Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de transformer la prise de décision dans le secteur de l’énergie. Cet article examine pourquoi la gouvernance ne doit pas être une réflexion après coup dans ce contexte en pleine évolution.
Un changement de paradigme
Au cours du 20ème siècle, les décisions d’infrastructure — telles que l’emplacement des autoroutes ou des centrales électriques — ont souvent renforcé des inégalités systémiques. L’IA menace de reproduire ce schéma à une échelle et une vitesse sans précédent.
Technologie et gouvernance
L’IA est en train de redéfinir la manière dont nous prévoyons la demande, distribuons l’énergie et gérons les pannes. Cependant, alors que la technologie progresse rapidement, les cadres de gouvernance pour l’encadrer peinent à se mettre en place.
Infrastructure cognitive
Nous assistons à ce que l’on appelle une infrastructure cognitive — un système capable d’anticiper, d’apprendre et d’optimiser. Dans certains centres de contrôle, l’IA est déjà utilisée pour :
– Équilibrer l’énergie distribuée
– Identifier des pannes
– Prévoir le stress du système
Décisions éthiques sans formation
Il est à craindre que ces systèmes prennent des décisions éthiques sans avoir été formés à cet effet. Par exemple, un modèle d’IA conçu pour restaurer l’électricité après une panne pourrait privilégier des entrepôts au détriment de maisons de retraite, simplement parce que c’est ce que l’objectif économique récompense.
Problèmes en cours
Ces scénarios ne sont pas hypothétiques ; ils font déjà partie des opérations réelles du réseau. Le risque n’est pas une singularité de science-fiction, mais plutôt une optimisation sans délibération.
Exemples concrets
Les algorithmes de prévision peuvent perpétuer le sous-investissement dans les quartiers à faible revenu, en raison de l’historique d’utilisation limité. Ce manque d’accès est souvent mal interprété comme une faible demande.
Le besoin urgent de gouvernance
L’industrie de l’énergie a déjà traversé des périodes similaires. Les décisions prises ont eu des conséquences tangibles sur la santé publique et l’investissement dans les communautés. Ce que nous appelons aujourd’hui la justice énergétique est né de systèmes qui fonctionnaient avec des œillères.
Construire des garde-fous
Pour éviter que l’IA ne reproduise ces inégalités, il est crucial d’intégrer des mécanismes de gouvernance, d’explicabilité et de responsabilité. Voici quelques recommandations :
– IA certifiable : Les systèmes d’IA utilisés dans les infrastructures critiques doivent subir des validations de modèle et des audits de comportement.
– Protocoles d’explicabilité : L’IA ne doit pas être une boîte noire. Les opérateurs et le public doivent comprendre comment les décisions sont prises.
– Cadres de confiance : Il est essentiel de définir les responsabilités en cas d’erreurs de décision de l’IA et de déterminer les valeurs intégrées aux objectifs du système.
Conclusion
Ces garde-fous ne sont pas des barrières à l’innovation ; ils en sont les facilitateurs. Alors que l’IA devient essentielle pour les opérations du réseau, elle doit fonctionner avec une intention civique et non simplement une efficacité technique. L’absence de gouvernance pourrait amplifier les inégalités que la transition énergétique cherche à corriger.
Il est temps de considérer l’IA non seulement comme un outil, mais comme un décideur nécessitant des orientations claires.
