ENEDIS mise sur les technologies de pointe

Dans le monde de l’énergie, quel rôle peut jouer l’intelligence artificielle ?

Le sec­teur de l’énergie évo­lue très for­te­ment sous l’impulsion de la tran­si­tion éner­gé­tique et de la révo­lu­tion numé­rique. Pour accom­pa­gner ces évo­lu­tions, Ene­dis ambi­tionne de deve­nir un opé­ra­teur de sys­tème de dis­tri­bu­tion en s’appuyant sur les nou­velles tech­no­lo­gies pour ren­for­cer la per­for­mance indus­trielle et déve­lop­per des solu­tions qui vont faci­li­ter la tran­si­tion énergétique. 

L’enjeu est de trou­ver de la valeur autour et avec ces nou­velles tech­no­lo­gies. Par exemple, l’intelligence arti­fi­cielle va nous per­mettre d’optimiser la prise de déci­sion aus­si bien au niveau du déve­lop­pe­ment du réseau qu’en termes d’exploitation, de main­te­nance ou de renou­vel­le­ment du réseau ou des ouvrages. Elle per­met d’automatiser cer­tains de nos pro­ces­sus, ou encore d’enrichir la rela­tion client avec le recours aux chatbots. 

Elle est un levier d’optimisation de la ges­tion de nos actifs indus­triels, dont nos 1,3 mil­lion de kms de ligne… Elle per­met de déve­lop­per une main­te­nance plus pré­dic­tive, pas­sant d’une logique de main­te­nance sys­té­ma­tique par gamme de maté­riel à une main­te­nance plus indi­vi­dua­li­sée par équipement. 

Elle peut aus­si contri­buer à amé­lio­rer nos modèles de pré­vi­sion pour la consom­ma­tion et la pro­duc­tion, un sujet de plus en plus impor­tant à cause de l’arrivée des ENR sur nos réseaux et le déve­lop­pe­ment des véhi­cules électriques. 

Enfin, l’intelligence arti­fi­cielle doit aus­si pou­voir être mise au ser­vice de nos agents d’intervention et de nos métiers. 

Comment cela se traduit-il concrètement ?

Nous tra­vaillons autour du tech­ni­cien 3.0. Nous vou­lons équi­per nos tech­ni­ciens de nou­velles tech­no­lo­gies pour les rendre plus per­for­mants tout en garan­tis­sant un niveau de sécu­ri­té opti­mal. Nous capi­ta­li­sons ain­si sur les apports de l’intelligence arti­fi­cielle, mais aus­si sur la réa­li­té aug­men­tée et vir­tuelle, ain­si que les drones. 

Nous avons ain­si déve­lop­pé nos pre­mières solu­tions dis­po­nibles sur tablette ou smart­phone que nos tech­ni­ciens peuvent uti­li­ser lors d’une inter­ven­tion. Le tech­ni­cien pointe le maté­riel à l’intérieur d’un poste pour que le logi­ciel puisse recon­naître le type d’équipement et lui four­nir toutes les infor­ma­tions néces­saires (infor­ma­tions sur le maté­riel, consignes de sécu­ri­té, modes opé­ra­toires). En paral­lèle, la réa­li­té aug­men­tée va lui per­mettre de visua­li­ser sur sa tablette les élé­ments à action­ner pour réa­li­ser les opé­ra­tions sur l’équipement.

Nous uti­li­sons aus­si le deep lear­ning pour ana­ly­ser les images dans le cadre de la ges­tion patri­mo­niale. L’analyse d’image est aus­si appli­quée à l’identification des ano­ma­lies sur le réseau aérien que nous véri­fions régu­liè­re­ment avec des visites par héli­co­ptère suite aux­quelles il faut dépouiller les images pour détec­ter les ano­ma­lies éven­tuelles. L’intelligence arti­fi­cielle va nous per­mettre d’automatiser le trai­te­ment de ces images. 

Dans cette démarche, quels sont les principaux défis ?

Le prin­ci­pal enjeu est de s’approprier ces tech­no­lo­gies pour éva­luer les béné­fices que nous allons pou­voir en tirer pour notre acti­vi­té et nos métiers. Nous avons obte­nu des pre­miers résul­tats inté­res­sants, et nous sou­hai­tons désor­mais explo­rer de nou­veaux champs. 

Il faut aus­si pou­voir inté­grer cela à nos sys­tèmes d’information de manière har­mo­nieuse aus­si bien en termes d’architecture, de mani­pu­la­tion que de sécurisation. 

Enfin, il y a aus­si un enjeu RH et de trans­for­ma­tion de nos métiers autour du déve­lop­pe­ment des bonnes compétences. 

Vos perspectives ?

Nous allons pour­suivre l’investigation d’autres thé­ma­tiques via nos pro­grammes de R&D, ain­si que notre démarche d’open inno­va­tion pour tes­ter rapi­de­ment de nou­velles solu­tions déve­lop­pées par des start-ups. 

Sur un plan opé­ra­tion­nel, nous vou­lons accé­lé­rer l’industrialisation de solu­tions comme la recon­nais­sance d’image pour la détec­tion des ano­ma­lies sur les lignes aériennes, des modèles per­met­tant d’estimer la fia­bi­li­té des câbles ou de nou­velles fonc­tions pour faci­li­ter les inter­ven­tions de nos tech­ni­ciens d’intervention, tou­jours dans l’optique de déli­vrer des pro­duits simples à uti­li­ser par nos métiers.

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