Une étude de l’Institut tunisien des études stratégiques (ITES), intitulée « L’intelligence artificielle, un levier du rôle social de l’État », montre l’importance stratégique de l’IA pour le secteur énergétique. Ce dernier vise une transition vers un système intelligent, résilient et durable. Il doit pour cela surmonter des défis structurels et réglementaires complexes. Traditionnellement tributaire des prix des hydrocarbures et de l’intermittence des énergies renouvelables, le secteur connaît une profonde transformation numérique.

Le document souligne le potentiel considérable de l’IA. Celle-ci permet notamment l’analyse massive et automatisée des données. Cela optimise la gestion des systèmes énergétiques. Les applications phares incluent la prédiction de la production solaire et éolienne. Cette fonction, jugée hautement pertinente et prioritaire, utilise des données météorologiques et des modèles de deep learning. Elle contribue à stabiliser le réseau électrique national.

L’IA est aussi cruciale pour la maintenance prédictive des infrastructures. Cela réduit les coûts et améliore la fiabilité des équipements. Une telle application anticipe les défaillances des turbines ou des transformateurs. Elle vise jusqu’à 25 % de réduction des arrêts imprévus. La gestion intelligente de la demande et l’optimisation de la consommation dans les bâtiments ont aussi un fort impact. Elles réduisent les pics de consommation et améliorent l’efficacité énergétique globale.

Plusieurs startups tunisiennes se positionnent sur ce créneau porteur. Elles proposent des solutions de Smart Grid, d’optimisation de flottes de véhicules électriques (Baker Motors), de maintenance prédictive (InstaDeep, SmarDac) et de gestion de la consommation (4inA Technologie). L’écosystème entrepreneurial souffre cependant encore d’un manque de visibilité et de coordination.

Néanmoins, le déploiement de l’IA  rencontre des contraintes majeures. Le secteur manque d’un cadre réglementaire clair pour la gouvernance de l’IA et la protection des données. Cette absence complique l’application des tarifs dynamiques et la gestion des fraudes. Une pénurie notable de ressources humaines qualifiées en ingénierie et en IA constitue un autre frein structurel. Elle aggrave la dépendance technologique envers les solutions étrangères. Enfin, des infrastructures numériques insuffisantes, des données énergétiques de qualité hétérogène et des investissements initiaux coûteux entravent l’interopérabilité des systèmes. Ils limitent aussi la généralisation des bénéfices de l’IA. Le gouvernement tunisien doit donc mettre en place des politiques et des projets pilotes. Il doit notamment favoriser un accès équitable aux solutions d’IA dans les zones rurales. L’objectif est de garantir que les avantages de la transition énergétique profitent à toute la population.

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