L’intelligence artificielle est devenue une priorité stratégique pour l’industrie énergétique et les ressources naturelles, mais elle a transformé les attentes en résultats en même temps qu’une signature dépendante de la mairie des entreprises. Les 68 % des directives du secteur considèrent que l’IA aura un impact durable ou transformateur sur le rendu de leurs affaires au cours des cinq prochaines années. Sans embargo, à moins de 20 % de l’affirmation, il faudra augmenter ces initiatives avec des effets bénéfiques dans le commerce.
C’est l’une des principales conclusions de « L’IA dans l’énergie : des pilotes aux bénéfices », la nouvelle analyse de Bain & Company basée sur son enquête annuelle sur plus de 800 directives de tout le monde des secteurs du pétrole et du gaz, des services publics, de la chimique, de l’exploitation minière et de l’agriculture. L’étude est en mesure de démontrer la transformation énergétique qui est étroitement liée à la capacité des entreprises à convertir l’IA en résultats concrets.
Les données révèlent une rupture considérable entre les attentes déposées en l’IA et leur impact réel. Une bonne partie des entreprises a continué à expérimenter une petite escalade ou à développer des projets pilotes coordonnés qui n’ont toujours pas atteint les résultats espérés. Pour l’industrie énergétique, cette situation suppose une approche particulièrement pertinente avant la nécessité d’améliorer l’efficacité, d’optimiser les ressources et de répondre à un environnement marqué par la transformation du modèle énergétique.
Mais le principal obstacle à l’avancée ne semble pas être dans la propre technologie. Les 48 % des directives indiquent que le maire a du mal à se radicaliser et que de nombreux projets présentent des objectifs peu définis ou se soucient d’une connexion claire avec la génération de valeur pour le commerce. Cette barrera sera également grande pour d’autres professionnels traditionnellement associés à la transformation numérique, comme la fuite de talents spécialisés (45%), les problèmes liés à la qualité et à la gestion des données (43%) ou les limites de l’infrastructure technologique existante (36%).
« La réponse ne consiste pas à démontrer que l’intelligence artificielle fonctionne, mais à déterminer où elle peut générer un impact économique pertinent et concevoir la structure organisationnelle nécessaire pour capturer. Lorsque les entreprises ont accumulé des projets pilotes sans une victoire claire avec les résultats de l’entreprise, le risque est que avoir beaucoup d’activité en IA mais peu de valeur réelle”, explique Pablo Cornicelli, socio de Bain & Company.
Les secteurs pétroliers, gaziers et chimiques, les plus adelantados
L’information de Bain s’identifie également là où elle produit les avancées les plus significatives. Les secteurs pétroliers, gaziers et chimiques apparaissent comme les plus adelantados dans l’adoption de la pratique de l’IA. Parallèlement, les domaines fonctionnels des organisations obtiennent les résultats les plus tangibles liés à l’attention au client, à l’enquête et au développement (I+D), ainsi qu’aux opérations et à la gestion.
Dans le cadre de la gestion énergétique, les capacités prédictives permettent d’anticiper les incidents et de réduire les temps d’inactivité
Dans ces fonctions, l’intelligence artificielle aide à optimiser les processus, à améliorer la prise de décision et à augmenter l’efficacité opérationnelle. Dans le cadre de la maintenance, par exemple, les capacités prédictives permettent d’anticiper les incidents et de réduire les temps d’inactivité. En I+D, nous facilitons l’analyse de grands volumes d’informations pour accélérer les processus d’innovation, en mettant l’accent sur le client en contribuant à automatiser les interactions et à améliorer la qualité du service. Dans le contexte de l’industrie énergétique, ces applications peuvent également contribuer à améliorer la gestion des actifs et à optimiser les opérations de manière plus complète.
Quatre clés pour passer les pilotes et les résultats
Avant ce scénario, Bain identifie quatre clés pour superviser la phase d’expérimentation et intensifier l’intelligence artificielle avec impact sur le commerce. Pour les entreprises du secteur énergétique, ces recommandations résultent particulièrement pertinentes :
- Concentrez les forces armées là où l’IA peut générer une plus grande valeur. Au lieu de disperser les ressources entre de nombreux pilotes, priorisez deux ou trois domaines ayant un potentiel d’impact économique et vinculaire depuis le début des objectifs thérapeutiques. Dans l’activité énergétique, cela peut traduire des initiatives orientées vers l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, de la gestion ou de la gestion des actifs.
- Repenser les processus et les formes de travail. Escalar l’IA ne consiste pas seulement à incorporer de nouveaux outils, mais à réviser les processus et à identifier dónde la technologie peut améliorer la prise de décision et l’efficacité. Ce changement est fondamental pour que la transformation énergétique ne se limite pas à l’incorporation de nouvelles solutions technologiques.
- Développer des capacités en données, technologie et talent. Les entreprises n’ont pas besoin de résoudre toutes leurs responsabilités avant d’avancer, si elles renforcent leurs capacités dans les domaines prioritaires et combinent la connaissance du commerce et de l’IA. Dans le secteur énergétique, disposer de capacités professionnelles de connexion avec les connaissances techniques avec les nouvelles capacités d’intelligence artificielle sera déterminante.
- Créez un modèle qui permet de reproduire les cas d’échec. Cela exige de définir les responsabilités, d’établir des mécanismes de gouvernance et de contacter une méthodologie commune pour mener les initiatives à partir de votre identification jusqu’à votre adoption à l’échelle. De cette manière, les entreprises peuvent éviter que les projets d’IA soient réalisés et convertis en une plate-forme transversale de transformation énergétique.
