Quand l’intelligence artificielle donne une perspective divine sur le réseau énergétique chinois
Dans un contexte où chaque grande économie mondiale fait face à des défis similaires, l’intelligence artificielle (IA) apparaît comme une solution prometteuse pour gérer la consommation énergétique croissante. Actuellement, l’essor de l’IA et des centres de données engendre une demande d’électricité telle que les infrastructures des réseaux électriques n’ont jamais été conçues pour y faire face. Aux États-Unis, par exemple, les prix du marché de capacité dans le système PJM ont multiplié par dix en deux ans, principalement en raison de l’expansion des centres de données. En Europe, les entreprises de services publics s’efforcent de moderniser leurs infrastructures de transmission pour suivre la demande des hyperscalers.
Un défi énergétique mondial
L’Agence internationale de l’énergie (AIE) prévoit que la consommation mondiale d’électricité des centres de données pourrait atteindre 1 000 TWh d’ici la fin de cette décennie. Bien que les énergies renouvelables soient en grande partie disponibles, la coordination de ces ressources à l’échelle nationale, grâce à l’IA, reste un défi que de nombreux pays n’ont pas encore réussi à relever. Cependant, la Chine a récemment franchi une étape significative en construisant un inventaire complet et haute résolution de son infrastructure éolienne et solaire.
Une avancée majeure en cartographie énergétique
Une étude récemment publiée dans la revue Nature par des chercheurs de l’Université de Pékin et du DAMO Academy d’Alibaba a produit quelque chose d’unique : un inventaire généré par IA de l’ensemble des infrastructures éoliennes et solaires de la Chine. En utilisant un modèle d’apprentissage profond formé sur des images satellites de haute résolution, les chercheurs ont pu identifier 319 972 installations photovoltaïques et 91 609 éoliennes, en traitant 7,56 To d’images.
– Identification précise des installations
– Données couvrant 1 915 comtés chinois
– Application d’une IA à grande échelle pour résoudre des problèmes d’infrastructure
Le complément solaire-éolien : une gestion optimisée
Des recherches antérieures sur le complément solaire-éolien ont souvent reposé sur des scénarios déployés théoriquement. Les résultats de cette étude démontrent que cette complémentarité réduit significativement la variabilité de la génération d’énergie, avec une efficacité accrue à mesure que la portée géographique des installations coordonnées s’élargit. Par exemple, un nuage recouvrant des fermes solaires dans le Gansu n’affecte pas les couloirs éoliens en Mongolie intérieure.
La recherche souligne une inefficacité structurelle dans la gestion actuelle du réseau électrique chinois, où la coordination se fait à un niveau provincial plutôt qu’à une échelle nationale. Les chercheurs plaident pour une transition vers une échelle unifiée afin de faciliter le couplage des sources d’énergie complémentaires, stabiliser le réseau et éviter le gaspillage d’énergie renouvelable.
Une vue d’ensemble sans précédent
L’inventaire élaboré permet à la Chine d’avoir une vision complète de son paysage énergétique. Les opérateurs de réseau peuvent désormais optimiser les ressources dont ils prennent connaissance. Liu Yu, professeur à l’Université de Pékin, a décrit cette avancée comme un « point de vue divin » sur le système énergétique du pays. Avant cela, la gestion d’un actif aussi vaste sans outil de visibilité à l’échelle nationale était une limitation importante.
Une réponse à la demande croissante
La Chine connaît actuellement une poussée de la demande en électricité, alimentée par la prolifération rapide des services de données et des installations de calcul massives. Selon le Conseil de l’électricité de Chine, la consommation d’électricité du secteur a augmenté de 44 % d’une année sur l’autre, atteignant 22,9 milliards de kilowattheures au premier trimestre 2026. Cette croissance rapide stimule l’expansion des centres de données dans les provinces du nord et de l’ouest, où les coûts de l’électricité sont plus bas et où les ressources éoliennes et solaires sont plus abondantes.
– Augmentation de 44 % de la consommation d’électricité
– Ciblage des provinces avec le plus grand potentiel de complémentarité solaire-éolien
Un modèle à suivre pour le reste du monde
Le modèle technique qui sous-tend cette avancée mérite d’être examiné. Le modèle d’apprentissage profond a été formé pour identifier les installations à partir d’images satellites de haute résolution, un défi complexe en raison de la diversité des types d’installations et des conditions de terrain. L’achèvement de cet inventaire est une démonstration des capacités de l’IA géospatiale à grande échelle et pourrait servir de modèle à d’autres pays cherchant à optimiser leur infrastructure énergétique.
La Chine a généré environ 15,4 billions de yuan (soit environ 2,26 trillions d’euros) en production économique dans son secteur des énergies renouvelables l’année dernière, un chiffre équivalent au PIB total du Brésil. La capacité de gérer une base d’actifs de cette taille sans visibilité nationale était déjà une contrainte, mais cette contrainte pourrait désormais disparaître.
En offrant une perspective sans précédent sur son réseau énergétique, la Chine positionne son secteur des énergies renouvelables pour répondre aux défis futurs, tout en ouvrant la voie à d’autres pays pour adopter des solutions similaires.
