Énergie et secteurs productifs: L’IA comme levier de performance
L’IA est utilisée comme levier de performance dans l’énergie et secteurs productifs. Son impact sur l’économie algérienne est soulevée par des spécialistes.
L’Association algérienne «Club Energy» réunit samedi à Alger chercheurs, praticiens et experts autour de la question de savoir comment un pays émergent peut il passer de l’intérêt pour l’intelligence artificielle à une appropriation méthodique, utile et souveraine, notamment dans l’énergie, sans se laisser enfermer dans une dépendance technologique. La rencontre, pensée comme une table ronde holistique, a volontairement dépassé le seul prisme énergétique pour interroger, plus largement, l’impact de l’IA sur l’économie algérienne et les conditions de son déploiement, dans un contexte où les ressources restent comptées et la culture digitale encore inégalement diffusée.
Les champs d’intervention de l’IA
En ouverture, le professeur Yousef Saad, chercheur et mathématicien algérien à l’université du Minnesota, a remis la discipline en perspective, des approches historiques fondées sur des règles et des systèmes experts au tournant statistique du machine learning, jusqu’à l’essor récent de l’IA générative (modèles de langage, modèles de diffusion, outils de type copilotes). Au-delà de la chronologie, l’enjeu est posé clairement. L’IA «n’est pas une formule magique, mais un ensemble de méthodes qui transforment des données en décisions, accélèrent certaines analyses et automatisent des tâches à faible valeur ajoutée, à condition de disposer d’informations fiables, d’objectifs clairs et d’un cadre d’usage».
Le débat s’est ensuite ancré dans les applications industrielles. Dans l’énergie, l’IA peut intervenir sur la recherche et la production, l’appui aux équipes techniques, le contrôle qualité, la planification de la maintenance et l’optimisation logistique. Concrètement, des modèles de détection d’anomalies peuvent repérer des dérives sur des équipements critiques (vibrations, températures, pressions, consommation) afin d’anticiper les pannes et de réduire les arrêts non programmés. D’autres usages visent la prévision de la demande, l’amélioration du pilotage des réseaux, la réduction des pertes techniques, ou l’optimisation des stocks et des opérations, pour gagner en coût, en qualité et en délais, tout en renforçant la sécurité des installations.
Le docteur Abderrahmane Seridji rappelle, pour sa part, que le passage à l’échelle de l’IA, dans un pays émergent, dépend moins d’un «manque» unique que d’un ensemble de prérequis à consolider, à savoir la disponibilité de compétences pointues, l’accès à des capacités de calcul adaptées aux besoins, la maîtrise des dépendances technologiques et, surtout, la mise en place progressive d’une gouvernance des données (qualité, sécurité, accès) encore en construction.
Nécessité de référentiels de sécurité et de contrôle
Il a aussi alerté sur les biais possibles des systèmes d’IA et sur la nécessité de référentiels de sécurité, de contrôle et, lorsque l’IA se rapproche des opérations sensibles, de mécanismes de certification. Mais selon lui, ces contraintes ne doivent pas paralyser l’action, mais plutôt orienter une feuille de route pragmatique, fondée sur des cas d’usage prioritaires et mesurables, capables de produire rapidement de la valeur, avant de généraliser.
L’expert Ali Kahlane propose, quant à lui, un état des lieux plus spécifiquement algérien, à travers les acquis, les angles morts et les défis à relever pour construire un écosystème numérique robuste. Formation, cadre institutionnel, accès à la donnée, partage d’infrastructures et capacité d’exécution ont été présentés comme des chantiers structurants, avec une implantation attendue de l’IA dans plusieurs secteurs, au-delà de l’énergie, dont l’industrie, l’agriculture, la santé, et plus largement les services.
Modérateur de la rencontre, l’économiste Mustapha Mekideche ramène la discussion à une lecture opérationnelle de la chaîne de valeur. Dans l’énergie, souligne-t-il, l’IA peut s’appliquer aussi bien à l’amont pétrolier qu’à l’aval: choix des sites, procédures opératoires, sécurité, transport et logistique, mais aussi usines et processus industriels. À ses yeux, l’intérêt est double, celui d’optimiser la décision et de limiter les risques. Et ce qui vaut pour l’énergie peut être transposé à d’autres branches, dès lors que les données existent, que les responsabilités sont définies et que l’on investit dans les compétences.
La table ronde s’est prolongée par un échange nourri avec les participants, universitaires et responsables économiques, pour passer des principes aux priorités. Parmi les pistes avancées : bâtir des bases de données sectorielles, fixer une gouvernance adaptée (qualité, accès, sécurité), mutualiser certaines ressources rares et structurer des partenariats public-privé. L’objectif étant de ne pas subir la révolution en cours, mais en devenir un acteur souverain, même dans un environnement contraint, en partant de projets concrets, évaluables et reproductibles.
Lyes Mechti