Opinion | Eric Fuchs, AI Salon Paris « IA & énergie : la nouvelle frontière de la compétitivité européenne »

Comment l’intelligence artificielle redessine les modèles énergétiques, industriels et économiques ? 

À mesure que les infrastructures énergétiques deviennent plus complexes, interconnectées et pilotées en temps réel, l’intelligence artificielle s’impose comme un levier stratégique majeur pour les entreprises et les États. Lors du AI Salon Paris, experts technologiques, investisseurs et industriels ont partagé une conviction commune : l’intelligence artificielle ne représente plus une simple innovation d’optimisation, mais une transformation profonde de la manière de produire, consommer et orchestrer l’énergie. Entre réduction des consommations, pilotage intelligent des réseaux, nouveaux modèles économiques et enjeux de souveraineté, l’IA énergétique ouvre une nouvelle phase de mutation industrielle. 

  

 

L’IA devient un outil opérationnel de pilotage énergétique et de décarbonation 

Lors de la première table ronde, plusieurs intervenants ont démontré que l’intelligence artificielle produit déjà des résultats mesurables dans des secteurs fortement consommateurs d’énergie. 

  

Alexandre Feray – OpenAirlines, dirigeant d’une société spécialisée dans l’optimisation des opérations aériennes grâce à l’IA, a détaillé comment l’exploitation des données issues des boîtes noires des avions permet aujourd’hui de réduire la consommation de carburant des compagnies aériennes de 2 à 5 %. En combinant données de vol, conditions météorologiques et modèles de machine learning, son entreprise fournit aux pilotes des recommandations opérationnelles avant et après chaque vol via une application dédiée. Il a également expliqué que ses équipes ont développé des modèles de deep learning capables de reconstituer très précisément la consommation énergétique d’un avion à partir des seules données radar publiques, avec un niveau de précision proche de 2 %. Selon lui, ces technologies permettent désormais d’éviter plusieurs millions de tonnes de CO₂ chaque année, tout en démontrant que l’impact énergétique de l’entraînement des modèles reste largement inférieur aux économies générées.  

Emmanuel Blanchet – Deepki & checkDPE, a présenté la manière dont l’IA transforme la gestion des patrimoines immobiliers. Son intervention a mis en avant l’automatisation de l’agrégation des données énergétiques provenant de multiples sources — audits, factures, diagnostics énergétiques ou fournisseurs d’énergie — afin de construire des plans d’investissement optimisés pour la rénovation énergétique des bâtiments. Il a également souligné le rôle croissant des agents IA capables de simuler des scénarios de décarbonation, d’évaluer les trajectoires carbone d’actifs immobiliers et de démocratiser l’accès à des expertises auparavant réservées à des spécialistes. 

Céline André – Eiffel Investment Group, investisseuse, a apporté une lecture financière et stratégique de cette mutation. Elle a insisté sur la distinction entre les usages superficiels de l’IA et les véritables modèles créateurs de valeur. Selon elle, les entreprises capables d’exploiter des données propriétaires massives et de transformer durablement leur modèle économique grâce à l’IA disposeront d’un avantage compétitif majeur. Elle a également alerté sur les risques de standardisation des décisions liés aux biais algorithmiques, rappelant l’importance de maintenir diversité et esprit critique dans les organisations.  

Les échanges ont enfin mis en lumière une conviction partagée : l’IA ne remplace pas l’expertise humaine, mais agit comme un accélérateur de décision et d’analyse dans des environnements devenus trop complexes pour être pilotés manuellement. 

  

Vers une intelligence énergétique distribuée : réseaux, flexibilité et nouveaux modèles économiques 

La seconde table ronde s’est concentrée sur les transformations structurelles des infrastructures énergétiques et sur le rôle central que l’IA jouera dans l’orchestration des réseaux de demain.  

Valerio Dilda – Univers, dirigeant Europe de la plateforme d’orchestration énergétique, a détaillé comment l’intelligence artificielle permet aujourd’hui de piloter simultanément production, stockage et consommation énergétique à très grande échelle. Son entreprise gère déjà des capacités importantes via une plateforme capable d’optimiser aussi bien des parcs éoliens que des aéroports, des data centers ou des plateformes logistiques.Il a notamment cité l’exemple de l’aéroport de Singapour, où l’IA permet d’optimiser les systèmes de climatisation en croisant données météorologiques, flux de passagers, humidité et ventilation, générant jusqu’à 18 % d’économies d’électricité. Dans la logistique, il a également présenté des cas d’usage où l’IA orchestre intelligemment batteries, panneaux solaires et recharge de flottes électriques afin d’éviter les pénalités liées aux pics de consommation et de créer de nouveaux revenus grâce à la flexibilité énergétique. 

Mélanie Dubus – Equans Digital, a quant à elle insisté sur la transformation profonde des réseaux électriques. Elle a expliqué que les infrastructures énergétiques sont désormais confrontées à une explosion de la complexité liée à la multiplication des sources de production décentralisées, des usages mobiles et des besoins de flexibilité. Selon elle, l’IA devient indispensable pour piloter en temps réel des systèmes autrefois statiques.Son intervention a également mis en avant les nouveaux modèles économiques rendus possibles par l’IA et l’IoT. Elle a souligné l’émergence progressive de logiques “Energy as a Service”, dans lesquelles les entreprises ne vendent plus uniquement des équipements ou des logiciels, mais des performances énergétiques directement mesurables et monétisables. 

   

Investissement et structuration de la création de valeur 

Olivier Bordelanne – Demea Sustainable Investment, a conclu en rappelant le paradoxe macro-économique majeur mis en lumière par les analyses de son fonds : si l’IA est un remède pour la transition, elle crée son propre défi énergétique. Portée par des modèles comme GPT-3 qui consomment 300 fois plus d’énergie qu’un modèle d’imagerie classique, la demande des data centers devrait doubler d’ici 2030. Un choc qui redessine le marché : l’IA capte désormais plus de 50 % du VC global (environ 200 milliards de dollars). Pour cet expert, l’enjeu des investisseurs est de canaliser ces capitaux pour industrialiser cinq leviers clés de performance : la décarbonation du hardware (puces photoniques), le smart building autonome (-30 % sur la facture), l’agrégation via les Virtual Power Plants (VPP), le hedging dynamique face à la volatilité des prix et l’optimisation du calcul. La rupture ne réside plus dans l’innovation isolée, mais dans la capacité à déployer ces modèles scalables pour faire de l’IA le pivot de la performance financière et de la compétitivité européenne. 

L’intelligence artificielle devient progressivement la colonne vertébrale invisible des futurs systèmes énergétiques. Les entreprises capables d’articuler expertise métier, maîtrise des données, infrastructures intelligentes et responsabilité énergétique disposeront d’un avantage décisif dans la compétition économique des prochaines années. 

  

 

 

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