Les entreprises de services publics fournissant des services essentiels tels que l'électricité, l'eau et le gaz sont indispensables à notre vie quotidienne.
Ainsi, les défaillances dans la fourniture de ces services peuvent avoir des conséquences néfastes sur la santé et le bien-être financier des communautés.
La raréfaction des ressources, l'augmentation de la population et les conditions météorologiques défavorables sont quelques-uns des défis auxquels sont confrontées les entreprises de services publics. Toutefois, l'évolution des capacités technologiques modifie la manière dont les entreprises de services publics servent les communautés.
Avec l'IA au centre de cette transformation, les études montrent une croissance exponentielle de son adoption dans le paysage de la fourniture de services publics. Par exemple, la taille du marché mondial de l'IA dans le secteur de l'énergie était évaluée à 4 milliards de dollars en 2021. Cependant, les prévisions l'évaluent à 19,8 milliards de dollars d'ici 2031, avec un taux de croissance annuel moyen de 17,4 % (2022-2031)[1].
Essentiellement, l'IA aide les entreprises de services publics à améliorer leurs processus et leurs flux de travail. En exploitant les données, ces entreprises peuvent répondre aux attentes élevées des clients, augmenter la productivité et réduire les coûts.
Cet article se penche sur l'intégration de l'IA au profit de la fourniture de services publics. Nous examinons comment l'IA affecte les secteurs de l'énergie, de l'eau, de la connectivité internet et même de la gestion des déchets. Nous examinons également des cas concrets d'utilisation de l'IA dans le secteur des services publics essentiels.
Les outils basés sur l'IA sont en mesure d'aider les entreprises de services publics à optimiser la gestion et la mise à disposition des ressources. Les utilisateurs finaux attendant de meilleurs services, les fournisseurs de services publics améliorent leur qualité de service en intégrant l'IA dans différents flux de travail.
Voici quelques-unes des principales applications et cas d'utilisation de l'IA dans le secteur des services publics.
Les systèmes de production d'électricité ont également profité des progrès rapides de la puissance de calcul, de l'intelligence artificielle et du big data. Par ailleurs, l'intégration de composants physiques et cyber est de plus en plus fréquente en raison de la croissance des ressources énergétiques distribuées (DER) et de l'Internet des objets (IoT).
Voici quelques exemples de l'impact de l'IA sur la fourniture de solutions énergétiques intelligentes.
La consommation d'énergie aux heures de pointe met l'infrastructure énergétique à rude épreuve. La réponse à la demande améliorée par l'IA aide les compagnies d'électricité à ajuster la consommation d'énergie en temps réel, en fonction de la demande et de l'offre.
En raison de la complexité du problème, les algorithmes de Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) tels que la régression et les réseaux neuronaux hybrides à long terme et à court terme (LSTM) peuvent fournir des informations précieuses. Ces algorithmes peuvent analyser les données des bâtiments en utilisant des points tels que les taux d'occupation, les modèles historiques de consommation d'énergie et les conditions météorologiques pour déterminer et gérer les demandes d'énergie.
Les compagnies d'électricité peuvent planifier des programmes de gestion de la demande afin d'éviter les pannes d'électricité et les tensions sur l'infrastructure. La stratégie peut se concentrer sur la demande, en utilisant des signaux de prix pour inciter les utilisateurs à modifier leur consommation pendant les heures de pointe.
Environ 10,3 millions de clients aux États-Unis ont été inscrits à des programmes de réponse à la demande, dont 97 % dans le secteur résidentiel [2]. Ce programme peut aider les fournisseurs à économiser de l'argent et à différer la construction de nouvelles centrales électriques et des réseaux de distribution correspondants [3].
La maintenance réactive et temporelle des systèmes de distribution d'électricité est moins efficace que la maintenance prédictive.
Une étude de Deloitte a d’ailleurs quantifié l'impact de la maintenance prédictive [4]:
La maintenance prédictive alimentée par l'IA utilise des techniques de modélisation avancées pour déterminer et prédire les défaillances des équipements.
Plusieurs algorithmes de ML et DL peuvent être utilisés pour développer des modèles prédictifs. Les exemples incluent la forêt aléatoire, YOLO, le gradient boosting, K-Means, le réseau neuronal à convolution (CNN) et le réseau neuronal récurrent LSTM[5].
L'intégration de capteurs, de compteurs intelligents et d'autres dispositifs de réseau intelligent sur des actifs tels que les transformateurs et les lignes de distribution permet de recueillir des données en temps réel. Cela signifie que l'état d'un actif peut être déterminé dans un écosystème vivant. Les solutions basées sur l'IA passent les données au crible, fournissent des informations et alertent les équipes lorsque certains seuils sont atteints.
L'utilisation de l'IA pour construire des solutions prédictives robustes aide à la détection précoce des anomalies et à l'analyse de leurs causes. Cela permet d'améliorer la sécurité des travailleurs, d'éviter des coupures de courant coûteuses et de prolonger la durée de vie des actifs. En outre, les travailleurs peuvent effectuer des réparations et des remplacements ciblés.
L'une des plus grandes compagnies d'électricité des États-Unis, qui dessert plus de 7 millions de clients, a déployé une solution de maintenance prédictive basée sur le ML. L'objectif était de surveiller l'état des actifs et de prévoir leur défaillance à l'avance. La solution était capable de surveiller 10 000 transformateurs et 22 000 disjoncteurs.
L'IA a aidé l'entreprise à réduire les défaillances des transformateurs de 48 %, ce qui a permis d'économiser 800 000 dollars par an. Le modèle proactif a également permis d'optimiser la maintenance et le remplacement des actifs, réduisant ainsi les coûts et augmentant la productivité [6].
La State Grid Corporation of China (SGCC), qui dessert plus de 1,1 milliard de clients, a mis à profit la maintenance prédictive renforcée par l'IA. Il s'agit notamment de:
Les réseaux énergétiques continuent de faire face à une myriade de défis, tels que l'intégration des énergies renouvelables et l'adoption croissante des véhicules électriques (VE). Les modèles ML peuvent analyser les données météorologiques, les demandes d'énergie, les performances du réseau et l'alimentation électrique afin d'optimiser la distribution. Les opérateurs de réseaux peuvent utiliser ces informations pour déterminer et prédire la quantité d'énergie nécessaire à court et moyen terme et la manière de la distribuer de manière rentable[7].
Grâce aux solutions de ML, les sociétés de distribution d'électricité peuvent équilibrer les charges électriques, réduire la congestion du réseau, détecter les anomalies et améliorer l'efficacité.
Par exemple, l'utilisation des véhicules électriques est principalement localisée dans les villes, ce qui peut surcharger les réseaux locaux. Cependant, des entreprises comme WeaveGrid proposent des solutions d'intégration alimentées par l'IA [8]. En utilisant l'intelligence artificielle pour étudier les schémas de charge, elles déterminent les heures de charge optimales et font des recommandations aux utilisateurs, réduisant ainsi les contraintes sur les réseaux.
James Kelloway, responsable de l'intelligence énergétique chez National Grid ESO, indique que l'IA peut prédire avec précision les performances des énergies renouvelables. Cela leur permet de mieux contrôler d'autres centrales électriques comme celles basées sur le charbon, qui mettent du temps à augmenter leur production d'électricité [9].
L'IA est un outil puissant que les développeurs d'énergies renouvelables utilisent pour prévoir la production d'électricité. Les négociants en énergie peuvent utiliser ces informations pour prévoir leur production et faire des offres précises sur le marché de gros de l'électricité [10].
IBM a fourni des modèles météorologiques à apprentissage automatique pour l'initiative Sunshot. Le modèle a utilisé des données météorologiques historiques et en temps réel pour les prévisions solaires. Les projets ont permis d'améliorer de 30 % la précision des prévisions solaires, ce qui s'est traduit par une meilleure utilisation de l'énergie solaire et une diminution des coûts opérationnels de production d'électricité[11].
Les compagnies d'électricité desservent des millions de clients, et l'utilisation du service à la clientèle peut s'avérer décevante. Dans une interview, Abhay Gupta, cofondateur et PDG de Bidgely, une société basée sur l'IA qui travaille avec les compagnies d'électricité, explique que les compagnies d'électricité doivent mieux personnaliser la communication avec leurs clients. Il ajoute qu'ils doivent utiliser les tonnes de données dont ils disposent pour y parvenir[12].
Grâce à l'IA générative, les chatbots peuvent générer des réponses semblables à celles des humains, en tenant compte du contexte, en particulier lorsqu'ils sont formés à partir de données personnalisées. Le chatbot peut fournir des informations pertinentes en fonction des données fournies par le client.
L'IA peut améliorer l'expérience des clients et aider les entreprises de services publics à réduire les coûts, à améliorer la prestation de services et à identifier les opportunités.
Les entreprises de distribution d'eau distribuent l'eau aux points de demande, ce qui forme un réseau complexe de systèmes interconnectés avec différentes fonctions. L'IA et d'autres technologies numériques peuvent aider les entreprises de distribution d'eau à obtenir de meilleures informations et à améliorer la prestation de services. Les technologies des capteurs et des compteurs intelligents peuvent fournir des données aux modèles d'IA, ce qui permet de surveiller et de mieux gérer les réseaux de distribution d'eau.
La perte d'eau, principalement due à des fuites, est un problème courant auquel sont confrontées les entreprises de distribution d'eau. Les systèmes IA peuvent être entraînés à détecter les flux d'eau anormaux qui représentent des fuites. À l'aide de modèles de réseaux neuronaux artificiels (ANN), un système de détection peut prévoir des défaillances en temps réel en traitant les données de pression et de débit d'eau provenant de capteurs [13].
Des algorithmes tels que les systèmes d'inférence floue et les réseaux bayésiens peuvent être appliqués pour vérifier les différences entre les débits prévus et les débits en temps réel. Ils peuvent indiquer des niveaux de confiance qui déclenchent des alarmes lorsque certains seuils sont atteints[14].
Ces systèmes peuvent également tirer des enseignements des données historiques pour prédire les données futures. Les systèmes de détection des fuites basés sur l'IA permettent de réduire les faux positifs, d'économiser des coûts et de réduire les pertes d'eau.
Une grande entreprise britannique de distribution d'eau utilise un système de détection d'événements basé sur l'IA pour détecter les défaillances de son réseau. La solution traite les données de 7 000 capteurs en temps quasi réel pour détecter les fuites et les ruptures de canalisations. En outre, la solution peut alerter les opérateurs sur d'éventuelles défaillances des canalisations en repérant les événements qui les précèdent[15].
Grâce à l'optimisation de la pression par l'IA, la ville de Cape Town économise environ 300 000 euros par an en coûts d'exploitation et de maintenance. La solution a permis de réduire de 58 % le nombre de ruptures de canalisations et de 38 % le nombre de fuites d'eau [16].
Un rapport de Bluefield Research indique qu'une meilleure gestion des actifs peut permettre aux entreprises de distribution d'eau d'économiser plus de 41 milliards de dollars (2018-2027) en dépenses d'investissement[17].
Il est possible d'exploiter les techniques de ML en utilisant les caractéristiques des canalisations, les informations SIG, les données démographiques et les informations sur le sol. En outre, la combinaison de ces données avec des enregistrements historiques et des données en temps réel aide grandement les modèles d'IA à détecter des schémas, donnant l'état de l'infrastructure de l'eau.
Les algorithmes de ML, tels que le réseau bayésien, peuvent prédire les parties vulnérables du réseau de distribution d'eau. La solution peut déduire la probabilité de défaillance d'une canalisation à l'aide des données disponibles. Cette probabilité peut avoir différents niveaux de confiance, ce qui peut aider les opérateurs à gérer les actifs de manière proactive.
La gestion intelligente des actifs à l'aide de l'IA permet principalement de prolonger la durée de vie des infrastructures et de réduire les coûts de réparation et d'entretien.
Des prévisions précises de la demande en eau permettent aux entreprises de services publics de réduire leurs coûts et leur consommation d'énergie. De nombreux algorithmes ML et DL permettent de construire de tels modèles, mais leur efficacité dépend de la disponibilité des données et du niveau de profondeur des prévisions. Les algorithmes autorégressifs (AR), les systèmes d'inférence neuro-floue adaptatifs, les réseaux neuronaux et les modèles de séries temporelles peuvent être utilisés pour élaborer de telles solutions[18].
Les solutions de prévision peuvent prédire avec précision les modèles de consommation et de demande en fonction de variables telles que l'heure de la journée, la saison et les facteurs socio-économiques. Cela permet d'estimer correctement la quantité d'eau nécessaire dans les réservoirs, ce qui contribue à réduire les pertes d'eau tout en répondant aux besoins.
Voici comment les entreprises de distribution de gaz peuvent utiliser l'IA pour améliorer leur prestation de services.
Les fuites de gaz peuvent avoir des conséquences fatales, y compris des pertes de vies. Il est donc primordial que l'intégrité des réseaux de distribution de gaz ne fasse aucun doute. L'analyse des données, l'IoT et l'IA offrent des moyens avancés pour surveiller et détecter les fuites de manière proactive.
Les techniques de ML et DL comme le CNN profond et le LSTM peuvent classer les gaz sur la base des données des capteurs[19]. Des données supplémentaires provenant de détecteurs de fuites acoustiques et d'imagerie thermique peuvent être analysées pour identifier les fuites.
Des modules de décision bayésiens peuvent traiter les données pour déterminer la présence ou l'absence de fuites de gaz. Ce module peut également déterminer l'ampleur de la fuite[20]. Grâce aux solutions basées sur l'IA, l'intégrité des pipelines peut être surveillée en permanence. Cela permet d'éviter les pertes matérielles et de respecter les normes de sécurité et de réglementation.
Les réseaux de distribution, les installations de stockage et les terminaux associés ont été construits pour répondre aux besoins en gaz des particuliers et des industries. Cependant, ces installations se détériorent au fil du temps en raison de la corrosion continue du gaz.
Les fuites de gaz peuvent entraîner des explosions, des intoxications ou des suffocations, ce qui peut mettre en danger les vies humaines et l'environnement. Par exemple, des rapports font état de 2 600 fuites de gazoducs aux États-Unis entre 2010 et 2021. Ces incidents dangereux ont causé plus de 4 milliards de dollars de dommages et la perte de 122 vies[21].
L'inspection manuelle du réseau de distribution peut ne pas suffire en raison de multiples complexités, telles que les zones inaccessibles. D'autres méthodes s'appuient sur des modèles mathématiques qui analysent les données provenant de capteurs spécialisés. Toutefois, l'efficacité de la détection des fuites dangereuses peut être améliorée grâce à des techniques de ML et DL telles que les réseaux de neurones.
Il s'agit principalement de dommages causés par des excavateurs. Par exemple, aux États-Unis, les dommages causés aux gazoducs par des excavateurs tiers se sont élevés à 1,5 milliard de dollars. Sur les 330 000 dommages causés aux services publics, 85 993 ont touché des gazoducs[22].
Les techniques d'IA et de ML peuvent passer au crible les données pour identifier les excavations les plus risquées à l'aide de données historiques et d'autres informations telles que les caractéristiques 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 risqués. Une solution qui classe les risques et prédit l'impact peut être modélisée à l'aide de l'IA.
De telles solutions aident les entreprises de distribution de gaz à éviter les réparations coûteuses et les menaces pour la sécurité publique.
La Southern Company Gas, dont le siège se trouve à Atlanta, dessert 4 millions de clients et reçoit 2 millions de tickets par an. Avec un tel nombre de tickets d'incident, il devient impossible de les classer tous et d'évaluer les risques de manière appropriée. L'entreprise a mis en œuvre une solution basée sur l'IA pour résoudre ce problème, en classant les tickets en fonction de la menace qu'ils représentent pour son infrastructure de distribution de gaz.
La solution combine les données internes de l'entreprise et des variables telles que les informations météorologiques et l'historique de l'entrepreneur. L'entreprise a constaté une amélioration dans l'identification des sites susceptibles d'être endommagés. La solution a permis de réduire de 30 % les dommages causés par les travaux d'excavation dans plusieurs zones[23].
Les fournisseurs d'accès à Internet (FAI) ont également adopté l'IA pour améliorer la fourniture de services et l'expérience des clients.
Voici comment l'IA peut transformer la fourniture de services internet.
La cybercriminalité est l'un des plus grands défis mondiaux en raison de la croissance exponentielle des dispositifs, des réseaux et des systèmes interconnectés. En outre, la sophistication des attaques ne cesse d'évoluer, et même les fournisseurs de services Internet en sont victimes. Par exemple, en 2020, le plus grand fournisseur d'accès autrichien, A1 Telkom, a été victime d'une cyberattaque[24].
Les FAI constituent la première ligne de défense en matière de cybersécurité et doivent protéger les consommateurs. L'IA peut contribuer à améliorer la posture de sécurité des FAI grâce à la détection et à la réponse autonome aux menaces. Les modèles d'IA peuvent surveiller en permanence le trafic pour détecter les anomalies en temps réel.
Voici quelques-unes des responsabilités que l'IA peut assumer en matière de cybersécurité:
La médiocrité du service à la clientèle (32 %) est l'une des principales raisons invoquées par les consommateurs pour cesser d'utiliser les services/produits des entreprises[26]. Les fournisseurs d'accès Internet soutenant de multiples infrastructures critiques, entreprises et emplois, les clients doivent constamment bénéficier d'une assistance de qualité. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), à la compréhension du langage naturel (NLU) et à l'IA générative, les chatbots peuvent comprendre les données de l'utilisateur et y répondre rapidement sous différents 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 répondant aux questions de base sur la base des données fournies par l'utilisateur.
L'IA peut également contribuer à la personnalisation, améliorant ainsi l'engagement des clients. Les algorithmes peuvent effectuer des analyses comportementales pour établir des profils d'utilisateurs, ce qui aide les fournisseurs de services Internet à proposer des recommandations personnalisées à leurs clients.
L'utilisation de l'IA pour l'optimisation du réseau 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 aidé Comcast à maintenir ses services face à une augmentation de 60 % des demandes de trafic sur le réseau pendant la saison de Covid[27].
L'optimisation du réseau par l'IA comprend les éléments suivants[28] :
Routage dynamique : Les modèles ML peuvent déterminer le chemin de réseau le plus efficace pour le routage. Cela permet de garantir aux consommateurs des connexions durables, même en cas de pics de trafic.
Équilibrage des charges : L'IA peut aider les FAI à répartir le trafic réseau sur leur infrastructure.
Gestion de la bande passante : L'IA peut analyser le trafic réseau pour déterminer les "fuites". La solution peut aider à gérer l'utilisation de la bande passante, ce qui permet de maximiser la capacité, en particulier en cas de forte demande.
Les solutions d'analyse prédictive basées sur la ML tirent parti des données collectées sur le réseau. Il est possible d'exploiter de manière proactive les données relatives à l'équipement, les données du réseau et les tickets des centres d'appels pour traiter les problèmes à l'origine des interruptions de service.
Parmi les problèmes les plus courants, citons la dégradation du wifi et les pannes d'équipement.
Les algorithmes de détection d'anomalies, tels que le regroupement K-Means, peuvent mettre en évidence des occurrences inhabituelles susceptibles de signifier une défaillance de l'équipement. Par exemple, les capteurs qui surveillent l'équipement du réseau peuvent alerter les opérateurs lorsque la température d'un équipement spécifique dépasse un certain seuil.
Les modèles de séries chronologiques peuvent également permettre aux opérateurs d'anticiper les pannes d'équipement en fonction des données historiques, de leur utilisation et des données en temps réel. Cela permet aux FAI d'éviter les temps d'arrêt et de réduire les coûts des réparations imprévues.
Verizon utilise une plateforme d'analyse prédictive alimentée par l'IA qui surveille automatiquement 3 Go de données par seconde. Cette plateforme surveille des millions d'interfaces réseau, notamment les routeurs des clients et les capteurs chargés de surveiller les températures. L'entreprise peut ainsi suivre et atténuer les événements susceptibles d'avoir un impact sur le service à la clientèle. Auparavant, l'entreprise s'appuyait sur les commentaires et les plaintes des clients avant de prendre des mesures, ce qui était bien moins efficace[29].
Une gestion efficace des déchets est devenue un élément essentiel de la vie moderne. Une mauvaise gestion des déchets entraîne une pollution qui a des répercussions sur la santé des personnes et sur l'environnement.
L'IA transforme les processus de gestion des déchets, du transport au recyclage. Les parties prenantes misent sur la capacité de l'IA à découvrir des informations pour améliorer l'efficacité.
Voici quelques exemples d'utilisation de l'IA par les entreprises de gestion des déchets.
Les déchets solides comprennent les emballages, les aliments, les vêtements, les appareils électroniques et d'autres matériaux. Dans les systèmes de gestion intelligente des déchets, les capteurs intelligents, les caméras hyperspectrales et visuelles sont associés à l'IA pour un tri intelligent[30].
D'autres applications trient les déchets par couleur, taille et matériau. Les robots intelligents peuvent identifier avec précision le type de déchets, les trier et les séparer. Ces opérations s'effectuent en temps réel, ce qui permet aux entreprises de gestion des déchets d'améliorer leur productivité et de renforcer la sécurité des travailleurs. Des études montrent que les systèmes de tri alimentés par l'IA peuvent fonctionner avec une efficacité allant jusqu'à 99 %[31].
Les algorithmes de ML et DL tels que ANN et CNN profond peuvent être utilisés dans ces systèmes automatisés de tri des déchets pour classer les déchets.
En utilisant des modèles hybrides ou multicouches, il est possible de régler les modèles d'IA pour déterminer si les matériaux sont recyclables ou non. Cela réduit la nécessité d'un travail manuel pour classer et trier les déchets [32].
Des pays comme les États-Unis produisent jusqu'à 290 millions de tonnes de déchets municipaux par an[33]. Il est donc impératif de trouver des moyens efficaces de collecter les déchets.
Optimisation des itinéraires pour la flotte de collecte des déchets : Selon le PNUE, la collecte des ordures représente 50 à 80 % des coûts de collecte des déchets solides dans les pays à revenu intermédiaire [34].
L'utilisation de l'IA peut favoriser l'optimisation des itinéraires et réduire la distance de collecte de 36,8 %. Les algorithmes génétiques (AG) permettent d'optimiser les contraintes d'itinéraire telles que le sens de circulation, l'inclinaison des routes et les demi-tours [35].
Fréquence de collecte : L'utilisation de données SIG, le nombre de véhicules et les emplacements peuvent aider à déterminer la fréquence de collecte des déchets. Des algorithmes tels que la régression linéaire multiple et l'ANN permettent de prévoir la fréquence de collecte des déchets dans différents lieux[36].
La gestion des eaux usées sert à traiter ces dernières afin de réduire les polluants. L'IA peut être utilisée à différentes fins, notamment pour la maintenance prédictive des canalisations d'eaux usées, la surveillance de la qualité de l'eau et l'évaluation.
Les stations d'épuration ont trouvé de multiples applications pour l'IA, notamment[37]:
L'État de l'Arizona a lancé un programme pilote utilisant l'IA pour améliorer la surveillance des eaux usées. Selon le directeur adjoint des services de l'eau, Nazario Prieto, la solution alimentée par l'IA permettra d'ajouter une surveillance continue à leur système d'assainissement[38].
L'utilisation de l'IA dans les entreprises de services publics se heurte à de nombreux obstacles. C'est particulièrement vrai pour les entreprises de services publics, qui sont souvent confrontées à des contraintes budgétaires, à un manque de personnel et à d'anciens systèmes.
Voici d'autres défis qui ont un impact sur l'utilisation de l'IA dans les entreprises de services publics.
Selon les rapports, le secteur de l'énergie a été le plus touché par les incidents de cybersécurité (39 %). Dans les incidents étudiés, les systèmes de contrôle de surveillance et d'acquisition de données (SCADA), populaires pour les systèmes électriques, ont été ciblés à 53 % [39].
Par ailleurs, de nombreuses solutions d'intelligence artificielle sont déployées dans le nuage, à hauteur de 70 % selon les rapports[40]. Une étude récente montre que 39 % des entreprises ont été victimes d'une violation de données dans le nuage [41]. La compromission des modèles d'IA déployés dans le nuage aurait des conséquences désastreuses.
Par exemple, en cas de violation d'un modèle de gestion du gaz, les résultats pourraient être catastrophiques. Pour atténuer ces risques, il est nécessaire de prendre des mesures de cybersécurité appropriées, comme le durcissement de l'ensemble de l'infrastructure soutenant la solution d'IA. Il est également primordial de déployer des mesures de sécurité intégrée comme plan de secours.
Les ressources nécessaires aux projets d'IA dépendent principalement de leur complexité. Toutefois, les coûts initiaux sont généralement élevés, les estimations situant les coûts des projets à grande échelle entre 500 000 et 9 000 000 de dollars.
L'innovation sera nécessaire pour contourner les coûts élevés des projets d'IA. Les projets peuvent être entrepris de manière modulaire en fonction des fonds disponibles. Les entreprises de services publics doivent également sensibiliser leurs investisseurs à la valeur de l'IA.
L'automatisation de l'IA pose de nombreux problèmes éthiques. Par exemple, une solution d'IA peut faire preuve de partialité et d'injustice en fonction de l’origine, du sexe et du statut socio-économique. Cela dépend principalement de la qualité des données utilisées pour former le modèle d'IA.
Il est donc essentiel d'utiliser des données larges et diversifiées pour la formation et les tests afin de couvrir tous les cas d'utilisation.
La transparence est une autre préoccupation. Nombreux sont ceux qui ne comprennent pas le fonctionnement des systèmes alimentés par l'IA. Fournir une visibilité sur le fonctionnement des systèmes renforce la confiance des utilisateurs.
Une autre préoccupation éthique concerne la confidentialité et la protection des données. Les entreprises de services publics détiennent de nombreuses informations personnelles, y compris des données biographiques. Une violation des données ou une utilisation incorrecte pourrait entraîner l'exposition de millions d'enregistrements personnels.
Les entreprises de services publics qui mettent en œuvre des projets d'IA doivent protéger les données des utilisateurs. Cela peut se faire par le biais de pratiques et de politiques de cybersécurité robustes.
Les entreprises de services publics ont trouvé de nombreux cas d'utilisation de l'IA. Les progrès en matière de big data, l'augmentation de la puissance de calcul et le cloud computing permettent d'exploiter la puissance de l'IA.
Parmi les fournisseurs de services publics, les entreprises de distribution d'énergie se sont montrées désireuses d'adopter l'IA. De nombreuses entreprises d'électricité ont intégré des solutions alimentées par l'IA dans leurs flux de travail pour des tâches telles que la prévision de la demande, l'analyse prédictive et la stabilité du réseau. À mesure que le monde passe à des sources d'énergie plus propres et à des réseaux plus intelligents, l'IA contribuera à l'avènement d'un avenir durable.
Parmi les autres applications, on peut citer les solutions de détection des fuites améliorées par l'IA qui aident les entreprises de distribution d'eau et de gaz à éviter les pertes matérielles. En outre, les solutions d'analyse prédictive et de prévision de la demande alimentées par l'IA aident les entreprises à mieux gérer leurs actifs et leurs produits.
Cependant, de nombreux défis entravent l'adoption des solutions d'IA dans les entreprises de services publics. Les principaux sont les coûts élevés des projets, la cybersécurité et les considérations éthiques. La promotion de la transparence, la protection des données et une gestion financière prudente sont des moyens de surmonter ces obstacles.
Baptiste AELBRECHT & Jacques MOJSILOVIC
