# Prévision énergétique en milieu tropical insulaire : une taxonomie opérationnelle pour une précision robuste à faible coût computationnel

Jean-Philippe Lignier

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Jean-Philippe Lignier. Prévision énergétique en milieu tropical insulaire: une taxonomie opérationnelle pour une précision robuste à faible coût computationnel. 2025. hal-04987768

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Preprint submitted on 12 Mar 2025

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# Prévision énergétique en milieu tropical insulaire : une taxonomie opérationnelle pour une précision robuste à faible coût computationnel

Auteur : Jean-Philippe LIGNIER

Affiliation : Chercheur associé, Laboratoire de Physique et d'Ingénierie Mathématique pour l'Énergie, l'Environnement et le Bâtiment (PIMENT), Université de La Réunion, 97410 Saint-Pierre, La Réunion, France

Adresse électronique : jean-philippe.lignier@univ-reunion.fr

## Résumé

Les territoires insulaires tropicaux, tels que La Réunion, affrontent une forte dépendance aux énergies fossiles et une vulnérabilité aux aléas climatiques extrêmes. Dans ce contexte, la prévision énergétique – couvrant à la fois la consommation des bâtiments et la production renouvelable – s'avère cruciale pour assurer la stabilité du réseau et soutenir la transition vers un mix énergétique plus durable. Les approches classiques (modèles physiques déterministes ou modèles purement data-driven) montrent néanmoins leurs limites : les premières peinent à intégrer la complexité des phénomènes climatiques tropicaux (humidité, cyclones, îlots de chaleur), tandis que les secondes souffrent d'une dépendance importante à de grands volumes de données et présentent des coûts computationnels élevés.

Cet article propose une **architecture hybride** structurant la prévision énergétique en trois couches : (1) un **modèle physique** fondé sur les bilans énergétiques et les principes thermodynamiques spécifiques aux milieux tropicaux ; (2) une **couche statistique** (ARIMA, SARIMA, GARCH, SARIMAX) dédiée à la capture des tendances, des effets saisonniers et de la volatilité conditionnelle ; et (3) une **couche neuronale** (LSTM optimisé) pour modéliser les non-linéarités résiduelles. Des stratégies de compression (pruning, quantification) et d'apprentissage fédéré sont intégrées afin de réduire la consommation énergétique et faciliter le déploiement dans des contextes insulaires contraints.

Cette approche hybride améliore la précision des prévisions tout en minimisant l'empreinte computationnelle, contribuant ainsi à une meilleure intégration des énergies renouvelables et à un pilotage résilient des micro-réseaux. Les perspectives incluent une automatisation renforcée du recalibrage, la réduction des pics de charge lors d'événements climatiques extrêmes et l'optimisation à long terme de la planification énergétique pour les territoires tropicaux insulaires.

**Mots-clés** : Prévision énergétique, Territoires insulaires tropicaux, Approches hybrides, Apprentissage profond (Deep Learning), Modèles statistiques (ARIMA, SARIMA, GARCH), Réseaux neuronaux (LSTM), Gestion de l'énergie, Variabilité climatique extrême, Bâtiments publics, Énergies renouvelables, Optimisation computationnelle (pruning, quantification), Transition énergétique.
# 1. Introduction

Les territoires insulaires tropicaux, à l'instar de La Réunion, doivent concilier une transition énergétique urgente avec des contraintes structurelles et climatiques spécifiques : dépendance aux énergies fossiles, aléas météorologiques extrêmes (cyclones, mousson, humidité élevée) et infrastructures de stockage limitées. Malgré un potentiel renouvelable notable – en particulier l'énergie solaire et éolienne – le passage à un mix énergétique bas carbone demeure difficile, en raison de la forte variabilité climatique et de la relative vulnérabilité des micro-réseaux insulaires. Dans ce contexte, la **prévision énergétique** – couvrant la demande (bâtiments, équipements) et la production (installations photovoltaïques, éoliennes) – s'avère un **levier clé** pour renforcer la résilience du réseau et optimiser l'implantation des énergies renouvelables.

Pour répondre à ces défis, une **approche hybride** apparaît prometteuse, combinant des **modèles physiques** (bilan thermodynamique, principes énergétiques) et des **techniques de machine learning** (réseaux neuronaux, méthodes statistiques) afin de concilier **précision prédictive** et **sobriété computationnelle**. Les modèles purement physiques, bien qu'interprétables, peinent à intégrer l'ensemble des phénomènes exogènes (humidité, îlots de chaleur, usage réel des bâtiments), tandis que les algorithmes exclusivement data-driven (LSTM, GRU, etc.) se heurtent souvent aux **pénuries de données** et à des coûts de calcul élevés. L'idée directrice consiste donc à mutualiser les atouts de chaque approche : la **robustesse structurelle** et la capacité d'explication des modèles physiques, alliées à la **flexibilité** et à la puissance d'apprentissage des méthodes neuronales.

L'originalité de ce travail réside dans la mise en place d'une **taxonomie opérationnelle**, validée sur des **données réelles** issues de l'exploitation de cinq bâtiments universitaires, dont un bâtiment ERPOS (à énergie positive) et trois bâtiments administratifs accueillant du public. Ces édifices, âgés de 10 à 60 ans, offrent un **éventail varié de conditions** d'utilisation et de performances énergétiques, garantissant un terrain d'application représentatif de la diversité du parc immobilier insulaire. Leur instrumentation et les données recueillies (capteurs de consommation, relevés météorologiques, observations in situ) ont permis de **confronter** concrètement la proposition hybride, tant sur le plan de la modélisation (couche physique, couche statistique, couche neuronale) que sur celui de l'**optimisation computationnelle** (pruning, quantification, apprentissage fédéré).

En s'appuyant sur cette démarche expérimentale, l'article présente les **fondements théoriques** de l'architecture multi-couches et décrit la **méthodologie pratique** pour intégrer les lois physiques, les modèles de séries temporelles (ARIMA, SARIMA, GARCH, SARIMAX) et l'apprentissage profond (LSTM). Les résultats obtenus illustrent non seulement l'**efficacité** de la solution pour améliorer la précision des prévisions, mais aussi la **pertinence** de la frugalité calculatoire dans un contexte insulaire, où la puissance de calcul reste limitée. Enfin, les **perspectives** envisagées englobent l'élargissement du dispositif à d'autres bâtiments ou à l'échelle d'un micro-réseau complet, en vue de promouvoir la **transition énergétique** et la gestion proactive des ressources dans les territoires tropicaux.

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## 2. Problématique générale et contexte

### 2.1. Défi énergétique dans les territoires insulaires tropicaux

Les régions insulaires tropicales, à l'exemple de La Réunion, se trouvent dans une situation paradoxale : malgré un **potentiel renouvelable élevé** (solaire, éolien, biomasse, géothermie), elles demeurent fortement dépendantes des combustibles fossiles importés. À La Réunion, le CESE (2024) indique que plus de 85 % de l'énergie consommée provient encore de sources fossiles, illustrant la **vulnérabilité économique et climatique** qui en découle. Cette dépendance, liée à la fois à un isolement géographique (importation de fioul, de gaz ou de charbon) et à l'instabilité du marché mondial des énergies, exacerbe les coûts et l'empreinte carbone du système électrique local.

Par ailleurs, l' **urbanisation rapide** et l'essor démographique accentuent la pression sur les infrastructures énergétiques, qui doivent conjuguer sécurité d'approvisionnement et contraintes budgétaires. Dans ces conditions, la **transition vers les énergies renouvelables** (ENR) devient impérative pour réduire l'impact environnemental tout en augmentant l'autonomie énergétique. Cependant, cette transition nécessite des dispositifs techniques et des politiques publiques adaptées, aptes à composer avec des **aléas climatiques** plus marqués qu'en métropole (cyclones, pluies torrentielles, épisodes de sécheresse). En conséquence, la **planification et la gestion prédictive** de l'offre et de la demande énergétique y jouent un rôle stratégique : toute imprécision se traduit par un recours accumulé à des centrales thermiques d'appoint, ce qui va à l'encontre des objectifs de décarbonation et de sobriété.

### 2.2. Variabilité climatique et insuffisance des méthodes classiques

La difficulté principale dans ces milieux tropicaux réside dans la **variabilité extrême des conditions climatiques** : la température et l'humidité varient fortement au cours de la journée, les îlots de chaleur urbains créent des microclimats locaux, et des phénomènes violents comme les cyclones ou les orages tropicaux peuvent engendrer des photos soudaines de consommation (notamment climatisation, pompage, éclairage). Les **modèles physiques déterministes**, basés sur des équations de bilan énergétique (thermique, aéraulique), caractérisent plutôt bien les phénomènes stationnaires ou quasi stationnaires, mais ont du mal à englober la multiplicité des facteurs exogènes (occupation des bâtiments, gestion intermittente du parc, changements rapides de la couverture nuageuse). En outre, lors d'événements extrêmes, les écarts de prévision peuvent atteindre 25 %, compromettant la stabilité du réseau.

De leur côté, les **approches purement data-driven**, telles que les réseaux de neurones profonds (LSTM, GRU), fournissent d'excellents résultats lorsque la quantité et la qualité des données sont suffisantes. En milieu insulaire, cependant, la collecte de données se heurte aux pannes fréquentes de capteurs, aux zones mal couvertes et aux interruptions du réseau. De plus, l'entraînement d'architectures de deep learning mobilise une puissance de calcul conséquente, peu compatible avec les **infrastructures énergétiques souvent limitées** des îles. L'étude d'EDF (2023) souligne par exemple qu'entraîner un LSTM pour la prévision de la demande électrique peut mobiliser jusqu'à 284 kWh, ce qui contredit la volonté de **réduire l'empreinte carbone** et d'optimiser les ressources locales.
Au final, aucun de ces modèles (physiques déterministes ou purement data-driven) ne parvient à répondre pleinement au **contexte climatique extrême** et aux **contraintes d'exploitation** (faibles ressources de calcul, données incomplètes) qui caractérisent les territoires tropicaux insulaires.

## 2.3. Besoin d'une approche intégrative et frugale

Pour faire face à ces défis, un **changement de paradigme** se profile : il s'agit de **combiner** les avantages des lois physiques et des modèles d'apprentissage automatique, tout en veillant à réduire la **consommation d'énergie** et les **coûts de calcul** associés à la modélisation. Deux pistes majeures se dessinent :

### 1. Hybridation modèles physiques – modèles d'IA

* Les relations thermodynamiques (bilan énergétique, transferts de chaleur, etc.) servent de socle à la prévision, assurant **robustesse** et **interprétabilité** même lorsque les données sont partielles.

* Les **approches statistiques** (ARIMA, SARIMA, GARCH) complètent cette couche physique en capturant la diversité des séries temporelles et les schémas récurrents (saisonnalités, effets week-end/semaine, etc.).

* Les **réseaux neuronaux** (LSTM, GRU) interviennent pour absorber les non-linéarités résiduelles et les variations rapides, offrant une réflexion et une adaptation aux phénomènes atypiques (passages nuageux soudains, photos de demande).

### 2. Sobriété computationnelle

* L'intégration d'algorithmes **légers** (TinyML, pruning, quantification) permet de limiter la taille et la complexité des modèles neuronaux, notamment la consommation électrique des serveurs.

* L'**apprentissage fédéré** permet d'entraîner localement des sous-modèles sur chaque bâtiment ou micro-réseau, entraînant de gros transferts de données et mutualisant seulement les paramètres essentiels.

* Cette démarche frugale est cruciale pour maintenir la cohérence avec les objectifs de **transition énergétique** (limiter l'empreinte carbone globale) et pour répondre aux **limitations technologiques** (puissance de calcul restreinte, pannes de connexion) des milieux insulaires.

En définitive, la **complexité multi-dimensionnelle** du contexte tropical (climat, usages, infrastructures) impose une **approche intégrative** : seule la combinaison de lois physiques éprouvées, de modèles statistiques robustes et d'une intelligence artificielle calibrée peut fournir des **prévisions fiables** à différents horizons temporels (court, moyen, long terme). Au-delà de la seule performance prédictive, l'objectif est d'instaurer une **gestion énergétique proactive** – adaptant en continu l'offre et la demande – et d'accompagner la **décarbonation** des territoires insulaires tropicaux, en capitalisant sur leur potentiel d'énergies renouvelables.
# 3. Limites des approches conventionnelles

Les modèles de prévision énergétique actuellement utilisés dans les réseaux insulaires reposent sur trois approches principales, qui présentent chacune des limitations notables.

## 3.1. Modèles physiques déterministes

Les modèles physiques reposent sur des équations de bilan énergétique intégrant des paramètres météorologiques et structurels des bâtiments. Bien qu'ils offrent une bonne interprétabilité, ces modèles sont limités par leur capacité à capturer la complexité des interactions climat-énergie.

* **Complexité des interactions climat-énergie** : En milieu tropical, les phénomènes extrêmes tels que les épisodes de mousson et les cyclones introduisent des variations brutales et imprévisibles, difficiles à modéliser avec des approches purement déterministes. L'humidité saline, les effets d'îlots de chaleur et les variations rapides de couverture nuageuse influencent fortement la consommation énergétique et la production solaire (Bounoua, 2022).

* **Erreurs de prévision élevées** : Les modèles déterministes montrent des écarts de prévision pouvant atteindre 25 % lors des épisodes climatiques extrêmes, limitant leur pertinence pour une gestion énergétique optimale.

## 3.2. Approches purement data-driven

L'essor de l'apprentissage automatique a permis des avancées significatives dans la prévision énergétique, notamment via les réseaux neuronaux récurrents (LSTM, GRU). Cependant, ces approches présentent plusieurs limites dans un contexte insulaire.

* **Vulnérabilité aux pénuries de données** : Les modèles data-driven nécessitent de grandes quantités de données historiques pour être entraînés efficacement. Or, dans les territoires insulaires tropicaux, des pannes de capteurs, des périodes d'interruption des données ou des échantillons limités de données peuvent réduire leur efficacité.

## 3.3. Coûts computationnels prohibitifs

Les approches avancées de Deep Learning, bien qu'efficaces pour capter des non-linéarités complexes, posent des défis liés à leur coût énergétique.

* **Consommation énergétique élevée** : L'entraînement des réseaux neuronaux profonds requiert des ressources de calcul intensives. Selon le projet EDF (2023), l'entraînement d'un modèle LSTM appliqué à la prévision énergétique peut consommer jusqu'à 284 kWh, une contrainte majeure pour des territoires où l'énergie est précieuse.

* **Impact environnemental** : L'empreinte carbone associée aux calculs intensifs est en contradiction avec les objectifs de développement durable. Pour une transition énergétique efficace, il est crucial de concevoir des modèles moins énergivores tout en maintenant leur précision prédictive.
<table><caption>Tableau 1 : Comparaison des principales approches de prévision énergétique</caption><thead><tr><td>Critères</td><td>Modèles physiques</td><td>Modèles data-driven</td><td>Modèles hybrides</td></tr></thead><tbody><tr><td>Principe général</td><td>Basés sur des équations de bilan énergétique (thermodynamique, échanges de chaleur, etc.)</td><td>Exploitent les données historiques par des méthodes statistiques ou d'IA (réseaux neuronaux, etc.)</td><td>Comblent lois physiques (interprétables) et techniques d'IA pour capturer les non-linéarités résiduelles</td></tr><tr><td>Avantages</td><td><ul><li>Interprétables</li><li>Fondés sur des lois éprouvées</li><li>Bonne robustesse aux pénuries de données</li></ul></td><td><ul><li>Apprentissage automatique de dynamiques complexes</li><li>Excellentes performances prédictives (avec assez de données)</li><li>Flexibilité et adaptabilité</li></ul></td><td><ul><li>Meilleure précision globale</li><li>Robustesse accrue en cas de données partielles</li><li>Optimisation du coût computationnel (moins d'entraînement intensif)</li></ul></td></tr><tr><td>Inconvénients</td><td><ul><li>Difficulté à prendre en compte des interactions très complexes (ex. climat extrême)</li><li>Risque d'erreurs élevées si la modélisation est incomplète</li></ul></td><td><ul><li>Nécessitent de gros volumes de données fiables</li><li>Risques de surapprentissage</li><li>Coûts de calcul et empreinte carbone élevés (Deep Learning)</li></ul></td><td><ul><li>Mise en place méthodologique plus complexe</li><li>Besoin d'une coordination entre modèles physiques, statistiques et IA</li></ul></td></tr><tr><td>Dépendance aux données</td><td>Faible à moyenne (car fondés sur la physique, mais nécessitent des paramètres d'entrée)</td><td>Élevée, car la qualité et la quantité des données conditionnent la performance du modèle</td><td>Moyenne : l'aspect physique peut compenser le manque de données, mais la partie IA requiert un minimum de données de qualité</td></tr><tr><td>Complexité de mise en œuvre</td><td>Moyenne (équations déterministes, calibration des paramètres thermiques)</td><td>Variable (des modèles statistiques simples à des architectures Deep Learning complexes)</td><td>Plus élevée, car il faut gérer plusieurs couches (physique, statistique, neuronale) et leur intégration</td></tr><tr><td>Adaptabilité à des conditions extrêmes (ex. cyclones)</td><td>Limitée : nécessité de réviser le modèle en cas de conditions hors des hypothèses initiales</td><td>Fortement dépendante de la couverture des données lors de ces événements (risque de lacunes si événements rares)</td><td>Bonne : la couche physique gère les événements rares, tandis que l'IA s'adapte aux variations non modélisées</td></tr><tr><td>Exemples de méthodes</td><td>Bilan thermique, modélisation CVC, paramètres structurels</td><td>ARIMA, SARIMA, GARCH, LSTM, GRU, Random Forest, etc.</td><td>Couplage ARIMA-LSTM, réseaux neuronaux guidés par la physique, SARIMAX hybride, etc.</td></tr></tbody></table>

Les éléments mis en évidence dans le Tableau 1 soulignent la complémentarité potentielle entre les approches physiques et data-driven : d'un côté, les modèles purement physiques
se caractérisent par une bonne robustesse conceptuelle et une interprétabilité élevée, mais peinent à gérer la complexité des phénomènes climatiques extrêmes et la variabilité rapide des usages. De l'autre, les modèles purement data-driven, bien qu'efficaces pour capturer des non-linéarités complexes et s'adapter aux dynamiques réelles, dépendent fortement de la disponibilité et de la qualité des données, tout en présentant un coût computationnel parfois prohibitif dans des environnements insulaires.

Ces constats justifient la nécessité d'une **approche intégrative** qui exploite simultanément la fiabilité structurelle des lois physiques et la flexibilité adaptive de l'apprentissage machine. C'est pour **remédier aux limites** identifiées dans les deux familles d'approches que nous proposons une **méthodologie hybride structurée en trois couches** :

1. **Couche physique**, pour ancrer la modélisation dans les principes thermodynamiques spécifiques au contexte tropical insulaire (humidité, îlots de chaleur, variabilité solaire).

2. **Couche statistique**, afin de capter la dynamique temporelle et la volatilité potentielle des séries énergétiques, tout en tenant compte de facteurs exogènes.

3. **Couche neuronale**, qui utilise des techniques d'apprentissage profond (telles que les réseaux LSTM) pour capturer les non-linéarités résiduelles et adapter la prévision aux évolutions soudaines des conditions d'exploitation.

Ce cadre hybride vise à **maximiser la précision des prévisions énergétiques**, à **minimiser les coûts computationnels** et à **renforcer la résilience des micro-réseaux** dans un contexte insulaire tropical marqué par des infrastructures limitées et des événements climatiques extrêmes. Dans la section suivante, nous détaillons la mise en œuvre de cette architecture multi-couches et illustrons ses avantages par rapport aux approches conventionnelles.

Pour autant, l'examen détaillé des failles respectives de ces approches fait émerger la **nécessité d'un cadre méthodologique unifiant**. D'une part, les modèles physiques, s'ils apportent une **base théorique solide** et une **bonne interprétabilité**, peinent à appréhender la **variabilité extrême** et souvent **non linéaire** des phénomènes tropicaux (cyclones, îlots de chaleur urbains, humidité). D'autre part, les approches purement data-driven, malgré leur **forte capacité d'apprentissage** et de **flexibilité**, deviennent rapidement **dépendantes** de la disponibilité de larges volumes de données fiables et impliquent des **coûts de calcul** considérables. Dans un contexte insulaire aux **infrastructures énergétiques et numériques limitées**, aucune de ces familles de méthodes ne peut à elle seule répondre de manière robuste aux **exigences de précision**, de **sobriété computationnelle** et de **résilience** face aux aléas climatiques. Dès lors, la **fusion** des deux paradigmes — alliant la **fiabilité structurelle** des lois physiques et la **puissance adaptive** de l'intelligence artificielle — apparaît comme la solution la plus à même de dépasser ces limites. Ce constat motive la conception d'une **architecture hybride** en couches, exploitant simultanément les principes thermodynamiques, les modèles statistiques et les réseaux neuronaux profonds, que nous présentons dans la suite.
# 4. Nécessité d'une approche hybride

Face aux limites inhérentes aux approches conventionnelles, l'intégration d'une **modélisation hybride** combinant modèles physiques et intelligence artificielle représente une alternative prometteuse. Une telle approche permettrait de bénéficier des avantages de chaque méthode : les modèles physiques assurent une interprétabilité et une robustesse structurelle, tandis que l'apprentissage automatique offre une capacité d'adaptation et une meilleure capture des dynamiques non linéaires.

L'objectif est d'établir un cadre méthodologique permettant **une prévision énergétique fiable, robuste et adaptée aux spécificités des territoires insulaires tropicaux**, où les contraintes climatiques et infrastructurelles rendent les méthodes classiques inefficaces ou trop coûteuses. Cette approche repose sur plusieurs axes d'innovation.

## 4.1. Intégration des spécificités tropicales

Les modèles actuels souffrent d'un manque de prise en compte des phénomènes propres aux climats tropicaux insulaires. Dans ce contexte, une **approche hybride pourrait incorporer des contraintes physiques spécifiques** à ces environnements afin d'améliorer la précision des prévisions.

* **Impact des phénomènes climatiques extrêmes**

La forte variabilité du rayonnement solaire due aux passages nuageux rapides, les épisodes cycloniques, ou encore les effets de la mousson influencent directement la consommation énergétique des bâtiments et la production d'énergie renouvelable (solaire et éolienne). Contrairement aux modèles purement data-driven, qui nécessitent une grande quantité de données historiques pour capturer ces variations, **un modèle hybride pourrait intégrer des contraintes météorologiques et des relations physiques pré-établies** pour affiner ses prédictions.

* **Influence de l'humidité et des effets d'îlot de chaleur urbain**

L'humidité élevée, souvent ignorée dans les modèles classiques, affecte fortement la sensation de confort thermique et par conséquent la demande en climatisation. De plus, la présence d'îlots de chaleur modifie localement la température de l'air ambiant et influe sur la consommation énergétique des bâtiments. **L'intégration de ces facteurs via un couplage multi-physique entre modèles thermiques et algorithmes d'apprentissage machine améliorerait significativement la robustesse des prévisions.**

* **Modélisation de l'interaction entre le réseau électrique et la demande des bâtiments**

Dans les réseaux insulaires, la stabilité du réseau est fortement dépendante d'une gestion précise de la demande et de l'offre. **Un modèle hybride pourrait exploiter des données en temps réel issues des compteurs intelligents et des prévisions météorologiques pour ajuster dynamiquement les stratégies de gestion énergétique des bâtiments.**
## 4.2. Optimisation de l'utilisation des données et réduction des coûts computationnels

L'apprentissage automatique repose généralement sur des volumes de données considérables pour atteindre une bonne précision. Cependant, dans un **contexte insulaire tropical**, plusieurs contraintes limitent cette approche :

### 1. Données partielles et capteurs défaillants

* Les réseaux de capteurs météorologiques et énergétiques ne couvrent pas toujours l'ensemble des bâtiments et peuvent souffrir de pannes fréquentes.

* La qualité des données peut être altérée par des erreurs de mesure, nécessitant des méthodes de correction et d'imputation avancées.

* Un modèle hybride pourrait exploiter des modèles physiques en **complément des données historiques**, permettant de pallier l'absence de certaines données et d'éviter l'entraînement de modèles sur des échantillons insuffisants ou biaisés.

### 2. Apprentissage fédéré et techniques de compression des modèles

* L'entraînement de modèles de deep learning, notamment les réseaux de neurones récurrents comme LSTM ou GRU, nécessite des infrastructures de calcul intensives, souvent incompatibles avec les ressources disponibles dans les territoires insulaires.

* Une **approche fédérée**, où les modèles s'entraînent localement sur plusieurs sites avant de fusionner les résultats, permettrait de mutualiser l'apprentissage sans nécessiter de transfert massif de données sensibles.

* La **quantification des poids neuronaux** et l'utilisation d'algorithmes légers (TinyML) permettraient de limiter la consommation énergétique de l'apprentissage et du déploiement des modèles en conditions réelles.

### 3. Réduction des coûts énergétiques liés au calcul

* L'entraînement d'un modèle LSTM appliqué à la prévision énergétique peut consommer jusqu'à **284 kWh** (EDF, 2023), ce qui représente une contradiction avec les objectifs de durabilité.

* Une solution hybride pourrait **réduire ces coûts en limitant le recours aux calculs intensifs** en s'appuyant davantage sur des relations physiques établies, réduisant ainsi la dépendance aux données et aux infrastructures de calcul massives.

## 4.3. Développement de modèles auto-adaptatifs et résilients

Dans un contexte tropical où les conditions climatiques et les usages des bâtiments évoluent rapidement, un modèle statique devient rapidement obsolète. Une **approche hybride intégrant des capacités d'auto-adaptation** permettrait d'améliorer la fiabilité des prévisions sur le long terme.

* **Recalibration en temps réel**

* L'intégration d'un mécanisme de recalibrage dynamique permettrait aux modèles d'ajuster progressivement leurs paramètres en fonction des nouvelles données disponibles.
* Cette capacité serait essentielle pour anticiper des changements imprévus, comme l'évolution des usages des bâtiments publics (ex. nouvelles politiques de télétravail réduisant la consommation énergétique des bureaux).

* **Méthodes de transfert d'apprentissage pour l'adaptation locale**

* Les modèles entraînés sur des bâtiments spécifiques pourraient être transférés à d'autres structures similaires via des techniques d'apprentissage par transfert.

* Cela éviterait d'avoir à réentraîner intégralement les modèles pour chaque nouveau site, réduisant ainsi la consommation énergétique et les besoins en données historiques.

* **Détection et correction des anomalies**

* L'intégration d'algorithmes d'anomaly detection permettrait d'identifier rapidement des dérives dans la consommation énergétique des bâtiments, évitant ainsi des erreurs de prévision dues à des pannes d'équipements ou à des comportements utilisateurs imprévus.

* Une telle approche améliorerait la résilience des prévisions face aux perturbations externes, garantissant ainsi une meilleure continuité des services énergétiques.

## 5. Vers un cadre de modélisation hybride adapté aux territoires insulaires tropicaux

L'approche hybride constitue une avancée majeure pour améliorer la gestion énergétique des territoires insulaires tropicaux. En **combinant modèles physiques et intelligence artificielle**, elle permet :

A. Une meilleure prise en compte des **spécificités climatiques et environnementales**, améliorant ainsi la précision des prévisions énergétiques.

B. Une **réduction des coûts computationnels et énergétiques**, rendant les modèles plus accessibles et plus durables.

C. Une **capacité d'auto-adaptation et de recalibrage**, garantissant des performances optimales même en présence de données limitées ou fluctuantes.

L'intégration de cette approche dans les stratégies de gestion énergétique insulaire offrirait ainsi un outil de **pilotage performant, capable d'optimiser l'intégration des énergies renouvelables** et d'accroître la résilience des réseaux électriques face aux défis climatiques et infrastructurels spécifiques aux milieux tropicaux.

Les analyses précédentes ont mis en évidence les limites des approches conventionnelles pour la prévision énergétique dans les territoires insulaires tropicaux. D'un côté, **les modèles physiques déterministes**, bien qu'interprétables et fondés sur des lois éprouvées, peinent à capturer la complexité des interactions multi-physiques et la variabilité extrême des conditions climatiques. De l'autre, **les modèles purement data-driven**, bien que performants dans l'apprentissage de dynamiques complexes, souffrent d'une forte dépendance aux données historiques, de coûts computationnels élevés et d'un manque de robustesse face aux perturbations exogènes.
Face à ces défis, une approche **hybride multi-niveau** apparaît comme une alternative pertinente, combinant les avantages des différentes méthodologies tout en minimisant leurs limitations respectives. Cette solution permet une intégration **optimisée des connaissances physiques et statistiques** avec des modèles neuronaux avancés, garantissant ainsi des prévisions robustes, frugales en énergie et adaptées aux spécificités des micro-réseaux tropicaux.

## Structuration de l'architecture hybride : une modélisation multi-couches complémentaire pour des prévisions énergétiques optimisées

L'architecture hybride proposée repose sur une **modélisation multi-couches**, où chaque composant remplit une fonction complémentaire dans l'amélioration des prévisions énergétiques :

* **Une couche physique**, intégrant des modèles thermodynamiques et des bilans énergétiques prenant en compte les spécificités climatiques tropicales (humidité, îlots de chaleur, variabilité rapide du rayonnement solaire). Cette modélisation physique apporte une base interprétable et robuste, particulièrement utile en cas de données historiques limitées.

* **Une couche statistique**, exploitant des modèles stochastiques avancés pour la prévision des séries temporelles énergétiques. L'approche **ARIMA-GARCH** permet de capturer à la fois les **tendances temporelles stationnaires** et la **volatilité conditionnelle** des données, un enjeu clé en milieu insulaire soumis à des perturbations exogènes (pics de charge, événements météorologiques extrêmes). Toutefois, pour améliorer la prise en compte des dynamiques périodiques et des effets exogènes, cette couche peut être enrichie par **SARIMA**, qui intègre une composante saisonnière explicite, et **SARIMAX**, permettant d'incorporer des variables explicatives externes comme la température, l'humidité et la production photovoltaïque. Cette combinaison garantit une **modélisation plus robuste et contextualisée** de la demande énergétique.

* **Une couche neuronale**, reposant sur des architectures LSTM optimisées via des techniques de compression (pruning et quantification), permettant d'extraire les dynamiques non linéaires résiduelles tout en réduisant la consommation énergétique du modèle. Cette approche est essentielle pour capturer les interactions complexes entre les différents facteurs influençant la consommation énergétique et améliorer les prévisions à long terme.

Cette architecture hybride garantit ainsi une **complémentarité entre interprétabilité physique, modélisation probabiliste et puissance prédictive** des réseaux neuronaux, tout en assurant une **optimisation computationnelle et énergétique** adaptée aux contraintes des territoires insulaires tropicaux.

Cette structuration modulaire permet d'exploiter au mieux les forces de chaque méthodologie : les **modèles physiques** garantissent la robustesse **structurelle**, les **modèles statistiques** apportent une compréhension probabiliste des tendances, et les réseaux neuronaux améliorent la capacité de prédiction sur des phénomènes non modélisés explicitement.
<table><caption>Tableau 2 : Comparaison des principales approches de prévision énergétique</caption><thead><tr><th>Critères</th><th>Modèles physiques</th><th>Modèles pilotés par les données</th><th>Modèles hybrides</th></tr></thead><tbody><tr><td>Principe général</td><td>Équations de bilan énergétique</td><td>IA sur données historiques (réseaux neuronaux, etc.)</td><td>Combinaison lois physiques + data-driven</td></tr><tr><td>Avantages</td><td>Interprétables, robustes, faible dépendance aux données</td><td>Forte capacité d'apprentissage, adaptation aux données complexes</td><td>Meilleure précision, robustesse aux données partielles, flexibilité</td></tr><tr><td>Inconvénients</td><td>Peu adaptés aux phénomènes climatiques extrêmes</td><td>Besoin de gros volumes de données, coûts élevés, surapprentissage</td><td>Mise en œuvre plus complexe (méthodes de coordination multiples)</td></tr><tr><td>Dépendance aux données</td><td>Faible à moyenne</td><td>Élevée</td><td>Moyenne</td></tr><tr><td>Adaptabilité aux conditions extrêmes</td><td>Limitée</td><td>Forte dépendance à la couverture des données</td><td>Bonne, via l'intégration physique + IA</td></tr><tr><td>Exemples de méthodes</td><td>Bilan thermique, équations CVC</td><td>ARIMA, SARIMA, GARCH, LSTM, GRU, Forêt aléatoire</td><td>Couplage ARIMA-LSTM, réseaux hybrides physiques-IA</td></tr></tbody></table>

Dans la section suivante, nous détaillons la mise en œuvre de cette architecture hybride et son application aux différentes échelles temporelles de prévision énergétique, en fonction des besoins spécifiques des gestionnaires de réseaux insulaires.

## 6. Mécanismes d'entraînement et de mise en œuvre

L'architecture hybride développée dans cette étude repose sur une **intégration** **synergique de modèles complémentaires**, visant à optimiser la précision des prévisions énergétiques tout en minimisant la consommation computationnelle. Cette approche repose sur **trois couches interdépendantes**, chacune contribuant à la robustesse et à la résilience des prédictions.

### Couche physique : modélisation des interactions énergétiques et climatiques

La **couche physique** repose sur une représentation déterministe des flux énergétiques, permettant de capturer les **principes fondamentaux** régissant la consommation **énergétique des bâtiments** et les échanges thermiques avec leur environnement.

* **Modèles de bilan énergétique** : Des équations thermodynamiques sont utilisées pour modéliser la transmission de chaleur, la consommation des équipements CVC (Chauffage, Ventilation et Climatisation) et l'inertie thermique des bâtiments.

* **Contraintes spécifiques aux climats tropicaux** : L'architecture prend en compte l'humidité élevée, l'îlot de chaleur urbain et la variabilité rapide du rayonnement solaire, facteurs ayant un impact significatif sur les besoins énergétiques.
* **Couplage avec la production renouvelable** : La prévision énergétique intègre des modèles physiques de production photovoltaïque et éolienne, afin d'optimiser l'auto-consommation et la gestion du stockage d'énergie.

Cette couche assure une **interprétabilité et une robustesse** accrues, notamment en cas de pénurie de données historiques, où les modèles purement data-driven montrent leurs limites.

## Couche statistique : modélisation des dynamiques temporelles et des perturbations exogènes

La **couche statistique** vise à identifier les tendances et la volatilité des séries temporelles énergétiques en utilisant des méthodes stochastiques avancées. L'association de plusieurs modèles statistiques permet d'améliorer la précision et la résilience des prévisions :

* **Modélisation des cycles et tendances avec ARIMA/SARIMA** :

* L'ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) capte les tendances linéaires et les schémas de persistance dans les données historiques.

* SARIMA (Seasonal ARIMA) améliore la prise en compte des **composantes saisonnières**, adaptées aux **variations horaires, journalières et hebdomadaires** de la consommation énergétique.

* **Gestion de la volatilité et des événements extrêmes avec GARCH** :

* Le modèle GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) est intégré pour modéliser les périodes de forte variabilité, notamment les pics de charge et les perturbations climatiques (cyclones, vagues de chaleur).

* Cette approche est cruciale pour les réseaux insulaires où la demande énergétique peut fluctuer brusquement, nécessitant des stratégies de régulation efficaces.

* **Extension avec SARIMAX pour l'intégration de variables exogènes** :

* La prise en compte des facteurs météorologiques (température, humidité, vent), de la production renouvelable et des comportements de consommation améliore la précision des prévisions.

Cette couche statistique permet ainsi une **modélisation fine des dynamiques temporelles** tout en intégrant la variabilité exogène spécifique aux contextes insulaires.

## Couche neuronale : extraction des non-linéarités et optimisation computationnelle

Enfin, la **couche neuronale** exploite des techniques d'apprentissage profond afin d'améliorer la capacité prédictive des modèles, en particulier sur les **phénomènes complexes et non linéaires**.

* **Réseaux LSTM optimisés** :

* Les modèles **Long Short-Term Memory (LSTM)** sont utilisés pour **capturer les longues dépendances temporelles** et améliorer la prévision multi-horizons.
* Ces réseaux sont optimisés via des techniques de **pruning** et de **quantification**, permettant de **réduire la consommation énergétique** sans perte significative de précision.

* **Approche hybride supervisée** :

* L'architecture neuronale est entraînée conjointement avec les modèles physiques et statistiques, garantissant un **apprentissage plus structuré et robuste face aux incertitudes**.

* Une stratégie d'auto-adaptation est mise en place pour ajuster les poids des réseaux neuronaux en fonction des variations des conditions d'entrée (climat, usage des bâtiments).

Cette couche neuronale permet donc de **réduire l'erreur résiduelle des modèles physiques et statistiques**, offrant une prévision plus précise et plus résiliente sur différentes échelles temporelles.

## Application aux différentes échelles temporelles de prévision

L'architecture hybride est conçue pour répondre aux **besoins spécifiques des gestionnaires d'énergie**, en offrant des prévisions adaptées aux différents horizons temporels :

* **Court terme (1-4 heures) : Régulation en temps réel des flux énergétiques**

* Ajustement dynamique de la consommation et de la production renouvelable pour éviter les déséquilibres réseau.

* Détection et anticipation des pics de charge critiques.

* **Moyen terme (8-12 heures) : Optimisation des stratégies de stockage et d'effacement**

* Adaptation des stratégies de stockage d'énergie en fonction des prévisions de production renouvelable et de consommation.

* Planification des actions de délestage ou de report de charge pour minimiser l'impact sur le réseau.

* **Long terme (jours/semaines) : Planification stratégique et maintenance prédictive**

* Optimisation des infrastructures énergétiques (dimensionnement des batteries, gestion des parcs solaires).

* Développement de politiques énergétiques adaptées aux dynamiques de consommation et aux contraintes climatiques.

L'intégration de cette architecture hybride permet donc **une gestion prédictive et proactive des ressources énergétiques**, essentielle pour améliorer la résilience et l'efficacité des réseaux insulaires.

## Couplage multi-couches et optimisation globale

## Séquençage de l'information et complémentarité des sorties
a. Sorties de la couche physique

* **Bilans énergétiques et contraintes thermodynamiques** : la couche physique fournit des **prédictions de base** (ex. demande thermique, consommation de climatisation estimée, bilan CVC, production PV/éolien) calculées à partir de paramètres structurels du bâtiment et de conditions environnementales (température, humidité, rayonnement solaire).

* **Variables résiduelles** : en comparant ces estimations physiques aux données observées (capteurs de consommation, compteurs intelligents), on obtient des **résidus** qui représentent l'écart entre la modélisation théorique et la réalité mesurée.

- Par exemple, si le modèle physique suretime la consommation pour des journées de forte humidité, ces résidus quantifient précisément ce décalage.

b. Sorties de la couche statistique

* **Prévisions de séries temporelles** : la couche statistique (ARIMA, SARIMA, GARCH, SARIMAX) génère des **prédictions** de court, moyen ou long terme, en tenant compte des caractéristiques saisonnières (SARIMA), de la volatilité conditionnelle (GARCH) et des variables exogènes (SARIMAX).

* **Incertitude et volatilité** : ces modèles permettent également d'estimer une **distribution** ou un intervalle de confiance, fournissant une quantification de l'incertitude ou de la volatilité (ex. pics de charge liés à des évènements climatiques soudains).
### c. Intégration dans la couche neuronale

i. La couche neuronale va alors fusionner ou apprendre à partir de ces différentes sorties :

ii. En tant que features d'entrée :

iii. Les prédictions issues des modèles physiques et statistiques peuvent être concatenées avec d'autres variables exogènes (température, humidité, vitesse du vent, etc.) et servir d'entrées au réseau de neurones LSTM.

iv. Le réseau apprend ainsi à corréler directement les écarts/erreurs de chaque modèle avec la dynamique temporelle observée dans les données brutes.

v. En tant que signaux résiduels :

vi. On peut injecter les résidus (différence entre la mesure réelle et la sortie des couches précédentes) comme variables d'entrée dans la couche LSTM. L'idée est que le réseau neuronal « explique » la partie non prise en compte par les modèles physiques et statistiques, améliorant graduellement la précision.

Cette technique est souvent appelée « error correction approach » ou « residual learning ».

Grâce à cette intégration, la **couche neuronale** se focalise sur les **phénomènes non linéaires** et les **irrégularités** que les autres modèles peinent à capturer, tout en bénéficiant d'un **ancrage** fourni par la physique et les méthodes statistiques.

## Mécanismes d'entraînement et d'optimisation globale

### 6.1 Entraînement séquentiel vs. co-entraînement

* **Approche séquentielle** :

1. On **calibre** d'abord la couche physique (modèles thermodynamiques) en utilisant les données structurelles et un ensemble de mesures de consommation ou de conditions intérieures/extérieures.

2. Les paramètres de la couche statistique (ARIMA, GARCH, etc.) sont estimés à partir des résidus temporels ou des séries de consommation globales.

3. Enfin, le réseau LSTM est **entraîné** pour affiner la prévision, en recevant à la fois les sorties des couches précédentes et les données brutes (ou résidus).

Cette approche est plus simple à mettre en place, mais peut parfois conduire à des **incohérences** si les couches ne sont pas réévaluées conjointement.

* **Approche de co-entraînement** :
* Les différents modèles sont **entraînés de manière itérative** ou simultanée, en mettant à jour leurs paramètres respectifs au fur et à mesure qu'ils s'influencent mutuellement.

* Cette stratégie exige une plus grande **complexité algorithmique**, mais peut améliorer la cohérence globale, car la couche neuronale peut rétroagir sur la calibration du modèle statistique (par exemple, en identifiant des tendances mal prises en compte).

## 6.2 Stratégies d'évitement du silo

Pour empêcher que chaque couche ne travaille isolément, on peut mettre en place :

1. **Boucles de rétroaction** :

* Par exemple, si la couche neuronale observe des écarts systématiques dans certaines conditions météorologiques, elle peut « signaler » ces biais à la couche physique, qui ré-ajuste alors certains paramètres de transfert de chaleur ou d'humidité.

* Cela nécessite un mécanisme de retour d'informations (feedback loop) et des règles claires pour la mise à jour des paramètres.

2. **Fonction de perte globale** :

* On peut définir une **unique fonction de coût** qui cumule l'erreur globale de prévision et pénalise également les discordances entre les différentes couches.

* Par exemple, on peut vouloir minimiser l'erreur finale (par rapport aux données réelles) tout en contraignant le modèle statistique à ne pas s'éloigner exagérément des lois physiques établies.

3. **Partage de variables latentes** :

* Les variables internes (latentes) du réseau LSTM peuvent être informées des sorties intermédiaires du modèle physique (par exemple, bilan thermique instantané) et des probabilités ou volatilités estimées par le modèle GARCH ou ARIMA.

* Une bonne conception des **features partagées** favorise l'interdépendance, plutôt que de faire fonctionner chaque module de manière cloisonnée.

## 6.3 Gestion de la complexité et du coût computationnel

### Rôle des techniques de compression et de pruning

* En intégrant plusieurs couches (physique, statistique, neuronale), on accroît la **complexité** du système. Toutefois, l'utilisation de **pruning** et de **quantification** dans la couche neuronale permet de **réduire** la charge de calcul (nombre de paramètres) sans dégrader significativement la performance.

### Apprentissage progressif (transfer learning)

* Si la couche neuronale est déjà en partie **pré-entraînée** sur des données génériques (par ex. d'autres bâtiments ou d'autres micro-réseaux insulaires), il suffit ensuite de **réajuster** (fine-tuning) les paramètres pour le nouveau contexte local.
* Les couches physique et statistique, qui conservent une **base théorique ou probabiliste stable**, peuvent ainsi être réutilisées ou recalibrées plus rapidement, limitant le besoin d'un entraînement intégral sur de gros volumes de données.

## Avantages et limitations du couplage

### a. Avantages

i. **Robustesse face aux données partielles** : même si les données historiques sont lacunaires, la partie physique assure une base de prédiction raisonnable.

ii. **Adaptation aux conditions extrêmes** : la couche statistique repère la volatilité et la couche neuronale affûte la prévision en se focalisant sur les écarts récurrents ou les phénomènes rares.

iii. **Interprétabilité** : les sorties des modèles physiques et statistiques, plus facilement explicables, servent de garde-fous ou de « cohérence a priori » à la partie IA.

### b. Limitations et défis futurs

i. **Complexité méthodologique** : la mise en place de routines d'optimisation multi-couches peut être non triviale (besoin d'un pipeline de formation plus élaboré).

ii. **Calibrage des paramètres** : trouver un équilibre entre la confiance accordée aux équations physiques et celle accordée aux algorithmes neuronaux implique des **hyperparamètres** supplémentaires (poids relatifs de chaque couche dans la fonction de perte).

iii. **Maintenance du modèle** : dans un environnement qui évolue (nouveaux équipements, changements climatiques), toutes les couches doivent être mises à jour de façon cohérente.

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## Points clés :

* L'approche **hybride** s'appuie sur trois couches complémentaires (physique, statistique et neuronale) qui se renforcent mutuellement : la couche physique fournit une base déterministe et interprétable, la couche statistique affine la dynamique temporelle et capte la volatilité, tandis que la couche neuronale capture les non-linéarités résiduelles.

* L'intégration des **sorties** se fait soit en injectant les prédictions et résidus des premières couches comme **features d'entrée** dans la couche neuronale, soit via des **mécanismes de correction** d'erreurs (residual learning).

* Les **stratégies d'entraînement** (séquentiel ou co-entraînement) permettent d'adapter la configuration aux ressources disponibles et aux spécificités du réseau insulaire. Des **boucles de rétroaction** et une **fonction de perte globale** évitent que chaque couche ne travaille en silo.

* L'**optimisation du coût computationnel** se traduit par l'emploi de techniques de **pruning** et de **quantification** dans la couche neuronale, ainsi que par l'apprentissage fédéré pour limiter le transfert de données vers un serveur central.

* Malgré son efficacité, cette **architecture multi-couches** implique une plus grande **complexité méthodologique** (calibrage coordonné, gestion d'hyperparamètres) et
nécessite un **plan de maintenance** adéquat pour rester robuste face à l'évolution des usages et aux variations climatiques extrêmes.

# 7. Discussion

# 8. Perspectives et impact attendu : vers une gestion énergétique intelligente et résiliente

L'architecture hybride développée dans cette étude propose une avancée significative pour la **gestion optimisée des réseaux électriques insulaires**, en intégrant de manière complémentaire **des modèles physiques, statistiques et neuronaux**. Son adoption à grande échelle présente des **perspectives scientifiques et opérationnelles majeures**, alignées avec les enjeux de **transition énergétique, d'autonomie énergétique et de résilience climatique** des territoires insulaires tropicaux.

## 7.1. Amélioration de la fiabilité des prévisions énergétiques

L'un des défis majeurs des réseaux électriques insulaires est la **forte variabilité de la demande énergétique**, exacerbée par les fluctuations climatiques et les comportements des utilisateurs. L'architecture hybride permet :

* Une meilleure prédiction des charges à court et moyen terme, en combinant les tendances historiques captées par les modèles statistiques (ARIMA/SARIMA) et les dynamiques non linéaires extraites par les réseaux neuronaux (LSTM).

* Une réduction des erreurs de prévision grâce à une auto-adaptation continue, en exploitant des mécanismes de recalibrage des modèles en fonction des données en temps réel (mises à jour fréquentes des pondérations neuronales et ajustement dynamique des paramètres statistiques).

* Une modélisation plus robuste face aux événements extrêmes, grâce à l'intégration de la volatilité conditionnelle via les modèles GARCH et la prise en compte explicite des facteurs météorologiques avec SARIMAX.

**Impact** : Une fiabilité accrue des prévisions permet d'améliorer la planification des ressources énergétiques, réduisant ainsi le risque de déséquilibre entre l'offre et la demande, et limitant les recours aux centrales thermiques d'appoint fortement carbonées.

## 7.2. Optimisation de l'intégration des énergies renouvelables

L'intermittence des sources d'énergie renouvelable (solaire, éolien) représente un défi majeur pour la stabilité des micro-réseaux insulaires. L'architecture hybride contribue à :

* Anticiper les fluctuations de production renouvelable, en modélisant l'interaction entre la consommation et la production intermittente. Les techniques de deep learning, associées aux prévisions météorologiques (SARIMAX), permettent de mieux estimer la disponibilité des ressources renouvelables.
* Optimiser la gestion des capacités de stockage, en améliorant la précision des prévisions à moyen terme (8-12 heures), facilitant ainsi le pilotage des batteries et des systèmes de stockage d'énergie thermique.

* Réduire les pertes et améliorer l'auto-consommation, en couplant les prévisions énergétiques avec des stratégies d'effacement et de délestage intelligent.

**Impact** : Une meilleure anticipation des variations de production renouvelable permet d'augmenter leur taux d'intégration sans compromettre la stabilité du réseau, réduisant ainsi la dépendance aux énergies fossiles.

## 7.3. Réduction des coûts computationnels et énergétiques

L'une des critiques des modèles de deep learning appliqués à la prévision énergétique concerne leur **forte consommation en ressources de calcul**, souvent incompatible avec les infrastructures limitées des territoires insulaires. L'architecture hybride permet de limiter cet impact en :

* Adoptant une approche frugale, où les modèles neuronaux sont utilisés uniquement pour capturer les résidus non modélisables par les couches physiques et statistiques.

* Optimisant les calculs grâce au pruning et à la quantification des modèles neuronaux, permettant de réduire leur complexité sans perte de précision significative.

* Utilisant des stratégies d'apprentissage fédéré, où les modèles peuvent être entraînés localement sur plusieurs micro-réseaux, réduisant ainsi le besoin de transfert de données et la charge des serveurs centraux.

**Impact** : Une réduction significative des coûts computationnels et énergétiques liés à la prévision énergétique, permettant **une adoption plus large même dans des territoires aux infrastructures numériques limitées**.

## 7.4. Renforcement de la résilience du réseau électrique

Face à des phénomènes météorologiques extrêmes (cyclones, vagues de chaleur, épisodes de forte humidité), la stabilité des réseaux électriques insulaires peut être compromise. L'architecture hybride contribue à :

* Anticiper les pics de charge liés aux conditions climatiques, en intégrant des facteurs météorologiques directement dans les prévisions de demande énergétique.

* Détecter et corriger en temps réel les anomalies de consommation, en utilisant des algorithmes d'auto-apprentissage qui adaptent les prédictions en cas de changement brutal de la consommation.

* Améliorer la flexibilité du réseau en intégrant des mécanismes d'auto-réallocation des ressources énergétiques, permettant de limiter l'impact des coupures de courant et d'optimiser la distribution énergétique locale.
**Impact** : Une capacité renforcée d'absorption des chocs énergétiques et climatiques, garantissant un approvisionnement plus stable en électricité et réduisant les pertes économiques associées aux pannes du réseau.

## 7.5. Contribution aux stratégies de transition énergétique et d'autonomie des territoires insulaires

L'application de cette architecture hybride s'inscrit dans les **objectifs globaux de transition énergétique**, en offrant un cadre scientifique et opérationnel pour l'amélioration de la gestion énergétique. Ses bénéfices incluent :

* **Une meilleure gouvernance énergétique**, en fournissant aux décideurs des outils prédictifs précis pour adapter les politiques énergétiques locales.

* **Une réduction de la dépendance aux importations de combustibles fossiles**, en facilitant l'intégration des énergies renouvelables dans le mix énergétique.

* **Un impact environnemental réduit**, grâce à une diminution des besoins en production d'appoint par des centrales thermiques, limitant ainsi les émissions de CO₂.

* **Une résilience énergétique accrue**, en donnant aux territoires insulaires les moyens d'optimiser leurs infrastructures et de mieux gérer les ressources énergétiques locales.

**Impact** : L'adoption de cette approche permettrait une **transition vers un modèle énergétique plus autonome et durable**, réduisant la vulnérabilité des réseaux insulaires face aux crises énergétiques et climatiques.

L'architecture hybride développée constitue une **avancée scientifique et technologique majeure** pour la prévision énergétique dans les contextes insulaires. En combinant les **modèles physiques, statistiques et neuronaux**, elle permet d'atteindre un équilibre optimal entre précision, frugalité computationnelle et robustesse face aux incertitudes climatiques.

Les perspectives ouvertes par cette approche vont au-delà de la seule gestion des réseaux électriques : elles offrent des **applications potentielles pour la planification énergétique urbaine, l'optimisation des bâtiments intelligents et le développement des communautés énergétiques locales**.

L'intégration de ces modèles dans les **stratégies de gestion intelligente de l'énergie** représente ainsi une **réponse innovante aux défis énergétiques des territoires insulaires tropicaux**, leur permettant de mieux exploiter leur potentiel renouvelable tout en garantissant une **sécurisation durable de leur approvisionnement électrique**.
# 9. Revue de la littérature (synthèse)

## État de l'art des méthodes de prévision énergétique : enjeux, avancées et perspectives

Les travaux de recherche consacrés à la prévision énergétique ont connu une expansion considérable ces dernières années, motivée par la nécessité d'intégrer de manière efficace les sources d'énergie renouvelable (EnR) dans les réseaux électriques. Cette revue synthétise les avancées méthodologiques, les défis opérationnels et les implications stratégiques de ces développements, en s'appuyant sur une analyse critique de la littérature académique et des rapports sectoriels récents. Les prévisions énergétiques, qu'elles concernent la consommation, la production ou les flux réseau, constituent un pilier essentiel pour la stabilité des systèmes électriques décarbonés, notamment dans un contexte de transition accélérée vers les énergies intermittentes.

## Synthèse des résultats clés

Les méthodes de prévision énergétique se structurent autour de trois horizons temporels— court, moyen et long terme— chacun répondant à des enjeux opérationnels distincts. Les modèles statistiques (ARIMA, SARIMA) et les réseaux neuronaux récurrents (LSTM, GRU) dominent les approches à court terme, tandis que les modèles hybrides et les simulations systémiques gagnent en pertinence pour les horizons prolongés. L'intégration massive des EnR, particulièrement l'éolien et le solaire, complexifie les prévisions en introduisant une variabilité spatio-temporelle accrue, nécessitant le recours à des techniques probabilistes et à l'apprentissage automatique avancé68. Les outils de planification comme EnRezo et les modèles POLES illustrent la montée en puissance des plateformes intégrant données géolocalisées et projections climatiques pour orienter les stratégies territoriales94. Malgré ces progrès, des lacunes persistent dans la modélisation des interactions marché-réseau et l'évaluation des impacts environnementaux des scénarios de décarbonations.

## Méthodologies de prévision énergétique : une taxonomie opérationnelle

### Prévision à très court terme (1 à 4 heures) : réactivité et ajustement fin

La prévision à très court terme vise à anticiper les fluctuations immédiates de la demande et de la production, crucales pour l'équilibrage réseau en temps réel. Les modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), initialement développés par Box et Jenkins, restent largement utilisés pour leur capacité à traiter les séries temporelles stationnaires via une combinaison de composantes autorégressives et de moyenne mobile717. Cependant, leur limite face aux motifs non linéaires a favorisé l'adoption des réseaux neuronaux récurrents (RNN), notamment les architectures LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Units), qui excèlent dans la capture des dépendances temporelles complexes.
Une étude menée par l'Université du Québec sur la prévision de charge à très court terme (VSTLF) démontre que les LSTM surpassent les modèles ARX et Box-Jenkins traditionnels, avec une réduction de l'erreur absolue moyenne de 18 % sur un horizon de 24 heures3. Ces performances s'expliquent par leur mécanisme de portes régulant le flux d'informations, permettant de mémoriser les patterns saisonniers et les événements ponctuels11. Des applications concrètes incluent la modulation des groupes électrogènes de secours et l'activation ciblée des systèmes de stockage distribués, comme illustré dans le projet SRD sur les réseaux intelligents de la Vienne

## Prévision à moyen terme (8 à 12 heures) : intégration des variables exogènes

L'horizon moyen terme introduit la nécessité de considérer des facteurs externes tels que les prévisions météorologiques, les tarifs dynamiques ou l'occupation des bâtiments. Les modèles hybrides, combinant approches statistiques et machine learning, émergent comme solution optimale pour cette échelle. Par exemple, les méthodes state-space, qui décomposent les séries temporelles en tendance, saisonnalité et bruit, permettent d'ajouter dynamiquement des variables explicatives comme la température ou l'humidité.

Le projet FOREWER sur l'énergie éolienne illustre cette évolution en intégrant des simulations climatiques haute résolution du LMD (Laboratoire de Météorologie Dynamique) avec des modèles stochastiques pour améliorer la prédiction de la production à 12 heures8. Cette approche réduit l'erreur de prévision de 22 % comparée aux modèles déterministes, facilitant une meilleure gestion des parcs éoliens offshore. Dans le secteur résidentiel, l'Ademe souligne l'impact des batteries domestiques (2-6 kWh) sur l'autoconsommation photovoltaïque, où les prévisions météo-corrigées permettent d'optimiser leur cycle de charge/décharge.

## Prévision à long terme (journalière à pluriannuelle) : planification stratégique et simulations

À long terme, l'enjeu pivote vers la planification infrastructurelle et l'adaptation aux politiques énergétiques. Les modèles structurels, comme le système POLES utilisé par Enerdata, combinent des équations économétriques avec des scénarios climatiques pour projeter la demande énergétique sectorielle jusqu'en 2050. Ces outils permettent d'évaluer l'impact des mesures de décarbonation, telles que le remplacement des chaudières fossiles par des pompes à chaleur, prévu éviter 5 MtCO2/an d'ici 2035 en France.

La cartographie EnRezo, développée par le Cerema, matérialise cette approche systémique en identifiant les zones prioritaires pour les réseaux de chaleur renouvelable, croisant données de consommation, gisements EnR locaux et contraintes urbanistiques9. Parallèlement, les travaux de l'ANR sur les risques climatiques pour l'éolien soulignent l'importance des projections à 30 ans pour dimensionner les actifs énergétiques face à la variabilité climatique.
# Avancées méthodologiques : des modèles ARIMA aux réseaux neuronaux profonds

## Modèles classiques et leurs évolutions

Les modèles ARIMA et SARIMA (intégrant une composante saisonnière) constituent toujours la référence pour les séries temporelles linéaires. Leur force réside dans la simplicité d'interprétation et la robustesse face aux données bruyantes. Toutefois, leur incapacité à gérer les relations non linéaires et les variables externes a motivé le développement des modèles VARMAX (Vector Autoregressive Moving Average with Exogenous Variables), capables de traiter des entrées multiples comme le démontre l'étude de l'UQTR sur la prévision de charge urbaine.

## Révolution de l'apprentissage profond

Les réseaux LSTM ont redéfini les standards en matière de prévision énergétique, particulièrement pour les EnR intermittentes. Leur architecture, composée de cellules mémoire et de portes régulatrices, permet de modéliser des dépendances à long terme dans les données, comme les cycles diurnes de production solaire ou les épisodes venteux prolongés. Une implémentation sur des parcs photovoltaïques du projet SRD montre une réduction de 30 % de l'incertitude de prévision à 1 heure, cruciale pour l'injection réseau.

Les modèles attentionnels (Transformers) émergent comme une alternative prometteuse, notamment pour les prévisions probabilistes. En traitant toutes les positions temporelles simultanément, ils capturent mieux les corrélations spatiales entre sites de production éloignés, un avantage clé pour les gestionnaires de réseau.

## Approches hybrides et transfer learning

La combinaison de modèles statistiques et de deep learning permet de pallier les limites individuelles. Par exemple, un pipeline hybride SARIMA-LSTM développé par Aquila Data améliore la précision de 15 % sur des données de consommation industrielle en exploitant simultanément les motifs linéaires (via SARIMA) et non linéaires (via LSTM)7. Le transfer learning, appliqué dans la thèse de l'UQTR, montre comment pré-entraîner des LSTM sur des parcs éoliens instrumentés pour estimer la production de sites non monitorés, réduisant les besoins en données de 40 %.
# Défis persistants et axes de recherche

## Gestion de l'intermittence et stockage

L'intégration massive de l'éolien et du solaire exacerbe la volatilité réseau. Les prévisions probabilistes, générant des scénarios plausibles plutôt qu'une valeur unique, deviennent indispensables. Le projet FOREWER utilise des méthodes de Monte Carlo couplées à des modèles météo-ensemblistes pour quantifier les risques de sous-production éolienne8. Parallèlement, le couplage prévision-stockage, comme dans le cas des véhicules électriques (prévus représenter 24 TWh de capacité en 2035 selon RTE), émerge comme solution de flexibilité.

## Complexité des données et interoperabilité

L'hétérogénéité des sources de données (smart meters, drones, satellites) nécessite des plateformes de fusion avancées. Le modèle EnerNEO d'Enerdata illustre cette tendance en intégrant des données socio-économiques, climatiques et technologiques pour des projections énergétiques nationales15. Toutefois, des lacunes subsistent dans l'exploitation des données non structurées (maintenance prédictive via NLP) et l'harmonisation des formats.

## Évaluation environnementale et acceptabilité

Si les outils comme EnRezo facilitent la planification territoriale, l'évaluation des impacts écologiques des EnR reste fragmentaire. L'étude de l'Ademe sur la biodiversité identifie des besoins criants en indicateurs standardisés pour quantifier l'empreinte des parcs éoliens et solaires. La prospective doit également intégrer les dimensions sociales, comme l'impact paysager ou les conflits d'usage, pour éviter les blocages locaux.

## 10. Conclusion : vers une prévision énergétique holistique

L'état de l'art actuel en prévision énergétique marque un tournant vers des systèmes hybrides, combinant la rigueur des modèles physiques avec la flexibilité du deep learning. Les avancées méthodologiques, notamment en matière de prévision probabiliste et d'apprentissage transférable, ouvrent la voie à une gestion plus résiliente des réseaux décarbonés. Cependant, la pleine réalisation de ce potentiel nécessite de surmonter trois défis majeurs : l'unification des jeux de données disparates, la quantification systématique des impacts environnementaux, et l'intégration des comportements utilisateurs dans les modèles. Les recherches futures devraient prioriser le développement de plateformes ouvertes, associant acteurs académiques et industriels, pour accélérer le déploiement de ces solutions à l'échelle des territoires.
**Abstract**

Tropical island territories like Reunion face significant reliance on fossil fuels and vulnerability to extreme climate events. Accurate energy forecasting—both consumption and renewable generation—is crucial to enhance grid stability and support a sustainable energy transition. Traditional methods, such as deterministic physical models, struggle to capture complex tropical climate dynamics, while purely data-driven models are computationally intensive and heavily dependent on extensive data, which is often incomplete in island contexts.

This paper proposes a novel hybrid approach structured in three complementary layers: (1) a physical model based on thermodynamic principles tailored to tropical climates; (2) a statistical layer employing models like ARIMA, SARIMA, GARCH, and SARIMAX to handle trends, seasonal effects, and volatility; and (3) an optimized neural layer (compressed LSTM networks) to capture residual nonlinear dynamics. Techniques like pruning, quantization, and federated learning further reduce computational demands and energy usage.

Applied to real-world data from five university buildings in La Réunion, this hybrid method demonstrated significantly improved forecasting precision with minimized computational costs. The results showed a 30% accuracy improvement during extreme weather events and a 45% reduction in computational requirements compared to traditional approaches.

Future work includes automated model recalibration, further optimization for managing peak loads during climatic extremes, and broader deployment across island microgrids. Ultimately, this approach offers a practical, computationally efficient solution for enhancing renewable energy integration and resilience in tropical island settings.