Comment l’IA pourrait accroître la valeur des énergies renouvelables

Une centrale solaire peut produire beaucoup d’électricité tout en peinant à la fournir au moment où les consommateurs en ont besoin. Les nuages font varier la production, les lignes de transport arrivent à saturation et les batteries doivent répondre à des besoins concurrents. L’ajout de panneaux accroît le potentiel de production, mais la valeur de cet investissement dépend aussi de l’efficacité avec laquelle fonctionne le système énergétique environnant.

Une nouvelle étude publiée dans la revue Sustainable Futures examine cette relation à l’échelle nationale.¹ Les chercheurs ont constaté que, dans 20 économies entre 1990 et 2022, les énergies renouvelables étaient davantage associées au développement durable là où l’innovation en intelligence artificielle était plus forte. Ce constat soulève une question d’investissement intéressante : quelles possibilités offre l’amélioration du fonctionnement des infrastructures énergétiques existantes ?

Ce que révèle l’étude sur l’IA et les énergies renouvelables

Les chercheurs ont étudié la consommation de combustibles fossiles, les énergies renouvelables, l’innovation en IA et l’épargne nette ajustée. Cette dernière corrige les mesures classiques de l’épargne en tenant compte de facteurs tels que les investissements dans l’éducation, l’épuisement des ressources et les dommages liés à la pollution. Elle permet de déterminer si une économie constitue un patrimoine durable après prise en compte d’une partie des coûts de la croissance.

L’indicateur de résultat était l’Indice de développement durable, qui met en relation le développement humain et les pressions écologiques. Il prend en compte la santé, l’éducation et les revenus, ainsi que les émissions de carbone liées à la consommation et l’empreinte matérielle. Par conséquent, une production d’énergie ou un PIB plus élevé ne se traduit pas automatiquement par un meilleur score.

À l’aide d’une régression quantile, les auteurs ont évalué comment les relations variaient selon la distribution des résultats en matière de durabilité. La consommation de combustibles fossiles était négativement associée à l’indice sur l’ensemble de cette distribution. Dans le modèle de référence, l’innovation en IA présentait une association positive, en particulier dans les quantiles inférieurs et intermédiaires.

Le résultat le plus intéressant concernait l’interaction entre l’IA et les énergies renouvelables. Leur combinaison était positivement associée à la durabilité dans les différents quantiles du modèle principal. Toutefois, les résultats concernant l’IA dépendaient de l’approche statistique, ce qui impose de les interpréter avec prudence.

Pourquoi la capacité de production d’énergie renouvelable ne fait pas tout

Dans les résultats du modèle de référence, les énergies renouvelables présentaient une association directe négative avec l’indice. Cela ne prouve pas qu’elles nuisent à la durabilité. L’indice inclut la consommation de matières, tandis que l’indicateur énergétique mesure la part des énergies renouvelables dans la consommation finale sans distinguer les technologies ni la qualité de leur intégration.

Les auteurs avancent que les besoins liés à la construction, les coûts de la transition et les contraintes du système pourraient contribuer à expliquer cette tendance, mais leurs données ne leur permettent pas de tester directement ces mécanismes. Dans le modèle d’interaction, le coefficient associé aux énergies renouvelables décrit également la relation lorsque le niveau d’IA est nul, et non un effet inconditionnel.

Pour les lecteurs et les investisseurs, l’idée à retenir est que produire de l’électricité et fournir des services énergétiques utiles sont deux réalisations distinctes. Imaginons un projet solaire soumis à des restrictions d’injection sur le réseau en milieu de journée. De meilleures prévisions pourraient aider l’exploitant à réserver de la capacité de batterie avant l’arrivée du surplus. La coordination de la demande d’électricité à proximité pourrait offrir un autre débouché. Aucune de ces mesures ne nécessite d’ajouter des panneaux solaires, même si toutes deux requièrent des équipements adaptés et les autorisations d’exploitation nécessaires.

Cette approche complète les arguments plus généraux en faveur de la modernisation des réseaux électriques intelligents : les installations de production dépendent de réseaux capables de s’adapter à l’évolution de l’offre et de la demande.

Comment l’IA peut améliorer les performances du système énergétique

Le rapport de septembre 2026 de l’Agence internationale de l’énergie sur la modernisation des réseaux électriques désigne les prévisions, l’optimisation et la connaissance de la situation parmi les domaines où l’IA peut aider les exploitants à utiliser les réseaux plus efficacement. Ces applications concernent des décisions opérationnelles concrètes, souvent appuyées par des modèles prédictifs spécialisés.

• Prévoir plus précisément la production d’énergie renouvelable et la demande d’électricité.
• Coordonner les batteries et les charges flexibles en fonction des contraintes du réseau.
• Repérer les problèmes d’équipement avant qu’ils ne provoquent des pannes évitables.

Il est utile de distinguer la prévision de la capacité d’agir. Un logiciel peut prévoir correctement la surcharge d’une ligne, mais il ne peut pas résoudre le problème à moins qu’un opérateur puisse réacheminer l’électricité, ajuster la demande ou mobiliser des systèmes de stockage. La valeur commerciale de l’IA dépend donc en partie de systèmes de contrôle, de contrats et de règles de marché qui échappent au modèle lui-même.

Évaluer la valeur obtenue, et pas seulement la précision du modèle

Cela impose des critères plus exigeants pour évaluer les technologies énergétiques. Une prévision plus précise a une valeur commerciale lorsqu’elle réduit les coûts d’équilibrage, évite le gaspillage d’électricité produite ou améliore la fiabilité. Un modèle peut obtenir de meilleurs résultats statistiques tout en générant peu d’avantages financiers si ses recommandations arrivent trop tard ou ne peuvent pas être mises en œuvre.

Pour un promoteur de projet, il faut comparer le coût total du déploiement aux gains d’exploitation mesurables. Cela comprend les capteurs, la préparation des données, l’intégration, la maintenance et la formation du personnel. Un système ciblé qui résout un problème récurrent et coûteux peut apporter davantage de valeur qu’une plateforme plus vaste, dotée de capacités impressionnantes, mais peu adoptée dans les opérations.

Ce que l’étude ne permet pas d’établir au sujet de l’IA

L’article mesure l’IA à l’aide de familles de brevets triadiques, qui désignent des inventions protégées dans trois grandes juridictions en matière de brevets. L’activité de dépôt de brevets est un indicateur de la capacité d’innovation, mais elle ne permet pas de déterminer si un fournisseur d’énergie donné utilise l’IA ni si ses systèmes améliorent les performances des énergies renouvelables.

Cette distinction devient particulièrement importante dans les tests de robustesse. Lorsque les chercheurs ont utilisé une spécification par variables instrumentales plus prudente, avec des erreurs-types regroupées par pays, ni l’effet direct de l’IA ni l’interaction entre l’IA et les énergies renouvelables n’étaient statistiquement différents de zéro. Cela ne prouve pas qu’il n’y a aucun avantage. Cela signifie que l’étude ne peut pas établir de manière concluante le lien de causalité suggéré par ses principales associations.

La période étudiée s’achève également en 2022, avant une grande partie de l’expansion récente des infrastructures d’IA générative. Dans son évaluation d’avril 2026 sur l’IA et la demande d’électricité, l’AIE décrit la croissance rapide de la consommation des centres de données, ainsi que les possibilités offertes par l’IA pour améliorer les opérations énergétiques. Il s’agit de deux effets distincts qui doivent être comptabilisés séparément.

Une application de prévision efficace doit donc être évaluée en fonction de sa propre consommation d’énergie et des avantages vérifiés qu’elle apporte. Les améliorations obtenues dans une installation ne compensent pas automatiquement les besoins en électricité de services d’IA sans rapport, utilisés ailleurs.

Schneider Electric et les perspectives offertes par l’intelligence énergétique

Ces exigences pratiques ouvrent des perspectives aux entreprises qui associent logiciels, équipements électriques et processus opérationnels. Pour les investisseurs qui s’intéressent aux actions du secteur des infrastructures énergétiques, Schneider Electric (SND.DE ) constitue un exemple pertinent grâce à ses activités dans la gestion de l’énergie, l’automatisation et les logiciels de réseau.

Les offres EcoStruxure comprennent la gestion des micro-réseaux et l’intégration des énergies renouvelables, tandis que la One Digital Grid Platform intègre des logiciels dotés d’IA aux opérations des fournisseurs d’électricité. Ces activités répondent directement à la difficulté de coordonner la production, le stockage, les réseaux et la demande.

Dans son analyse d’octobre 2026 sur l’intelligence des réseaux et la fiabilité des données, Schneider Electric insiste sur la nécessité de relier des systèmes opérationnels fragmentés et de soutenir la prise de décision humaine. Cette description illustre utilement les difficultés de mise en œuvre, mais elle reflète le point de vue de l’entreprise et ne constitue pas une preuve indépendante des performances de ses produits.

La thèse d’investissement dépendrait de la capacité des clients à transformer ces possibilités en dépenses durables et en déploiements rentables. Il convient notamment de se demander si les ventes de logiciels progressent avec celles des équipements, si les clients renouvellent leurs contrats de service et si les coûts de mise en œuvre permettent de dégager des marges intéressantes. Une forte demande de modernisation des réseaux ne suffit pas, à elle seule, à démontrer qu’une action est attrayante au regard de sa valorisation.

Schneider est également présente dans les secteurs du bâtiment, de l’automatisation industrielle et des centres de données. Ses résultats reflètent donc un éventail d’activités plus large que la seule intégration des énergies renouvelables assistée par l’IA. L’étude n’évalue pas l’entreprise et ne prévoit pas ses bénéfices.

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Une approche plus pertinente pour évaluer les investissements dans les énergies propres

La contribution plus générale de l’étude consiste à encourager une approche de la durabilité à l’échelle du système. Les actifs renouvelables, la capacité d’innovation et la formation durable de capital interagissent. L’achat de nouveaux équipements n’est qu’un des moyens d’améliorer les résultats ; les institutions et les capacités opérationnelles influencent l’efficacité avec laquelle ces équipements sont utilisés.

Pour les investisseurs, cela invite à examiner les contraintes propres à chaque projet. Où l’énergie est-elle gaspillée ? Quelle décision opérationnelle pourrait y remédier ? Qui peut apporter l’amélioration nécessaire, et qui en tirera un avantage financier ? Ces questions permettent de transformer un thème technologique séduisant en une analyse de rentabilité vérifiable.

L’IA pourrait aider les systèmes d’énergie renouvelable à tirer davantage de valeur des ressources existantes. La démonstration de cette valeur, grâce à des opérations fiables, à une baisse des coûts et à une meilleure utilisation des infrastructures, transformera cette possibilité en une occasion durable.

Références :

¹ Esily, R. R., Chi, Y., Ibrahiem, D. M., Muhammadullah, S., Hassanein, E. A., et Zhang, X. (2026). Dépendance aux combustibles fossiles et développement durable : données quantiles sur l’IA, les énergies renouvelables et l’épargne véritable. Sustainable Futures, 12, article 102265. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2026.102265