La transformation numérique des infrastructures énergétiques ne se limite plus à la simple collecte de données. Elle évolue vers une capacité prédictive, où l'intelligence artificielle (IA) anticipe les défaillances et orchestre les réponses avant même qu'un incident ne survienne. Chez FluxStruct Québec, nous intégrons cette logique au cœur de la supervision des réseaux critiques.

De la surveillance réactive à la supervision proactive

Traditionnellement, les centres de contrôle surveillent des indicateurs en temps réel et réagissent aux alarmes. Notre approche, basée sur des modèles d'apprentissage automatique, analyse les schémas historiques et les données opérationnelles en temps quasi réel pour identifier des signaux faibles annonciateurs de stress systémique.

Par exemple, en croisant les données de température des transformateurs, les prévisions météorologiques et les modèles de charge, nos algorithmes peuvent prédire un risque de surchauffe avec plusieurs heures d'avance, permettant des ajustements préventifs de la charge ou l'activation planifiée de ressources de secours.

Architecture d'une plateforme de supervision prédictive

Notre plateforme repose sur trois couches interconnectées :

1. Couche d'acquisition et de fusion : Agrège les données hétérogènes des capteurs IoT, des SCADA et des sources externes (météo, géolocalisation).
2. Couche analytique et modélisation : Exécute des modèles de séries temporelles et de détection d'anomalies pour générer des scores de risque et des prévisions.
3. Couche de décision et d'orchestration : Présente les insights via des tableaux de bord contextuels et peut suggérer, voire initier de manière semi-autonome, des séquences d'actions correctives.

Cette architecture permet non seulement de prévoir les pannes, mais aussi de simuler l'impact de différentes stratégies d'atténuation, aidant ainsi les opérateurs à prendre les décisions les plus résilientes.

Cas concret : Gestion préventive des congestions sur le réseau de transport

Lors d'un épisode de grand froid l'hiver dernier, notre système a détecté une probabilité croissante de congestion sur une ligne haute tension clé, 36 heures avant le pic de consommation prévu. En simulant plusieurs scénarios, la plateforme a recommandé et aidé à coordonner une redistribution de la charge via des sources de production locales et le stockage décentralisé. Cette intervention préventive a évité le recours à des délestages tout en maintenant la stabilité du réseau.

L'efficacité se mesure ici en continuité de service garantie et en optimisation des coûts d'exploitation, bien au-delà des simples indicateurs de disponibilité.

Les défis de l'intégration et de la confiance opérationnelle

L'adoption de l'IA en milieu critique soulève des questions essentielles : explicabilité des décisions, robustesse face aux cybermenaces, et formation des équipes. Notre philosophie est celle de l'« IA assistante » : l'algorithme propose, l'opérateur humain dispose. Les interfaces sont conçues pour mettre en avant le raisonnement derrière chaque alerte, renforçant ainsi la confiance et l'appropriation par les équipes de terrain.

L'organisation numérique des réseaux énergétiques atteint ainsi un nouveau palier, où la supervision devient un système nerveux central anticipatif. L'objectif ultime de FluxStruct Québec reste inchangé : garantir la cohérence et la résilience des infrastructures qui soutiennent notre société, en faisant de la donnée et de l'intelligence artificielle des alliés stratégiques de la continuité opérationnelle.