Par Anish De, Global Head of Energy, Natural Resources and Chemicals, KPMG International.
L'énergie à l'heure de l'IA : une mutation créatrice de valeur
Publié le 12 juin 2026
L’essentiel
Le secteur énergétique repose sur des actifs industriels lourds et des infrastructures vitales, où la moindre erreur peut avoir des conséquences bien plus graves qu’un simple mécontentement client. Alors que de nombreuses entreprises cherchent à faire de l’IA un véritable levier de transformation plutôt qu’un simple objet d’expérimentation, la route est loin d’être tracée dans ce secteur. Qu’est-ce qui conditionne vraiment le succès de cette transformation ?
Des décennies d’incubation : l’IA atteint enfin son plein potentiel
Discipline scientifique née dans les années 1950, l’Intelligence Artificielle a longtemps été cantonnée à la théorie, bridée par deux limites fondamentales : des capacités de calcul trop faibles et un manque criant de données fiables et massives. Ces deux verrous ont sauté il y a une dizaine d’années, portés par l’explosion des processeurs et la densification des infrastructures numériques. L’arrivée de l’IA générative a ensuite cristallisé cette évolution : après soixante-dix ans de progrès graduels, le lancement de ChatGPT en 2022 a marqué un tournant irréversible. Nous entrons dans ce que l’on appelle un « supercycle de l’IA », porteur d’opportunités considérables, mais aussi de défis structurels profonds.
Le secteur énergétique s’est engagé dans ce mouvement plus tardivement que la grande consommation ou les services financiers. La raison est simple : dans une raffinerie ou sur un réseau électrique, une erreur n’est pas un problème de relation client — c’est un risque pour la sécurité des personnes et un choc économique majeur. Mais la prudence ne doit pas tourner à l’immobilisme. Les énergies renouvelables, secteur né à l’ère du numérique, montrent déjà ce que l’IA permet concrètement : cartographie des sites par satellite, maintenance prédictive des équipements électriques, optimisation de la production renouvelable et ajustement des offres de marché en temps réel selon la demande.
Passer à grande échelle : les vrais défis
Lorsque les entreprises du secteur cherchent à généraliser l’usage de l’IA au-delà des projets pilotes, plusieurs obstacles se posent de manière simultanée.
Des résultats concrets et significatifs
Malgré ces obstacles, les avancées déjà enregistrées sont réelles et, parfois, saisissantes. Accompagné par KPMG, un distributeur d’énergie australien a réduit ses délais de raccordement de nouveaux clients de 21 jours à 18 minutes : un exemple frappant de ce que l’IA peut apporter lorsqu’elle est vraiment intégrée aux processus métiers. Aux États-Unis, des opérateurs énergétiques utilisent l’IA pour anticiper et prévenir les incendies de forêt provoqués par des lignes à haute tension — avec des effets directs sur la protection des vies et des biens.
Au-delà des gains opérationnels, l’IA transforme aussi le quotidien des équipes. Elle fournit aux salariés des moyens inédits : là où il fallait auparavant des heures pour trier et recouper des masses de données, l’IA permet d’analyser en quelques instants des masses de donnée issues des infrastructures et d’offrir des analyses prêtes à l’emploi pour améliorer l’efficacité et la gestion. Mais ces mêmes gains qui libèrent les individus impliquent nécessairement une recomposition des équipes. De nouveaux métiers plus qualifiés émergent, tandis que d’autres fonctions se réduisent ou disparaissent. L’impact total sur l’emploi reste difficile à chiffrer : ni l’industrie énergétique, ni les gouvernements, ni les régulateurs ne seront en mesure d’en dresser un bilan complet avant trois ou quatre ans.
Au-delà de l’IA : la convergence des technologies de pointe
En prenant de la hauteur, nous nous apercevons que les perspectives les plus prometteuses ne tiennent pas à l’IA seule, mais à sa combinaison avec d’autres technologies de pointe. Le calcul haute performance permet d’optimiser et de simuler des processus industriels d’une complexité considérable ; l’informatique quantique ouvre la voie à la résolution de problèmes liés à la transition énergétique et à la consommation que les ordinateurs actuels ne peuvent tout simplement pas traiter. Ensemble, ces technologies permettent d’envisager des avancées longtemps jugées inaccessibles : concevoir de nouvelles molécules pour des carburants plus propres, optimiser des procédés de raffinage ou de chimie d’une extrême complexité… Ce croisement des technologies de rupture et du numérique dépasse largement la simple amélioration des performances : c’est l’IA comme moteur de l’innovation scientifique, capable d’ouvrir des horizons qu’aucune technologie isolée n’aurait pu atteindre.
Une transformation à conduire collectivement
Le message aux dirigeants du secteur est clair : bâtir un argumentaire économique solide aussi bien au niveau du cas d’usage qu’à celui de l’intégration dans les processus de production et d’utilisation de l’énergie, viser le déploiement réel à l’échelle du système énergétique et non s’arrêter au stade du pilote, et mettre en place une gouvernance en amont afin de réduire chaque défi avant qu’il ne surgisse. Mais la leçon la plus précieuse est peut-être d’ordre méthodologique : la transformation ne se construit pas sur un avantage concurrentiel jalousement gardé, mais sur le partage d’expériences. Aucune organisation, même la mieux dotée, n’a encore toutes les réponses. Les plus avancées sont celles qui abordent la transformation par l’IA comme un apprentissage collectif, échangeant ouvertement au sein de réseaux professionnels et acceptant de remettre en question leurs certitudes au fil des évolutions technologiques.
Le secteur de l’énergie a certes pris ce virage plus tard que d’autres : il le prend aujourd’hui à toute vitesse. Les enjeux sont immenses, les cas d’usage concluants, et la combinaison de l’IA avec d’autres technologies de rupture ouvre des perspectives inédites. Armé de rigueur, d’une gouvernance solide et d’une culture de l’apprentissage partagé, le secteur a tous les atouts pour traverser ce tournant avec lucidité, et en sortir profondément renouvelé.
Cet article est également disponible en version anglaise
The massive value unlock: how AI is transforming energy from the inside out
Article en anglais (.PDF | 186 Ko)
Contacts :
Valérie Besson
Associée, Responsable France du secteur des Énergies, Ressources Naturelles et Chimie, Responsable Monde Audit du secteur ENRC
KPMG en France
