Apport de l’IA

Optimisation intelligente des processus métiers existants 

L’intégration de l’IA générative dans les processus métiers existants permet d’optimiser en partie ou complétement certaines tâches répétitives et chronophages, permettant ainsi une réallocation des ressources vers des tâches d’analyses plus qualitatives.  

Cela rend possible pour les équipes et les entreprises de s’adapter à des variables changeantes, ce qui est particulièrement utile dans des secteurs dynamiques tels que la production, la distribution et la consommation d’énergie.   

En concentrant les ressources sur les fonctions essentielles des entreprises du secteur de l’Energie, cela renforce à la fois leur efficience et leur capacité d’innovation, favorisant un secteur plus vert et durable. 

Cybersécurité du secteur Energie par l’IA   

La cybersécurité, renforcée par l’IA, est essentielle pour protéger les données sensibles des secteurs critiques tels que l’Energie. Les systèmes intelligents détectent et réagissent en temps réel aux menaces, en se basant sur des analyses de données avancées. Ils s’ajustent proactivement pour contrer les nouvelles vulnérabilités et automatisent la réponse aux incidents, réduisant les dommages et isolant les attaques.  

L’IA Générative au service de la Maintenance Augmentée  

L’intégration de l’IA Générative dans les différentes étapes de la Maintenance Avant-Pendant-Après les interventions permet d’optimiser et d’accroître la fiabilité de différentes opérations.  

Avant les interventions, les cas d’usages sont nombreux afin d’améliorer la planification et la préparation des interventions sur sites ou encore la gestion des risques HSE.
L’IA Générative permet également d’optimiser la tournée d’inspection et de maintenance, de maximiser l’apport des analyses prédictives pour les opérations sur site, et de mieux interroger et utiliser les systèmes supports de ces opérations.
Finalement, après les opérations de maintenance, l’intégration de l’IA Générative permet aussi un meilleur suivi des procédures pour fiabiliser les opérations, de mieux documenter et capitaliser les anomalies constatées, et d’améliorer la coordination et le suivi des équipes. 

L’IA comme levier pour une transition vers des modèles durables et plus respectueux de l’environnement 

En aidant les entreprises énergétiques à anticiper la Demande et à adapter la Production, le Transport et la Fourniture d’Energie en temps réel, l’IA permet de réduire le gaspillage d’énergie et les émissions de GES.  

Cette technologie permet également d’optimiser la production des EnR en fonction des différents critères (météo, couts des combustibles, prix de marché…) et peut également jouer un rôle clé dans la gestion de l’intermittence en fournissant des prévisions précises météorologiques par exemple. L’ensemble des cas d’usages d’IA Générative facilitent ainsi une intégration harmonieuse de ces nouveaux moyens de production au réseau énergétique. 

Une approche bout-en-bout grâce à l’ensemble des compétences du Groupe Magellan Partners 

Formation et adaptation à l’IA 

• Sensibiliser les équipes à l’intelligence artificielle (IA) 

• Gérer le changement lié à l’adoption de l’IA 

• Former les collaborateurs aux outils et concepts de l’IA 

Définition de la vision en IA 

• Évaluer la maturité actuelle en IA de l’organisation 

• Comparer différentes solutions d’IA disponibles sur le marché 

• Suivre les dernières évolutions de l’IA, notamment l’IA générative 

Elaboration de la stratégie IA 

• Générer des idées pour des cas d’usage de l’IA 

• Effectuer des analyses de faisabilité pour des projets d’IA 

• Prioriser les projets en fonction de leur impact et faisabilité 

• Développer des études de cas économiques et planifier la mise en œuvre (roadmap) 

Implémentation et gestion de l’IA 

• Créer et gérer un centre de compétence pour l’IA (Hub IA) 

• Réaliser des prototypes (Proofs of Concept – POCs) pour tester les idées 

Déploiement de l’IA à grande échelle 

• Concevoir une architecture adaptée pour l’IA générative 

• Optimiser les systèmes pour la reconnaissance automatique des caractères (RAG) 

• Gérer les documents numériques et respecter les contraintes (sécurité, RSE, éthique, etc.) 

• Valider les solutions d’IA 

Management et gouvernance de l’IA 

• Assurer une gestion effective des projets IA 
• Établir un cadre d’entreprise pour l’IA générative 
• Mettre en place une structure de surveillance pour l’IA (Tour de contrôle de l’IA)