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1 - TRANSFORMATION NUMÉRIQUE

2 - INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA TRANSFORMATION NUMÉRIQUE POUR LA TRANSITION ÉNERGÉTIQUE

3 - CONCLUSION

4 - ACRONYMES

Article de référence | Réf : H9000 v1

Transformation numérique
Intelligence artificielle dans le cadre de la transformation numérique

Auteur(s) : Moamar SAYED MOUCHAWEH

Relu et validé le 04 sept. 2020

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RÉSUMÉ

Cet article présente les avantages, les impacts, et les défis de la transformation numérique sur la vie humaine et l’industrie. Il se concentre sur l'utilisation des techniques d'intelligence artificielle (IA) afin de relever ces défis, en particulier ceux liés à la transition énergétique. Ces méthodes seront classées en fonction de plusieurs critères tels que les interactions entre le marché et les utilisateurs/acteurs, l'objectif et le type du modèle, le domaine d'application, la taille du système, les outils d'aide à la décision construits, les caractéristiques du système utilisées, le type de données, et le niveau d'intrusion.

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ABSTRACT

Artificial Intelligence Applications Within the context of Digital Transformation

This article discusses the benefits, impacts, and challenges of the digital transformation on human life and industry. Il se concentre sur l'utilisation des techniques d'intelligence artificielle (IA) afin de relever ces défis, en particulier ceux liés à la transition énergétique. The paper will classify the AI methods and techniques according to some meaningful criteria such as the market and actor interactions, the model objectives and kind, the application domain, the system scale, the built decision support system, the used features, the type of available data, and the level of intrusiveness.

Auteur(s)

INTRODUCTION

Cet article présente les avantages, les impacts et les défis de la transformation numérique sur la vie humaine et l’industrie. Il se concentre sur l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle (IA) afin de relever ces défis, en particulier ceux liés à la transition énergétique. Cela nécessite le développement de méthodes et d’outils avancés évolutifs capables de gérer et de traiter efficacement et en ligne les énormes flux de données produits par des technologies et des systèmes hétérogènes afin d’extraire des connaissances, des recommandations ou des règles utiles. Ces derniers sont ensuite utilisés dans les outils d’aide à la décision afin de résoudre de multiples problèmes tels que l’amélioration de l’efficacité énergétique des producteurs d’énergie traditionnelle / renouvelable grâce à la participation des utilisateurs, pour faciliter la pénétration (intégration) des systèmes d’énergie renouvelable distribués / centralisés dans les réseaux électriques, afin de réduire la charge de pointe par l’utilisation de stratégies efficaces de réponse à la demande, pour équilibrer et optimiser la production et la consommation, pour renforcer la protection du réseau (résilience du réseau, diagnostic et pronostic des défaillances, auto-dépannage et restauration du réseau, etc.), ainsi que la cybersécurité et les questions de confidentialité, etc. Cet article présente les méthodes et techniques basées sur l’Intelligence Articificielle utilisées pour résoudre ces problèmes. Ces méthodes seront classées selon des critères significatifs tels que les interactions des acteurs du marché (prestataires de services, producteurs, gestionnaires de réseau, consommateurs, intégrateurs, etc.), les données disponibles (supervisées, non supervisées, semi-supervisées), leur objectif (prédiction, optimisation et contrôle), leurs défis et exigences, le domaine d’application (gestion de la demande, surveillance de la charge, microréseaux, conseil en énergie (résidents, commerces), économie d’énergie, gestion dynamique des revenus de tarification, gestion de l’énergie éolienne / solaire, mobilité et véhicules électriques, etc.), l’échelle du système (appareil, maison, bâtiment, quartier, etc.), le système d’aide à la décision intégré (passif sans contrôle uniquement, recommandation, actif avec contrôle, en ligne, hors ligne), les fonctionnalités utilisées (consommation / caractéristiques énergétiques, caractéristiques statistiques, caractéristiques temporelles, caractéristiques civiques, de l’habitat ou du bâtiment, etc.), le type de données (consommation d’énergie active, puissance réactive, courant quadratique moyen, tension RMS, facteur de puissance, prix de l’énergie, conditions météorologiques, activités et comportements des utilisateurs, etc.), le niveau d’intrusion, etc. L’objectif de cette classification est de fournir aux lecteurs un aperçu de l’utilisation des méthodes et techniques d’apprentissage automatique afin de relever les différents défis et problèmes liés à la transformation numérique dans le contexte de la transition énergétique.

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KEYWORDS

artificial intelligence   |   automatic learning   |   energy transition   |   digital transformation

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h9000


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1. Transformation numérique

1.1 Définition, structure et domaines d’application de la transformation numérique

Les technologies numériques changent le visage des entreprises en raison de leur influence croissante sur notre vie personnelle, notre travail et la société. La digitalisation est le processus de passage à une entreprise numérique en tirant parti des technologies numériques émergentes, telles que l’Internet des objets (IoT), les clouds ou nuages, et l’échange intensif de données, les smartphones et les capteurs intégrés intelligents, l’impression 3D et l’analyse prescriptive. L’objectif est de changer les business models en les construisant autour des technologies numériques de sorte à créer de nouvelles sources de revenus et à générer de nouvelles opportunités de service. La digitalisation présente de nombreux avantages tels que l’amélioration de la productivité, de la qualité, de la rentabilité, de la sécurité et de la fiabilité des systèmes industriels ainsi que la connectivité entre les acteurs et la création de nouveaux...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - LENKA (S.), PARIDA (V.), WINCENT (J.) -   Digitalization capabilities as enablers of value co-creation in servitizing firms.  -  Psychology & Marketing, 34(1), 92-100 (2017).

  • (2) - HASSELBLATT (M.), HUIKKOLA (T.), KOHTAMÄKI (M.), NICKELL (D.) -   Modeling manufacturer’s capabilities for the Internet of Things.  -  Journal of Business & Industrial Marketing, 33(6), 822-836 (2018).

  • (3) - PARIDA (V.), SJÖDIN (D.), REIM (W.) -   Reviewing literature on digitalization, business model innovation, and sustainable industry : Past achievements and future promises  -   (2019).

  • (4) - SIANO, PIERLUIGI -   Demand response and smart grids – A survey.  -  Renewable and sustainable energy reviews 30 : 461-478 (2014).

  • (5) - MOCANU (E.), NGUYEN (P.H.), GIBESCU (M.), LARSEN (E.M.), PINSON (P.) -   Demand forecasting at low aggregation levels using factored conditional restricted boltzmann machine.  -  In 2016 Power Systems Computation Conference (PSCC) (pp. 1-7). IEEE (2016, June).

  • ...

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QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE

1/ Quiz d'entraînement

Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.

2/ Test de validation

Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.

Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.


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