Une équipe de chercheurs de l’Imperial College London et de Shell vient de publier dans Nature une percée majeure qui pourrait transformer l’expérience de recharge des véhicules électriques. Leur modèle d’intelligence artificielle prédit avec une précision remarquable la durée et le profil complet d’une session de recharge rapide, et ce, dès les premières secondes du branchement.
Une précision impressionnante avec très peu de données
Le système, entraîné sur plus de 900 000 sessions de recharge réelles provenant de 612 bornes en Europe, atteint des performances étonnantes. Avec un seul point de données (puissance et état de charge), le modèle prédit déjà le temps de recharge avec 90% de précision. Après seulement 5 minutes de recharge (environ 6 points de données), cette précision grimpe à 95% avec une erreur de moins d’une minute.
Cette technologie répond à une frustration majeure des conducteurs de VE : l’incertitude sur la durée réelle de recharge. Contrairement aux estimations théoriques souvent optimistes, ce modèle tient compte de la réalité complexe du terrain.
Les facteurs qui influencent vraiment votre recharge
L’étude révèle que plusieurs éléments impactent significativement les courbes de recharge :
La température ambiante joue un rôle crucial – les chercheurs ont observé des sessions allant de -14°C à 35°C. Dans les régions aux climats extrêmes, cette capacité à prédire les performances par grand froid ou forte chaleur devient particulièrement pertinente.
L’état de charge initial influence drastiquement la vitesse. Une batterie à 20% se recharge beaucoup plus rapidement qu’une à 60%, un phénomène que le modèle capture parfaitement.
Le type de véhicule et sa capacité batterie créent des profils uniques. Une Volkswagen ID.4 ne se recharge pas comme une Tesla Model 3, même sur la même borne. Le modèle a identifié des comportements distincts pour chaque marque et modèle.
Applications concrètes qui changent la donne
Pour les conducteurs individuels
- Planification précise des arrêts : Savoir exactement combien de temps prendra votre recharge permet de mieux organiser vos pauses repas ou courses pendant les longs trajets
- Réduction de l’anxiété d’autonomie : Des prédictions fiables éliminent l’incertitude, rendant les VE plus attractifs pour les indécis
- Optimisation du temps : Plus besoin de rester à côté de votre véhicule “au cas où” – vous savez exactement quand revenir
Pour les gestionnaires de flottes
- Logistique révolutionnée : Les entreprises de livraison peuvent optimiser leurs rotations avec des temps de recharge prévisibles
- Services d’urgence : Ambulances, police et pompiers peuvent maintenir leur disponibilité opérationnelle grâce à une gestion précise de la recharge
- Transport public : Les réseaux d’autobus électriques peuvent maximiser leur temps en service et minimiser les immobilisations
Pour les opérateurs d’infrastructure
- Gestion dynamique des files : Informer les utilisateurs des temps d’attente réels et diriger vers les bornes moins occupées
- Tarification intelligente : Ajuster les prix selon la durée réelle prévue plutôt que sur des forfaits fixes
- Maintenance prédictive : Identifier les bornes qui montrent des comportements anormaux nécessitant une intervention
Pour le réseau électrique
- Prévision de charge précise : Les opérateurs peuvent anticiper la demande électrique minute par minute
- Intégration V2G optimisée : Savoir exactement quand un véhicule sera disponible pour redonner de l’énergie au réseau
- Équilibrage en temps réel : Éviter les pics de consommation en répartissant intelligemment la charge
Une révolution accessible et pratique
Le génie de ce système réside dans sa simplicité d’utilisation. Il n’a besoin que d’informations déjà disponibles à la borne : puissance de charge, état de charge, type de connecteur et température ambiante. Pas besoin d’accéder aux données internes du véhicule ou d’identifier le conducteur.
Le modèle traite plus de 10 000 sessions par seconde sur du matériel informatique standard, permettant un déploiement à grande échelle sans infrastructure coûteuse. Cette efficacité signifie que même les petits opérateurs peuvent l’intégrer.
Les limites actuelles et perspectives
Les chercheurs restent transparents sur les limitations. Le modèle a été entraîné sur des données européennes et pourrait nécessiter des ajustements pour d’autres marchés. De plus, environ 1% des sessions “anormales” (problèmes techniques, déconnexions) sont détectées et exclues automatiquement.
Néanmoins, l’architecture flexible du système permet des améliorations continues. Les prochaines versions pourraient intégrer la prédiction du coût total, suggérer le moment optimal pour charger selon les tarifs variables, ou même recommander la borne idéale selon votre trajet.
L’avenir de la mobilité électrique
Cette avancée arrive à un moment crucial où l’infrastructure de recharge devient le facteur limitant. Cette technologie pourrait être le catalyseur qui manquait pour convaincre les derniers sceptiques.
Pour les régions comme le Québec avec ses cibles ambitieuses d’électrification, ou la Californie, ces outils prédictifs deviennent essentiels pour gérer efficacement la transition énergétique. Roulez Électrique et d’autres installateurs pourront dimensionner plus précisément les installations selon les besoins réels plutôt que théoriques.
