Google a annoncé aujourd’hui dans un billet de blog qu’il a augmenté la valeur de sa production d’énergie éolienne. La raison ? Les prouesses des algorithmes de machine learning développés par sa filiale DeepMind. Ils permettent de prédire 36 heures à l’avance les caractéristiques qu’aura le vent dans un lieu. Cela lui a permis de mieux gérer les livraisons d’énergie renouvelable émises par ses parcs éoliens. La firme de Mountain View a annoncé que la valeur de son énergie éolienne avait ainsi augmenté de 20%.

Il semble facile de comprendre en quoi l’apport de DeepMind a fait bondir la valeur de sa production. Lorsque vous livrez un produit à un client, vous vous engagez généralement sur la quantité. En effet, si vous n’êtes pas capable de donner un chiffre relativement précis, il sera presque miraculeux de signer un contrat. Or, c’était la situation de Google jusqu’à présent.

Les caprices du vent font qu’il était compliqué pour le géant américain de pouvoir s’engager sur la quantité d’énergie qu’il pourrait fournir d’un jour à l’autre via ses éoliennes. Avec 36 heures d’avance, la perfection est loin d’être atteinte, mais donne désormais à Google une marge de manœuvre. Par exemple, on peut imaginer qu’il lui est désormais possible de compenser la faiblesse de la production du jour d’un parc éolien via les prouesses d’un autre, tout en livrant l’énergie dans les délais.

Sims Witherspoon, chef de produit chez DeepMind, et Will Fadrhonc, responsable du programme Carbon Free Energy de Google, ont déclaré « Nous ne pouvons pas éliminer la variabilité du vent, mais nos premiers résultats suggèrent que nous pouvons utiliser le machine learning pour rendre l’énergie éolienne suffisamment prévisible et utile ». Cela traduit le fait que même si les prévisions sont efficaces, elles ne sont pas parfaites. Le graphique ci-après le prouve.

Les prévisions effectués par DeepMind sur la quantité d'énergie que le vent va permettre de produire

Ils se sont aussi montrés enthousiastes sur l’impact que pourrait avoir DeepMind sur la production des parcs éoliens dans le futur. Selon eux, ses algorithmes permettront aux gérants de faire « des évaluations plus intelligentes, plus rapides, et davantage axées sur les données de la façon dont leur production peut répondre à la demande d’électricité ».

Les progrès des algorithmes de DeepMind dans la prévision de la venue du vent sont doublement bénéfiques pour Google. Tout d’abord, car l’augmentation de la rentabilité de son parc va lui permettre d’être moins dépendant de prestataires extérieurs pour poursuivre son engagement de fonctionner avec 100% d’énergie renouvelable. Deuxièmement, car ils justifient les investissements colossaux que sa filiale reçoit (368 millions de dollars en 2017). On est encore loin d’un point d’équilibre entre investissements et bénéfices, mais les voies de diversification des activités que ses progrès ouvrent devraient apaiser les relations parfois conflictuelles entre Google et sa filiale. DeepMind ne limite plus son expertise à la création d’intelligences artificielles impressionnantes, elle contribue désormais à la rentabilité de sa société mère.