Conclusion
Intelligence artificielle dans le cadre de la transformation numérique

Cet article présente les avantages, les impacts et les défis de la transformation numérique sur la vie humaine et l’industrie. Il se concentre sur l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle (IA) afin de relever ces défis, en particulier ceux liés à la transition énergétique. Cela nécessite le développement de méthodes et d’outils avancés évolutifs capables de gérer et de traiter efficacement et en ligne les énormes flux de données produits par des technologies et des systèmes hétérogènes afin d’extraire des connaissances, des recommandations ou des règles utiles. Ces derniers sont ensuite utilisés dans les outils d’aide à la décision afin de résoudre de multiples problèmes tels que l’amélioration de l’efficacité énergétique des producteurs d’énergie traditionnelle / renouvelable grâce à la participation des utilisateurs, pour faciliter la pénétration (intégration) des systèmes d’énergie renouvelable distribués / centralisés dans les réseaux électriques, afin de réduire la charge de pointe par l’utilisation de stratégies efficaces de réponse à la demande, pour équilibrer et optimiser la production et la consommation, pour renforcer la protection du réseau (résilience du réseau, diagnostic et pronostic des défaillances, auto-dépannage et restauration du réseau, etc.), ainsi que la cybersécurité et les questions de confidentialité, etc. Cet article présente les méthodes et techniques basées sur l’Intelligence Artificielle utilisées pour résoudre ces problèmes. Ces méthodes seront classées selon des critères significatifs tels que les interactions des acteurs du marché (prestataires de services, producteurs, gestionnaires de réseau, consommateurs, intégrateurs, etc.), les données disponibles (supervisées, non supervisées, semi-supervisées), leur objectif (prédiction, optimisation et contrôle), leurs défis et exigences, le domaine d’application (gestion de la demande, surveillance de la charge, microréseaux, conseil en énergie (résidents, commerces), économie d’énergie, gestion dynamique des revenus de tarification, gestion de l’énergie éolienne / solaire, mobilité et véhicules électriques, etc.), l’échelle du système (appareil, maison, bâtiment, quartier, etc.), le système d’aide à la décision intégré (passif sans contrôle uniquement, recommandation, actif avec contrôle, en ligne, hors ligne), les fonctionnalités utilisées (consommation / caractéristiques énergétiques, caractéristiques statistiques, caractéristiques temporelles, caractéristiques civiques, de l’habitat ou du bâtiment, etc.), le type de données (consommation d’énergie active, puissance réactive, courant quadratique moyen, tension RMS, facteur de puissance, prix de l’énergie, conditions météorologiques, activités et comportements des utilisateurs, etc.), le niveau d’intrusion, etc. L’objectif de cette classification est de fournir aux lecteurs un aperçu de l’utilisation des méthodes et techniques d’apprentissage automatique afin de relever les différents défis et problèmes liés à la transformation numérique dans le contexte de la transition énergétique.