En vidéo : Vers un partage sécurisé de données
pour les prévisions d’EnR
L’intégration de sources d’énergie décentralisées et d’appareils intelligents permet un accès sans précédent à des données de haute résolution, pouvant améliorer les prévisions de la production énergétique. Cependant, ces données sont sensibles et impliquent le développement d’une IA respectueuse de la confidentialité, mais également explicable, selon les normes européennes dans ce domaine. Les travaux du projet AI-NRGY visent à répondre à ces deux critères, d’apparence contradictoires.
Cette présentation en anglais a été réalisée dans le cadre des journées annuelles 2026 du PEPR TASE. Elle présente les travaux de Lukas Stippel, ancien-doctorant à PERSEE et membre du projet AI-NRGY, Carla Gonçalves, Simon Camal, Georges Kariniotakis (PERSEE). Un article a été également été rédigé par l’équipe de recherche, pour présenter de manière accessible leurs travaux. Vous pouvez le consulter sur cette page : Le partage des données catalyseur de la transition énergétique ?
Le projet AI-NRGY, piloté par Thierry Monteil (INSA, IRIT), a pour objectif de répondre aux contraintes majeures des réseaux énergétiques de demain (fortement distribués, dynamiques, hétérogènes, critiques et parfois volatiles) en contribuant à la mise en place de solutions d’intelligence distribuée tirant parti de différentes méthodes de calcul (edge, fog et cloud computing), et en proposant une architecture logicielle ainsi que les méthodes, modèles et algorithmes nécessaires à la mise en œuvre de solutions d’intelligence distribuée susceptibles d’accélérer la digitalisation des réseaux d’énergie.
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