Blog invité d’Emmanuel Ngue, EN Solutions Hydro, PDG et ingénieur principal, crédit image : Chris DeGraff | Pacific Northwest National Laboratory.
L’hydroélectricité est une pierre angulaire du réseau énergétique Canadien, offrant une source d’énergie renouvelable fiable et bien éprouvée. Cependant, avec une grande partie du parc vieillissant et la pression croissante de la variabilité climatique, un changement stratégique s’impose. Les modèles de maintenance traditionnels — réagir aux pannes ou suivre des calendriers fixes — ne suffisent plus pour gérer efficacement ces systèmes complexes. Une démarche transformative n’est donc plus un luxe, mais bien une étape essentielle vers un avenir plus résilient et durable pour l’hydroélectricité.
C’est ici que la convergence de l’intelligence artificielle (IA) et des technologies de jumeaux numériques offre une solution puissante. Ces technologies font passer les compagnies d’électricité d’un modèle d’opérations réactif à un modèle intelligent, permettant d’optimiser la fiabilité, de réduire les coûts et d’améliorer la performance.
Les limites de la maintenance traditionnelle
De nombreuses centrales hydroélectriques, notamment celles mises en service il y a plusieurs décennies, reposent encore sur des systèmes de maintenance obsolètes. Ces systèmes sont souvent mal adaptés pour suivre des problèmes complexes tels que les profils de dégradation des turbines, la variabilité des débits d’eau, et l’intégration des systèmes hydrauliques et électriques. Résultat : une utilisation inefficace des ressources, avec des équipes de maintenance intervenant trop tard (causant des arrêts coûteux) ou trop tôt (gaspillant temps et budget).
De plus, l’absence de données structurées et centralisées, ainsi qu’une connaissance fragmentée, complique l’accès à l’information essentielle pour les employés, qu’ils soient nouveaux ou expérimentés. Cela crée une dépendance à l’égard du personnel expérimenté et rend difficile la mitigation des effets du roulement de personnel.
L’IA comme expert virtuel en maintenance
L’IA n’est pas un simple module ajouté ; c’est une fonctionnalité essentielle conçue pour augmenter l’expertise humaine. Une plateforme comme TGM Expert, développée au Canada par EN Solutions Hydro, intègre l’IA à toutes les étapes du cycle de vie de la maintenance, de la gestion des bons de travail à la planification stratégique. Elle agit comme un « Expert Virtuel en Maintenance » aux côtés des techniciens et gestionnaires d’actifs, accélérant la maturité numérique et la fiabilité.
Voici comment l’IA y est intégrée pour créer un système de maintenance plus intelligent et efficace :
- Flux de travail intelligents : Le système assiste les équipes dans la gestion des bons de travail, en fournissant des suggestions pour la hiérarchisation des priorités, la prévision des tâches et l’affectation des ressources. Sur la base des données en temps réel, de la criticité des équipements et des modes de défaillance, l’IA peut générer automatiquement des demandes de bons de travail, simplifiant ainsi un processus auparavant manuel et réactif.
- Assistant Intelligent : Grâce à la technologie appelée « Retrieval-Augmented Generation » (RAG), l’assistant IA est entraîné sur des documents spécifiques à l’hydroélectricité, des historiques de maintenance et des procédures spécifiques. Il peut répondre instantanément à des questions complexes et fournir une assistance contextuelle, aidant les équipes à accéder aux connaissances techniques et corporatives même en l’absence de personnel senior.
- Recommandations proactives : En ingérant les données en temps réel issues de capteurs IoT et des systèmes SCADA, les modèles d’IA peuvent détecter rapidement les anomalies et suggérer des mesures préventives. Par exemple, en détectant une tendance répétée de surchauffe sur un palier-guide, le système peut recommander d’ajuster la fréquence de maintenance, ce qui peut aider à éviter un arrêt imprévu.
Fig.1. Illustration du flux RAG 1
La puissance des jumeaux numériques
L’IA est encore plus puissante lorsqu’elle est combinée à un jumeau numérique. Un jumeau numérique est une représentation virtuelle dynamique d’un actif physique, continuellement mise à jour avec des données en temps réel et enrichie de simulations. Pour une turbine hydroélectrique, cela signifie créer une réplique numérique capable de simuler son comportement opérationnel et de prédire des scénarios de dégradation.
L’intégration de ces deux technologies permet une nouvelle génération de stratégies de maintenance intelligente :
- Diagnostics prédictifs : En comparant les données des capteurs en temps réel d’un groupe hydroélectrique avec les prévisions du jumeau numérique du composant visé (modèle d’ordre réduit – ROM), le système peut détecter des écarts précoces. Lorsque les deux divergent, le module IA analyse le motif et déclenche une prévision de défaillance, indiquant par exemple un risque d’usure de paliers ou de cavitation avant même qu’il ne soit détectable lors d’une inspection physique.
- Analyse des causes racines : Lorsqu’une alerte est générée, l’assistant IA peut rapidement retrouver les journaux historiques et documents techniques grâce à sa recherche optimisée par RAG. Il corrèle ensuite ces informations avec les résultats de simulation du jumeau numérique pour proposer les causes probables et guider le technicien dans un flux de dépannage recommandé.
Fig.2. Illustration d’un Jumeau numérique de moteur 2
De la maintenance prédictive à l’optimisation opérationnelle
Au-delà de la maintenance, l’IA et les jumeaux numériques ajoutent une couche puissante d’optimisation opérationnelle. Cela permet à une compagnie d’électricité de prendre de meilleures décisions quant à l’utilisation de ses ressources, notamment de ses réserves d’eau.
- Prévision et planification de scenarios : Les modèles IA peuvent prédire des variables clées comme les apports en eau et la demande énergétique, sur des horizons allant de la planification quotidienne à la planification saisonnière. Les ingénieurs peuvent ensuite utiliser le jumeau numérique pour simuler des scénarios hypothétiques comme l’impact d’un fonctionnement à charge partielle ou d’une variation saisonnière de débit.
- Recommandations prescriptives : Un moteur d’optimisation transforme ces prévisions en recommandations concrètes et expoitables. Il peut aider à planifier la production d’électricité et à optimiser l’utilisation des groupes hydroélectriques, ce qui permet de déterminer comment utiliser au mieux les réserves d’eau des réservoirs pour la production en fonction de la demande en temps réel du répartiteur du réseau — tout en respectant les contraintes du réseau et les réglementations. L’objectif est de passer de la simple prévision à la prescription active de la meilleure stratégie pour améliorer l’efficacité et maximiser les revenus de production.
- Justifications basées sur les données : En suivant les retards de maintenance, les dépassements de coûts et les pannes historiques, TGM Expert peut fournir des justifications chiffrées pour les projets de réhabilitation. Ces données structurées peuvent faciliter les demandes de financement et les approbations de CAPEX, protégeant ainsi les investissements à long terme.
Fig.3. Exemples illustratifs de conversations avec l’assistant TGM IA
L’avenir est intelligent et résilient
Alors que le secteur hydroélectrique Canadien navigue entre vieillissement des actifs et défis environnementaux, le besoin d’un changement de paradigme est clair. Des solutions comme TGM Expert démontrent que l’IA et les jumeaux numériques ne sont pas de simples promesses théoriques, mais une solution pratique et déployable qui peut améliorer la prise de décision et prolonger la durée de vie des équipements. Cette convergence est un catalyseur pour la maturité opérationnelle et la résilience à long terme des actifs.
Les compagnies d’électricité qui adoptent ces technologies moderniseront non seulement leurs opérations, mais les prépareront également à un avenir énergétique en constante évolution.
Quelles mesures les compagnies d’électricité Canadiennes peuvent-elles prendre aujourd’hui pour s’engager sur la voie de la maintenance prédictive et prescriptive ?
La conversation se poursuit lors de la Conférence Canadienne de l’hydroélectricité (du 1er au 3 octobre, Ottawa), où EN Solutions Hydro fera une présentation sur l’IA et les jumeaux numériques en hydroélectricité. Nous sommes impatients de discuter avec les leaders du secteur des moyens d’accélérer la transition vers une exploitation intelligente plutôt que réactive.
Références :
- Yoan Pu. “Customized Retrieval Augmented Generation and Benchmarking for EDA Tool Documentation QA”. Juillet 2024
- Ron Beck, AspenTech. “Digital Twins and AI: Transforming Industrial Operations”. Disponible à https://www.reliableplant.com/Read/31897/digital-twins-ai
Emmanuel Ngue est ingénieur enregistré à l’Ordre des Ingénieurs du Québec, titulaire d’une maîtrise en génie mécanique appliqué à l’hydroélectricité de l’École Polytechnique de Montréal et certifié Professionnel en Gestion de Maintenance (PEMAC). Fort de près de dix ans d’expérience dans le secteur énergétique, incluant des postes chez Andritz Hydro et GE Vernova, il a contribué à d’importants projets de réhabilitation et d’installation au Canada et aux États-Unis. Il est le fondateur d’EN Solutions Hydro, une entreprise Canadienne pionnière des solutions de maintenance propulsées par l’IA pour le secteur hydroélectrique.