L'IA sur le marché de l'énergie est estimée à USD 15,45 Bn en 2024 et devrait atteindre USD 46,92 Bn par 2031, en croissance à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 17,2% de 2024 à 2031. L'IA sur le marché de l'énergie devrait connaître une forte croissance au cours de la période de prévision en raison de l'importance croissante accordée à la transformation numérique dans le secteur de l'énergie.

Moteur du marché - Demande croissante d'efficacité énergétique et d'optimisation

La demande mondiale d'énergie a considérablement augmenté au cours des dernières décennies en raison de l'industrialisation et de l'urbanisation rapides dans les grandes économies du monde entier. Parallèlement, on a pris de plus en plus conscience de la viabilité environnementale et de l'atténuation des effets des changements climatiques. Les fournisseurs d'énergie et les autorités de réglementation sont de plus en plus contraints de passer à une production d'énergie plus efficace et plus propre.

L'IA promet de jouer un rôle central dans l'amélioration de l'efficacité énergétique globale grâce à l'optimisation avancée de l'offre et de la demande. En surveillant les opérations d'équipement en temps réel et en détectant les anomalies, les services publics peuvent éviter les pannes et les pannes. Cela améliore la fiabilité des services.

De nombreuses entreprises de toute la chaîne de valeur énergétique ont déjà commencé à mettre en œuvre l'IA. Les consommateurs industriels tirent parti de l'IA pour réduire l'empreinte énergétique de leurs installations grâce à l'optimisation continue et au contrôle automatisé de divers équipements et machines en fonction de l'évolution des besoins.

Dans l'ensemble, la capacité de l'IA à améliorer massivement l'efficacité énergétique grâce à une meilleure optimisation offre un énorme potentiel pour transformer les systèmes énergétiques mondiaux.

Pilote du marché - Progrès dans les technologies de l'IA Améliorer les capacités prédictives

Des développements rapides se produisent récemment dans les domaines de l'apprentissage profond, de la vision informatique, du traitement des langues naturelles et d'autres sous-domaines de l'IA. Cela élargit les frontières des applications dans un large éventail de domaines, y compris l'IA dans le secteur de l'énergie.

Les capacités d'IA liées à la maintenance et à la prévision prédictives sont particulièrement prometteuses pour optimiser la performance des actifs ainsi que la planification de la demande et de l'offre. Modèles avancés d'apprentissage profond formés sur les données de capteurs IoT des plates-formes pétrolières, pipelines, centrales électriques, etc. peut maintenant identifier des modèles subtils pour prédire les défaillances de l'équipement même avant que des symptômes surgissent. Cela permet de planifier l'entretien à l'avance en évitant les pannes et pannes inattendues. L'IA révolutionne également l'analyse prédictive des actifs renouvelables dépendant des conditions météorologiques.

Les capacités de traitement en langage naturel de l'IA trouvent également des applications. Chatbots et assistants vocaux sont déployés pour un support client automatisé, enlevant les requêtes de routine. Cela libère les agents vivants pour se concentrer sur des questions plus complexes, se révélant être un moteur important pour l'IA sur le marché de l'énergie.

Défi du marché - Mise en oeuvre élevée Coûts des solutions AI

L'un des principaux défis auxquels l'IA est confrontée sur le marché de l'énergie est le coût élevé de sa mise en œuvre. Déployer des technologies d'intelligence artificielle de pointe exige des investissements importants dans l'infrastructure de données pour recueillir, stocker, gérer et traiter de façon continue de grandes quantités de données. Il a également besoin d'un bassin de talents hautement qualifiés d'ingénieurs de l'IA, de data savants et d'experts de domaine pour développer des solutions d'IA personnalisées pour diverses chaînes de valeur énergétique.

Le maintien et la mise à niveau de ces systèmes complexes d'intelligence artificielle exigent des budgets et des ressources spécifiques. Pour de nombreuses entreprises d'énergie, en particulier les services publics opérant sur de faibles marges, il peut être difficile de réaliser des investissements initiaux aussi importants sans un rendement clair à moyen terme des investissements.

De plus, l'intégration des technologies de l'intelligence artificielle aux systèmes informatiques existants de la plupart des entreprises d'énergie nécessite également une refonte des infrastructures dépassées, ce qui s'ajoute aux dépenses de mise en œuvre. Les coûts élevés demeurent donc un obstacle majeur au déploiement généralisé de l'IA sur le marché de l'énergie.

Opportunité de marché - Adoption croissante de sources d'énergie renouvelables

La croissance de l'adoption de sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie solaire et éolienne offre à l'IA une énorme occasion de jouer un rôle de transformation. À mesure que la part des énergies renouvelables intermittentes augmente sur l'ensemble du réseau, le maintien de la stabilité et de la fiabilité du réseau devient plus difficile pour les exploitants.

Les algorithmes avancés d'IA et d'apprentissage automatique peuvent aider à optimiser la production et l'intégration d'énergies renouvelables dans le réseau en temps réel. Cela aide les opérateurs à mieux planifier et équilibrer le réseau.

L'IA dans les applications énergétiques est également utilisée pour la maintenance prédictive des actifs renouvelables, ce qui améliore leur efficacité opérationnelle. Étant donné que de plus en plus de pays et de régions s'engagent à atteindre des objectifs plus élevés en matière d'énergie renouvelable pour réduire les émissions de carbone, le paysage énergétique devrait évoluer de plus en plus vers les énergies renouvelables. Ce changement croissant ouvre aux fournisseurs d'IA sur le marché de l'énergie un énorme potentiel pour développer et fournir des solutions qui aident à maximiser la valeur fournie par les ressources renouvelables.

Partenariats et collaborations: En 2018, IBM s'est associé à Minesto pour développer un assistant AI pour surveiller et optimiser leurs systèmes de conversion d'énergie marémotrice.

Acquisitions: En 2020, Shell a acquis la startup AI Savannah Simulation basée dans la Silicon Valley pour accélérer leur utilisation de l'IA/ML pour l'optimisation des installations GNL. L'acquisition a renforcé les capacités numériques de Shell pour la gestion de la performance des actifs.

Développement de solutions AI personnalisées: Microsoft a développé des solutions comme le Distributed Energy Resource Management System (DERMS) pour aider les utilitaires à mieux intégrer les énergies renouvelables grâce à l'apprentissage automatique.

Partenariats avec des organismes de recherche: Entreprises performantes dans l'IA dans le marché de l'énergie partenaire avec les laboratoires de recherche nationaux et les universités pour tirer parti de nouvelles recherches. Par exemple, en 2021, le département américain de l'énergie a lancé trois nouveaux laboratoires d'énergie du futur avec ExxonMobil, NREL, LANL, mettant l'accent sur l'IA pour optimiser les opérations et la stabilité du réseau.

Perspectives, par technologie : l'apprentissage automatique mène en raison de sa capacité d'adaptation

En termes de technologie, la machine learning contribue à 35,6% de l'IA sur le marché de l'énergie en 2024. Cela est dû à sa capacité à apprendre et à améliorer continuellement les données sans être programmées explicitement.

Tous les modèles d'apprentissage automatique nécessitent de grandes quantités de données pour en tirer des enseignements. Le secteur de l'énergie dispose d'abondantes données provenant de diverses sources, telles que les compteurs intelligents, les stations météorologiques, les capteurs, etc., ce qui rend l'apprentissage par machine hautement applicable à des tâches telles que la prévision de la demande et de la consommation d'énergie futures sur la base de données historiques, la classification de la santé des équipements, l'optimisation de la fiabilité du réseau électrique, etc.

Sa capacité d'autoapprentissage permet aux modèles d'apprentissage automatique de s'améliorer continuellement au fil du temps, car ils sont exposés à de nouvelles données. Cet avantage a conduit l'apprentissage automatique à dominer d'autres techniques pour capter la part la plus élevée de l'IA sur le marché de l'énergie.

Insights, Par application: Sécurité et sûreté conduit l'application de l'IA sur le marché de l'énergie

En termes d'application, la sûreté et la sécurité contribuent à hauteur de 27,5 % de l'IA sur le marché de l'énergie en raison des besoins critiques en matière d'atténuation des risques et de protection des infrastructures et des effectifs énergétiques critiques. Les applications de sûreté et de sécurité basées sur l'IA sont inestimables pour surveiller les installations énergétiques, détecter les anomalies, prévoir les défaillances et assurer la sécurité du personnel.

Avec les menaces croissantes de cybersécurité à l'infrastructure énergétique, l'IA joue un rôle vital dans le renforcement de la cyberdéfense par des activités comme la détection d'intrusions par anomalie, l'analyse de logiciels malveillants et la modélisation prédictive des menaces. Sa capacité à analyser d'énormes volumes de données à l'échelle rend l'IA particulièrement adapté à cette application par rapport aux solutions traditionnelles.

La criticité des applications de sûreté et de sécurité a conduit ce segment à représenter la plus grande part de l'IA sur le marché de l'énergie.

Insights, par mode de déploiement : l'adoption du cloud répand l'IA sur le marché de l'énergie

En termes de mode de déploiement, le déploiement basé sur le cloud contribue à la part la plus élevée de l'IA sur le marché de l'énergie en raison d'avantages comme l'évolutivité, l'accessibilité et la réduction des coûts de maintenance par rapport aux solutions sur site. Déployer des applications d'IA sur le cloud élimine la nécessité pour les entreprises énergétiques de construire et de maintenir leur propre infrastructure sur site. Cela permet de réaliser des économies importantes tout en libérant des ressources internes.

Les plateformes Cloud simplifient également le travail des data savants en offrant des capacités de calcul sans serveur et d'échelle automatique pour traiter efficacement les charges de travail importantes et diverses. Caractéristiques telles que la facturation Pay-as-you-go, les centres de données distribués à l'échelle mondiale, et les mises à niveau simplifiées soutiennent davantage l' itération rapide et l'expérimentation nécessaires au développement de modèles AI/ML.

L'architecture en nuage relève les défis du stockage, du traitement et de la formation des modèles auxquels sont confrontées de nombreuses entreprises énergétiques en raison de la limitation de la puissance informatique locale et des centres de données. Les principaux fournisseurs de services cloud comme AWS, GCP et Azure ont fait des investissements considérables dans des services, des outils et des cadres spécifiques à l'IA qui attirent les développeurs et favorisent l'innovation. Ces avantages ont incité les entreprises énergétiques à adopter principalement des systèmes d'IA basés sur le cloud.

• Taux de déploiement de l'IA par pays: Haute adoption de l'IA sur le marché de l'énergie en Chine, en Inde et à Singapour, avec un taux de déploiement de plus de 50% dans l'IA dans les applications énergétiques.
• Croissance prévue de l'Asie-Pacifique : L'IA sur le marché de l'énergie dans la région devrait atteindre 17,4 % entre 2024 et 2034, sous l'impulsion d'initiatives en matière d'efficacité énergétique.
• Lumi de SLB Plateforme de données : Une plateforme d'IA de pointe visant à améliorer la prise de décisions et la gestion des données dans toutes les applications énergétiques.
• Solutions Cloud de Vultr-S : Des solutions adaptées pour l'IA dans le respect de la réglementation énergétique, en améliorant la flexibilité et l'évolutivité.

Les principaux acteurs de l'IA sur le marché de l'énergie sont IBM, Siemens AG, Schneider Electric, General Electric (GE), Microsoft Corporation, ABB Group, AppOrchid Inc, Alpiq AG, ATOS SE, Zen Robotics Ltd, SmartCloud Inc. et Hazama Ando Corporation.