Vers l’émergence d’une intelligence énergétique articulée à l’intelligence artificielle, pour une intelligence économique augmentée et des trajectoires énergie-carbone durablement pilotées.
DOI:
https://doi.org/10.52497/jitipee.v10i1.413Abstract
Face à l’accélération conjointe des contraintes climatiques, démographiques, énergétiques, géopolitiques et numériques, les cadres traditionnels de la décision stratégique doivent être renforcés. La complexité des interdépendances contemporaines impose, désormais, des dispositifs de gouvernance capables de relier de manière cohérente et vérifiable l’information stratégique, les données physiques et les trajectoires de long terme. C’est dans ce contexte qu’émerge le concept d’Intelligence Énergétique (IÉne).
Si l’Intelligence Économique (IÉco) a structuré efficacement la veille et l’analyse stratégique, elle demeure souvent limitée par l’absence d’un socle fondé sur des grandeurs physiques auditables. L’énergie occupe à cet égard une position centrale : elle irrigue les chaînes de valeur, conditionne la compétitivité et la souveraineté, concentre l’essentiel des émissions de gaz à effet de serre (GES) et révèle les vulnérabilités comme les capacités de résilience. Mesurable, territorialisée et traçable, elle constitue un point d’ancrage objectif pour le pilotage des trajectoires énergie–carbone.
Articulée à l’Intelligence Artificielle (IA), l’IÉne est définie comme un cadre de gouvernance fondé sur la mesure et l’auditabilité des flux énergétiques et carbone. Elle combine un mode autonome de pilotage des systèmes énergétiques et un mode contributif renforçant l’IÉco. À travers une approche systémique et l’illustration du cas du Maroc, ce travail montre que cette articulation offre un cadre crédible pour renforcer la gouvernabilité des transitions, améliorer la transparence et relier compétitivité, coopétitivité et durabilité, sans modèle prescriptif ni clé en main.
References
Martre, H., Clerc, P., & Harbulot, C. (1994) « Intelligence économique et stratégie des entreprises. » Rapport du commissariat général au Plan, Paris, La documentation française, 17, 82-94.
https://www.academia.edu/download/34665216/Intelligence_Economique_et_Strategies_des_Entreprises.pdf
Référentiel d’intelligence économique et management de l’information stratégique, AFNOR, Paris ;
BSI/Cebr, (April 2022) “The contribution of standards to the UK economy” A Cebr report for BSI.
J. Theys, (2002) « La gouvernance entre innovation et impuissance. », Open Edition Journal, Dossier 2, 2003
https://doi.org/10.4000/developpementdurable.1523
K. Blind, A. Jungmittag, A. Mangelsdorf, “The Economic Benefits of Standardization, Deutsches Institut für Normung”, issued DIN German Institute for Standardization
IEA, (2024) “World Energy Outlook 2024” (et rapports sectoriels associés), International Energy Agency, Paris.
https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024
IRENA, (2023), “World Energy Transitions Outlook 2023”, International Renewable Energy Agency, Abu Dhabi.
https://www.irena.org/Digital-Report/World-Energy-Transitions-Outlook-2023
IPCC, (2023), “Climate Change 2023 – AR6 Synthesis”, Report, Intergovernmental Panel on Climate Change, Genève.
https://www.ipcc.ch/report/ar6/syr/
Office des Changes, 2024.
MASEN, 2024, « Stratégie de déploiement des énergies renouvelables et hydrogène vert » https://www.masen.ma/fr/hydrogene-vert-maroc?_gl=1*mpzlyq*_ga*MjAzOTAxMDI0Ni4xNzcwODI3NDAx*_ga_HCBYJKYP64*czE3NzA4Mjc0MDEkbzEkZzEkdDE3NzA4Mjc0NTEkajEwJGwwJGgw
WRI/WBCSD, (2015), “GHG Protocol – Corporate Accounting and Reporting Standard, World Resources Institute & World Business Council for Sustainable Development.”
https://www.wri.org/initiatives/greenhouse-gas-protocol
Commission européenne, (2023) , Règlement (UE) 2023/956, MACF/CBAM.
https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/956/oj/eng
M. Grieves and J. Vickers, (2017), “Digital Twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems”, Florida Inst. Technol., Melbourne, FL, USA, Tech. Rep, 2016.
Tao, F., Zhang, M., & Nee, A. Y. C. (2019) “Digital twin driven smart manufacturing.” Academic press.
Janssen, M., Brous, P., Estevez, E., Barbosa, L. S., and Janowski, T. (2020). “Data governance: Organizing data for trustworthy Artificial Intelligence.” Government information quarterly, 37(3), 101493
https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101493
Page Wikipedia consultée lel01/0/2026, “Plan Marshall 1948–1952“
https://en.wikipedia.org/wiki/Marshall_Plan
B. Eichengreen, (2006) “The European economy since 1945: coordinated capitalism and beyond.” Princeton University Press.
T. Levitt, (1960), “Business should stay out of politics.” Business Horizons, 3(2), 45-51.
https://doi.org/10.1016/S0007-6813(60)80044-4
Yergin, D. (1991)“The Prize: The Epic Quest for Oil”. Money, and Power (New York, 1991)
K. F. Fox and P. Kotler (1980). “The marketing of social causes: the first 10 years.” Journal of marketing, 44(4),p 24-33.
https://doi.org/10.1177/0022242980044004
ISO 9001, 1987
SCIP, (1986) « Documents fondateurs de la Society of Competitive Intelligence Professionals »
https://www.scip.org/page/resources
METI, (2001) « Réorganisation et orientation stratégique », Tokyo ;
European Commission, (2015) « Innovation et compétitivité fondée sur la connaissance ».
https://commission.europa.eu/topics/competitiveness/competitiveness-compass_fr
SISSE, 2016, « Création du Service de l’Information Stratégique et de la Sécurité Économiques. »
F. Fourati-Jamoussi, M.J.F. Dubois, (2021) « De l’intelligence économique à l’intelligence des transitions. » Cahiers COSTECH-Cahiers Connaissance, organisation et systèmes techniques.
https://hal.science/hal-03250651v1
Salvetat, D., & Le Roy, F. (2007). Coopétition et intelligence économique. Revue française de gestion, 176(7), 147-161.
https://shs.cairn.info/article/RFG_176_0147?tab=texte-integral
IEA, (2025) « Analyses prospectives et trajectoires de décarbonation », International Energy Agency, Paris
https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2025
ADEME–Arcep, (2022), « Pour un numérique soutenable »
MASEN, (2023) « Rapport annuel sur le développement des énergies renouvelables au Maroc »
https://www.masen.ma/fr/reports
ONEE, (2023) « Bilan électrique national et perspectives », Offoce National de l’Electricité et de l’Eau.
https://www.one.ma/fr/pdf/Rapport%20d'Activit%C3%A9s%202023%20VF.pdf
AMEE, 2023, « Retour d’expérience sur ISO 50001 au Maroc »
https://efficaciteenergetique.ma/normes
ISO 50001, “ Energy management systems – Requirements with guidance for use”, ISO, Genève;
https://www.iso.org/fr/iso-50001-energy-management.html
ISO 14064, “Greenhouse gases – Part 1”, ISO, Genève.
https://www.iso.org/fr/standard/66453.html
ISO 14067 “Carbon footprint of products”, ISO, Genève.
https://www.iso.org/fr/standard/71206.html
CBAM, 2023 Mécanisme d’ajustement carbone aux frontières.
https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/956/oj/eng
Theodore M. Porter, (1995) “Trust in Numbers. The pursuit of objectivity, in science and public life”, Genèses. Sciences sociales et histoire Année 1997 27 pp. 168-169, Editions Belin.
Scott, James C. (1998) “Seeing Like a State: How Certain Schemes to Improve the Human Condition Have Failed.”, Yale University Press, p. 11. ISBN 978-0-30007016-3.
Jerry Z. Muller, (2018) “The Tyranny of Metrics”, ISBN-13 978-0691174952
Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
G. Shmueli, (2010 ) “To Explain or to Predict ?”, Statistical Science, Vol. 25, No. 3, p 289–310
https://doi.org/10.1214/10-STS330
T. Hastie, R.Tibshirani, J. Friedman, (2009) “The Elements of Statistical Learning”, Springer New York, NY.
https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
V. Chandola, A. Banerjee, V. Kumar, (2009) “Anomaly detection: A survey”, ACM Computing Surveys (CSUR), Volume 41, Issue 3, No.: 15, p. 1-58.
https://doi.org/10.1145/1541880.1541882
Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, (2018) “Reinforcement Learning: An Introduction”, A Bradford Book The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England
F. Doshi-Velez, B. Kim, (2017) “Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning”
https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08608
Ribeiro et al., (2016) "Why Should I Trust You?: Explaining the Predictions of Any Classifier”
https://doi.org/10.48550/arXiv.1602.04938
C. O’Neil, (2016) “Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy”, Crown Publishing Group, USA.
https://dl.acm.org/doi/10.5555/3002861
European Commission, (2019) “Ethics Guidelines for Trustworthy AI”
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
