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Le plus souvent, la phase d'apprentissage des modèles d'intelligence énergétique est réalisée dans le cloud. Une fois entraînés, les algorithmes viennent se nicher dans des objets connectés en frontière de réseau, à l'instar de la boxe de BeeBryte. "Ce qui permet de réduire la latence en évitant les allers-retours avec le cloud tout en gagnant en résilience en cas de coupure réseau", argue Frédéric Crampé. "Déployer ces agents intelligents en frontière de réseau permet ensuite aux bâtiments de trader entre eux des capacités en énergie. " Souvent considérée comme l'étape ultime du smart grid, cette vision est mise en œuvre par BeeBryte chez un premier client. Chez Engie, elle prend corps à travers l'investissement dans Tiko, une technologie conçue pour optimiser la consommation et l'autoproduction énergétique en réseau, par agrégation de logements connectés dialoguant ensemble.

Aux côtés de son investissement dans Ubiant, Engie s'est équipé d'une plateforme d'IA pour développer et opérer ses offres IoT à destination du grand public. Compteurs de consommation, panneaux solaires, chaudières, pompes à chaleur, bornes de recharge de véhicule… Baptisée eCare, elle monitore toute une palette de systèmes de production d'énergie. Hébergée sur AWS, elle fait appel au machine learning appliqué à des données chronologiques pour déceler des dérives, des comportements inhabituels, et in fine anticiper les pannes en vue de proposer aux clients des interventions de maintenance de manière préventive. "La vision par ordinateur permet de détecter les anomalies sur les pales d'éoliennes. De même pour les panneaux voltaïques" Au-delà du volet consommation, l'IA est également une brique maîtresse côté production d'énergie, et notamment pour le pilotage des sources d'énergies renouvelables, qu'elles soient éoliennes ou solaires. Des sources qui par définition restent tributaires des aléas de la météo.