#EnergyTalks – L'IA dans l'énergie : tendance VS réalité du terrain

Actualité

01/07/2026

Innovation

Dans ce huitième épisode des #EnergyTalks direction VivaTech où Louisa Garaud-Tiar reçoit Michel Lutz, Chief Data Officer de TotalEnergies et Head of Data & AI au sein de la Digital Factory, et Sophie Mouligneau, directrice du programme start-up chez TotalEnergies On, pour échanger sur la manière dont l'IA crée déjà de la valeur tout au long de la chaîne de valeur de l'énergie.

L'IA, déjà ancrée dans l'ADN de l'énergie

Contrairement à une idée reçue, l'IA ne constitue pas une rupture totale, l'usage de la donnée et de méthodes numériques est dans l'ADN des métiers de l'énergie.

Les activités historiques, en particulier dans les géosciences et la connaissance du sous-sol, s'appuient depuis longtemps sur l'analyse de volumes massifs de données et sur des méthodes de modélisation et de simulation numérique. TotalEnergies a ainsi commencé à mobiliser ces approches dès les années 1990, pour améliorer l'exploration et la production des ressources énergétiques.

De l'expérimentation à la transformation à grande échelle

L'IA est déjà utilisée dans l'ensemble des processus de production et de distribution d'énergie. Dans le domaine de l'électricité et des renouvelables, elle permet notamment d'analyser des images satellites pour identifier les meilleures zones d'implantation de panneaux solaires, ou encore de détecter des anomalies et prédire la production grâce à des milliers de données collectées sur les assets solaires et éoliens.

Le véritable changement intervient lors du passage de cas d'usage isolés à des solutions déployées à plus grande échelle : d'un projet technique, cela devient un projet de transformation d'entreprise, nécessitant d'embarquer les collaborateurs, d'exposer les données et de s'intégrer aux systèmes existants.

Une diffusion massive dans les métiers

L'intelligence artificielle n'est plus un sujet de niche réservé à quelques experts. Elle s'impose désormais comme un outil transverse, susceptible de concerner l'ensemble des collaborateurs.

Cette évolution repose sur une double dynamique. D'un côté, des solutions très spécialisées continuent de se développer pour répondre aux besoins des métiers techniques et d'ingénierie. De l'autre, l'IA se diffuse largement à travers des outils de plus en plus accessibles, qui permettent à chacun d'imaginer ses propres usages et de transformer concrètement son quotidien professionnel.

Avant même cette généralisation, TotalEnergies a fait le choix d'anticiper cette évolution en déployant, parmi les premières entreprises, des outils d'IA générative à grande échelle auprès de ses collaborateurs, afin d'en faire un levier de performance et de créativité.

Données, IA et humains : le triptyque essentiel pour créer de la valeur

Si les modèles d'intelligence artificielle deviennent de plus en plus accessibles, leur efficacité dépend avant tout de l'écosystème dans lequel ils s'intègrent. La valeur repose sur un équilibre entre la qualité des données, la performance des technologies et l'expertise des équipes.

L'intervention humaine reste centrale, c'est elle qui apporte la compréhension du contexte, l'expérience métier et la capacité d'interprétation nécessaires pour tirer pleinement parti des outils.

Des enjeux énergétiques et de souveraineté majeurs

Le développement de l'IA pose des défis notamment en matière de consommation énergétique. Aujourd'hui, on estime que l'IA représente à peu près 3 % de la consommation énergétique mondiale. Selon les estimations de TotalEnergies, ce sera à peu près 5 à 6 % d'ici à 2030.

Dans le même temps, la question de la donnée s'impose comme un enjeu central de souveraineté technologique. Sa sécurisation devient stratégique : la création de valeur par l'IA repose désormais sur la capacité à maîtriser l'ensemble de la chaîne de la donnée - de sa collecte à son stockage, en passant par ses conditions d'accès et sa protection. Dans l'industrie, la data est ainsi devenue un levier clé pour améliorer la performance et accélérer la transformation digitale.

Le rôle clé des infrastructures : l'exemple de Pangea

Dans un contexte où les modèles deviennent largement accessibles, les infrastructures data jouent un rôle essentiel.

Pangea est le supercalculateur de TotalEnergies qui permet de stocker de très grands volumes de données et de réaliser des calculs massifs pour répondre à des problématiques liées à l'énergie.

Il est utilisé pour :

• la simulation numérique dans l'oil & gas ;
• la modélisation d'actifs renouvelables, comme les parcs solaires ;
• des méthodes avancées d'intelligence artificielle, notamment le deep learning ;
• des approches hybrides combinant IA et simulation pour intégrer des modèles physiques.

Vers une nouvelle génération d'IA :

On observe aujourd'hui une évolution structurante dans le développement de l'intelligence artificielle : celle d'agents de plus en plus spécialisés, conçus pour traiter des cas d'usage précis, en rupture avec les approches généralistes.

Parallèlement, ces solutions gagnent en maturité. Initialement mobilisées pour détecter des anomalies ou anticiper des pertes de production - des applications déjà clés dans l'industrie énergétique - elles franchissent désormais une nouvelle étape en étant capables d'analyser et d'expliquer les causes profondes des incidents. Cette évolution, qualifiée de "causal AI", tend à s'imposer progressivement comme un standard pour améliorer la performance opérationnelle.

Cette approche permet de passer d'une logique réactive à une logique proactive : il ne s'agit plus seulement de traiter une alerte, mais d'agir rapidement à la source.

Dans ce contexte, la création de valeur repose aussi sur la capacité à orchestrer efficacement ces agents spécialisés, un enjeu clé pour TotalEnergies qui a fait de l'IA un axe majeur de son ambition technologique.

Visionner le replay de cet #EnergyTalk