup>. Il est donc imp\u00e9ratif de trouver des moyens efficaces de collecter les d\u00e9chets. <\/p>\n\n\n\n Optimisation des itin\u00e9raires pour la flotte de collecte des d\u00e9chets :<\/strong> Selon le PNUE, la collecte des ordures repr\u00e9sente 50 \u00e0 80 % des co\u00fbts de collecte des d\u00e9chets solides dans les pays \u00e0 revenu interm\u00e9diaire31<\/a><\/sup>. L’utilisation de l’IA peut favoriser l’optimisation des itin\u00e9raires et r\u00e9duire la distance de collecte de 36,8 %. Les algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques (AG) permettent d’optimiser les contraintes d’itin\u00e9raire telles que le sens de circulation, l’inclinaison des routes et les demi-tours.<\/p>\n\n\n\n Fr\u00e9quence de collecte :<\/strong> L’utilisation de donn\u00e9es SIG, le nombre de v\u00e9hicules et les emplacements peuvent aider \u00e0 d\u00e9terminer la fr\u00e9quence de collecte des d\u00e9chets. Des algorithmes tels que la r\u00e9gression lin\u00e9aire multiple et l’ANN permettent de pr\u00e9voir la fr\u00e9quence de collecte des d\u00e9chets dans diff\u00e9rents lieux32<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n La gestion des eaux us\u00e9es sert \u00e0 traiter ces derni\u00e8res afin de r\u00e9duire les polluants. L’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e \u00e0 diff\u00e9rentes fins, notamment pour la maintenance pr\u00e9dictive des canalisations d’eaux us\u00e9es, la surveillance de la qualit\u00e9 de l’eau et l’\u00e9valuation. <\/p>\n\n\n\n Les stations d’\u00e9puration ont trouv\u00e9 de multiples applications pour l’IA, notamment33<\/a><\/sup>:<\/p>\n\n\n\n L’\u00c9tat de l’Arizona a lanc\u00e9 un programme pilote utilisant l’IA pour am\u00e9liorer la surveillance des eaux us\u00e9es. Selon le directeur adjoint des services de l’eau, Nazario Prieto, la solution aliment\u00e9e par l’IA permettra d’ajouter une surveillance continue \u00e0 leur syst\u00e8me d’assainissement34<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’utilisation de l’IA dans les entreprises de services publics se heurte \u00e0 de nombreux obstacles. C’est particuli\u00e8rement vrai pour les entreprises de services publics, qui sont souvent confront\u00e9es \u00e0 des contraintes budg\u00e9taires, \u00e0 un manque de personnel et \u00e0 d’anciens syst\u00e8mes. <\/p>\n\n\n\n Voici d’autres d\u00e9fis qui ont un impact sur l’utilisation de l’IA dans les entreprises de services publics.<\/p>\n\n\n\n Selon les rapports, le secteur de l’\u00e9nergie a \u00e9t\u00e9 le plus touch\u00e9 par les incidents de cybers\u00e9curit\u00e9 (39 %). Dans les incidents \u00e9tudi\u00e9s, les syst\u00e8mes de contr\u00f4le de surveillance et d’acquisition de donn\u00e9es (SCADA), populaires pour les syst\u00e8mes \u00e9lectriques, ont \u00e9t\u00e9 cibl\u00e9s \u00e0 53 %35<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Par ailleurs, de nombreuses solutions d’intelligence artificielle sont d\u00e9ploy\u00e9es dans le nuage, \u00e0 hauteur de 70 % selon les rapports36<\/a><\/sup>. Une \u00e9tude r\u00e9cente montre que 39 % des entreprises ont \u00e9t\u00e9 victimes d’une violation de donn\u00e9es dans le nuage37<\/a><\/sup>. La compromission des mod\u00e8les d’IA d\u00e9ploy\u00e9s dans le nuage aurait des cons\u00e9quences d\u00e9sastreuses. <\/p>\n\n\n\n Par exemple, en cas de violation d’un mod\u00e8le de gestion du gaz, les r\u00e9sultats pourraient \u00eatre catastrophiques. Pour att\u00e9nuer ces risques, il est n\u00e9cessaire de prendre des mesures de cybers\u00e9curit\u00e9 appropri\u00e9es, comme le durcissement de l’ensemble de l’infrastructure soutenant la solution d’IA. Il est \u00e9galement primordial de d\u00e9ployer des mesures de s\u00e9curit\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e comme plan de secours.<\/p>\n\n\n\n Les ressources n\u00e9cessaires aux projets d’IA d\u00e9pendent principalement de leur complexit\u00e9. Toutefois, les co\u00fbts initiaux sont g\u00e9n\u00e9ralement \u00e9lev\u00e9s, les estimations situant les co\u00fbts des projets \u00e0 grande \u00e9chelle entre 500 000 et 9 000 000 de dollars. <\/p>\n\n\n\n L’innovation sera n\u00e9cessaire pour contourner les co\u00fbts \u00e9lev\u00e9s des projets d’IA. Les projets peuvent \u00eatre entrepris de mani\u00e8re modulaire en fonction des fonds disponibles. Les entreprises de services publics doivent \u00e9galement sensibiliser leurs investisseurs \u00e0 la valeur de l’IA<\/p>\n\n\n\n L’automatisation de l’IA pose de nombreux probl\u00e8mes \u00e9thiques. Par exemple, une solution d’IA peut faire preuve de partialit\u00e9 et d’injustice en fonction de l\u2019origine, du sexe et du statut socio-\u00e9conomique. Cela d\u00e9pend principalement de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es utilis\u00e9es pour former le mod\u00e8le d’IA. <\/p>\n\n\n\n Il est donc essentiel d’utiliser des donn\u00e9es larges et diversifi\u00e9es pour la formation et les tests afin de couvrir tous les cas d’utilisation.<\/p>\n\n\n\n La transparence est une autre pr\u00e9occupation. Nombreux sont ceux qui ne comprennent pas le fonctionnement des syst\u00e8mes aliment\u00e9s par l’IA. Fournir une visibilit\u00e9 sur le fonctionnement des syst\u00e8mes renforce la confiance des utilisateurs. <\/p>\n\n\n\n Une autre pr\u00e9occupation \u00e9thique concerne la confidentialit\u00e9 et la protection des donn\u00e9es. Les entreprises de services publics d\u00e9tiennent de nombreuses informations personnelles, y compris des donn\u00e9es biographiques. Une violation des donn\u00e9es ou une utilisation incorrecte pourrait entra\u00eener l’exposition de millions d’enregistrements personnels. <\/p>\n\n\n\n Les entreprises de services publics qui mettent en \u0153uvre des projets d’IA doivent prot\u00e9ger les donn\u00e9es des utilisateurs. Cela peut se faire par le biais de pratiques et de politiques de cybers\u00e9curit\u00e9 robustes.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises de services publics ont trouv\u00e9 de nombreux cas d’utilisation de l’IA. Les progr\u00e8s en mati\u00e8re de big data, l’augmentation de la puissance de calcul et le cloud computing permettent d’exploiter la puissance de l’IA. <\/p>\n\n\n\n Parmi les fournisseurs de services publics, les entreprises de distribution d’\u00e9nergie se sont montr\u00e9es d\u00e9sireuses d’adopter l’IA. De nombreuses entreprises d’\u00e9lectricit\u00e9 ont int\u00e9gr\u00e9 des solutions aliment\u00e9es par l’IA dans leurs flux de travail pour des t\u00e2ches telles que la pr\u00e9vision de la demande, l’analyse pr\u00e9dictive et la stabilit\u00e9 du r\u00e9seau. \u00c0 mesure que le monde passe \u00e0 des sources d’\u00e9nergie plus propres et \u00e0 des r\u00e9seaux plus intelligents, l’IA contribuera \u00e0 l’av\u00e8nement d’un avenir durable.<\/p>\n\n\n\n Parmi les autres applications, on peut citer les solutions de d\u00e9tection des fuites am\u00e9lior\u00e9es par l’IA qui aident les entreprises de distribution d’eau et de gaz \u00e0 \u00e9viter les pertes mat\u00e9rielles. En outre, les solutions d’analyse pr\u00e9dictive et de pr\u00e9vision de la demande aliment\u00e9es par l’IA aident les entreprises \u00e0 mieux g\u00e9rer leurs actifs et leurs produits. <\/p>\n\n\n\n Cependant, de nombreux d\u00e9fis entravent l’adoption des solutions d’IA dans les entreprises de services publics. Les principaux sont les co\u00fbts \u00e9lev\u00e9s des projets, la cybers\u00e9curit\u00e9 et les consid\u00e9rations \u00e9thiques. La promotion de la transparence, la protection des donn\u00e9es et une gestion financi\u00e8re prudente sont des moyens de surmonter ces obstacles.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les entreprises de services publics fournissant des services essentiels tels que l’\u00e9lectricit\u00e9, l’eau et le gaz sont indispensables \u00e0 notre vie quotidienne. 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Des r\u00e9seaux plus intelligents pour la distribution d’\u00e9lectricit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n
Gestion de la r\u00e9ponse \u00e0 la demande<\/h4>\n\n\n\n
Maintenance pr\u00e9dictive<\/h4>\n\n\n\n
\n
\n
Stabilit\u00e9 du r\u00e9seau<\/h4>\n\n\n\n
Gestion de l’int\u00e9gration des \u00e9nergies renouvelables<\/h4>\n\n\n\n
Service client\u00e8le<\/h4>\n\n\n\n
L’IA dans la transformation de la gestion de la distribution des eaux<\/h3>\n\n\n\n
D\u00e9tection des fuites<\/h4>\n\n\n\n
Gestion automatis\u00e9e des actifs<\/h4>\n\n\n\n
Gestion de la demande en eau<\/h4>\n\n\n\n
Gestion des gazoducs assist\u00e9e par l’IA<\/h3>\n\n\n\n
Surveillance en temps r\u00e9el pour la d\u00e9tection des fuites<\/h4>\n\n\n\n
S\u00e9curit\u00e9<\/h4>\n\n\n\n
Dommages aux canalisations<\/h4>\n\n\n\n
Gestion intelligente des tickets<\/h4>\n\n\n\n
L’IA dans la distribution des services Internet<\/h3>\n\n\n\n
S\u00e9curit\u00e9 des r\u00e9seaux<\/h4>\n\n\n\n
\n
Service \u00e0 la client\u00e8le<\/h4>\n\n\n\n
Optimisation du r\u00e9seau<\/h4>\n\n\n\n
\n
Analyse pr\u00e9ventive bas\u00e9e sur l’IA<\/h4>\n\n\n\n
Optimisation de la gestion des d\u00e9chets<\/h3>\n\n\n\n
Applications de l’IA dans le tri et le traitement des mati\u00e8res recyclables<\/h4>\n\n\n\n
Optimiser la collecte des d\u00e9chets<\/h4>\n\n\n\n
Gestion des eaux us\u00e9es renforc\u00e9e par l’IA<\/h4>\n\n\n\n
\n
D\u00e9fis et r\u00e9flexions<\/h2>\n\n\n\n
La cybers\u00e9curit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n
Les co\u00fbts<\/h3>\n\n\n\n
Consid\u00e9rations \u00e9thiques<\/h3>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n
Sources<\/h2>\n\n\n