01
Ingestion mycélium
Module 1
Ingère l'irradiance solaire hyperlocale, les prévisions de vitesse du vent et les données de consommation des compteurs communicants.
Cas d'usage 28 · Énergie & services publics
Équilibrage du réseau électrique national et intégration des renouvelables
Prévision de la demande en temps réel couplée à un équilibrage dynamique du réseau renouvelable.
Besoin client et point de friction
Le problème que ce flux supprime.
- Les fluctuations solaires et éoliennes déstabilisent le réseau et imposent le recours à des centrales de pointe coûteuses.
Exécution étape par étape
Comment le moteur l'exécute.
02
Routage Multi-LLM
Module 1
Modélise les courbes d'offre et de demande sur l'ensemble des postes source régionaux.
03
IA agentique
Module 4
Déclenche des ordres automatisés de décharge des batteries lors des pics soudains de consommation.
04
IA agentique
Module 4
Propose des incitations tarifaires dynamiques aux consommateurs industriels pour décaler les charges lourdes.
ROI et impact quantifiables
Ce qui change sur le plan commercial.
- Recours aux centrales de pointe fossiles réduit de 14,5 %
- 0 coupure sur le réseau.
Le déclic
“L'intégration des renouvelables est devenue fluide dès lors que le stockage régional par batteries a été automatisé par une IA prédictive.”