Alors que les formes de consommation et de production de l’énergie électrique se diversifient, les fournisseurs cherchent de nouvelles solutions de gestion. Au sein d’un projet HES-SO, l’HEPIA a développé des modèles de prédiction pour analyser les données de consommation, et affiner l’offre aux nouveaux besoins.
«Les voitures électriques et les pompes à chaleur représentent deux nouvelles sources majeures de consommation d’électricité, explique Nabil Abdennadher, professeur HES ordinaire à l’Institut d’ingénierie industrielle et informatique (inTECH) de la Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève (HEPIA). Parallèlement, les privés peuvent désormais devenir producteurs d’électricité, par exemple via les panneaux solaires.»
Le professeur dresse le constat: «Ces nouveaux modes de fonctionnement perturbent un réseau qui n’a été conçu que pour fournir, pas pour réceptionner, stocker et repartager de l’énergie.»
Au niveau national, la stabilité du réseau électrique actuel est compromise si la tendance à l’augmentation de consommation comme de production persiste. Or, renforcer les équipements coûterait entre 20 et 30 milliards de francs ces 30 prochaines années estime la HES-SO. Ainsi, la nécessité de repenser ces modèles monopolistiques et verticaux s’impose.
Pour comprendre la réalité du marché de l’électricité, le projet «Smart Energy District» a été lancé en 2024 par la HES-SO. Financé à hauteur d’1,5 million de francs, le projet est porté par quatre école du réseau: HEIA-FR, HES-SO Valais-Wallis, HEIG-VD et HEPIA, en partenariat avec le Groupe E – entreprise fribourgeoise productrice et distributrice d’électricité.
«La demande en électricité varie en fonction de la taille des ménages, de leurs activités, mais aussi des saisons, de l’ensoleillement, etc., explique le professeur responsable du groupe Data sciences, interactive systems and artificial intelligence (DASIA). En améliorant les prédictions, les fournisseurs d’électricité tout comme les consommateur-producteurs (aussi appelés «prosumer») pourront adapter plus intelligemment leurs rendements. Ainsi, ils pourront mettre en place une tarification dynamique afin de vendre à des tarifs préférentiels durant les périodes creuses.» Ce scénario est déjà proposé par l’énergéticien Groupe E.
Avec ses villas résidentielles, son écoquartier composé de petits immeubles et sa zone d’activité professionnelle, la commune de Marly (FR) cristallise les caractéristiques d’une région d’activité suisse.
Projet "Smart Energy District" © HES-SO
Concrètement, certaines unités du quartier – que ce soit une maison, une entreprise, ou encore une piscine publique – seront équipées d’un «boitier» qui permet de récolter les données liées à l’électricité. «À l’HEPIA, nous avons créé le logiciel de machine learning qui analyse ces informations, et qui permet surtout de prédire quels seront les besoins de telle ou telle structure, à une date et un moment donné.»
Les chercheur·euse·s doivent ainsi également travailler sur «l’acceptabilité sociale» de leur projet, autrement dit convaincre la population de l’intérêt d’équiper leur maison de capteurs. «Toute technologie, aussi novatrice soit elle, sera inutile si elle n’est pas acceptée voire adoptée par la population, ajoute le professeur. Un travail pédagogique est indispensable pour la réussite du projet.»
À l’échelle locale, ces microgrids, aussi appelés «Regroupements de Consommation Propre», constituent des solutions économiques et écologiques pour la gestion de l’électricité, complète Nabil Abdennadher. Ils s’alignent en outre avec la tendance de libéralisation du marché de l’énergie électrique et améliorent la souveraineté énergétique en limitant la dépendance aux marchés étrangers.
Cette expérience grandeur nature s’intègre également dans un projet européen lancé en 2025 qui réunit 61 partenaires et un budget de 31 millions d’euros. La HES-SO, via l’HEPIA chapeaute les relevés et l’ingénierie déployée en Suisse, sur le site de Fribourg, dans un quartier du canton de Genève, et dans la station de sports d’hiver du Val d'Anniviers (VS).
*Photo vignette: © HES-SO
