AleaSoft Energy Forecasting, 26 mars 2026. L’intelligence artificielle cesse d’être un simple outil opérationnel pour devenir un élément structurel du système électrique. Son impact ne se limite pas à l’amélioration des prévisions ou de la gestion des réseaux, mais modifie les modèles de demande, l’intégration des énergies renouvelables et, par conséquent, les décisions d’investissement et de financement dans le secteur énergétique.
Une refonte du système électrique
Les récentes avancées en matière de prévisions météorologiques grâce à l’intelligence artificielle, telles que celles mises au point par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), permettent de générer de multiples scénarios avec une plus grande précision et à moindre coût informatique. Cependant, leur importance va au-delà de la simple amélioration technique.
Dans les réseaux électriques où la part des énergies renouvelables est importante, la variabilité de la production cesse d’être un simple problème opérationnel pour devenir un facteur structurel qui conditionne la formation des prix et la rentabilité des investissements.
La capacité à anticiper la production d’énergie renouvelable dans différents scénarios et à différents horizons temporels permet de modéliser avec plus de précision l’équilibre entre l’offre et la demande, un élément fondamental sur des marchés de plus en plus complexes.
Croissance de la demande en électricité stimulée par l’intelligence artificielle
Parallèlement, l’intelligence artificielle entraîne une croissance structurelle de la demande en électricité via les centres de données. Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la consommation électrique de ces centres pourrait plus que doubler d’ici 2030.
Cette croissance introduit de nouvelles dynamiques dans le système électrique. La consommation des centres de traitement de données se caractérise par une demande intensive, continue et très localisée, ce qui exerce une pression accrue sur les réseaux de transport et de distribution et accentue la concurrence pour l’accès au réseau dans certaines zones. Cette nouvelle demande place au cœur de l’évolution du système électrique le besoin urgent de nouvelles capacités renouvelables et de capacités de stockage d’énergie.
En Europe, ce phénomène influence déjà les décisions d’investissement, le choix des sites pour les projets et la planification des infrastructures électriques.
Le stockage en tant qu’élément stratégique : le rôle d’AleaStorage
Dans ce nouveau contexte, le stockage d’énergie cesse d’être une solution complémentaire pour devenir un pilier fondamental du système électrique. La volatilité croissante des prix, la saturation de la production d’énergie renouvelable à certaines heures et l’émergence de nouveaux services de flexibilité font des batteries un atout permettant de créer de la valeur sur le marché. La valeur du stockage ne réside pas uniquement dans son fonctionnement, mais aussi dans sa capacité à s’adapter à un système électrique de plus en plus dynamique et à saisir des opportunités sur différents marchés.
Dans ce contexte, AleaStorage, la division d’AleaSoft Energy Forecasting spécialisée dans le stockage d’énergie, se concentre sur l’analyse stratégique des batteries et des projets d’hybridation, en fournissant des estimations de revenus pour les batteries autonomes sur les marchés de l’énergie et des services de réglage, des analyses d’hybridation avec les énergies renouvelables (photovoltaïque et éolienne) afin de maximiser les revenus et de réduire les risques, l’évaluation des revenus des marchés de capacité, ainsi que la modélisation de scénarios de prix et de volatilité à long terme.
De l’exploitation à l’investissement : le véritable changement
La combinaison d’une pénétration accrue des énergies renouvelables, d’une croissance structurelle de la demande et du développement des technologies de stockage transforme le système électrique en un environnement plus complexe et incertain. Dans ce contexte, l’efficacité opérationnelle reste importante, mais la décision d’1>investissement devient le facteur déterminant.
Des aspects tels que la localisation des actifs, la conception de projets hybrides, l’exposition au marché ou la structure des revenus dépendent de plus en plus de la capacité à anticiper le comportement futur du réseau électrique.
La méthodologie d’Alea : l’intelligence artificielle au service de la prise de décision
Dans ce nouveau contexte, l’intelligence artificielle est un outil technologique qui sert de base à l’élaboration de modèles capables d’anticiper l’évolution des marchés de l’électricité. La méthodologie développée par AleaSoft, forte de plus de 27 ans d’expérience, repose sur une approche hybride combinant des techniques de machine learning, réseaux neuronaux récurrents, de modèles statistiques et économétriques (Box-Jenkins, SARIMA), de régression multivariée et de modèles fondamentaux basés sur l’équilibre entre l’offre et la demande. Cette approche permet de saisir à la fois les relations non linéaires et les changements structurels du système électrique, fournissant ainsi des prévisions cohérentes à court, moyen et long terme.
L’application de ces modèles a un impact direct sur de nombreuses décisions clés du secteur de l’énergie. Pour les batteries autonomes, elle permet d’évaluer les revenus sur les marchés spot, intrajournaliers et des services d’équilibrage. Dans le cadre de projets d’hybridation avec des énergies renouvelables, qu’il s’agisse de l’énergie solaire photovoltaïque ou éolienne, elle permet d’estimer l’augmentation des revenus et la réduction des risques. Pour les centres de données, ils analysent les coûts électriques et leur réduction. Ces modèles sont également utilisés pour l’évaluation des actifs et l’aide à la prise de décision d’investissement pour les fonds et les investisseurs. Les distributeurs et les grands consommateurs utilisent ces prévisions pour la gestion des risques et leurs stratégies d’achat d’énergie.
Le rôle d’AleaSoft en tant que conseiller stratégique
Dans ce nouveau contexte du secteur de l’énergie, AleaSoft Energy Forecasting se positionne comme un conseiller stratégique sur les marchés de l’énergie, en fournissant des prévisions sur les prix, la demande et la production d’énergie renouvelable, des analyses des revenus liés aux batteries et à l’hybridation, ainsi qu’un accompagnement pour le financement de projets d’énergie renouvelable. Le tout à l’aide de modèles cohérents et bancables destinés à la prise de décision.
Forte de plus de 27 ans d’expérience dans l’application de l’intelligence artificielle au secteur de l’énergie, l’entreprise a développé des modèles capables d’anticiper l’évolution structurelle du réseau électrique et d’étayer les décisions d’investissement sur de nombreux marchés européens.
L’intelligence artificielle, un facteur déterminant
Le secteur de l’électricité entre dans une nouvelle phase caractérisée par une complexité et une volatilité accrues, ainsi que par un besoin d’investissement. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle permet non seulement d’améliorer la précision des prévisions, mais aussi de déterminer quels acteurs seront capables d’anticiper le marché et de prendre les meilleures décisions stratégiques.
Source: AleaSoft Energy Forecasting