Comment l’IA dans les énergies renouvelables contribue à la durabilité

En tant que société, nous dépendons des combustibles fossiles depuis déjà un bon moment. L’année dernière, les émissions mondiales de dioxyde de carbone liées à l’énergie ont atteint un nouveau record de 34,4 milliards de tonnes métriques. Bien que l’Accord de Paris de 2015 vise à maintenir le réchauffement climatique bien en dessous de 2 degrés Celsius en réduisant les émissions de carbone, nous avons encore du mal à atteindre ces objectifs. Face à cette réalité, le secteur de l’énergie se tourne vers les énergies renouvelables.

Les énergies renouvelables proviennent de sources naturelles qui se reconstituent continuellement et sont durables à long terme. Contrairement aux combustibles fossiles comme le pétrole et le gaz naturel et au charbon, dont la formation peut prendre des millions d’années et qui s’épuisent une fois utilisés, les sources d’énergie renouvelable peuvent se renouveler en permanence. La lumière du soleil, le vent et la géothermie en sont des exemples.

Fig. 1. Sources d’énergie renouvelable.

La transition vers les énergies renouvelables n’est toutefois pas facile. Elle pose des défis, comme le choix des bons emplacements, l’intégration des systèmes et le maintien de leur bon fonctionnement. Le secteur de l’énergie se tourne vers l’intelligence artificielle (AI) et la vision par ordinateur pour relever ces défis. Le marché mondial de l’IA pour l’énergie propre devrait dépasser 75,82 milliards de dollars d’ici 2030. Dans cet article, nous verrons comment l’IA et la vision par ordinateur transforment le secteur des énergies renouvelables et favorisent la durabilité.

IA et énergies renouvelables : rendre l’énergie verte plus intelligente#

Les technologies d’IA, comme la vision par ordinateur, transforment le secteur des énergies renouvelables en analysant des images et des vidéos pour en extraire des informations utiles. La vision par ordinateur fait appel à des algorithmes et à des modèles d’apprentissage profond pour aider les machines à interpréter et à comprendre les données visuelles. Ces avancées rendent les opérations liées aux énergies renouvelables plus efficaces, plus fiables et plus rentables.

Voici quelques avantages clés de la vision par ordinateur dans le secteur des énergies renouvelables :

• Inspection automatisée des équipements : inspection automatisée des équipements pour détecter rapidement les défaillances, planifier la maintenance en temps voulu et éviter les pannes coûteuses.
• Prévision de la production d’énergie : prévision de la production d’énergie à partir de sources comme le soleil et le vent afin de mieux gérer le réseau électrique.
• Optimisation et identification : optimisation de la consommation énergétique des bâtiments, identification des panneaux solaires endommagés et plus encore.

Il faut toutefois aussi tenir compte de certains inconvénients :

• Coûts initiaux élevés : la mise en œuvre des technologies d’IA et de vision par ordinateur peut nécessiter un investissement initial considérable, tant en matériel qu’en logiciels.
• Dépendance à la qualité des données : l’efficacité des systèmes de vision par ordinateur dépend fortement de la qualité et de la quantité des données utilisées pour leur entraînement, ce qui peut parfois constituer un facteur limitant.
• Difficulté d’intégration aux systèmes existants : dans les environnements industriels, l’intégration de l’IA aux machines peut souvent s’avérer complexe.

En gardant à l’esprit les avantages et les inconvénients, examinons quelques applications pratiques de la vision par ordinateur dans le secteur des énergies renouvelables.

Gérer des parcs solaires grâce à la vision par ordinateur#

Une centrale solaire est une vaste étendue de terrain où plusieurs panneaux solaires sont installés pour produire de l’électricité à partir de la lumière du soleil. La vision par ordinateur permet de surveiller et de gérer les centrales solaires tout au long du cycle de vie de 25 ans d’un panneau solaire. Par exemple, pendant la phase de construction, des drones et des satellites peuvent prendre des images haute résolution du site. La vision par ordinateur peut analyser ces images pour vérifier que tout est correctement installé. Détecter tôt les erreurs, comme des panneaux mal alignés ou un câblage incorrect, permet d’économiser du temps et de l’argent en évitant des erreurs coûteuses.

Fig. 2. Surveillance de l’installation des panneaux solaires et comparaison avec les plans de conception à l’aide de la vision par ordinateur.

Une fois le parc solaire en service, la vision par ordinateur peut jouer un rôle essentiel dans le maintien de son efficacité. Des caméras haute définition peuvent surveiller les panneaux solaires et détecter des problèmes comme des fissures, l’accumulation de poussière, la pousse de mauvaises herbes et les risques pour la sécurité. Un système d’IA peut rapidement produire des rapports détaillés précisant la nature et l’emplacement des problèmes. Cela aide les équipes de maintenance à intervenir rapidement et avec précision. Les temps d’arrêt sont réduits et le parc solaire fonctionne plus efficacement.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent aussi exploiter des images en temps réel pour vérifier la couverture nuageuse au-dessus d’un parc solaire. L’IA associe ces données sur les nuages à d’autres informations, comme la température et l’humidité, afin de prévoir la quantité d’énergie que produira le parc solaire. Cela facilite la planification et la gestion de l’approvisionnement énergétique, et rend le parc solaire plus efficace et plus fiable.

Détecter les défaillances des éoliennes#

Le vent est une autre excellente source d’énergie renouvelable. Les éoliennes convertissent l’énergie du vent en électricité. Comme toute autre machine, elles sont sujettes à l’usure. Détecter les dommages de surface sur les pales d’éoliennes garantit des performances optimales et évite des arrêts coûteux. Les méthodes d’inspection traditionnelles consistent souvent à envoyer quelqu’un en haut de la tour pour effectuer une inspection manuelle, une tâche très dangereuse, chronophage et coûteuse. L’IA simplifie l’ensemble du processus.

Les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 peuvent analyser des images et des vidéos de pales d’éoliennes prises par des drones ou des caméras haute définition installées au sol. Ces modèles d’IA s’appuient sur des tâches telles que la détection d’objets, la segmentation d’instances et la classification d’images pour repérer différents types de dommages et de défauts sur les pales, comme l’érosion du bord d’attaque, les fissures, les dommages causés par la foudre, le délaminage et les taches de surface. Des jeux de données publics comme YOLO Annotated Wind Turbine Surface Damage sur Ultralytics Platform peuvent servir à entraîner ces modèles. En outre, les systèmes d’IA peuvent surveiller les populations locales d’oiseaux et s’intégrer à d’autres systèmes pour les éloigner, prévenir d’autres dommages aux pales et protéger les oiseaux.

Fig. 3. Exemple de détection des dommages de surface sur des éoliennes à l’aide de la vision par ordinateur (source : labellerr.com).

Turbines marémotrices et écosystèmes marins#

Les marées sont également une bonne source d’énergie renouvelable, mais l’énergie marémotrice présente certains aspects à prendre en compte. Les turbines marémotrices affectent l’écosystème marin environnant. Elles perturbent les déplacements des animaux marins et peuvent aussi les piéger dans leurs pales. Le bruit sous-marin produit par ces turbines peut également perturber la communication de certains animaux marins. Différentes technologies d’IA peuvent aider à éviter ces problèmes.

Nous connaissons très peu ces écosystèmes marins. Il est donc important d’utiliser des technologies de pointe pour étudier ces milieux en détail avant d’en extraire de l’énergie. Grâce au financement du Département de l’Énergie des États-Unis, des entreprises comme Plainsight et MarineSitu collaborent à la création de systèmes de surveillance environnementale fondés sur l’IA pour les turbines marémotrices et les convertisseurs d’énergie houlomotrice. Ces systèmes utilisent des modèles de vision de pointe et des caméras sous-marines.

Fig. 4. Exemple d’utilisation du modèle de vision par ordinateur Ultralytics YOLOv8 pour détecter des poissons.

L’IA nous permet de mieux comprendre les écosystèmes marins. Elle aide aussi les chercheurs à répondre à certaines questions lors du choix d’un site pour construire des turbines. Par exemple, un chercheur peut vouloir connaître la population de poissons et d’autres espèces aquatiques présentes dans la zone, ou savoir si des espèces menacées y vivent. Même après le choix du site et la construction, ces systèmes peuvent servir à surveiller l’environnement et les turbines.

Choisir des sites pour des centrales géothermiques à l’aide de l’IA#

Les centrales géothermiques constituent une autre source d’énergie renouvelable. Elles utilisent la chaleur naturelle de la Terre pour produire de l’électricité. Traditionnellement, ces centrales font face à des défis comme les pannes imprévues des équipements, les réparations coûteuses et le choix inefficace des sites. Les systèmes d’IA peuvent améliorer leur fonctionnement en analysant de grandes quantités de données, en repérant des tendances et en prédisant les problèmes avant qu’ils ne surviennent. Grâce à l’IA, une approche proactive permet de maintenir la centrale en bon état de fonctionnement et d’éviter des réparations coûteuses.

Fig. 5. Une centrale géothermique. Source de l’image : Envato Elements.

L’une des applications les plus intéressantes de l’IA dans les centrales géothermiques intervient lorsqu’il faut déterminer où construire une centrale. Pour sélectionner des sites, l’IA s’appuie sur des images satellites et des données géographiques afin de trouver l’emplacement idéal. Elle peut analyser divers facteurs, comme les caractéristiques géologiques, le flux thermique et les températures de surface, afin de repérer les sites les plus prometteurs pour l’extraction d’énergie. Idéalement, une nouvelle centrale devrait être construite de manière à exploiter au maximum l’énergie géothermique. L’IA peut également aider à évaluer les répercussions environnementales, l’accès aux infrastructures et les risques potentiels, pour rendre le processus de sélection des sites plus complet et plus précis.

Des startups utilisent l’IA pour réduire leur empreinte carbone#

Le rôle crucial de l’IA dans la lutte contre les défis environnementaux devient de plus en plus évident. Une enquête menée par le Boston Consulting Group (BCG) a révélé que 87 % des responsables mondiaux du climat et de l’IA, issus des secteurs public et privé, reconnaissent la valeur de l’analyse avancée et de l’IA dans la lutte contre le changement climatique. De plus, 67 % des responsables du secteur privé estiment que les gouvernements devraient prendre des mesures plus proactives pour favoriser l’intégration de l’IA dans les initiatives environnementales.

Découvrons quelques startups qui utilisent l’IA et la vision par ordinateur pour transformer le secteur des énergies renouvelables et promouvoir le développement durable :

• SmartHelio : cette startup suisse diagnostique à distance les problèmes des parcs solaires, prédit les défaillances et fournit des solutions en temps réel grâce à l’IA, afin d’améliorer les performances et la durée de vie des installations solaires.
• Enfor : cette startup danoise utilise l’IA pour prévoir et optimiser la production et la consommation d’énergie renouvelable en fonction des données météorologiques, du terrain et des centrales, réduisant ainsi le gaspillage énergétique et l’empreinte carbone.
• Nova Innovation : à la tête d’un consortium européen, Nova Innovation utilise l’IA pour améliorer les performances des turbines marémotrices et accélérer la commercialisation de l’énergie marémotrice, une solution de remplacement à faibles émissions de carbone.
• Solavio : cette startup indienne propose des solutions autonomes de nettoyage de panneaux solaires reposant sur l’IA, optimise les calendriers de nettoyage et améliore l’efficacité afin de réduire l’empreinte carbone de la production d’énergie solaire.

Pour conclure#

Les technologies d’IA redéfinissent le secteur des énergies renouvelables en prédisant les besoins de maintenance, en repérant rapidement les problèmes, en surveillant les conditions environnementales et en trouvant les meilleurs emplacements pour de nouvelles centrales solaires et éoliennes. Ces applications de l’IA rendent les énergies renouvelables plus efficaces, plus fiables et plus durables. À mesure que le secteur progresse, l’IA devrait favoriser le développement de l’énergie propre et contribuer à une planète plus saine.

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