fr.wedoany.com Rapport : TIM prévoit que les économies réalisées en gestion énergétique en 2026 seront quatre fois supérieures à celles de 2025, en combinant la production d’énergie renouvelable décentralisée avec des outils d’analyse basés sur l’intelligence artificielle. Alisson de Sousa, directeur exécutif de l’énergie de l’entreprise, a présenté cette évolution aux médias.
Cet opérateur produit actuellement environ 70 % de l’électricité nécessaire à ses opérations grâce à 136 centrales solaires, hydrauliques et au biogaz réparties dans 23 États et le District fédéral. Ces centrales alimentent plus de 20 000 antennes de l’entreprise, avec une production annuelle estimée à 474 GWh. La stratégie de production décentralisée de TIM a débuté en 2017, avec cinq centrales dans l’État du Minas Gerais alimentant environ 1 200 antennes. Depuis 2021, l’opérateur utilise exclusivement de l’électricité renouvelable, complétée par des achats sur le marché libre et l’acquisition de certificats internationaux d’énergie renouvelable.
TIM a lancé son application de gestion énergétique basée sur l’IA entre avril et mai 2025, avec un accent sur l’identification des consommations anormales et la cartographie des consommations inférieures aux prévisions. Dans l’identification des consommations anormales, le modèle d’IA estime le niveau de consommation normal de chaque unité en fonction de caractéristiques telles que le type d’équipement et le mode d’exploitation, regroupant les unités aux caractéristiques similaires pour définir des paramètres de comparaison. Lorsque la consommation réelle s’écarte trop de la norme, le système signale l’écart, ce qui peut refléter une erreur de facturation ou une anomalie opérationnelle. Dans le projet de consommation minimale, la logique d’analyse est identique mais l’objectif est inverse : identifier les unités dont la consommation est inférieure aux prévisions, ce qui peut indiquer un défaut de mesure, une erreur de lecture ou une incohérence opérationnelle. L’entreprise souligne qu’il ne s’agit pas d’une surveillance en temps réel des antennes, mais d’une analyse structurée basée sur les données de facturation.
Actuellement, l’IA est appliquée à l’analyse des factures de toutes les unités de consommation actives de l’entreprise. Le système est capable d’identifier des signes d’incohérence, y compris des pertes possibles, des facturations inappropriées ou des cas impliquant un vol d’énergie. Le modèle actuel ne corrige pas automatiquement, mais s’exécute périodiquement, signalant les écarts et orientant les équipes responsables vers des actions correctives. L’entreprise développe une architecture visant à automatiser davantage le processus afin de générer des alertes plus rapides.
En ce qui concerne l’impact sur la réduction des émissions, l’objectif direct de ce projet n’est pas de réduire la consommation physique réelle d’énergie des unités, mais de corriger les incohérences de consommation et de facturation. En corrigeant les mesures erronées et en ajustant la consommation facturée au niveau réel, la quantité d’énergie comptable diminue, ce qui peut indirectement réduire le besoin d’achat d’énergie sur le marché, y compris l’acquisition de certificats d’énergie renouvelable. Selon Alisson de Sousa, les économies prévues pour 2026 seront quatre fois supérieures à celles de 2025, ce qui permettra une analyse plus précise et une capacité de prévention renforcée.
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