2. Ce qu’AlphaEvolve pourrait faire dans TRACE EMS initialement

Concrètement : Pilotage batterie intelligent

Au lieu de :

si surplus PV -> charge batterie

AlphaEvolve pourrait découvrir :

- attendre un prix spot plus élevé
- conserver du SOC pour le pic du soir
- limiter les cycles inutiles
- arbitrer entre VE et batterie fixe

3. Exemple concret ACC

Prenons :

Un EMS classique ferait :

règles déterministes

AlphaEvolve ferait :

recherche permanente
de stratégies optimales

4. Différence énorme avec un EMS classique

EMS classique

ingénieur
→ écrit règles métier
→ le système exécute

EMS IA évolutionnaire

IA
→ invente des stratégies
→ PyPSA les simule
→ score économique
→ amélioration continue

C’est très différent.

5. Architecture logique réelle

Le cœur du système devient :

                 ┌────────────┐
                 │  PYPSA     │
                 │ simulateur │
                 └─────┬──────┘
                       │
         score économique / réseau
                       │
                       ▼
             ┌─────────────────┐
             │ ALPHAEVOLVE     │
             │ exploration IA  │
             └─────────────────┘
                       │
         meilleure stratégie trouvée
                       ▼
              ┌────────────────┐
              │ TRACE EMS      │
              │ exécution      │
              └────────────────┘

6. Là où cela devient extrêmement puissant

Le potentiel majeur :

6.1  Réduction écarts ACC

Exemple :

6.2. Découverte de patterns invisibles

AlphaEvolve peut découvrir :

qu’un comportement utilisateur
répété tous les mardis
impacte le réseau

sans qu’un humain l’ait codé.

6.3. Pilotage multi-objectifs

Très important.

Un EMS classique optimise souvent :

1 objectif

AlphaEvolve peut optimiser simultanément :

7. Implémentation réaliste recommandée

Je ne recommanderais PAS :

AlphaEvolve directement en production terrain

au début.

Je recommanderais :

7.1 Étape 1

AlphaEvolve offline

Il explore :

• scénarios
• historiques
• simulations

7.2 Étape 2

Il propose :

des stratégies candidates

7.3 Étape 3

Validation humaine :

- sécurité
- contraintes réseau
- cohérence métier

7.4 Étape 4

Déploiement progressif EMS.

8. Technologies réalistes d’implémentation

8.1 Couche simulation

8.2 Couche IA

Au début :

Puis plus tard :

AlphaEvolve-like system

9. Ce qui serait probablement la meilleure approche pour TRACE

Je pense que la vraie architecture gagnante serait :

10. Vision long terme  intéressante

À terme :

TRACE pourrait devenir :

un “copilote énergétique”

qui :

• observe
• apprend
• simule
• optimise
• propose
• orchestre

sur :

• batteries
• IRVE
• autoconsommation
• bâtiments
• microgrids
• communautés ACC

C’est beaucoup plus avancé qu’un EMS classique.