Dans la continuité de la stratégie régionale sur l’intelligence artificielle (IA2021) et sur l’adaptation au changement climatique, (PRACC) la Région Île-de-France lance le Challenge Intelligence Artificielle pour la Transition Energétique, en partenariat avec RTE, gestionnaire du réseau de transport d’électricité français. Ce challenge est doté d’un grand prix d’un montant maximal de 500 000€.
Pour quel défi ?
Pour assurer l’alimentation électrique du territoire à chaque seconde, RTE surveille et pilote les flux d’électricité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, 365 jours par an. Le développement des énergies renouvelables, indispensable à la transition énergétique, nécessite d’adapter la gestion du système électrique. En effet, ces énergies sont variables en fonction des conditions météorologiques et réparties sur tout le territoire. Cela implique un pilotage en temps réel encore plus performant, avec des données plus nombreuses à traiter pour anticiper au mieux les situations. L’Intelligence Artificielle est une solution pour accompagner les dispatchers de RTE dans leurs missions.
Le Challenge vise ainsi à développer un outil d’aide à la décision utilisant l’IA en vue d’assister les dispatchers de RTE, notamment pour :
Améliorer la prise de décision dans la gestion du réseau ;
Renforcer la stabilité et la résilience suivant différents scénarii de mix énergétiques ;
Réduire les impacts environnementaux, les congestions et les coûts de fonctionnement du réseau.
Quelle est notre solution IA ?
Dans le cadre du Challenge, La Javaness a proposé une solution innovante basée sur l'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage par renforcement, qui permet, en cas de surcharge sur le réseau, de fournir des recommandations aux opérateurs d’identifier plus rapidement les actions à mener pour préserver le système.
Avec cet assistant « intelligent », les opérateurs de RTE pourront, en cas de surcharge sur le réseau, identifier plus rapidement les actions adaptées, avec une modélisation plus fine et complexe des alternatives possibles. Cet outil permettra également d’optimiser la gestion des variations de production d’ENR. Lorsque les conditions météo sont localement différentes de celle anticipées, par exemple des vents puissants entrainant une surcharge, l’IA pourra suggérer aux dispatcheurs des solutions pour préserver au mieux la production renouvelable. Cette solution IA apprend par imitation : au plus elle résoudra des situations à risque sur le réseau, au meilleur seront ses choix en apprenant de ses erreurs. In fine l’IA pourra aussi prendre en compte des préférences humaines.
En tant que lauréat du Challenge, La Javaness poursuit sa collaboration avec RTE, pour développer et déployer à l'échelle l’assistant IA pour les dispatchers de RTE.
Cet article est adapté de la communiqué de presse de RTE et sa communication via Linkedin.