IA pour l'énergie, les réseaux et l'environnement
Des dizaines de milliers de pages de procédures, de schémas et d'arrêtés préfectoraux, des techniciens qui partent à la retraite avec leur savoir, une réglementation qui s'épaissit chaque année. Ingénieur IA freelance, j'ai travaillé pour GRDF et Eiffage, et sur la réglementation ICPE du Groupe Schiever ; je construis des systèmes IA hébergés chez vous qui rendent cette masse documentaire utilisable sur le terrain.
Connecté à vos outils pour l'énergie
SAP PM, IBM Maximo, Carl Source, Coswin, Infor EAM, AVEVA PI System, SharePoint, OpenText Documentum, ArcGIS, QGIS, Autodesk Vault, Salesforce, Zendesk. Les systèmes IA se branchent sur les logiciels en place, ils ne les remplacent pas.
Ils m'ont confié leur système IA
Pourquoi l'IA pour l'énergie est un sujet de direction
Une documentation technique immense, dispersée et peu consultée
Procédures d'exploitation, notices constructeur, plans, normes, retours d'expérience, comptes rendus d'incidents : tout existe quelque part, dans une GED, un SharePoint, un lecteur réseau ou une armoire. Sur le terrain, le technicien appelle un collègue plutôt que de chercher. Le savoir critique tient dans la tête de quelques personnes, et une part importante d'entre elles partent dans les cinq ans.
Une réglementation dense et des obligations de reporting qui s'empilent
Installations classées pour la protection de l'environnement (ICPE), arrêtés préfectoraux, code de l'environnement, directives européennes, reporting extra-financier (comptes rendus réglementaires) : chaque site a ses prescriptions, ses échéances de contrôle et ses justificatifs à produire. Le suivi se fait dans des tableurs, site par site, et une prescription oubliée se découvre lors de l'inspection.
Des équipes terrain sous pression et des comptes rendus bâclés
Le temps passé à rédiger un rapport d'intervention, à ressaisir dans la GMAO ce qui a été fait, à retrouver l'historique d'un équipement, est pris sur le temps d'intervention. Les rapports sont incomplets, l'historique est inexploitable, et la maintenance prédictive reste un projet de slide tant que les données terrain ne sont pas propres.
Ce que l'IA fait concrètement pour l'énergie
Documentation technique interrogeable (RAG industriel)
Un assistant documentaire répond aux questions des techniciens et des ingénieurs à partir de vos procédures, notices, plans et retours d'expérience, en citant le document et la page. C'est une recherche augmentée par génération (RAG) construite pour des documents techniques : tableaux, schémas, révisions successives, documents scannés. J'ai publié une démonstration de ce RAG industriel sur de la documentation pétrolière et gazière (OilGasGPT) pour montrer le traitement de documents longs et techniques. Le système tourne sur un modèle ouvert hébergé chez vous, sans API externe.
Rapports d'intervention dictés sur le terrain
Le technicien dicte son intervention sur son téléphone, y compris hors ligne ; la transcription est structurée en rapport (équipement, constat, action, pièces, temps passé, réserves), les photos sont rattachées, et le rapport est créé dans la GMAO après validation. Les anomalies récurrentes sur un même équipement sont détectées et remontées au responsable de maintenance.
Réglementation ICPE : lecture des arrêtés et suivi des prescriptions
Les arrêtés préfectoraux, la nomenclature ICPE et les textes applicables sont lus par le système, qui en extrait les prescriptions par site (valeurs limites, fréquences de contrôle, justificatifs à produire, échéances) et construit un registre de conformité tenu à jour. Une veille signale les textes nouveaux qui concernent vos rubriques. C'est le type de travail que j'ai mené pour le Groupe Schiever sur ses obligations ICPE.
Aide au diagnostic et préparation de la maintenance
À partir de l'historique GMAO, des manuels constructeur et des rapports précédents, un agent IA (AI agent) propose au technicien les causes probables d'une panne, la procédure applicable et les pièces à emporter, avant le déplacement. Il prépare les ordres de travail préventifs à partir des plans de maintenance et des relevés de capteurs disponibles. Les données de supervision restent dans votre réseau.
Réponses aux clients d'un fournisseur ou d'un gestionnaire de réseau
Relevés, factures, changement de fournisseur, raccordement, déménagement, panne : les demandes de premier niveau sont traitées par un chatbot d'entreprise branché sur votre CRM et votre système de facturation, avec passage à un conseiller dès qu'une demande sort du cadre. Les e-mails entrants sont classés et pré-rédigés pour le service client, qui valide.
Reporting environnemental et extraction des données de consommation
Factures d'énergie, relevés de compteurs, bordereaux de déchets, fiches de données de sécurité : les données nécessaires au bilan d'émissions, au reporting extra-financier ou au suivi d'un plan de sobriété sont extraites, contrôlées et consolidées par site. Le système signale les documents manquants et les incohérences avant la clôture. Des éditeurs français se sont spécialisés sur ces données : Metron (pilotage de la performance énergétique des sites industriels), Deepki (données environnementales du parc immobilier), BeeBryte (optimisation énergétique des bâtiments par IA) et Kayrros (analyse de données satellite pour l'énergie et le climat). Ils répondent à un usage précis ; le sur mesure sert à relier ces sources à vos documents et à vos obligations propres.
Un projet IA pour l'énergie ?
Vingt minutes suffisent pour savoir si c'est faisable, par où commencer et à quel ordre de grandeur s'attendre.
Vos données pour l'énergie restent chez vous
Dans l'énergie, la confidentialité dépasse le RGPD : plans de réseaux, procédures d'exploitation, données de supervision et rapports d'incidents relèvent du secret industriel, et pour certains sites (Seveso, opérateurs d'importance vitale) d'obligations de sécurité spécifiques. Ces documents n'ont pas vocation à transiter par une API américaine. Le choix par défaut est un modèle ouvert (Mistral ou équivalent) servi sur vos serveurs ou chez un hébergeur français, avec une base vectorielle dans votre réseau, aucune API externe et des accès alignés sur vos habilitations existantes : un technicien ne voit que ce que sa GED lui autorise déjà. J'ai livré ce type d'architecture entièrement auto-hébergée (vLLM, base vectorielle, zéro API externe) pour Virteem, et les mêmes principes s'appliquent aux données d'un exploitant de réseau.
Ce que ce type de projet produit
- Recherche documentaire. Sur ce type de déploiement, le temps pour retrouver la bonne procédure ou la bonne notice est constaté divisé par trois à cinq, avec une réponse qui cite la source au lieu d'un appel à un collègue.
- Rapports d'intervention. La rédaction et la saisie, qui prennent en général 30 à 45 minutes par intervention, passent à quelques minutes de dictée et de relecture, avec des rapports plus complets et exploitables pour l'analyse.
- Suivi réglementaire. La lecture d'un arrêté préfectoral et l'extraction de ses prescriptions se font en heures plutôt qu'en jours, et le registre de conformité est à jour en permanence au lieu d'être reconstitué avant l'inspection.
- Demandes clients de premier niveau. De l'ordre de la moitié des demandes (relevés, factures, démarches) sont traitées sans conseiller, les autres arrivant classées et pré-rédigées.
Des systèmes en production dans des secteurs proches
Virteem
Virteem voulait une IA générative qui répond à partir des documents de l'entreprise sans API externe : modèles open source benchmarkés, vLLM, Milvus.
Delibia
Cas client Delibia (govtech, 1 200 collectivités) : RAG sur 2,7 millions de délibérations réparé et industrialisé, retrieval 53 à 93 %, +388 % d'utilisateurs.
Les prestations adaptées pour l'énergie
Assistant IA documentaire (RAG)
Intégration IA générative : un assistant documentaire (RAG) qui répond depuis vos documents et cite ses sources, hébergé en France. Livré en 4 à 10 semaines.
Détail et prixAgent IA pour entreprise
Agent IA pour entreprise : il lit vos e-mails, votre CRM et vos tickets, puis agit sous validation humaine, chaque décision journalisée. En 3 à 8 semaines.
Détail et prixAutomatisation IA des processus
Automatisation IA de vos processus avec n8n, Make ou Zapier et un modèle de langage : factures, commandes, relances, RH. Flux fiabilisé et documenté.
Détail et prixAudit IA
Audit IA en 3 semaines : diagnostic dans votre code, benchmarks sur vos données, feuille de route priorisée et POC. Réservez un appel de 20 minutes.
Détail et prixChatbot IA pour entreprise
Chatbot IA d'entreprise branché sur vos documents et vos outils : réponses sourcées, escalade vers un humain, hébergé en France. En ligne en 3 à 6 semaines.
Détail et prixCe que disent ceux qui ont travaillé avec moi
« Mehdi incarne le savoir faire et le savoir être. Pédagogue, à l'écoute, disponible, fiable, et efficace sont les mots qui le caractérisent le mieux. »
Nicolas ChabertVisconti« Mehdi est une personne passionnée avec qui j'ai eu le plaisir de collaborer sur des projets complexes dans une thématique très concurrentielle. À la fois ambitieux et investi, Mehdi a un profil très complet qui lui permet d'accomplir des missions de grande envergure. »
Lea PicossonThe BlackRoom« Ayant fait appel aux services de Mehdi dans le cadre de la migration d'une plateforme e-commerce, ce dernier a su répondre aux enjeux de ce projet avec efficacité, pédagogie et polyvalence : nous avons été très satisfaits de sa prestation ! »
Léon FernandesGroupe SchieverQuestions fréquentes sur l'IA pour l'énergie
Combien coûte un assistant documentaire ou un RAG industriel ?
Quel est le délai de mise en production ?
Nos documents peuvent-ils rester dans notre réseau ?
Logiciel IA du marché ou développement sur mesure pour l'énergie ?
Comment les techniciens et les équipes sont-ils formés ?
Par quoi commencer dans une entreprise de l'énergie ?
Pour aller plus loin
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Vous décrivez votre situation, je vous dis ce qui est faisable, par où commencer et avec quels ordres de grandeur. Si une autre approche ou un autre prestataire convient mieux, je vous le dis aussi.
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