Le secteur le plus inquiet de la demande électrique de l’IA utilise désormais lui-même l’IA pour y faire face. Utility Dive a rapporté le 22 octobre que les compagnies d’électricité introduisent des outils d’IA dans la planification et la maintenance du réseau, alors que les demandes de raccordement de centres de données s’accumulent, le plus souvent comme des assistants spécialisés pour leurs ingénieurs plutôt que comme des systèmes qui commandent quoi que ce soit physiquement.
Là où elle est déjà en service
L’exemple le plus net du reportage vient de Portland General Electric. Avec GridCARE, qui modélise la demande heure par heure pour trouver de la capacité disponible, l’électricien a identifié plus de 80 MW pouvant être proposés à des raccordements de centres de données des années plus tôt que prévu, selon GridCARE. Les autres usages cités sont la prévision de charge, la gestion de la végétation, la recherche documentaire, la détection d’anomalies et l’automatisation des flux de travail.
Une enquête de National Grid Partners, la branche de capital-risque de National Grid, menée auprès d’électriciens aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Europe, chiffre la tendance, d’après Utility Dive :
- environ 80 % des dirigeants déclarent que leur entreprise a entièrement déployé au moins une application d’IA pour la planification des gros consommateurs ;
- 87 % estiment qu’une réglementation et des procédures tarifaires dépassées freinent le retour sur les investissements en IA et en innovation ;
- 83 % affirment que le coût des infrastructures pour les centres de données IA se retrouve sur la facture des clients résidentiels.
Selon la même enquête, les profils les plus difficiles à recruter sont les experts métier qui maîtrisent aussi l’IA, les ingénieurs de données et les ingénieurs en apprentissage automatique.
Pourquoi personne ne laisse le modèle toucher aux interrupteurs
Les personnes interrogées sont restées prudentes. Pradeep Tagare, président par intérim de National Grid Partners, a expliqué que les projets qui réussissent sont des outils conçus pour une seule fonction, et que l’IA agentique agissant sur des équipements physiques n’est pas encore répandue. D’autres ont averti que beaucoup de démonstrations ne fonctionnent qu’en conditions contrôlées, que la plupart des électriciens ne sauraient pas retracer ce qu’un système d’IA a lu ni pourquoi il a décidé ainsi, et que leurs bases de données diffèrent souvent de ce qui est réellement installé ; tout ce qu’on automatise par-dessus reproduit l’erreur, simplement plus vite.
Les régulateurs commencent eux aussi à poser des questions. New York a demandé à ses électriciens de déposer un inventaire de leurs usages de l’IA, le procureur général et la représentante des consommateurs du Connecticut ont réclamé le 13 octobre un examen similaire, et un rapport des services de la FERC sur les audits de cybersécurité de cette année relève un usage croissant d’outils d’IA et les risques de contrôle d’accès qui l’accompagnent.
Des réponses plus rapides, les mêmes autorisations
Pour un promoteur de centre de données, de meilleures prévisions chez l’électricien pourraient signifier une réponse plus rapide et plus honnête à la première question de tout projet : combien de puissance, et quand. Le reste ne disparaît pas. Lorsque le réseau ne peut fournir au départ qu’une partie de la charge, l’écart est souvent comblé par une production temporaire ou sur site, et la centrale de secours a toujours besoin de son autorisation d’émissions, de son plan carburant et de son programme d’essais, aussi intelligent que soit devenu le logiciel de l’électricien.
Une prévision ne vaut d’ailleurs que par la charge qu’on lui indique. Les promoteurs qui gonflent leur demande pour garder leur place dans la file d’attente rendent les outils de planification moins utiles pour tout le monde, y compris pour leur propre projet.
Sources : Utility Dive, National Grid Partners