Schneider Electric compte sur l'intelligence artificielle pour aider à mieux consommer l'énergie

"Est-ce que ça coûte plus d'énergie que ça n'en rapporte?": le français Schneider Electric, géant des équipements électriques et automatismes industriels, compte de plus en plus sur l'intelligence artificielle (IA) pour aider ses clients à consommer moins d'énergie.

Le groupe souhaite que l'IA réponde à un "besoin" de ses clients, explique à l'AFP Philippe Rambach, premier "Chief AI (artificial intelligence) officer" du groupe.

"Très souvent, les gens partent de la technologie, disent +voilà, en IA, on peut faire ça, comment on pourrait l'utiliser?+ Nous, on a inversé le sujet, on a dit, c'est quoi, les enjeux business de la boîte et là-dedans, lesquels l'IA peut aider ?".

Parmi les applications concrètes développées par le groupe, l'une répond au doux nom de "Microgrid Advisor".

Ce logiciel, assisté de capteurs, "va être capable de prédire la consommation de votre immeuble dans les 48 heures (actualisé tous les quarts d'heure), de prédire la production de vos panneaux solaires, de vos batteries, la qualité du réseau pour les prochaines 48 heures et après d'optimiser".

Il permettra ensuite à l'utilisateur de se servir du courant produit par ses panneaux solaires, ou de le stocker, d'acheter au réseau, de vendre au réseau, explique M. Rambach.

Une optimisation qui peut permettre de verdir davantage l'utilisation de l'énergie: "quand le courant est cher, il est aussi carboné, parce que ça correspond au moment où tout le monde veut du courant en même temps, et dans ces cas-là, le fournisseur est obligé de démarrer les centrales à charbon, à gaz", souligne M. Rambach.

Ce système, qui servait à l'origine à protéger des pertes de réseau, perfectionné grâce à l'IA, est pour l'instant réservé aux clients professionnels. Il sera décliné pour le grand public "avant l'été" sous le nom de "Wiser", selon M. Rambach.

Autre outil développé cette fois à usage interne: un logiciel qui recommande automatiquement aux vendeurs ce qu'ils devraient vendre à un client de tel ou tel type.

L'outil, basé sur les deux millions de devis stockés par le groupe sur cinq ans, permet aux vendeurs "d'une part de gagner un petit peu de temps, mais surtout de penser à tout ce qu'ils pourraient vendre", explique M. Rambach.

Ces deux applications utilisent un algorithme d’IA classique, du type "machine learning".

Retour sur investissement carbone

Globalement, le groupe utilise peu d'IA générative, récente et très gourmande en énergie, explique M. Rambach, pour qui, au-delà du retour sur investissement financier, "il faut regarder un retour sur investissement carbone".

En interne, elle est utilisée essentiellement pour faire du code: "on va déployer une solution de Microsoft, qui s'appelle Github Copilot, qui permet d'aider nos équipes à écrire un code plus rapidement, de meilleure qualité", explique M. Rambach.

Autre application de l'IA générative: faciliter la tâche du service clientèle. Lorsque le client appelle pour poser une question, "on est capable de construire une réponse" pour l'opérateur. Ce dernier, informé de la source de la réponse, "va vérifier dans le document (proposé par l'IA) que la réponse lui paraît bien et si c'est le cas, il la valide et la transmet au client".

Interrogé sur les dépenses en énergie que pourrait générer l'IA au sens large, alors que le groupe a pour principale raison d'être de fournir des solutions d'optimisation de la consommation, M. Rambach se montre très confiant: "pour l'instant, on est vraiment sur un rapport de un à 100 ou un à 1.000, quand on voit ce qu'on dépense par rapport à ce qu'on sauve".

Concernant les craintes éventuelles de restructurations d'entreprises entraînées par l'utilisation de l'IA, il est également optimiste.

"L'IA ne remplace jamais un employé. L'IA, c'est quelque chose d'assez précis qui fait une tâche et heureusement, dans notre entreprise, il n'y a pas beaucoup d'employés mono-tâche", explique M. Rambach.

En revanche, l'IA aide, selon lui, le groupe à remédier à ses difficultés de recrutement, notamment pour les agents de maintenance qui réparent les équipements: "On utilise l'IA pour les aider à faire leur travail plus rapidement, plus facilement, pour arriver à servir plus de clients".

Les équipes dédiées à l'IA, ont vu leurs effectifs bondir, passant en deux ans de 40 à 350 salariés.