FILIÈRE ÉNERGIE : LA RÉVOLUTION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

LA SYNTHÈSE & LES CONCLUSIONS STRATÉGIQUES

Cette synthèse, actualisée à partir des derniers évènements liés à la crise du Covid-19, revient sur le déploiement inégal de l'IA selon les maillons de la filière. Elle insiste également sur la double promesse de l'IA – réduction des coûts et opportunité de nouveaux gisements d'activité – ainsi que sur les conséquences sur le jeu concurrentiel au sein de la filière mais également avec les fournisseurs technologiques, géants du numérique en tête.

LES 6 ENJEUX ET DÉFIS CLÉS DE LA FILIÈRE FACE À L'IA

Faire de la crise du Covid-19 une opportunité pour déployer les solutions d'IA

Lever les freins réglementaires et technologiques à l'accès aux données

Attirer et fidéliser une main-d'œuvre qualifiée

Évangéliser sans sur-promettre

S'insérer dans des écosystèmes d'innovation autour de l'IA

Se préparer à l'arrivée de nouveaux entrants dans les services énergétiques intelligents

LES FONDAMENTAUX ET L'ADOPTION DE L'IA AU SEIN DE LA FILIÈRE

LES FONDAMENTAUX DE L'IA DANS LA FILIÈRE DE L'ÉNERGIE

Les principales applications de l'IA dans la filière de l'énergie

Les catégories d'acteurs : énergéticiens, acteurs du numérique, équipementiers et start-up

L'IA à la croisée de nombreux concepts technologiques et énergétiques : big data, Internet des objets, blockchain, énergies renouvelables, smart grid, micro-réseaux, etc.

L'intérêt de l'IA pour les énergéticiens : optimisation des coûts vs opportunité de nouveaux business

L'ADOPTION DE L'IA AU SEIN DE LA FILIÈRE DE L'ÉNERGIE

Le taux d'adoption de l'IA par les énergéticiens par pays (États-Unis, France, Inde, Allemagne, Royaume-Uni) et par type d'énergie (pétrole, électricité et gaz) en 2019

La place de l'IA au sein des maillons de la filière (production et négoce, réseaux intelligents, fourniture et services énergétiques)

Le degré de maturité technologique et commerciale des 11 applications de l'IA dans l'énergie

Les nouveaux gisements de création de valeur dans l'énergie grâce à l'IA

Les freins à l'adoption de l'IA dans la filière de l'énergie

L'IMPACT DE L'IA SUR LE JEU CONCURRENTIEL DANS LA FILIÈRE

LES ÉNERGÉTICIENS FACE AUX ENJEUX ET DÉFIS DE L'IA

Le scoring Xerfi concernant l'adoption des technologies d'intelligence de 7 énergéticiens (Alpiq, EDF, Engie, Eni, Enel, Total et Vattenfall) sur la base de critères multiples (adoption de l'IA par maillon, capacité à générer de nouveaux revenus grâce à l'IA, existence d'un pôle IA dédié, etc.)

Les stratégies en matière d'IA de 17 énergéticiens présents en France : adoption des solutions d'intelligence artificielle par maillon, objectifs stratégiques assignés à l'IA, mode de déploiement des solutions d'IA

La présentation de l'offre et des options stratégiques d'EDF, Engie, Total et Vattenfall

Les opportunités, menaces et options stratégiques par typologie d'énergéticien : énergéticiens intégrés, producteurs d'hydrocarbures et d'électricité, fournisseurs d'électricité et de gaz

Les axes de développement des énergéticiens : la mise en place de pôles ouverts dédiés à l'IA, le recours au co-branding pour capter de nouveaux clients dans les services énergétiques intelligents

Études de cas : Engie Digital, une nouvelle entité pour développer de nouveaux revenus dans les services énergétiques ; Total, quelle stratégie pour insuffler le digital dans le groupe ? ; le partenariat entre Dalkia

et Metron, l'alliance de deux expertises pour attaquer le marché des services énergétiques intelligents

Bilan des réorientations stratégiques liées à la crise du Covid-19

DE NOUVEAUX ACTEURS DANS LA FILIÈRE DE L'ÉNERGIE

L'identification de 60 offreurs de solutions IA dans l'énergie

Le positionnement des offreurs : métier d'origine, applications proposées, etc.

Focus sur les fournisseurs de plateformes IIoT pour l'énergie

Les opportunités, menaces et options stratégiques des acteurs du numérique, des équipementiers et des start-up

La présentation de l'offre et des options stratégiques d'Amazon, Alphabet (Google), IBM, Microsoft, SAP, DC Brain, Metron et Sterblue

Les axes de développement des acteurs : développement de nouvelles solutions, cybersécurité, interopérabilité des offres

Études de cas : Siemens, des incubateurs d'entreprises pour dynamiser l'innovation ; le partenariat entre Siemens et SAP, une alliance dans l'utilisation des technologies big data et IA dans le secteur de l'énergie ; Schneider Electric, la cybersécurité comme axe de différenciation stratégique

Bilan des réorientations stratégiques liées à la crise du Covid-19

LES APPLICATIONS DE L'IA DANS L'ÉNERGIE

Cette partie présente de façon détaillée 11 applications concrètes de l'intelligence artificielle dans la filière énergie au travers d'études de cas.

La prospection et le développement de nouveaux sites -

Études de cas : Beyond Limits et Google

L'amélioration du rendement des équipements énergétiques -

Études de cas : Sunibrain et Romo Wind

L'anticipation des pannes -

Études de cas : General Electric, FieldBox.ai, Metroscope

Le perfectionnement du pricing et du négoce d'énergie -

Études de cas : AMS, Amazon ML Solution

La surveillance des réseaux à distance -

Études de cas : Sterblue, XXII, Synapse

L'optimisation du dimensionnement des réseaux -

Études de cas : projet Apogée de RTE, DC Brain

La meilleure intégration des énergies renouvelables -

Étude de cas : projet MeryGrid

Le développement d'offres commerciales grâce au marketing prédictif -

Études de cas : Abby, Allo Media, Zaion

L'amélioration de la relation client grâce aux chabots -

Études de cas : projet d'Epsilon pour BP

L'identification de leviers pour réduire les dépenses énergétiques -

Études de cas : Metron, Deepki

L'automatisation du pilotage de la consommation énergétique -

Étude de cas : BeeBryte