Dans le paysage énergétique québécois, la résilience des infrastructures n'est plus une option, mais une exigence fondamentale. Cet article explore comment les nouvelles architectures de contrôle, enrichies par l'intelligence artificielle, redéfinissent le rôle des opérateurs humains, passant de la surveillance réactive à la supervision stratégique.

Du monitoring à la co-décision

Les systèmes traditionnels de contrôle SCADA génèrent un volume colossal de données. L'intégration de modèles d'IA prédictifs permet désormais de transformer ces données brutes en préconisations contextuelles. Plutôt que de simplement alerter sur une anomalie, le système propose une analyse des causes probables et présente plusieurs scénarios d'intervention, avec leurs impacts estimés sur la stabilité du réseau.

Cette évolution crée un environnement de co-décision où l'opérateur valide, affine ou rejette les propositions de la machine, en s'appuyant sur son expertise terrain et sa compréhension des facteurs externes (météo, demandes industrielles).

La boucle d'apprentissage continu

La résilience d'un système se mesure à sa capacité d'apprentissage. Les architectures modernes implémentent des boucles de rétroaction où les décisions finales des opérateurs sont réinjectées pour affiner les modèles. Par exemple, si un opérateur choisit une manœuvre différente de celle recommandée par l'IA et que le résultat est positif, ce cas devient une nouvelle donnée d'entraînement.

Ce mécanisme crée un capital de connaissances opérationnelles qui se bonifie avec le temps, propre aux spécificités du réseau québécois (hydroélectricité dominante, climat nordique).

Gouvernance des algorithmes opérationnels

L'encadrement de ces systèmes soulève des questions de gouvernance inédites. Qui est responsable de la validation d'un nouveau modèle avant son déploiement en salle de contrôle ? Comment auditer la logique d'une recommandation automatisée ?

InfraÉnergie Québec participe à l'élaboration d'un cadre normatif provincial qui définit des protocoles de certification pour les algorithmes à impact critique. Ce cadre inclut des tests de robustesse face à des scénarios extrêmes (pannes en cascade, cyberattaques) et exige une traçabilité complète de chaque décision assistée.

L'humain, pilote de la résilience

Contrairement à une vision entièrement automatisée, l'architecture que nous défendons place l'opérateur au centre d'un écosystème technologique dont il est le pilote. Son rôle évolue vers la gestion des situations hors-norme et l'interprétation des signaux faibles que l'IA ne peut encore contextualiser.

La formation continue est donc cruciale, mêlant compétences techniques avancées et renforcement des capacités de jugement situationnel. L'objectif est de bâtir une culture opérationnelle où la confiance dans les outils numériques est équilibrée par une vigilance critique permanente.

La résilience des infrastructures énergétiques repose désormais sur la synergie entre l'intelligence humaine et artificielle. En structurant cette collaboration au sein d'architectures de contrôle transparentes et gouvernées, le Québec se dote d'un avantage stratégique pour la stabilité de son réseau à long terme.