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Votre IA ne comprend pas le langage des énergies renouvelables. Voici pourquoi c'est important.

L'IA apporte déjà une réelle valeur ajoutée aux opérations dans le secteur des énergies renouvelables. La question que se posent la plupart des équipes est la suivante : pourquoi, malgré des investissements concrets, ces tâches complexes semblent-elles encore en grande partie manuelles, et quels sont les obstacles qui les empêchent de passer au niveau supérieur ?

Rejoignez Albert Hofeldt, directeur des produits chez Power Factors, et Kristen Wagner, architecte de solutions, dans ce webinaire à la demande où ils expliquent en détail pourquoi la plupart des équipes n'ont encore découvert que les prémices de ce que l'IA peut apporter dans le domaine des énergies renouvelables, et à quoi ressemble une IA spécialement conçue à cet effet .

ordinateur de bureau présentant les intervenants du webinaire

La plupart des équipes opérationnelles ont déjà testé l'IA et en ont constaté l'intérêt dans certains domaines ponctuels. Mais lorsqu'il s'agit des tâches complexes telles que l'interprétation d'un code d'erreur dans son contexte, la compréhension des raisons d'une baisse de rendement ou l'identification du problème prioritaire au sein d'un parc de 5 GW, l'IA générique n'est pas d'une grande aide. Non pas parce qu'elle se trompe, mais parce qu'elle ne comprend pas en profondeur le secteur.

Ce webinaire porte sur la nature de l'IA spécialement conçue pour les énergies renouvelables, et explique pourquoi cette distinction revêt une importance bien plus grande que ne le pensent la plupart des opérateurs.

Nous aborderons les points suivants :

  • Pourquoi les outils d'IA génériques et les modules complémentaires destinés aux entreprises ne font pas l'affaire dans le domaine des énergies renouvelables
  • Les coûts cachés auxquels vous êtes confrontés lorsque les portefeuilles se développent plus rapidement que les équipes ne peuvent suivre, et pourquoi la plupart des outils d'IA ne sont pas conçus pour combler ce fossé
  • Pourquoi les erreurs de l'IA dans le secteur des énergies renouvelables entraînent des risques financiers et réglementaires importants
  • Comment justifier en interne un investissement dans l'IA en s'appuyant sur ce que votre équipe est réellement capable de faire différemment
  • Qu'est-ce qui distingue les logiciels réellement utilisés de ceux qui restent inutilisés dans votre salle de contrôle opérationnelle ?