L’intelligence artificielle fait avancer la transition énergétique : 16 cas d'usage

Comment l’intelligence artificielle peut-elle transformer un secteur énergétique qui doit à la fois optimiser la consommation, réduire les émissions carbone, développer les énergies renouvelables et garantir un système durable ?

L’intelligence artificielle se déploie aujourd’hui dans les grandes entreprises, qui l’intègrent à la gestion des réseaux, à l’utilisation des données et à la production électrique. Des modèles génératifs aux algorithmes prédictifs, des centres de calcul aux plateformes de stockage, les applications se multiplient et modifient en profondeur l’industrie énergétique.

Dans un monde où chaque kilowatt-heure compte, où l’empreinte carbone des activités humaines menace la stabilité de l’environnement, l’intelligence artificielle se présente à la fois comme un outil et comme une technologie structurante. Mais cette révolution ne se limite pas à la théorie : elle est déjà en marche dans le réel, avec des projets concrets qui recomposent l’industrie énergétique mondiale.

Des algorithmes au service des infrastructures : l’intelligence Artificielle optimise chaleur, stockage et ressources

1 - Quand l’IA devient un pilier du futur énergétique

Chez ENGIE, l’intelligence artificielle n’est pas un gadget mais un pilier stratégique. Lors de Viva Technology 2025, l’entreprise a présenté plus de 26 innovations énergétiques appuyées sur la data et les modèles artificiels. L’idée est claire : faire des données énergétiques une ressource au même titre que l’électricité elle-même, et utiliser des algorithmes pour fluidifier leur exploitation.

2 - Chaleur, froid, data : l’IA repense nos réseaux urbains

La plateforme numérique NEMO illustre cette ambition en intégrant l'intelligence artificielle. En couvrant tout le cycle de vie des réseaux de chaleur et de froid, elle permet une optimisation dès la conception et une meilleure gestion en exploitation. L’ajout de capacités génératives stimule les appels d’offres et réduit la consommation primaire de 3 à 5%, un gain majeur à l’échelle d’une ville.

3 - L’IA prolonge la vie des batteries

Avec BESS Advanced Analytics, l’intelligence artificielle améliore le stockage électrique. Grâce à des modèles prédictifs sur l’état de charge et la détection des déséquilibres, elle prolonge la durée de vie des batteries et évite des pertes coûteuses. C’est un exemple concret de l’impact de l’intelligence artificielle sur l’efficacité énergétique et la transition durable.

4 - Du CO₂ aux eaux usées : l’IA invente une énergie circulaire

La technologie CryoCollect pousse encore plus loin l’innovation. Elle capte et liquéfie le CO₂, le transformant en ressource valorisable, tandis que TreaTech convertit les eaux usées industrielles en syngaz. Ces innovations montrent comment des solutions technologiques réinventent des déchets en énergies renouvelables, contribuant à un système énergétique circulaire.

D’autres grands acteurs énergétiques, en Europe comme dans le Golfe, suivent le même chemin, en intégrant massivement l’intelligence artificielle dans leurs systèmes. Mais l’IA ne se limite pas à réorganiser des actifs physiques : elle transforme aussi l’organisation interne des énergéticiens, du back-office au management des compétences.

Quand l’intelligence Artificielle devient copilote des géants de l’énergie

5 - Un centre de compétence IA

Repsol illustre bien la montée en puissance de l’intelligence artificielle générative dans le quotidien des grandes entreprises énergétiques. Son Generative AI Competence Center, créé en 2023, pilote déjà plus de 400 cas d’usage intelligence artificielle sur un portefeuille digital de 670 projets. L’étude expérimentale menée sur 550 employés a montré des gains de +121 minutes par semaine et par employé, +16% de qualité et un fort engagement. Ici, l’intelligence artificielle optimise l’utilisation des ressources humaines et accélère la transition énergétique en réduisant le temps nécessaire aux tâches de support.

6 - Finis les reportings, place à l’optimisation énergétique

Chez National Grid, gestionnaire du réseau électrique britannique, l’intégration de Microsoft Copilot et la migration sur Azure ont permis d’automatiser la production de rapports financiers, juridiques et réglementaires. Cela libère des équipes pour se concentrer sur la gestion énergétique réelle : équilibrer l’offre et la demande, intégrer les énergies renouvelables et réduire les émissions carbone du réseau.

7 - E.ON mise sur l’IA pour dompter les données

E.ON, de son côté, fait face à un afflux colossal de données énergétiques lié à la production décentralisée en Allemagne. Ses 80 000 collaborateurs utilisent désormais Copilot for Microsoft 365 pour automatiser la rédaction, la recherche documentaire et la transcription de réunions. L’impact est net : une meilleure gestion des données, une optimisation du temps et une capacité accrue à innover sur le développement énergétique durable.

8 - Un AI Lab pour booster trading, maintenance et satisfaction client

Uniper suit la même logique avec son AI Lab créé en partenariat avec Microsoft. Objectif : utiliser des modèles génératifs pour améliorer le trading énergétique, la maintenance des installations et la satisfaction client. Dès 2024, l’entreprise a constaté une +80% de productivité dans ses audits grâce à l’automatisation générée par Copilot.

Ces gains internes sont décisifs, mais l’intelligence artificielle change aussi la manière dont les entreprises gèrent leurs clients et leurs réseaux au quotidien.

Réinventer la relation client et les réseaux grâce à l’intelligence Artificielle

9 - Un assistant virtuel pour réinventer la relation client énergétique

AWS a développé un Energy Virtual Assistant qui illustre l’utilisation réelle des modèles génératifs pour les utilities. Capable de gérer en 24/7 des milliers de demandes liées à la facturation, la consommation et les incidents de réseau, il atténue les coûts et augmente la satisfaction client. Mais l’impact va au-delà du service client classique : l’assistant permet de désengorger les centres d’appels, de collecter des données plus précises sur les usages énergétiques et de repérer des tendances de consommation en temps réel. Ces informations alimentent ensuite des modèles prédictifs qui aident les gestionnaires de réseaux à mieux équilibrer la demande et l’offre, un enjeu central pour intégrer davantage d’énergies renouvelables intermittentes. L’outil, pensé comme un copilote numérique, accélère la transition vers des réseaux intelligents, plus réactifs et plus durables.

10 - Résilience énergétique : l’IA muscle les infrastructures

EnBW, en Allemagne, a déployé des solutions de Futurice et VIER Copilot. Résultat : –20% sur le temps de recherche d’information et –60 secondes sur le temps de traitement des appels. Mais l’initiative va plus loin : en exploitant la puissance des algorithmes, EnBW réduit la charge cognitive des agents, qui peuvent se concentrer sur des interactions plus complexes et à plus forte valeur ajoutée. Les clients bénéficient d’un temps de réponse plus court, mais aussi d’une expérience plus fluide et plus personnalisée.

Par ailleurs, les données agrégées par l’IA permettent à EnBW d’identifier des pics de demandes liés à des incidents sur le réseau, d’anticiper des réparations et de renforcer la résilience de ses infrastructures. Cette optimisation des points de contact contribue directement à l’efficacité globale du système énergétique.

11 - Octopus confie ses e-mails à l’IA : pari gagné

Chez Octopus Energy, l’intelligence artificielle traite déjà un tiers des e-mails clients, équivalant au travail de 250 employés, avec un taux de satisfaction de 80% contre 65% pour les réponses humaines (Business Insider, 2023). Ce cas d’usage illustre la capacité de l’IA à absorber une charge massive de demandes tout en améliorant la qualité perçue du service. Pour Octopus, l’impact ne se limite pas au gain de productivité : les équipes humaines sont réorientées vers la résolution de problèmes complexes, tandis que l’IA apprend en continu à affiner ses réponses en fonction du profil des clients et de leurs comportements de consommation énergétique.

En parallèle, l’automatisation permet de réduire l’empreinte carbone indirecte de l’entreprise, en diminuant les besoins en ressources matérielles et logicielles pour gérer le support. Ce modèle hybride, où l’IA prend en charge la majorité des tâches répétitives, devient un levier stratégique pour accompagner la croissance rapide des énergies renouvelables distribuées.

12 - Quand Copilot soulève des questions sociales et éthiques

Enfin, EDF illustre l’autre facette : le déploiement de Copilot en 2024 a suscité des débats sur la sécurité des données, la gestion des risques psychosociaux et l’impact organisationnel. Ici, l’intelligence artificielle soulève aussi des enjeux sociaux et éthiques, rappelant que la transition énergétique doit rester centrée sur l’humain.

Au-delà des clients et du back-office, l’intelligence artificielle s’impose dans la conception des grands projets et dans le développement des réseaux énergétiques mondiaux. L’intelligence artificielle devient un levier d’innovation dans la conception des grands projets et l’exploration de nouvelles ressources.

Concevoir l’avenir énergétique avec l’intelligence artificielle générative

13 - ENERGYai, un agent d’IA pour l’analyse géologique massive

ADNOC et AIQ ont dévoilé ENERGYai, un système d’intelligence artificielle agentique capable de traiter des pétaoctets de données issues de 80 ans d’histoire géologique. Résultat : +70% de précision dans l’interprétation sismique et réduction de la planification des projets de stockage de CO₂ de 1–2 ans à quelques semaines. Un exemple frappant de technologie générative au service de l’industrie énergétique réelle.

14 - Lumi™ révolutionne l’exploration énergétique

SLB (Schlumberger) a lancé en 2024 la plateforme Lumi™, qui unifie les données énergétiques de la subsurface à la surface. L’intégration de modèles génératifs permet une optimisation accélérée des systèmes de production électrique et une meilleure gestion des réseaux. L’innovation réside dans la capacité de Lumi™ à croiser des milliards de points de données géologiques, techniques et opérationnels, afin de proposer des scénarios optimisés pour l’exploration et l’exploitation. Concrètement, l’IA réduit le temps nécessaire pour analyser un champ énergétique de plusieurs mois à quelques jours, tout en diminuant les marges d’erreur.

Elle contribue ainsi à sécuriser les projets de stockage de CO₂, à améliorer le rendement des puits existants et à orienter les investissements vers des projets plus durables. Pour SLB, Lumi™ est aussi un outil de compétitivité : il permet de standardiser l’analyse des données, renforcer la transparence avec les régulateurs et d’accélérer la transition vers un mix énergétique bas carbone.

15 - L’IA générative au service de l’éolien offshore

Ørsted utilise l’intelligence artificielle générative pour répondre aux appels d’offres en éolien offshore, un domaine où la rapidité et la qualité des dossiers sont décisives pour décrocher des projets stratégiques. Grâce à l’IA, l’entreprise économise des centaines d’heures de travail manuel sur la préparation des documents techniques et financiers. Les modèles génératifs améliorent également la précision des prévisions de coûts, la simulation de scénarios énergétiques et la prise en compte des contraintes réglementaires.

L’IA est aussi utilisée pour modéliser les conditions maritimes, anticiper les impacts environnementaux et adapter les solutions d’ingénierie en conséquence.

Résultat : Ørsted renforce sa compétitivité sur un marché très concurrentiel tout en accélérant le déploiement de capacités renouvelables. Ce cas montre bien que l’intelligence artificielle ne se limite pas à optimiser l’existant, mais devient un catalyseur pour développer plus vite et plus efficacement des infrastructures critiques pour la transition énergétique.

16 - Un copilote industriel pour usines plus sobres et rapides

Enfin, Schneider Electric a lancé en 2025 un Industrial Copilot développé avec Microsoft. Ce copilote, intégré à la plateforme EcoStruxure, réduit de 50% le temps d’ingénierie, accélère l’automatisation et permet 20% d’économies d’énergie dans certaines usines. L’impact est immédiat : un meilleur usage des ressources, une réduction de l’empreinte carbone et une accélération du développement durable.

Un constat s’impose : l’intelligence artificielle est devenue un levier incontournable de la transition énergétique. Elle permet de mieux exploiter les données, d’optimiser les réseaux, de renforcer l’efficacité énergétique, de réduire les émissions carbone et de dynamiser le développement des énergies renouvelables.

Ces innovations ne sont pas seulement des promesses : elles produisent déjà des résultats mesurables dans le réel. Mais elles posent aussi des questions de gouvernance : comment contrôler l’empreinte des centres de calcul, comment gérer la consommation d’eau pour le refroidissement, comment calibrer les modèles d’Intelligence Artificielle pour qu’ils servent la transition durable plutôt que de la freiner.

La véritable question est désormais : comment optimiser un « budget énergétique de l’intelligence artificielle » par modèle, par réseau, par système pour garantir que l’impact net sur l’environnement, les ressources et la société soit positif ?