Avec des ressources abondantes, une expertise technologique de pointe et un engagement croissant envers la décarbonation, le Canada se positionne comme un catalyseur incontournable de la transition énergétique mondiale. Pour maintenir cette position stratégique et répondre à la fois aux impératifs climatiques et économiques, le pays peut compter sur l’IA comme levier clé pour moderniser la production, la distribution et la consommation d’énergie.
Énergie + IA : des cas d’usage pour une transition réussie
L’intégration de l’IA dans le secteur énergétique canadien s’opère à plusieurs niveaux, avec des cas d’usage concrets portés par des entreprises locales et des initiatives gouvernementales. Ces innovations touchent à la fois l’optimisation opérationnelle, la sécurité des infrastructures, la résilience environnementale et la souveraineté technologique.
Réseaux électriques intelligents et résilients : L’IA est déjà utilisée pour modéliser la demande énergétique en temps réel, anticiper les pics de consommation et réduire les risques de surcharge. Combinée à des capteurs et systèmes de supervision avancés, elle permet une maintenance prédictive qui détecte les défaillances techniques avant qu’elles ne surviennent, limitant ainsi les interruptions de service. L’entreprise BluWave-ai illustre bien cette approche : elle collabore avec des services publics en Ontario et au Nouveau-Brunswick pour optimiser les opérations de réseau via l’IA, notamment dans la gestion de la charge et l’intégration des sources renouvelables.
Production renouvelable pilotée par les données : L’intelligence artificielle permet de compenser l’intermittence naturelle de l’hydroélectricité, du solaire et de l’éolien. Grâce à des systèmes de prévision météo haute fréquence, croisés avec des données historiques, elle permet une gestion dynamique de l’approvisionnement énergétique. Hydro-Québec, par exemple, expérimente l’utilisation de batteries de seconde vie pour stabiliser les flux d’énergie solaire dans des réseaux locaux. Ces solutions permettent de maximiser la valeur des infrastructures existantes tout en accélérant l’adoption du renouvelable.
Chaîne de valeur et traçabilité des ressources critiques : Le Canada est un acteur stratégique dans l’extraction de métaux critiques comme le lithium, le nickel et le cobalt. L’IA permet d’assurer une traçabilité complète de ces ressources, du site d’extraction jusqu’au recyclage, tout en évaluant les risques environnementaux. Geosapiens, une entreprise de Québec, développe par exemple des outils de modélisation prédictive qui aident à anticiper les aléas naturels, optimiser la logistique et limiter les impacts écologiques.
Efficacité énergétique et consommation locale optimisée : L’IA améliore aussi la consommation énergétique à l’échelle industrielle et communautaire. Des systèmes de gestion automatisés pilotent les flux en temps réel, identifient les gaspillages et proposent des ajustements ciblés. Dans plusieurs régions, des coopératives appuyées par le Fonds d’électrification rurale ont intégré des plateformes intelligentes pour répartir équitablement la consommation au sein des communautés, favorisant une plus grande autonomie énergétique.
Une filière en transition : entre avancées et fragmentation
Malgré des avancées tangibles, plusieurs défis freinent encore l’adoption généralisée de l’IA dans le secteur énergétique. Une étude récente du Conseil de l’innovation du Canada met en lumière un manque de coordination entre les provinces, des inégalités d’accès aux technologies et une adoption encore partielle au sein des chaînes d’approvisionnement locales.
La gouvernance des données, la rareté des expertises en IA appliquée à l’énergie et les contraintes réglementaires ralentissent également le passage à l’échelle de nombreuses initiatives. Comme le rappelait Sreedhar Sistu, vice-président Offres IA chez Schneider Electric sur la scène d’ALL IN 2024 (traduit de l’anglais) : « Selon moi, le premier défi auquel nous faisons face avec l’IA par rapport à d’autres technologies est que les attentes envers l’IA sont désormais extrêmement élevées. Par conséquent, tout ce qui arrive sur le marché sera, par définition, perçu comme sous-performant. »
6 pistes pour accélérer l’adoption de l’IA dans le secteur énergétique au Canada
Pour accélérer l’adoption de l’IA d’ici dans le secteur énergétique, plusieurs pistes s’offrent aux différentes parties prenantes de notre écosystème :
- Créer des consortiums intersectoriels regroupant entreprises, universités et gouvernements pour mutualiser les cas d’usage et réduire les coûts d’expérimentation.
- Développer des programmes de formation spécialisés en IA appliquée à l’énergie pour pallier la pénurie d’experts.
- Standardiser les formats et protocoles de données afin de faciliter l’interopérabilité entre acteurs et provinces.
- Renforcer les partenariats publics-privés pour financer l’infrastructure numérique et les plateformes de données ouvertes.
- Encourager la réutilisation des technologies développées dans d’autres secteurs (transport, industrie) vers l’énergie.
- Déployer des plateformes collaboratives pour partager en temps réel les résultats, apprentissages et modèles d’IA.
Joueurs de l’énergie : pourquoi adopter l’IA du Canada ?
Dans un domaine aussi stratégique que l’énergie, choisir une intelligence artificielle conçue et développée au Canada est un levier concret de performance et de résilience. Les équipes locales connaissent en profondeur les réalités climatiques, réglementaires et infrastructurelles propres au pays — de la gestion des réseaux en régions éloignées à l’adaptation aux variations saisonnières extrêmes.
Cette connaissance fine du contexte permet de concevoir des solutions qui répondent précisément aux besoins du secteur : optimiser l’équilibre entre production et consommation, adapter les systèmes aux spécificités des sources renouvelables canadiennes et améliorer la continuité du service, même dans des conditions environnementales difficiles.
L’adoption d’IA locale favorise également la collaboration directe avec les concepteurs et experts techniques, accélérant ainsi les cycles d’innovation et le déploiement de projets pilotes. Les données issues du terrain canadien peuvent être intégrées plus rapidement dans les modèles, garantissant des outils prédictifs et opérationnels mieux adaptés aux réalités énergétiques nationales.
Enfin, miser sur l’IA canadienne renforce la souveraineté énergétique et technologique du pays, en soutenant un écosystème qui favorise à la fois la compétitivité des entreprises et la transition vers des pratiques plus durables.
Une dynamique soutenue par Scale AI
Des grappes d’innovation telles que Scale AI jouent un rôle structurant dans l’adoption de l’IA dans le secteur énergétique. En 2024, Scale AI a soutenu un projet porté par Cléo, filiale d’Hydro-Québec, visant à optimiser l’électrification des flottes de véhicules commerciaux. L’initiative s’appuie sur un algorithme de machine learning capable de prédire les cycles d’usage et de détecter les anomalies de recharge. Ces capacités permettent de mieux planifier les opérations, d’améliorer la fiabilité des flottes et de soutenir concrètement la transition vers l’électromobilité au Canada.
Encore plus à ALL IN 2025
Ces enjeux seront au cœur des discussions lors de l’événement ALL IN 2025, qui réunira plus de 6 000 leaders de l’écosystème IA les 24 et 25 septembre à Montréal. Parmi les sessions à ne pas manquer : « IA et avenir de l’énergie : efficacité, stockage et distribution intelligente », qui présentera des solutions concrètes déployées par les leaders de l’industrie. L’énergie, au croisement des défis climatiques, technologiques et sociaux, sera largement représentée à travers des panels, des démonstrations et des startups canadiennes.
