IA pour l’énergie et les utilities

L’intelligence artificielle au service de l’énergie et des réseaux.

L’intelligence artificielle aide les producteurs, les gestionnaires de réseaux et les services d’eau à piloter des systèmes énergétiques de plus en plus complexes, de la prévision de la demande à l’intégration des énergies renouvelables, de la maintenance des infrastructures à la relation client. Cette page en détaille les applications concrètes dans le secteur de l’énergie, l’impact environnemental de l’IA elle-même, et la manière de l’utiliser avec sobriété.

Réserver un audit Les usages

Hébergé en Europe
Aucun outil à remplacer
Validation humaine

Technicien en casque et gilet prenant des notes sur une tablette devant un parc éolien

Prévoirla demande et la production, pour équilibrer les réseaux en temps réel
Anticiperles pannes des infrastructures avant qu’elles n’arrivent
Mesurerl’empreinte de l’IA elle-même et de ses centres de données, pour l’utiliser avec sobriété

Ils pilotent avec Korbyx

Stade Rennais

Technicien tenant son casque de chantier devant une rangée de panneaux solaires

Les enjeux

Un secteur en pleine transition énergétique.

Le secteur de l’énergie doit concilier sécurité d’approvisionnement, réduction des émissions et maîtrise des coûts, avec des systèmes qui changent vite et des objectifs climatiques qui se resserrent au fil des années.

La transition énergétique mondiale change la donne. La part croissante des énergies renouvelables, qui remplacent peu à peu les énergies fossiles, rend la production plus variable, car le vent et le soleil ne se programment pas. En France comme ailleurs, les réseaux doivent absorber cette variabilité, intégrer de nouveaux usages comme la recharge des véhicules électriques, et rester stables à chaque instant. Le développement de ces usages nécessite une capacité de pilotage plus fine, et des outils numériques adaptés.

Pour les entreprises des services d’eau et de gaz, les enjeux sont proches. Elles exploitent des infrastructures étendues, souvent anciennes, dont l’entretien pèse lourd. La pression monte aussi pour réduire les pertes et les fuites, et pour préserver des ressources en eau soumises aux aléas climatiques.

Dans le même temps, les entreprises énergétiques disposent de volumes de données considérables, entre compteurs communicants, capteurs, historiques de consommation et données météo. Leur transformation numérique est engagée depuis des années. L’intelligence artificielle permet de les lire, de les croiser et de les exploiter pour répondre aux besoins du réseau et prendre de meilleures décisions, plus vite.

Une production renouvelable variable, moteur de la transition
Des infrastructures étendues à entretenir
Des émissions de gaz à effet de serre à réduire, secteur par secteur
Des données abondantes, encore peu exploitées au service de la transition énergétique

Les usages

Six usages de l’IA dans l’énergie et les utilities.

De la production à la relation client, l’IA intervient sur toute la chaîne de valeur énergétique. Chaque domaine a ses propres données, ses propres besoins et ses propres ressources.

Prévision de la demande
Anticiper la consommation à court et moyen terme, selon la météo, le calendrier et la hausse de certains usages.
Production renouvelable
Prévoir la production éolienne et solaire pour mieux planifier l’équilibre du réseau et accompagner la transition.
Maintenance prédictive
Détecter les signes de défaillance sur les turbines, transformateurs, canalisations et pompes, pour une optimisation de la maintenance.
Détection des fuites et des pertes
Repérer les anomalies de débit ou de consommation sur les réseaux d’eau et de gaz.
Efficacité énergétique
Analyser la consommation électrique des bâtiments et des sites industriels pour améliorer leur efficacité énergétique.
Relation client
Traiter les demandes, les emménagements et les réclamations plus rapidement, selon les besoins des clients, grâce au traitement numérique des messages.

Les réseaux

Prévoir la demande, intégrer les énergies renouvelables.

L’équilibre entre production et consommation d’énergie est le cœur du métier des gestionnaires de réseaux. L’IA affine les prévisions dont il dépend, et facilite l’utilisation optimale de la capacité disponible.

Les modèles de prévision croisent les historiques de consommation, la météo, le calendrier et les données des compteurs pour anticiper la demande à différents horizons. Plus la prévision est fiable, moins il faut mobiliser de capacités de secours coûteuses et souvent carbonées, basées sur les énergies fossiles.

Côté production, l’IA prévoit la production des parcs éoliens et solaires à partir des prévisions météorologiques. Elle aide aussi à piloter le stockage, les effacements de consommation et la flexibilité, par exemple sur les sites industriels des grandes entreprises, pour intégrer davantage d’énergies renouvelables sans fragiliser le réseau.

Notre page prévision de la demande par l’IA détaille la méthode, applicable bien au-delà de l’énergie, par exemple dans la distribution ou l’industrie.

Des prévisions de consommation à plusieurs horizons
Une production renouvelable mieux anticipée
Une optimisation du stockage et de la flexibilité

Réunion de travail autour de maquettes d’éoliennes, d’ordinateurs et d’une tablette affichant des graphiques

Les infrastructures

Maintenance des infrastructures et opérations sur le terrain.

L’entretien des infrastructures mobilise des équipes nombreuses sur de grands territoires, partout en France, des centrales aux postes électriques et des canalisations aux stations de pompage.

Les capteurs installés sur les équipements mesurent vibrations, températures, pressions. L’IA analyse ces signaux, une fois collectés, pour suivre la santé des équipements, repérer les dérives qui annoncent une panne et planifier l’intervention avant l’incident. Les techniciens interviennent au bon moment, sur le bon équipement, et une grande partie du temps de déplacement est évitée.

Sur les réseaux d’eau, l’analyse des débits et des pressions aide à localiser les fuites plus tôt. Sur les lignes de moyenne tension comme sur les canalisations, l’analyse d’images issues d’inspections permet de trier les anomalies à vérifier, parmi un grand nombre de clichés.

Les rapports d’intervention, les photos et les comptes rendus sont structurés automatiquement, avec les informations nécessaires à la décision, pour que l’information remonte sans ressaisie. Notre page opérations terrain détaille ce fonctionnement.

Avant, après

Les opérations, avec et sans intelligence artificielle.

Ce qui change pour les équipes d’un énergéticien ou d’un service d’eau quand les données sont exploitées par les technologies d’intelligence artificielle.

Activité	Sans IA	Avec l’IA
Prévision de la demande	Modèles statistiques figés	Prévisions ajustées selon la météo et les usages
Maintenance	Calendrier fixe ou après la panne	Interventions planifiées selon l’état des équipements
Fuites et pertes	Détectées tardivement	Anomalies signalées à partir des données de débit
Demandes clients	Traitées une à une	Triées et préparées, validées par un conseiller
Décision	Par les équipes	Toujours par les équipes

La plateforme Korbyx

Korbyx vous dit où regarder.

Plusieurs écrans, une seule base de données. Chaque écran répond à une question que vous vous posez déjà.

Toutes vos agences, comparées entre elles

Chaque agence est comparée à la médiane de ses pairs, dans votre propre réseau. Vous voyez lesquelles tournent bien, lesquelles décrochent, et de combien.

app.korbyx.fr

Devis transformés, trois derniers moisMédiane du réseau · 43 %

Bordeaux Lac58 %
Rennes Ouest51 %
Tours Nord47 %
Nantes Sud44 %
Dijon Centre39 %
Lyon Est29 %

Lyon Est est à 29 %, soit 14 points sous la médiane. Plan d’action proposé.

Résultat

3 agences à traiter, détectées ce matin

médiane du réseau: 43 %médiane du réseau
écart le plus fort: −14 ptsécart le plus fort
agences sous la médiane: 3 / 60agences sous la médiane
de consolidation évitées: 6 hde consolidation évitées

Plan d’action proposé pour Lyon Est
Animateur prévenu, visite jeudi

Des questions en langage courant

La réponse cite la mesure, la période et la source. Quand la donnée manque, Korbyx le dit.

app.korbyx.fr

Combien a-t-on facturé en septembre, par région ?

2,1 M€, dont 38 % pour la région Ouest. Le Sud-Est recule de 9 % sur un an, surtout à Lyon Est et Dijon Centre.

Mesure : CA facturé, v3Période : septembre 2026Source : ERP

Et la marge ?

La marge par région n’est pas encore connectée. Je peux vous montrer le chiffre d’affaires ou la marge du réseau entier.

Résultat

2,1 M€ facturés en septembre

Ouest38 %
Île-de-France24 %
Sud-Est18 %
Nord12 %
Est8 %

Réponse en 4 secondes, source citée
Sud-Est : −9 % sur un an, à suivre

Il écrit dans vos outils

Relance préparée, tâche créée dans le CRM. Vous validez, l’action part.

app.korbyx.fr

CRM · Nouvelle tâchepréparée par Korbyx

Relancer M. Garnier, devis n° 2026-118 (14 200 €)

Bonjour Monsieur Garnier, je reviens vers vous au sujet de notre proposition du 2 septembre…

Échéance jeudi · C. DurandValiderValidée

Journal des actions

Tâche écrite dans le CRM, 09:42
Responsable prévenue, 09:42
Point de suivi prévu vendredi

Résultat

Cette semaine, sur vos relances

relances envoyées: 14relances envoyées
clients ont répondu: 6clients ont répondu
devis signés: 3devis signés
encaissés ou signés: 42,6 k€encaissés ou signés

Toutes validées par un humain
Écrites dans le CRM, rien à ressaisir

Données d’illustration.

Votre organisation

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L’empreinte de l’IA

L’IA consomme aussi de l’énergie.

Parler d’IA et d’énergie sans évoquer sa propre consommation d’énergie serait incomplet. Les centres de données qui entraînent et font tourner les modèles, partout dans le monde, consomment de l’électricité et de l’eau.

Selon l’Agence internationale de l’énergie (rapport « Energy and AI », avril 2025), la demande d’électricité des centres de données devrait plus que doubler d’ici 2030, portée en grande partie par l’IA. Cette hausse rapide pèse sur les réseaux électriques et sur la demande mondiale d’électricité. Elle s’ajoute au besoin croissant d’électrification des usages, et pose la question de l’origine de cette énergie, renouvelable, nucléaire ou fossile selon les pays. Le rapport souligne aussi que l’IA peut contribuer à l’efficacité des systèmes énergétiques et accélérer la recherche et les progrès techniques du secteur de l’énergie.
L’impact environnemental dépasse la seule électricité. Le refroidissement des serveurs consomme de l’eau, et la fabrication des équipements électroniques mobilise des métaux. Les très grands modèles d’IA générative demandent beaucoup de puissance de calcul, pour leur entraînement comme pour chaque requête.
Pour les entreprises, la réponse passe par la sobriété et par un bilan global. Cela revient à choisir un modèle proportionné au besoin, à éviter de faire tourner un modèle géant pour une tâche simple, et à privilégier des centres de données alimentés par une électricité bas carbone. Le mix électrique français est largement décarboné, ce qui compte dans le choix de l’hébergement et dans l’empreinte environnementale totale d’un projet.

Un modèle de la bonne taille pour chaque usage
Des calculs limités à ce qui est utile
Des centres de données choisis aussi pour leur empreinte carbone
Une consommation énergétique mesurée, pas supposée

Le cadre

Infrastructures critiques, sécurité et souveraineté.

L’énergie et l’eau sont des infrastructures critiques. Les systèmes d’IA qui y touchent sont encadrés.

L’AI Act classe à haut risque (annexe III, point 2) les systèmes d’IA utilisés comme composants de sécurité dans la gestion et l’exploitation des infrastructures critiques, dont l’approvisionnement en eau, gaz, chauffage et électricité. Les articles consacrés à ces systèmes imposent gestion des risques, documentation et contrôle humain tout au long de leur utilisation.

La directive NIS2 range le secteur de l’énergie parmi les secteurs hautement critiques, avec des obligations renforcées de cybersécurité. Tout outil d’IA connecté aux systèmes d’exploitation doit s’inscrire dans ce cadre, de la même manière que les autres outils du système d’information.

Chez Korbyx, les données d’un exploitant demeurent hébergées en Europe, ouvertes aux seuls rôles concernés, et jamais versées à l’entraînement d’un modèle tiers. Découvrez notre approche de l’IA souveraine et notre accompagnement en conformité et AI Act. Notre article sur l’IA française prolonge le sujet.

La méthode

Quatre étapes pour déployer l’IA.

Les projets d’IA dans l’énergie se construisent avec les équipes métier, sur des données qu’elles connaissent et qu’elles utilisent déjà.

Diagnostiquer
Identifier les usages à fort enjeu, les données et les ressources disponibles.
Cadrer
Le cadrage nécessite d’évaluer les risques, la conformité, les émissions et l’empreinte du futur système.
Expérimenter
Un premier usage sur un périmètre limité, avec des résultats mesurés avant tout développement.
Déployer
Intégrer aux systèmes existants, former les équipes et suivre le développement.

Georges, Head of Tech & Security chez Korbyx — **Georges,** Head of Tech & Security chez Korbyx

FAQ

Questions fréquentes sur l’IA dans l’énergie.

L’intelligence artificielle aide-t-elle à réduire la consommation énergétique ?

Elle aide à mieux prévoir, à détecter les pertes et à piloter les équipements. Les gains dépendent des données et du périmètre ; ils se mesurent sur chaque projet.

L’utilisation de l’IA n’augmente-t-elle pas l’empreinte carbone ?

Elle consomme de l’énergie, c’est un fait. D’où l’intérêt de modèles proportionnés au besoin, d’un hébergement bas carbone et d’un bilan mesuré pour chaque usage, en tenant compte de l’environnement de calcul.

Faut-il des compteurs communicants pour démarrer ?

Non. Des historiques de consommation, des données de maintenance ou des demandes clients suffisent pour de nombreux usages. Les compteurs offrent ensuite des données plus fines.

L’IA décide-t-elle seule sur le réseau ?

Non. Sur les infrastructures critiques, l’intelligence artificielle propose et signale ; les équipes d’exploitation décident, et gardent la main sur l’énergie distribuée.

Nos données restent-elles confidentielles ?

Oui. Hébergement en Europe, accès réservé aux rôles concernés, et aucune donnée versée à l’entraînement d’un modèle tiers.

Secteurs et cas d’usage

Secteur par secteur, métier par métier.

Vos agences, vos chantiers, vos tournées, vos établissements : ce que Korbyx change, dans votre métier.

Tous les secteurs

À poursuivre

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Prévision de la demande

Production renouvelable

Maintenance prédictive

Détection des fuites et des pertes

Efficacité énergétique

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L’IA consomme aussi de l’énergie.

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Diagnostiquer

Cadrer

Expérimenter

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Questions fréquentes sur l’IA dans l’énergie.

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