L’IA agentique, un levier pour une gestion énergétique optimisée
L’IA agentique ouvre de nouvelles perspectives pour le secteur de l’énergie et, plus largement, pour l’industrie. Maintenance, production, gestion de crise, priorisation des alertes, dispatch automatisé : les cas d’usage se multiplient, à condition d’ancrer ces technologies dans les réalités opérationnelles du terrain.
Dans un dossier publié par Les Échos le 27 avril 2026, Marc Allaire, directeur conseil chez BeTomorrow, rappelle que l’enjeu n’est pas d’imaginer une IA capable de piloter seule des infrastructures complexes. La vraie valeur réside plutôt dans l’identification de cas d’usage maîtrisés, où l’automatisation peut améliorer la qualité de service, la réactivité et la prise de décision, sans retirer l’humain de la chaîne.
Dans l’énergie comme dans l’industrie, la performance ne repose pas uniquement sur l’optimisation technique. Elle dépend aussi de la capacité des solutions à s’intégrer dans les usages quotidiens, à rendre l’information plus lisible et à faciliter l’action. Pour les particuliers, par exemple, le sujet n’est pas seulement de savoir quand consommer, mais de rendre cette information compréhensible, utile et engageante.
“L’optimisation de la consommation de l’énergie chez les particuliers est un problème déjà bien résolu. Le vrai saut technologique réside dans l’expérience utilisateur et l’intégration de ces solutions. ”
C’est dans cette logique que nous accompagnons EDF solutions solaires dans la refonte de son application de suivi. L’objectif : transformer un outil de consultation de données en une expérience plus lisible, plus vivante et plus engageante pour les clients producteurs. Visualisation de la production en temps réel, ergonomie repensée, valorisation de l’impact concret : l’application devient un support d’appropriation, où la technologie soutient l’usage plutôt que de le complexifier.
L’IA agentique prend une autre dimension lorsqu’il s’agit de gérer des situations imprévues sur des infrastructures critiques. En cas d’incident, elle peut aider à coordonner plusieurs actions successives : qualifier l’événement, préparer une intervention, vérifier les informations disponibles, prioriser les alertes ou encore faciliter le suivi des opérations. Mais son rôle n’est pas de se substituer au décideur humain. Elle prépare le terrain pour qu’il puisse arbitrer plus vite, avec des informations mieux structurées, plus fiables et plus directement exploitables.
Pour y parvenir, nous privilégions une approche multi-agents. Chaque agent est conçu pour exécuter une tâche précise, dans un périmètre maîtrisé. Cette architecture permet de découper des processus complexes en micro-actions vérifiables, ce qui limite les dérives, réduit les risques d’hallucination et rend les résultats plus prédictibles.
“On obtient un ensemble d’agents, où chacun a une mission minuscule et prédéfinie. Une architecture en arbre de décision qui permet d’éviter les hallucinations, et offre une observabilité et un résultat prédictible, indispensables aux infrastructures sensibles.”
Cette approche répond à trois enjeux majeurs pour l’industrie. D’abord, l’observabilité : chaque action peut être comprise, suivie et auditée. Ensuite, la résistance aux hallucinations : les tâches complexes sont fragmentées en étapes simples, contrôlables et vérifiables. Enfin, la traçabilité : chaque décision, chaque action et chaque donnée mobilisée peuvent être historisées sans ajouter de charge opérationnelle aux équipes.
Au-delà de l’automatisation, l’IA agentique devient ainsi un outil d’aide à la décision. Elle documente, contextualise et structure les informations utiles, notamment dans des situations où la pression opérationnelle est forte. L’humain reste en bout de chaîne pour contrôler, arbitrer et valider, mais il dispose d’un cadre plus clair, plus fiable et plus exploitable.
Comme le rappelle Marc Allaire :
“L’IA permet de préparer les éléments, mais l’humain reste essentiel pour contrôler et valider les actions en bout de chaîne.”
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