Comment l’IA et les satellites ont permis de créer la première carte nationale de l’énergie solaire et éolienne en Chine

Les modèles d’IA développés par DAMO Academy ont été exécutés sur une infrastructure cloud afin de traiter le gigantesque volume de données couvrant l’ensemble du territoire chinois.

Cette méthode diffère fortement des statistiques énergétiques traditionnelles. Habituellement, les données proviennent de rapports régionaux ou d’estimations basées sur la capacité installée. Ici, l’infrastructure est repérée directement depuis l’espace, ce qui permet de créer une base de données géolocalisée installation par installation.

Le défi technique était considérable. Les installations apparaissent dans des contextes très différents — déserts du nord-ouest, zones agricoles, régions montagneuses ou zones urbaines — ce qui exige des modèles capables de reconnaître les structures malgré les variations de paysage, de météo et d’éclairage.

Ce que révèle la première carte nationale

L’inventaire obtenu offre une photographie très détaillée du déploiement des énergies renouvelables en Chine. Le système d’IA a identifié :

• environ 319 000 installations solaires photovoltaïques
• près de 91 600 éoliennes
• réparties dans 1 915 comtés à travers le pays

Chaque installation étant géolocalisée, les chercheurs peuvent analyser les schémas régionaux de déploiement et comprendre comment différentes sources d’énergie se répartissent à l’échelle nationale.

Les bases de données précédentes utilisaient souvent des images satellites de résolution plus faible ou des données partielles, ce qui rendait difficile une cartographie précise des installations. Les approches combinant télédétection et apprentissage automatique se développent rapidement, mais des inventaires nationaux complets à très haute résolution restent encore relativement rares.

Pourquoi cette « vue d’ensemble » est importante pour le réseau électrique

L’énergie solaire et l’énergie éolienne ont une caractéristique commune : leur production varie selon la météo et l’heure de la journée. Cette variabilité peut provoquer un phénomène appelé “curtailment” (ou « écrêtement ») : une partie de l’électricité produite ne peut pas être utilisée ou transportée sur le réseau et est donc perdue.

Une carte nationale précise permet d’analyser comment différentes sources renouvelables se complètent dans le temps et l’espace.

Les chercheurs ont notamment étudié la complémentarité entre solaire et éolien. Dans de nombreuses régions, les deux sources produisent à des moments différents — par exemple :

• le solaire est plus fort pendant la journée
• le vent peut être plus stable la nuit

Cette complémentarité peut améliorer l’équilibre du système électrique si les ressources sont coordonnées entre régions.

Grâce à ces données, les planificateurs peuvent envisager plusieurs stratégies :

• renforcer les interconnexions entre provinces
• coordonner la production renouvelable à grande échelle
• installer du stockage d’énergie dans les zones les plus variables

Selon les analyses des chercheurs, une coordination à grande échelle pourrait augmenter significativement la quantité d’électricité renouvelable effectivement utilisée par le réseau.

Un outil aussi pour l’ère de l’IA et des centres de données

Cette cartographie intervient au moment où la Chine connaît une explosion de la demande d’électricité liée aux centres de données et au calcul pour l’IA.

Pour concilier cette demande croissante avec les objectifs de décarbonation, certaines initiatives visent déjà à relier directement les infrastructures numériques à des sources d’énergie renouvelable.

Un exemple est un projet dans la région de Ningxia, où une grande centrale photovoltaïque alimente directement des centres de données via des lignes dédiées.

Dans ce contexte, une carte nationale précise des ressources solaires et éoliennes peut aider les décideurs à répondre à plusieurs questions :

• où installer de nouveaux centres de données à proximité des sources d’énergie verte
• où construire de nouvelles lignes de transmission
• où développer des capacités de stockage

Autrement dit, l’inventaire généré par l’IA ne sert pas seulement à compter les installations : il crée une base de données stratégique pour la prochaine phase de la transition énergétique chinoise.

Une nouvelle manière de suivre l’expansion des renouvelables

À mesure que les infrastructures d’énergie propre se multiplient dans le monde, leur suivi devient un enjeu majeur pour les politiques énergétiques et climatiques.

L’association de l’imagerie satellite et de l’intelligence artificielle offre une solution évolutive : surveiller de vastes territoires, détecter de nouvelles installations et mettre à jour les inventaires presque en continu.

Pour la Chine — qui possède déjà le plus grand système d’énergie renouvelable au monde — cette carte nationale apporte enfin une vision précise et actualisable de l’emplacement réel des installations solaires et éoliennes sur le terrain.