L’IA et la centrale nucléaire : du réacteur à la distribution électrique
L’intelligence artificielle (IA) et les centrales nucléaires sont désormais indissociables, reliant le réacteur à la distribution d’électricité. Ce deuxième volet examine l’usage de l’IA au sein des centrales et jusqu’au consommateur final. La maintenance prédictive, la détection d’anomalies, la gestion des déchets radioactifs et le pilotage du réseau RTE illustrent comment l’IA améliore la performance et la sécurité du secteur nucléaire français, tout en posant des défis en matière de souveraineté face aux menaces d’espionnage industriel et cybernétiques.
Le réacteur connecté, vers une maintenance prédictive et une exploitation assistée ?
L’arrêt imprévu d’une tranche pendant une journée représente un coût estimé à 1 million d’euros en production d’électricité. Les opérations de maintenance actuelles, qui nécessitent l’arrêt des machines et une inspection minutieuse de plus de 1300 pièces, sont peu optimales. L’IA est en train de transformer cette dynamique par le biais de solutions de maintenance prédictive. Ces technologies visent à dresser un état du matériel pour prévenir les défaillances et faciliter les opérations de maintenance.
Des entreprises comme Amiral Technologies, avec sa solution Diagfit, cherchent à optimiser la disponibilité des systèmes de production. Des cas d’usage ont déjà été réalisés dans le secteur nucléaire, comme l’application de la solution aux cryopompes. D’autres acteurs mondiaux, tels que Hitachi, la China National Nuclear Corporation et Westinghouse Electric Company, contribuent également à cette évolution, bien que la communication sur leurs avancées reste limitée.
Cependant, l’utilisation de l’IA dans la maintenance prédictive soulève des préoccupations quant à la sensibilité des données traitées. Les informations sur l’historique d’exploitation et les données de capteurs doivent être manipulées avec prudence pour éviter toute exportation non contrôlée.
Détection d’anomalies et aide à la décision en situation de crise
L’IA ne se limite pas à la maintenance prédictive, elle joue également un rôle crucial dans la détection d’anomalies au cours du fonctionnement des centrales. L’IA utilise des données d’exploitation en continu pour identifier des tendances et déclencher des alertes en cas d’anomalie, améliorant ainsi la rapidité de réaction.
En France, Framatome a signé un partenariat avec la startup Adagos pour développer une technologie d’IA visant à réduire le temps de calcul en centrale. D’autres pays, comme les États-Unis, intègrent également ces solutions.
Maîtriser la fin de vie du combustible et la distribution intelligente de l’énergie
La gestion de la fin de vie du combustible nucléaire est tout aussi cruciale. Après irradiation, les assemblages doivent être transportés vers des installations spécialisées, comme l’usine de retraitement de La Hague. Ce processus est hautement sécurisé et soumis à des normes strictes. Le retraitement permet de séparer des matières valorisables, avec 96 % du combustible usé réutilisé selon EDF.
Les déchets de haute activité et à vie longue représentent un défi majeur, nécessitant des solutions de confinement sur des échelles de temps dépassant celles des cycles politiques. Le projet Cigéo, porté par l’ANDRA, prévoit un stockage géologique profond à Bure, en France.
Dans ce contexte, l’IA peut optimiser la planification logistique des transports sensibles et modéliser l’évolution des déchets sur des décennies. La cybersécurité devient un enjeu central, avec la nécessité de stocker les données sensibles sur des serveurs sécurisés.
Pilotage et optimisation de la distribution de l’énergie vers les clients finaux
Une fois l’électricité générée, elle doit être acheminée de manière fiable vers les consommateurs. En France, cette mission incombe principalement à RTE et Enedis. L’intégration croissante des énergies renouvelables et l’électrification des usages rendent la gestion du système électrique de plus en plus complexe.
L’IA est essentielle pour améliorer le pilotage du réseau. Grâce à des capteurs et des compteurs intelligents comme Linky, les gestionnaires peuvent prévoir la demande électrique et ajuster la production. Les systèmes d’analyse prédictive permettent d’anticiper les pannes sur les lignes à haute tension, garantissant ainsi la fiabilité du réseau.
Les infrastructures électriques sont considérées comme critiques pour la sécurité nationale, exposées à des cyberattaques, comme celles observées en Ukraine. La sécurisation des données et des systèmes est donc primordiale pour garantir la continuité des opérations.
Source : Club Data et IA de l’AEGE.
