Achats d’énergie et IA : entre promesses et réalités du marché

Présentée comme une révolution technologique majeure, l’IA promet de transformer en profondeur nos façons de travailler, d’analyser et de décider.

Le secteur de l’énergie n’échappe pas à cette dynamique.

Mais derrière les discours enthousiastes, l’IA est-elle réellement la solution magique pour prévoir les prix et sécuriser les achats d’énergie ?

C’est la question qu’ont soulevés les co-fondateurs de Sirenergies au dernier Congrès Gazelec d’octobre 2025.

Au-delà de la hype, l’intelligence artificielle transforme-t-elle concrètement les achats d’énergie ? Quelles sont les forces et les limites des différents modèles d’IA ? Peuvent-ils remplacer l’expertise humaine ?

Sirenergies partage son analyse claire et assumée, par la voix de son président, Emmanuel Sire, et de son directeur général et CTO, Raphaël Barbate.

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Vidéo : "IA et prévision des prix de l’énergie : mythe ou réalité ?" – Business Session Sirenergies - Gazelec 2025

Quelle intelligence artificielle pour quels usages dans les achats d’énergie ?

IA générative, probabiliste ou déterministe : les modèles IA se multiplient à un rythme fulgurant.

Derrière le terme générique d’« intelligence artificielle » se cachent des outils très différents, aux forces et limites distinctes.

Certains modèles excellent dans l’analyse, d’autres dans la prévision ou la gestion des risques. Une décision d’achat d’énergie efficace repose sur une combinaison intelligente des outils, encadrée par l’expertise humaine.

Comment utiliser l’IA générative dans les achats d’énergie ?

L’IA générative : un modèle de création et synthèse de contenu

En 2022, l’arrivée fracassante de ChatGPT a propulsé l’IA générative sur le devant de la scène. Depuis, elle s’impose progressivement dans le quotidien des entreprises et du grand public.

L’IA générative repose sur les LLM (Large Languages Model) pour rédiger, résumer, dialoguer et structurer un raisonnement naturel.

Elle se nourrit de quantités colossales de données pour prédire statistiquement le mot (ou token) le plus probable.

Cette force est aussi sa faiblesse.

En se basant sur des probabilités, l’IA générative peut affirmer avec aplomb des réponses...totalement fausses. Ces fameuses hallucinations deviennent problématiques lorsqu’elles concernent les achats d’énergie. Raphaël Barbate alerte :

« L’IA qui invente une recette d’omelette aux œufs de brebis, c’est drôle. Si elle invente un prix de marché, c’est dangereux pour votre budget »

Analyse du marché énergie : l’IA générative comme assistant de recherche

L’IA générative agit comme un junior ultra-rapide, capable d’extraire une synthèse exploitable à partir de volumes massifs de données énergétiques.

Avec un moteur de recherche avancé (Deep Search), demandez :

“Fais-moi une analyse du marché de l’électricité et du gaz en Allemagne sur la semaine passée.”

En quelques secondes, l’IA générative croise une vingtaine de sources et produit une synthèse structurée.

Une veille qui nécessitait plusieurs heures est réalisée en moins de 30 minutes. Le gain de productivité est indéniable.

Mais cette puissance a ses limites.

L’IA générative reste une machine à compiler, froide et factuelle, sans intuition métier. Précieuse pour comprendre, elle est à proscrire pour calculer les prix ou prendre des positions d’achat :

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Raphaël Barbate rappelle qu'avec l’IA générative :

‍« 1 + 1 = 2...90 % du temps »

À quoi sert l’IA déterministe dans les achats d’énergie ?

L’IA déterministe : un modèle de calcul fiable et reproductible

L’IA déterministe repose sur une logique strictement mathématique. Pas de hasard, pas d’interprétation : 1 + 1 égalera toujours 2.

Des modèles comme SARIMAX et SARIMA extrapolent l’avenir à partir du passé.

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Ils reproduisent des schémas logiques en analysant des séries temporelles déjà observées.

Ils permettent de :

• Produire des calculs reproductibles.
• Modéliser des historiques.
• Identifier des tendances structurelles.
• Établir des trajectoires de coûts.

Prévision de consommations d’énergie : l’IA déterministe comme socle de fiabilité

Dans la prévision des consommations d’énergie (forecast), la fiabilité est la priorité.

C’est le domaine d’excellence de l’IA déterministe.

Pour les achats d’énergie, ce modèle permet de dimensionner précisément les volumes de consommation à couvrir en croisant des données récurrentes :

• La saisonnalité (hiver / été).
• Les cycles hebdomadaires et calendaires (jours ouvrés / week-ends / jours fériés / périodes de congés).
• Les tendances structurelles de l’activité.
• Les répétitions observées d’une année sur l’autre.

À données identiques, l’IA déterministe produit toujours le même résultat.

Cette reproductibilité garantit la traçabilité des prévisions. Elle renforce la confiance dans les décisions et sécurise les budgets d’achats d’énergie.

Comment l’IA probabiliste participe à la gestion des risques énergétiques ?

L’IA probabiliste : un outil d’exploration des scénarios

Simulation de Monte Carlo, réseaux bayésiens… : moins connus du grand public, ces modèles d’IA probabiliste sont des piliers de l’analyse des risques.

L’IA probabiliste répond à des questions comme : « Quelle est la probabilité que tel événement se produise ? »

Elle ne cherche pas à donner une réponse unique, mais explore plusieurs scénarios possibles, à partir d’hypothèses et de données d’entrée.

Prix de l’énergie et gestion des risques : l’IA probabiliste comme aide à la décision

Dans des marchés de l’énergie où la volatilité est devenue la norme, l’IA probabiliste déploie tout son potentiel. Elle ne cherche pas à prédire un prix exact. Elle quantifie l’incertitude. Elle permet de :

• Estimer l’évolution probable des prix de l’énergie selon différentes variables (conditions météorologiques, niveaux de stockage, disponibilité du parc de production, tensions géopolitiques…)
• Mesurer l’impact des scénarios sur les décisions d’achat.

L’IA probabiliste n’affirmera jamais : « Le prix sera de 68 €/MWh ». Elle répondra : « Il y a 70 % de chances que le prix se situe entre 65 et 70 €/MWh, avec un risque de dépassement en cas de vague de froid tardive ».

Comparatif des types des d’intelligence artificielle dans les achats d’énergie

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Les limites des modèles d’IA prédictifs : pourquoi la "boule de cristal" n’existe pas

Aussi performants soient-ils, les modèles d’intelligence artificielle dépendent des données disponibles et des hypothèses formulées.

Aucun algorithme ne peut prédire l’avenir.

Dans les achats d’énergie, confondre la prévision – basée sur des données – et la prédiction – quasi divinatoire – peut mener à des décisions coûteuses.

L’analogie Loto - achats d’énergie : probabilité vs réalité

« On ne peut pas prédire les numéros du Loto avant tirage. Pour le prix Spot de demain, c’est pareil ».

Dans les deux cas, toutes les combinaisons restent possibles.

Cette comparaison de Raphaël Barbate rappelle une évidence : l’IA ne sait pas neutraliser la part d’aléa qui influence les prix de l’énergie à court terme.

Une courbe de prix futur construite par l’IA n’est jamais une vérité. C’est une modélisation mathématique qui change selon les hypothèses, les modèles, les historiques et les paramètres. L’IA ne pourra jamais garantir le prix qui sera réellement facturé.  

Ce que l’IA ne voit pas : vos données métier

L’intelligence artificielle ignore le contexte opérationnel de votre entreprise ou collectivité.

Elle ne sait pas que :

• Vous installez un équipement moins énergivore le mois prochain.
• Votre ligne de production sera à l’arrêt trois semaines pour maintenance.
• Vous venez de décrocher une commande urgente à produire sous 72 heures.
• Vous déployez un plan de sobriété et d’efficacité énergétique.

La prévision de l’IA reste hors-sol.

Le couplage avec un outil de pilotage énergétique personnalise l’analyse, grâce à l’injection de données métier.

Pilott combine technologies de modélisation et expertise humaine pour sécuriser vos décisions d’achats d’énergie.
L’analyse combinée des consommations et des prix clarifie votre vision budgétaire.

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Pourquoi l’intelligence artificielle ne remplace pas l’humain dans les achats d’énergie

L’intelligence artificielle fascine par sa puissance d’analyse, de synthèse et de calcul.

Pourtant, même les IA les plus avancées se heurtent à des angles morts structurels.

La complexité des marchés de l’énergie, combinée aux dynamiques émotionnelles, exige de l’expertise humaine pour prendre du recul et décider.

Géopolitique, météo, régulation : les angles morts de l’IA

L’IA apprend à partir du passé.

Elle excelle à repérer des motifs récurrents dans les données (comme les configurations en W ou M bien connues des marchés boursiers).

Mais elle reste démunie face à l’imprévisible.

Les marchés de l’énergie sont régulièrement bouleversés par des événements exogènes qui échappent à toute modélisation complète. Pourtant, ils sont déterminants dans la formation des prix de l’électricité et du gaz :

• Les "black swan", événements imprévisibles, soudains et à fort impact (guerre, pandémie, annonce politique, rupture de gazoduc, phénomène météorologique extrême...)
• L’humeur du marché, dominée par des comportements mimétiques et des émotions irrationnelles (panique, euphorie, anticipation collective)

La limite de l’IA dans la prise de position

Comme l’explique Raphaël Barbate :

« Analyser le marché de l’énergie est une chose. Décider en est une autre. »

La différence majeure entre l’IA et l’expertise humaine réside dans cette capacité à prendre position.

L’intelligence artificielle décrit et quantifie. Elle expose des scénarios et des probabilités. Mais sa conclusion est neutre.

Elle ne tranche pas : « Le marché pourrait évoluer à la hausse ou à la baisse selon les indicateurs disponibles. »

À l’inverse, l’expert humain assume sa prise de position. Il interprète les signaux faibles et transforme l’analyse en décision concrète. Il s’engage, à l’image d’Emmanuel Sire dans sa chronique hebdomadaire :  

« Ça sent pas bon, les indicateurs sont au rouge, il faut couvrir 50% maintenant. »

Cette capacité à arbitrer dans l’incertitude se nourrit d’éléments que l’IA ne maîtrise pas : la connaissance fine du marché, le vécu de situations précédentes, la compréhension des enjeux clients, l’intuition forgée par l’expérience.

Si l’IA fournit le tableau de bord, c’est bien l’humain qui tient le volant.

Chaque mardi, notre président Emmanuel Sire vous livre son analyse des marchés de l’énergie (électricité, gaz, CO₂) avec des graphiques, des tendances claires et des recommandations concrètes. Un concentré d’intelligence marché, accessible à tous.

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Conclusion

L’IA est un outil puissant pour les achats d’énergie. Mais elle ne remplace ni le jugement, ni l’expérience.

L’intelligence artificielle éclaire, structure, calcule, dans la limite des données connues.

Mais seul l’humain peut arbitrer, décider et assumer le risque budgétaire.L’alliance équilibrée entre intelligence artificielle et intelligence humaine est la clé d’une stratégie d’achats d’énergie performante, sécurisée et résiliente.

Chez Sirenergies, l’IA est un outil d’aide à la décision, jamais un décideur.

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