L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA FILIÈRE DE L'ÉNERGIE À L'HORIZON 2030

L'industrie de l'énergie connaît une mutation profonde avec l'intégration massive de l'intelligence artificielle au sein des activités. Comment transformer cette avancée technologique en succès économique et stratégique ?

L'IA promet des gains de productivité substantiels : réduction des coûts de prospection des hydrocarbures, optimisation de l'implantation des parcs éoliens ou solaires, automatisation du trading... Mais concrétiser ces promesses suppose de dépasser le stade de l'expérimentation. Pour réussir, plusieurs conditions s'imposent : diffuser l'IA à grande échelle au sein des organisations et s'appuyer sur des systèmes d'information robustes et sécurisés. La maîtrise des données et des usages de l'IA devient également essentielle pour capturer prioritairement la valeur créée et éviter une dépendance excessive vis-à-vis des fournisseurs de technologies. Au-delà de la performance opérationnelle, l'IA ouvre la voie à une transformation des modèles d'affaires. Le secteur pourrait évoluer d'un rôle de simple fournisseur d'énergie vers celui d'acteur de services à forte valeur ajoutée, centrés sur la sobriété énergétique et la décarbonation.

Dans ce contexte, cette étude apporte des clés de lecture et d'aide à la décision en permettant :

• d'identifier précisément où l'IA crée le plus de valeur dans la filière énergie ;
• d'évaluer objectivement la maturité IA des principaux énergéticiens ;
• de comprendre comment l'IA modifie les rapports de force dans la filière ;
• et d'orienter les stratégies d'investissement.

1. LE RÉSUMÉ EXÉCUTIF ET LES PRÉCONISATIONS STRATÉGIQUES

En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :

• Les préconisations stratégiques de nos consultants à destination des décideurs de la filière énergie

• Les insights détaillés pour accroître la compétitivité grâce à l'IA et identifier les nouvelles opportunités d'affaires

• Un scoring exclusif pour évaluer le positionnement des principaux énergéticiens en France face à l'intelligence artificielle

2. LES CAS D'USAGE ET GISEMENTS DE VALEUR DE L'IA DANS LA FILIÈRE ÉNERGIE

Les fondamentaux de l'IA dans l'énergie : objectifs, modes de déploiement et avantages de ces outils

Les principales applications de l'IA dans l'énergie illustrées par des études de cas

• La prospection de nouveaux sites de production : prospection prédictive, analyse de données sismiques et météorologiques…

• L'optimisation des équipements énergétiques : amélioration des performances, automatisation du pilotage…

• La maintenance prédictive des outils de production et réseaux : exploitation de jumeaux numériques, gestion des fuites…

• Le perfectionnement des transactions sur les marchés : détection des tendances, trading automatisé…

• L'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux : gestion de l'intermittence, effacement, stockage de l'énergie…

• L'amélioration de l'expérience client : réponse à des questions de clients, rédaction de documents contractuels…

• Le smart building : optimisation des consommations énergétiques, amélioration du confort, maintenance prédictive…

• La gestion de la recharge des véhicules électriques : ajustement dynamique de la charge, réduction des factures d'énergie…

3. LA MATURITÉ DES ÉNERGÉTICIENS FACE À L'IA ET LES SCÉNARIOS D'ADOPTION À 2030

L'adoption de l'IA dans le secteur de l'énergie en 2025

• Le taux d'adoption de l'IA par les énergéticiens par segment d'activité et technologie

• Le degré de maturité des principales applications IA dans l'énergie

• Les principaux moteurs et freins à l'adoption de l'IA dans le secteur de l'énergie

• Les perspectives de l'IA agentique et de l'IA générative dans la filière

• Les défis liés à l'adoption de l'IA : la gestion des ressources humaines, la gouvernance des données et la cybersécurité

Le scénario prospectif de Xerfi

• Le scoring IA des énergéticiens en France : taux d'adoption, objectifs assignés, cas d'usage et mode de déploiement

• Les forces, faiblesses et options stratégiques par type d'énergéticien (acteurs intégrés, producteurs et fournisseurs d'énergie)

• Les perspectives de développement d'ici 2030 par segment : prospection et extraction d'hydrocarbures, maintenance prédictive des actifs de production, surveillance des réseaux d'énergie

4. LES IMPLICATIONS DE L'IA SUR LA CONCURRENCE

Cette partie décrypte les nouveaux rapports de force entre les énergéticiens et leur écosystème à la suite de la diffusion de l'IA : analyse de la dépendance technologique face aux Big Tech, de la riposte des équipementiers et cartographie des start-up.

La stratégie des énergéticiens en matière d'IA

• La création de hub dédiés aux solutions d'IA et les stratégies d'open innovation

• La conclusion de partenariats technologiques majeurs

• Les forces, faiblesses et enjeux stratégiques des énergéticiens, des Big Tech, des équipementiers et des start-up dans l'IA

Les logiques de croissance des Big Tech dans le domaine de l'énergie

• Le panorama des solutions d'IA et d'IA générative développées par les grands acteurs du numérique

• Les partenariats avec les producteurs et fournisseurs d'énergie

La stratégie des équipementiers de la filière énergie en matière d'IA

• Le panorama de l'offre IA des équipementiers pour l'énergie

• Le rachat de jeunes pousses innovantes et les alliances technologiques avec les géants du numérique

La cartographie des fournisseurs spécialisés dans les solutions d'IA

• Les start-up de l'IA : 143 enertech passées au crible

• Le panorama de l'offre d'IA des start-up dans l'énergie : description, domaines d'application, principaux partenaires

• Les chiffres clés sur l'écosystème des start-up : nombre d'acteurs, positionnement par secteur d'activité, défis, etc.