Optimiser sa consommation énergétique grâce à l’intelligence artificielle.
AI for energy
Publié le 23 juillet 2025
Confrontées à des enjeux économiques, réglementaires et réputationnels inédits, les entreprises intègrent désormais l’intelligence artificielle comme pilier de leur stratégie d’optimisation énergétique. Entre pilotage automatisé, analyse prédictive et maximisation de l’autoconsommation, ces algorithmes sophistiqués transforment radicalement les paradigmes de la gestion énergétique industrielle. Décryptage d’un processus technologique à fort avantage concurrentiel.
L’énergie : un triple enjeu économique, réglementaire et d'image
« C'est un sujet qui touche aussi bien les volets économique et réglementaire, qu'à l'image d'une entreprise ». Cette analyse synthétise bien la pression croissante qui pousse les secteurs énergivores à repenser leur utilisation de l’énergie, tant pour réduire les coûts que pour répondre aux attentes des clients, investisseurs et collaborateurs.
Le cadre réglementaire structure désormais le paysage énergétique européen. En témoigne la directive européenne relative à l'efficacité énergétique, ou encore certaines dispositions de la loi DDADUE 2025, imposant aux secteurs énergivores des audits et des systèmes de management dédiés. Parallèlement, le décret tertiaire contraint les entreprises dont la surface de leurs bâtiments tertiaires dépasse 1000m2 à réduire leurs consommations de 40% d’ici à 2030, 50% d’ici à 2040 et 60% d’ici à 2050. Atteindre ces objectifs suppose une gestion avancée des flux énergétiques et une décision stratégique d’investir dans des technologies innovantes.
Au-delà des contraintes réglementaires, les considérations économiques motivent cette transformation. « Plus on consomme de l'énergie fossile, plus on est dépendant des marchés internationaux et des crises géopolitiques », pour limiter leur exposition à cette volatilité, les entreprises peuvent ainsi s’appuyer sur des Power Purchase Agreements (PPA), des contrats d’achat d’électricité verte issue d’énergies renouvelables, de moyen et long terme (de 5 à 20 ans). Ces contrats conclus avec des développeurs d'énergies renouvelables garantissent un prix fixe et un approvisionnement prévisible. Une stratégie de couverture particulièrement appréciée après la crise énergétique de 2022 qui a révélé l'ampleur de la volatilité des marchés d’énergie fossile.
Les enjeux d'image complètent ce triptyque motivationnel. La taxonomie verte européenne favorise les investissements dans les équipements énergétiquement vertueux, tandis que les fonds d'investissement – eux-mêmes notés sur leurs investissements verts – proposent des financements à taux préférentiels pour ce type de projets. Cette dynamique vertueuse s'étend également aux clients et collaborateurs, qui manifestent une sensibilité croissante à ces démarches environnementales.
Des algorithmes au service de l'arbitrage énergétique
L'IA transforme radicalement la gestion énergétique des entreprises par sa capacité à analyser trois flux de données critiques :
- les besoins énergétiques du site ;
- la production locale d'énergies renouvelables ;
- les conditions de marché.
« En tenant compte de ces trois paramètres, l'IA permet de prendre des décisions en temps réel ». Concrètement, cette révolution technologique s'articule autour de logiciels sophistiqués qui optimisent la rentabilité du sourcing énergétique. Sur les sites industriels équipés de panneaux solaires et de systèmes BESS (système de stockage d’énergie par batterie), l'IA arbitre instantanément entre autoconsommation, stockage et achat sur les marchés. Ce pilotage dynamique repose ainsi sur des machines capables d’absorber des flux complexes de données et de déclencher automatiquement des actions adaptées.
L’intelligence artificielle permet aussi d’exploiter certains signaux de marché atypiques, comme les épisodes de prix négatifs sur l’électricité. Ce phénomène survient lorsque la production – notamment solaire ou éolienne – excède la demande, saturant le réseau et faisant chuter les prix, parfois en négatif. Les producteurs paient alors pour injecter leur électricité, afin d’éviter d’arrêter brutalement leurs installations, un exemple typique où l’IA aide à analyser les signaux du marché pour prendre les bonnes décisions. Dans ce cadre, les entreprises dotées de systèmes de stockage (BESS) peuvent, grâce à l’IA, détecter ces opportunités et acheter de l’électricité à très bas coût pour l’utiliser plus tard. Une stratégie intéressante à condition d’être bien calibrée : elle exige des algorithmes capables d’arbitrer en temps réel entre autoconsommation, stockage et achat sur le marché. Ces épisodes traduisent aussi un déséquilibre structurel du système énergétique, et leur exploitation requiert une gestion fine du risque, loin d’une simple logique opportuniste.
Cette sophistication technologique trouve des illustrations intéressantes dans des startups françaises dont les logiciels collectent diverses sources de données industrielles pour créer des systèmes de supervision intelligents. Là où les solutions traditionnelles se contentaient de déclencher des alarmes, l'IA générative propose désormais des diagnostics conversationnels en langage naturel, identifiant précisément les équipements problématiques et suggérant des actions correctives aux opérateurs.
L’émergence des smart grids, ces réseaux intelligents
L'optimisation énergétique par l'IA s'articule autour de deux axes stratégiques complémentaires. D'une part, la réduction des consommations grâce à l'analyse fine des patterns d’usage – l'IA enregistre d'énormes volumes de données pour créer des modèles statistiques prédictifs qui permettent d'anticiper et corriger les dérives en temps réel. « Avant cela, on ne comprenait pas toujours d’où venait les surconsommations. Désormais, avec l'IA nous ne les subissons plus, nous pouvons agir directement à la source. ».
D'autre part, la maximisation de l'autoconsommation nécessite une coordination sophistiquée entre production d'énergies renouvelables et capacités de stockage, grâce aux BESS. Cette synergie technologique constitue le fondement des smart grids, ces réseaux intelligents qui transforment progressivement le paysage énergétique industriel et tertiaire. L’intelligence artificielle détecte les anomalies, anticipe les dérives, et améliore la productivité.
Les freins à lever pour une adoption massive de l’IA for energy
Malgré ces avancées prometteuses, plusieurs obstacles ralentissent encore la généralisation de ces solutions d'optimisation par IA. François Ducorney identifie trois défis majeurs :
- Le premier défi est technique. De nombreux sites industriels ne disposent pas des compteurs nécessaires pour comprendre leurs flux énergétiques en temps réel. Plus problématique encore, certaines données disponibles se révèlent inexactes, compromettant la qualité des décisions algorithmiques.
- Les obstacles économiques et humains constituent le second défi. Cette difficulté à quantifier précisément le retour sur investissement freine les décisions d'investissement. S'ajoute un enjeu de compétences : « ces solutions requirent des informaticiens industriels, des intégrateurs capables de mettre en place ces systèmes et de modéliser les business cases ».
- Enfin, la méconnaissance des avantages de ces solutions freine encore les décisions. C’est ici que l’accompagnement joue un rôle clé : identifier les cas d’usage, calibrer les investissements, minimiser le risque et structurer le processus de mise en œuvre à chaque contexte industriel.
L'expertise KPMG au service de la transition énergétique
Pour soutenir cette mutation énergétique, KPMG propose une méthodologie en trois étapes :
- Sensibiliser : identification des opportunités d'optimisation et création de business cases pour quantifier la valeur économique générée par les solutions d'IA énergétique.
- Financer : prévision des investissements et accompagnement dans la recherche de financements adaptés, notamment les dispositifs favorisant les projets de transition énergétique.
- Réaliser : pilotage d'appels d'offres et aide à la rédaction de cahiers des charges pour le choix optimal des composants technologiques (batteries, systèmes de management, logiciels d'optimisation) et aide au déploiement.
Cette expertise de KPMG s'adresse particulièrement aux entreprises fortement consommatrices d'énergie : data centers, sites industriels complexes et bâtiments tertiaires à fort enjeu énergétique.
Auteurs :
Valérie Besson
Associée, Responsable France du secteur des Énergies, Ressources Naturelles et Chimie, Responsable Monde Audit du secteur ENRC
KPMG en France
