L’intelligence artificielle a le potentiel de rendre la transition vers une énergie propre plus abordable et efficace. Capmad étudie comment des mécanismes financiers innovants et une surveillance améliorée du cycle de vie peuvent faire la différence en Afrique.
Des solutions innovantes aux problématiques énergétiques
Une transition vers une énergie propre et abordable est essentielle au développement durable de l’Afrique. Néanmoins, les coûts initiaux élevés associés au développement de technologies telles que la géothermie et l’hydroélectricité constituent un obstacle important à leur adoption. Cela pourrait entraîner un effet de verrouillage du carbone, car les acteurs africains ne peuvent pas se permettre de remplacer leurs infrastructures à combustion de carbone. Ce qui les oblige à émettre du carbone pendant de nombreuses années à venir.
L’intelligence artificielle (IA) pourrait être un outil puissant pour atténuer ces coûts et offrir des solutions innovantes. Notamment, pour financer les coûts initiaux et gérer la nouvelle technologie tout au long de son cycle de vie. En tirant parti de l’IA, l’Afrique peut accélérer sa transition vers une énergie propre et la rendre plus abordable, favorisant ainsi la croissance économique et l’accès à l’énergie sur tout le continent.
En utilisant les données les plus récentes et les outils d’IA à chaque étape, le coût des projets d’infrastructures énergétiques peut être réduit. De facto, la transition vers une énergie propre deviendra plus abordable dans toute l’Afrique.
Allègements fiscaux et subventions pour attirer les investisseurs
Les coûts de financement élevés des projets d’infrastructures en Afrique ne reflètent pas le faible taux de défaut de paiement dans la région. Selon Moody’s Analytics, le taux de défaut sur dix ans en Afrique (1,9 %), est nettement inférieur à ceux de l’Europe, de l’Asie et des Amériques.
En exploitant efficacement les algorithmes d’IA :
- Les risques sont modélisés spécifiquement au niveau de chaque pays
- Les coûts de financement sont mieux adaptés aux débiteurs
- Les coûts sont réduits
La réduction potentielle des coûts de financement peut attirer davantage de fonds vers les pays africains pour les infrastructures de transition énergétique. Des incitations telles que des allègements fiscaux et des subventions ciblant les projets d’énergie propre améliorés par l’IA peuvent stimuler davantage l’investissement et l’adoption, rendant l’énergie propre moins chère à tous les stades du projet.
Exploration des ressources avec l’IA
L’exploration et l’évaluation des ressources sont des étapes préliminaires cruciales et coûteuses dans le développement de projets d’énergie propre. L’exploration de l’énergie géothermique est souvent entravée par le coût élevé des études géologiques initiales, du forage de puits profonds et de la technologie et des équipements coûteux requis.
L’incertitude liée à la découverte de ressources géothermiques productives comporte un risque financier élevé. Les méthodes conventionnelles ne permettent de déterminer les puits viables qu’après des forages coûteux. L’IA peut réduire considérablement le coût et le temps associés à ces étapes. Elle peut analyser les données géologiques plus efficacement que les méthodes traditionnelles. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent traiter de vastes quantités de données sismiques, magnétiques et gravimétriques pour identifier les sites géothermiques prometteurs, réduisant ainsi le besoin de forages exploratoires longs et coûteux.
Optimisation de la construction
La phase de construction des projets d’énergie propre est souvent coûteuse et gourmande en ressources. L’IA peut rationaliser ce processus en optimisant les calendriers de construction, l’allocation des ressources et la logistique.
Pour les centrales géothermiques, les outils de modélisation et de simulation 3D pilotés par l’IA peuvent prédire les problèmes de construction potentiels et optimiser la planification et l’exécution des projets, réduisant ainsi les retards et les dépassements de coûts. L’adoption d’applications d’IA dans les projets de construction permet de réaliser d’importantes économies de coûts.
Démantèlement et restauration environnementale
À la fin de sa durée de vie, une centrale électrique doit être démantelée de manière appropriée. Pour les centrales à énergie renouvelable, le démantèlement consiste à retirer tous les équipements et à remettre le terrain dans son état d’origine ou à le réaffecter à d’autres usages.
L’IA contribue au démantèlement rentable des centrales d’énergie propre et à la restauration de l’environnement, en veillant à ce que ces processus soient aussi efficaces et économiques que possible. Pour les centrales géothermiques, l’IA peut développer des modèles précis d’estimation des coûts de démantèlement, aidant les opérateurs à planifier les ressources financières et l’allocation des ressources de manière optimale. L’IA peut également aider à planifier la restauration de l’environnement, en prévoyant les méthodes les plus efficaces pour ramener le terrain à son état naturel, minimisant ainsi l’impact environnemental et les coûts associés.
Efficacité opérationnelle
Une fois les centrales d’énergie propre opérationnelles, l’IA peut continuer à jouer un rôle essentiel dans la réduction des coûts en optimisant les performances et la maintenance. Les systèmes d’IA assurent une surveillance en temps réel et une maintenance prédictive des centrales géothermiques et hydroélectriques.
Dans les centrales géothermiques, l’IA peut optimiser les paramètres opérationnels tels que les débits et les pressions pour maximiser l’efficacité et minimiser les coûts. La maintenance prédictive alimentée par l’IA peut prévoir les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les coûts de maintenance et évitant les temps d’arrêt imprévus. La maintenance prédictive pilotée par l’IA peut entraîner des économies substantielles sur les dépenses d’exploitation des centrales géothermiques.
Les modèles prédictifs basés sur l’IA peuvent également optimiser la production, le stockage et la distribution d’énergie, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant le coût des technologies de production et de stockage. L’utilisation de l’IA pour améliorer la prévision de la demande peut réduire les coûts causés par la nécessité de centrales de production d’électricité de secours pour les périodes de pointe.
Cela maximise également l’utilisation des ressources énergétiques installées en réduisant les temps d’arrêt pour les réparations. Ces dernières peuvent être intégrées dès le départ dans de nouveaux projets, plutôt que d’être installées sur des projets plus anciens. Cela réduit le coût de la production d’énergie, la rendant moins chère pour les consommateurs.
Conclusion
L’IA a le potentiel de transformer la transition vers une énergie propre plus abordable et plus efficace en Afrique. En introduisant des mécanismes financiers innovants et en réduisant les coûts d’exploration, d’évaluation, de construction, d’exploitation et de démantèlement des ressources, l’IA peut considérablement réduire les obstacles financiers à l’adoption d’une énergie propre.
Cela accélère non seulement la transition vers des sources d’énergie plus propres, mais favorise également la croissance économique et l’accès à l’énergie sur tout le continent. En continuant à exploiter le pouvoir de l’IA, l’Afrique peut ouvrir la voie à un avenir plus durable et plus prospère, où l’énergie propre est à la fois accessible et abordable pour tous.
