Optimisation mix énergétique par IA

Contexte

Producteur multi-énergie (nucléaire, hydraulique, éolien, solaire, gaz) devant arbitrer en permanence entre ses sources de production pour optimiser le mix énergétique. L'arbitrage actuel est réalisé par 15 traders énergie basés sur des modèles Excel et leur expertise. La complexité croissante du marché (EnR intermittentes, prix volatils, stockage) dépasse la capacité d'analyse humaine.

Problème & Défi

Arbitrage manuel entre 5 sources de production : sous-optimal de 10-15% par rapport à l'optimum théorique. Traders énergie travaillant sur Excel : impossible d'intégrer toutes les variables simultanément. EnR intermittentes (éolien, solaire) rendant les prévisions de production aléatoires. Volatilité des prix spot : variations de 200-500% en quelques heures nécessitant une réactivité impossible manuellement. Coût d'opportunité estimé à 50M€/an en arbitrage sous-optimal.

Solution & Livrables

Modèle d'optimisation ML du mix énergétique intégrant prévisions de production, demande, prix de marché et contraintes réseau. Reinforcement Learning pour l'apprentissage continu de la stratégie d'arbitrage optimale. Prévision de production EnR à H+1 à J+7 avec précision 95% intégrant météo et données satellites. Recommandation de dispatch en temps réel : quelle source mobiliser, quand, à quelle puissance. Dashboard trading augmenté : position temps réel, P&L, prévisions, recommandations, alertes de prix. Premier résultat visible en 30 jours - industrialisation complète en 3 mois.

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