Ce contenu a été traduit par intelligence artificielle. Bien que cette technologie ait été alimentée par la terminologie de la CIBC, il se peut que la traduction contienne des erreurs.

Tom Heintzman : Bienvenue à The Sustainability Agenda, une série de balados portant sur la complexité changeante du contexte de la durabilité. Je suis votre animateur, Tom Heintzman. Joignez-vous à moi pour explorer les enjeux les plus pressants d’aujourd’hui avec des invités spéciaux, ce qui vous donnera de nouveaux points de vue et vous aidera à comprendre ce qui compte vraiment.

Josh Wong : Je pense que nous utilisons tous l’IA dans diverses facettes de notre vie. Pour la grille, plus précisément, dans cinq ans, l’IA ne devrait plus être une nouveauté. Il ne devrait pas s’agir d’un battage publicitaire. Il ne devrait pas y avoir d’effervescence. Les activités devraient se poursuivre comme d’habitude.

Tom Heintzman : Bienvenue à notre série de vidéos sur le rôle de l’électrification dans la transition vers l’énergie propre. Comme l’an dernier, nous publions un certain nombre d’épisodes en vue du deuxième sommet annuel sur l’électrification de la Banque CIBC, qui aura lieu le 23 avril 2025. Dans chaque épisode, nous explorerons les principaux enjeux liés à notre avenir électrifié. Dans l’épisode d’aujourd’hui, nous examinerons le rôle de l’IA dans l’optimisation de la distribution d’énergie. Comme nous en avons déjà discuté dans cette émission, beaucoup de choses se passent en marge de la grille. La demande croît maintenant rapidement pour la première fois depuis des décennies. De nouveaux types de demandes comme les VE et les thermopompes prolifèrent. La production décentralisée, comme l’énergie solaire sur les toits, est de plus en plus courante. Avec tous ces changements, notre réseau devient plus compliqué et plus difficile à gérer. Aujourd’hui, nous discuterons des approches de gestion des réseaux fondées sur l’intelligence artificielle et de la façon dont elles contribuent à surmonter les défis traditionnels liés à la distribution d’énergie. Nous examinerons des exemples d’applications à long terme et en temps réel, ainsi que l’incidence de cette automatisation sur la transition énergétique. Pour nous guider dans cette exploration, j’ai le plaisir d’accueillir mon invité, Josh Wong, fondateur et chef de la direction de ThinkLabs AI. ThinkLabs AI est une entreprise spécialisée en IA qui renforce l’autonomie des secteurs et des infrastructures essentiels vers la durabilité énergétique mondiale. Josh compte plus de 20 ans d’expérience dans le domaine des technologies propres, notamment dans la modernisation des réseaux, le stockage de l’énergie et les systèmes de gestion des ressources énergétiques distribuées, ou PGRE. Il a été fondateur et chef de la direction d’Opus One Solutions, qui a été acquise par GE, puis il est devenu directeur général, Orchestration de grilles à GE. Les participants à notre premier Sommet sur l’électrification CIBC en 2024 reconnaîtront Josh dans le cadre de notre table ronde sur la distribution de réseau et les ressources énergétiques distribuées. J’ai le plaisir de vous souhaiter la bienvenue à l’émission, Josh.

Josh Wong : Merci, Tom. C’est formidable d’être de retour parmi vous pour discuter d’un sujet très intéressant.

Tom Heintzman : Josh, avant d’aborder votre technologie, prenons un peu de recul et commençons par la façon dont les réseaux électriques ont historiquement été gérés. Pourriez-vous expliquer à nos auditeurs comment les réseaux électriques ont été planifiés des années à l’avance, puis exploités en temps réel?

Josh Wong : Nous reconnaissons certainement que le réseau est peut-être l’infrastructure la plus essentielle à la survie de la société. Dans l’ensemble, je dirais que les méthodes historiques de planification et d’exploitation du réseau sont fondées sur la prudence à long terme, dans le pire des cas. En gros, planifiez, bâtissez, établissez et oubliez, et continuez d’oublier pendant les 20, 30 ou 40 prochaines années. Cela signifie que nous n’avons pas beaucoup de marge bénéficiaire, ce qui signifie que nous avons beaucoup de marge de manœuvre, ce qui entraîne une surabondance importante de logements. Cette tendance à la construction excessive prudente signifie que nous avons une capacité de réserve, ce qui alloue de la place pour la croissance de la charge, comme la demande croissante, comme maintenant, comme vous l’avez dit, les thermopompes ou les véhicules électriques, ou lorsque nous devons réacheminer l’électricité en cas de panne. Toutefois, si le long terme est si long, c’est parce que, par le passé, la demande a augmenté de façon très constante et prévisible. Depuis quelques décennies, il a légèrement diminué, mais c’est assez prévisible. Avec la prévisibilité, nous n’avons pas besoin d’être trop intelligents, car nous pouvons nous préparer, puis l’oublier. Bien entendu, c’est plus difficile maintenant que les activités et les choses varient. Cette prévisibilité à long terme oriente donc la planification à long terme. Encore une fois, ce type de mode est défini et oublié. Une autre caractéristique clé est que c’est très, très complexe. Nous avons appelé le réseau la machine la plus grande et la plus complexe que l’homme ait jamais fabriquée. C’est très équilibré, très analogique. Le côté opérationnel est essentiellement axé sur les règles, ou très semblable à l’intuition humaine, et repose sur les processus, les normes, les procédures standard, et ainsi de suite. Cela régit le réseau depuis quelques décennies et a plutôt bien servi notre société depuis.

Tom Heintzman : La croissance de la charge a été modeste, alors nous avons pu construire pendant 10 ou 20 ans et être assez confiants que l’infrastructure que nous avons bâtie allait répondre à la demande. Mais le réseau change beaucoup maintenant et la demande croît rapidement. Quels sont les principaux changements qui se produisent dans le réseau et comment remettent-ils en question cette façon traditionnelle de gérer le réseau?

Josh Wong : Oui, je pense que plusieurs facteurs et une excellente question à ce sujet. S’il y a une chose qui est uniforme au cours de la dernière décennie pour les services publics, c’est qu’ils doivent agir plus rapidement. La pression des parties intéressées a certainement mis les services publics au défi de prendre des décisions plus rapidement. Les contraintes de temps liées à des choses comme les interconnexions et la capacité de soumettre des plans et de les mettre à jour, comme les plans de ressources intégrés ou les plans de distribution intégrés. Le deuxième est la complexité du réseau. Le réseau devient de plus en plus complexe. Pourquoi? Vous avez beaucoup parlé des ressources énergétiques distribuées. Ce qui arrivait auparavant, des grandes génératrices aux longues lignes de transport d’électricité, en passant par un bol de lignes de distribution. Vous avez maintenant des millions de ressources réparties, chacune ayant sa propre variabilité et son propre imprévisible. Troisièmement, l’état de préparation des données. Les services publics n’ont jamais vraiment eu beaucoup de données, mais soudainement, avec des choses comme la facturation intelligente, ils ont beaucoup de données à partir desquelles ils ont de la difficulté à générer de la valeur. La qualité des données et la préparation aux données sont également un défi. Cela nous amène à la conversation sur l’intelligence artificielle. Mais c’est un autre gros problème. Il y a aussi toute cette notion de création de solutions ou de conception. Je passe à la conception de type IA. Ce que nous avons fait pour générer des solutions pour le réseau, disons qu’il y a une congestion, et comment pouvons-nous résoudre cette congestion? Pendant toutes ces décennies, nous nous sommes fondés sur des règles commerciales, des tables ou des pratiques standard, et beaucoup d’essais et d’intuition humaine. La nécessité de générer rapidement des solutions dans un réseau en évolution rapide est un véritable problème en ce moment, et c’est probablement la proposition de valeur la plus importante pour l’automatisation. Le dernier point, mais non le moindre, c’est la main-d’œuvre principale derrière les services publics. Je pense que depuis une dizaine d’années, j’entends régulièrement dire que plus de 50 % des employés des services publics sont admissibles à la retraite. Il est donc difficile de recruter de nouvelles ressources. Les services publics ne sont pas comme les hyperdimensionneurs. Nous n’avons pas les milieux de travail les plus sexy. Je pense donc qu’il est très difficile de recruter et d’embaucher du personnel et de former une nouvelle main-d’œuvre alors que la génération précédente prend sa retraite. Essentiellement, le risque pour le réseau est qu’il s’agisse d’un réseau de plus en plus complexe qui s’intensifie dans une direction, que la main-d’œuvre diminue dans l’autre direction et que nous nous attendons à des investissements sans précédent dans le réseau. Nous basons donc tous ces plans d’investissement en capital de milliards de dollars pour la mise à niveau des réseaux sur un personnel subalterne qui apprend comment les services publics ont fonctionné sans beaucoup d’automatisation. Cela crée une tempête parfaite en ce moment.

Tom Heintzman : D’accord, il y a beaucoup de choses qui se passent ici. La demande a augmenté pour la première fois depuis longtemps. Il y a beaucoup d’activités en périphérie du réseau, y compris l’énergie solaire, qui est intermittente et bidirectionnelle. Nous avons de nouveaux chargements comme des VE et des thermopompes. Une pléthore de données nous touchent. Notre effectif est de plus en plus subalterne. Nous avons d’importantes dépenses en immobilisations, beaucoup de choses à gérer. Comment l’intelligence artificielle aide-t-elle à surmonter ces défis et à gérer le réseau plus efficacement?

Josh Wong : Posez-vous simplement la question dans Chat GPT, n’est-ce pas? Je pense que c’est la blague que l’on entend constamment. Toutefois, l’innovation ne se fait généralement pas en silos. Une grande partie de l’innovation favorise la pollinisation croisée de différents secteurs au sein de notre secteur, c’est-à-dire les besoins en matière de réseau. Nous apprenons dans des secteurs parallèles comme les technologies financières ou, surtout, une analogie que j’aime utiliser concerne la conduite autonome. Double-cliquons sur cette analogie pour une seconde. L’objectif global est de créer un réseau électrique plus sûr, plus fiable, plus abordable et plus propre. Pour pouvoir aller de l’avant et prendre des décisions, nous devons surmonter la complexité ou le manque de ressources. L’automatisation ou, en termes plus simples maintenant, l’intelligence artificielle agentique, c’est-à-dire les agents de l’intelligence artificielle, peut vraiment être utilisée pour accélérer le changement dans la prise de décisions au moyen de l’intelligence artificielle. Cette analogie ressemble davantage à de la conduite autonome. Pouvons-nous obtenir comme une aide à la conduite pour le réseau? En quoi l’intelligence artificielle favorise-t-elle l’aide du planificateur de réseau ou de l’opérateur de réseau? Si vous regardez l’analogie, ce n’est pas si différent entre les routes et le réseau électrique de la ville. Les deux ont des caractéristiques de circulation comme des routes et des autoroutes. Les deux ont une orientation. Il s’agit donc d’une façon de comparer le flux d’électricité bidirectionnel. Les deux ont une congestion comme des embouteillages. Les embouteillages ou la congestion dans un réseau sont un grave problème pour la capacité du réseau et l’utilisation des actifs en ce moment. Les deux ont des voies. Par exemple, vous ne voulez pas passer même si vous voulez passer à une voie voisine, alors le signal pour nous est que nous avons des voies sous tension. Maintenant, nous avons des couloirs de tension qui changent constamment en raison de ce qu’on appelle les cotes dynamiques des lignes. Même les voies diminuent ou s’agrandissent d’une minute ou d’une heure. Ensuite, nous avons les instructions tour à tour. Pour Google Maps ou RouteU, pour la grille, il s’agit de plans d’immobilisations pour les prochaines années ou de transferts de commandes pour le lendemain ou la semaine suivante. La capacité de l’IA à aider l’utilisateur ou l’opérateur est donc très importante et nous pouvons suivre les mêmes mécanismes de conception. Maintenant, là où nous nous concentrons d’abord, si vous regardez, encore une fois, l’aide à la conduite, le premier ordre des opérations est, pouvons-nous enseigner à l’IA comment lire sur les routes? Maintenant, s’il s’agit d’une caméra Tesla, par exemple, c’est comme une caméra. S’il s’agit d’un appareil comme d’autres véhicules autonomes, il peut s’agir de radars. Si c’est comme Google Maps, il s’agit vraiment de charger les cartes afin que nous puissions acheminer le trafic autour des cartes. Pour nous, il s’agit d’enseigner à l’IA comment faire du flux d’énergie, comprendre où l’électricité arrivera et où elle sera acheminée sur un réseau à capacité limitée. C’est là-dessus que nous voulons vraiment nous concentrer. J’espère que cette analogie vous indiquera dans quelle mesure l’IA pourra surmonter le problème ou vous aider avec le réseau.

Tom Heintzman : C’est fascinant, Josh. Je comprends le concept à 100 000 pieds d’altitude. Y a-t-il des exemples pratiques qui rendent cela concret? Certains problèmes qui ont tourmenté le secteur, mais que l’IA peut résoudre beaucoup plus rapidement, ou des exemples qui font en sorte que cela se concrétise pour les auditeurs?

Josh Wong : La planification du réseau est donc vraiment votre planification pour l’avenir. Auparavant, planifions 40 ans à l’avance pour un grand générateur. Maintenant, avec l’énergie solaire, nous voulons planifier le mois prochain en connectant de nouvelles ressources. Nous devons accélérer la modélisation et les décisions liées à de nombreux plans. L’IA entre donc en jeu : pouvons-nous faire des études d’ingénierie traditionnelles et mettre l’IA à l’avant-plan, ou des études autochtones sur l’IA. Permettez-moi d’aborder la technologie plus en détail. Les études d’ingénierie traditionnelles sont fondées sur les mathématiques. Pour le flux d’énergie, ce sera quelque chose comme une méthode de Newton-Raphson ou une méthode de balayage vers l’arrière. Mais cela tend à être très lent. À titre d’exemple, si vous voulez faire comme on dit, les études instantanées pour les prochaines décennies. Mais maintenant, les choses changent constamment, comme avec l’énergie solaire, et nous nous dirigeons de plus en plus vers les études en série chronologique. On peut regarder chaque heure de la journée et la simuler pendant un an et jusqu’à 10 ans. Ces types d’études de séries chronologiques aux fins de planification sont très complexes et il faut beaucoup de temps pour les résoudre, généralement 24 heures pour exécuter un seul examen. Ce n’est qu’une analyse parmi d’autres, et vous devez en faire beaucoup. Nous avons donc commencé à examiner ce qu’on appelle l’IA éclairée par la physique. Pouvons-nous enseigner la physique, les mathématiques et l’ingénierie traditionnelles? Puis-je utiliser des outils traditionnels pour former un modèle d’IA à se reproduire? Nous appelons ces modèles de remplacement. Pouvons-nous avoir des modèles de flux d’énergie fondés sur l’IA? Mais pour ce faire, en suivant la voie de l’IA, nous pouvons le faire à une très grande vitesse, à une grande échelle, et cela nous permet d’envisager des solutions génératives, alors l’intelligence artificielle. Revenons à l’exemple, car je sais qu’il y a beaucoup de grands mots, mais il y en a un. Auparavant, j’ai dit qu’une analyse de série chronologique de 24 heures prend des années et prend environ 24 heures. Nous avons réduit cela à 90 secondes. Ce type d’analyse accélérée nous permet d’avoir une bien plus grande conscience de la situation et de la granularité des études, comme les études en temps réel et les études continues, plutôt que des études ponctuelles. Auparavant, nous effectuions un circuit à la fois. Pour l’auditeur moyen, notre circuit peut couvrir 500 ménages ou jusqu’à 1 500 ménages. Nous le faisons un circuit à la fois. Maintenant, grâce à l’IA, nous pouvons établir un hyperparallélisme pour couvrir des provinces, des États et des services publics entiers en quelques minutes ou quelques heures. La prise de décisions à très grande échelle. Grâce à cette vitesse et à cette portée, nous pouvons aussi couvrir beaucoup de scénarios. Ce que je veux dire, c’est que ce que nous faisons aujourd’hui, c’est un scénario à la fois, de façon ponctuelle. Je veux projeter une croissance de la charge de 50 %. Passez une semaine sur ce scénario. Ensuite, je veux effectuer une pénétration de 30 % de l’énergie solaire, et passer quelques semaines sur cette étude. Mais maintenant, ce que nous faisons, c’est que l’IA permet la formation. Cela signifie que je donne de la formation en bloc pour que l’IA puisse apprendre. Cela signifie que je forme l’IA pour voir des centaines de milliers de scénarios en formation. Tous les types de croissance de la charge, tous les types de pénétration de l’énergie solaire, tous les types de véhicules électriques, les commutateurs et les pannes. Chaque jour, l’IA aurait vu plus de scénarios qu’un service public n’en aurait vu pendant toute sa carrière. Revenons maintenant à ces demandes. En planifiant, cela signifie que je peux traiter des interconnexions, ce qui est actuellement un gros irritant pour tout le monde, que ce soit des mois ou du jour au lendemain, littéralement. Toutes ces études et analyses peuvent être effectuées en une nuit, ce qui pour nous se traduit par environ deux à quatre heures, par exemple. Il y a aussi les plans d’immobilisations. Le jeu de la réglementation avec les services publics consiste à préparer leur plan d’investissement à chaque cycle de taux et à effectuer beaucoup d’analyses ponctuelles sur les endroits où ils doivent bâtir leur réseau. Ils soumettent donc les plans et des milliers de pages de documents, et se disputent lors d’audiences réglementaires. Toutefois, du point de vue de l’analyse technique, ils ont évalué trois ou cinq scénarios pour justifier les plans d’immobilisations. Le reste consiste à remettre en question les hypothèses, à négocier un terrain d’entente, et ainsi de suite. Mais maintenant, l’IA leur permet de passer de trois à cinq scénarios sur les sensibilités. Mais nous avons généré et analysé des centaines de milliers de scénarios. Comme le volume et l’ampleur de l’analyse à grande vitesse sont énormes, nous soulignons la robustesse des plans d’immobilisations. Laissez-moi m’arrêter ici pour voir si cela me semble logique. Mais ce sont les cas d’utilisation liés à la planification que nous traitons aujourd’hui.

Tom Heintzman : Fascinant. Je pense à beaucoup de choses. Je ne suis pas né avec l’IA, qui est arrivée très tard dans ma vie. J’ai donc cette peur innée de l’IA, à la fois sa dimension humaine, fondamentalement, la cybercriminalité, vous savez, les gens qui y entrent par effraction, ou son dysfonctionnement. Vous le voyez parfois avec ces algorithmes de négociation d’IA et le marché boursier. Je me demande donc si nous confions une si grande responsabilité à l’IA pour notre réseau électrique et notre source d’énergie que nous allons faire tourner l’économie, quels sont les risques et comment nous les atténuons. Avez-vous des commentaires à ce sujet?

Josh Wong : Très bien, nous avons parlé de la façon dont nous gérons une infrastructure essentielle à la mission. Il doit donc être digne de confiance. De plus, nous tirons parti de l’IA fondée sur la physique, qui utilise encore les mathématiques et la physique pour enseigner à l’IA à être elle-même, mais beaucoup plus rapidement, à moindre coût et mieux. Cela conserve une source de vérité et d’explication, et nous n’avons pas beaucoup de place pour les hallucinations. La cybersécurité est essentielle, car l’intelligence artificielle ouvre de nouveaux vecteurs d’attaque. Comme il s’agit de services publics, nous sommes liés par les règles des services publics en ce qui a trait aux normes de cybersécurité comme SOC 2. En général, nous n’hébergeons pas de données ou de calculs de notre côté, car les services publics dépensent beaucoup plus d’argent que nous, en tant qu’entreprise, pour assurer la sécurité de leurs données et de leurs calculs. Nous intégrons notre usine d’IA, ou ce que nous appelons le pipeline d’IA, dans l’environnement des services publics, où les données et les calculs sont sécurisés. Maintenant, je pense que plus le défi est grand, comme nous le savons toujours dans la formation sur la cybersécurité, plus la gestion du changement est importante pour un utilisateur. Alors que nous apportons des capacités d’automatisation, une grande partie de la tâche consiste non seulement à créer d’excellents modèles, mais aussi à travailler avec l’utilisateur pour examiner les changements de processus et être en mesure de tirer parti de l’IA pour gérer une grille plus complexe, imprévisible et en évolution. Nous gardons donc à l’esprit les éléments techniques ainsi que l’utilisateur.

Tom Heintzman : Dernière question. Dans cinq ans, quel rôle l’IA jouera-t-elle dans les activités du réseau?

Josh Wong : Pour nous tous, l’IA transforme nos vies plus rapidement que nous ne pouvons le réaliser, qu’il s’agisse des moteurs de recherche maintenant, des conversations ou du recours à l’IA pour la conduite quotidienne. Je pense que nous utilisons tous l’IA dans diverses facettes de notre vie. Pour la grille, plus précisément, dans cinq ans, l’IA ne devrait plus être une nouveauté. Il ne devrait pas s’agir d’un battage publicitaire. Il ne devrait pas y avoir d’effervescence. Les activités devraient se poursuivre comme d’habitude. Les services publics utilisent l’IA depuis un certain nombre d’années, mais nous tirons parti d’une IA plus avancée. Qu’il s’agisse de prévisions, de gestion d’actifs ou même de résolution de problèmes, de l’intelligence artificielle ou des agents d’intelligence artificielle. L’IA est une activité courante. En pratique, l’IA devrait analyser la grille en tout temps. Passons encore une fois aux études ponctuelles, à l’analyse continue de la grille, à l’examen de divers facteurs comme les congestions, les contraintes, les violations ou la déstabilisation, et à la génération proactive de solutions et de recommandations, puis au partenariat avec l’utilisateur pour mettre en œuvre des mesures. Ce type de partenariat de confiance entre l’IA et l’utilisateur, nous le voyons comme la norme quotidienne dans cinq ans.

Tom Heintzman : C’est fascinant, Josh. J’ai hâte de voir tout cela se concrétiser. Je vous souhaite, à vous et à Think Labs AI, la meilleure des chances. Merci d’avoir pris le temps de vous joindre à nous aujourd’hui. Merci aux auditeurs d’avoir écouté.

Josh Wong : Merci, Tom, de m’avoir invité.

Tom Heintzman : Si vous souhaitez en savoir plus sur l’incidence des tendances en matière d’électrification sur votre entreprise, joignez-vous à nous à l’occasion du deuxième sommet annuel sur l’électrification de la Banque CIBC, qui aura lieu le 23 avril 2025 à Toronto. Le sommet rassemblera des leaders de toute la chaîne de valeur de l’électrification, y compris des promoteurs, des producteurs, des services publics, des consommateurs importants, certains des plus importants investisseurs et prêteurs dans le secteur, ainsi que des représentants du gouvernement et des organismes de réglementation. Pour vous inscrire, veuillez communiquer avec votre directeur relationnel CIBC. Joignez-vous à nous la prochaine fois alors que nous répondrons à certaines des plus grandes questions sur la durabilité et que nous vous présenterons différents points de vue pour vous aider à aller de l’avant. Je suis votre animateur, Tom Heintzman, et je vous présente le Programme de durabilité.

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Pleins feux sur l’avenir : approches de gestion du réseau axées sur l’IA

Tom Heintzman

Directeur général et délégué du conseil

Marchés du capital CIBC

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