L'IA générative sur le point de révolutionner le secteur de l'énergie au détail
Tribune d'Arthur Pereira, consultant chez LCP Delta, spécialiste de la transition énergétique.
Alors que l'IA classique est devenue partie intégrante de la prévision de la demande et de l'analyse de la consommation d'énergie, l'intelligence générative met à disposition une nouvelle méthode dans le traitement de la donnée en révolutionnant l'expérience utilisateur. L'avènement de l'IA générative dans le secteur de la vente au détail d'énergie n'est plus très loin.
Actuellement, le degré de sophistication des applications de l'IA dans le secteur de l'énergie est très variable. Sa grande visibilité fait que les innovateurs sont tentés d'affirmer que leur produit est alimenté par l'IA même si ce n'est pas entièrement exact.
De nombreux entrepreneurs considèrent l’IA générative comme une énorme opportunité et explorent ce qu'elle peut faire. Tandis que l'IA classique tend à apporter des améliorations incrémentales dans les domaines qui dépendent de l'analyse, l'IA générative aura un impact plus explosif surtout dans l'expérience client et l'efficacité opérationnelle.
En ce qui concerne l'IA classique, son développement restera beaucoup plus graduel. La technologie existe depuis longtemps et continue de progresser, mais elle ne va pas créer de nouvelle révolution dans le secteur de l’énergie. Nous pouvons néanmoins voir de nouvelles applications, principalement autour des systèmes avancés de gestion d’énergie domestique.
L'IA classique vs l’IA générative dans le secteur de la vente au détail d'énergie
L'IA classique fait référence à l'utilisation de cette technologie à des fins d'analyse et de prévision, pour donner un sens aux données numériques, comme la prévision de la demande d'énergie et des besoins de maintenance des actifs.
La gestion avancée de l'énergie domestique et les économies opérationnelles pour les acteurs de l'énergie sont des avantages très importants en considérant que le secteur du commerce de détail est responsable d'environ 25 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) mondiales. La gestion de l'énergie est donc un élément essentiel.
Prenons l'exemple de l'IA d'un thermostat Google Nest. Elle prend en compte le comportement de l'utilisateur, les données des prévisions météorologiques publiques et son propre historique de la vitesse à laquelle le bâtiment s'est réchauffé ou refroidi au cours des cycles précédents. Il déclenche ensuite le chauffage juste à temps pour répondre aux besoins de confort de l'utilisateur tout en réduisant les coûts au minimum. Le processus d'apprentissage est continu et s'améliore avec le temps, au fur et à mesure que des données sont ajoutées. Pourtant, les données restent fondamentalement structurées et prévisibles.
L'IA générative fonctionne en apprenant à partir d'énormes quantités de données, qui peuvent se présenter sous la forme de textes, d'images, de musique, etc. Une fois cette phase d'apprentissage terminée, elle peut générer de nouvelles données qui imitent ce qu'elle a appris.
Les clients et les entreprises du secteur de l'énergie en tireront des avantages considérables de l’IA générative. Par exemple, une nouvelle vague de chatbots avancés pour répondre aux questions des clients qui pourrait rendre plus personnalisé l’expérience client.
L'accélération des développements numériques apportera également des avantages en termes de back-office et de compétitivité, grâce à l'accélération des développements numériques, telles que la programmation et la production de textes marketing.
L'IA générative, un impact plus important que l'IA classique
En automatisant des tâches qui nécessitent traditionnellement une intervention humaine, l'IA générative peut réduire considérablement les temps d'attente, améliorant à la fois l'expérience client et l'efficacité opérationnelle.
L'IA générative diminuera le coût du service en réduisant considérablement le nombre de requêtes nécessitant une interaction humaine. Son fonctionnement en continu, 24 heures sur 24 et la possibilité d'aider automatiquement les clients, au lieu de les placer dans une file d'attente téléphonique, sera attrayante pour beaucoup, ce qui permettra de gagner de nouveaux marchés et de réduire les coûts. Un avenir très prometteur, cependant nous ne sommes pas encore à ce stade. Pour le moment, l'IA est utilisée pour aider les employées à aller plus vite mais il doit toujours y avoir une personne pour la vérification du processus.
En regardant vers l'avenir, nous nous attendons à voir le développement de services énergétiques numériques profondément intégrés, un sujet discuté dans notre récent document 'Supplier of the Future'. Actuellement, une entreprise comme E.ON Energy (UK) propose à ses clients trois applications distinctes : une pour la fourniture de commodités, une autre pour les maisons intelligentes et une troisième pour la recharge de véhicules électriques (VE) sur la route. Cependant, l'avenir verra l'émergence d'une interface unique et intégrée, incorporant les VE, le solaire, le stockage, les thermostats intelligents et la gestion de l'énergie domestique dans une plateforme de service numérique unifiée. L' IA va jouer un rôle important dans cette intégration.
Bien que l'IA classique et l'IA générative aient chacune leur rôle et leurs avantages, c'est l'IA générative qui va avoir un impact beaucoup plus soudain et important pour améliorer les points faibles des entreprises dans la gestion des clients.
Les entreprises du secteur de l'énergie devraient commencer à intégrer la technologie de l'IA dans leurs opérations et leurs services. Cela va marquer un avantage concurrentiel dans la course pour se démarquer pour réduire les coûts et améliorer les services.
L’IA générative crée une véritable transformation dans le secteur, particulièrement dans la manière dont les fournisseurs d'énergie communiquent avec leurs clients. Nous pouvons déjà observer des applications dans la gestion de la demande client, ou encore dans la personnalisation de l’expérience client en améliorant les applications mobiles des fournisseurs.