Le manque de données freine la réutilisation des batteries ; l'IA pourrait apporter des bénéfices climatiques

Des chercheurs de l'Université de technologie de Chalmers démontrent comment l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour analyser des données limitées et fragmentées afin de déterminer si les batteries doivent être réutilisées, reconditionnées ou recyclées. Cependant, ils soulignent que les principaux obstacles sont d'ordre structurel plutôt que technique.

L'étude met en évidence que les données sur les batteries sont souvent fragmentées, difficiles d'accès et manquent de normalisation. Cette situation limite la capacité des systèmes actuels à exploiter pleinement le potentiel de l'IA pour la gestion des batteries. Malgré ces contraintes, les méthodes basées sur l'IA peuvent apporter des avantages significatifs, selon les recherches.

Des méthodes de recyclage de batteries avancées, appuyées par l'IA, pourraient devenir plus de deux fois plus rentables que les approches traditionnelles. Parallèlement, la consommation d'énergie pourrait être réduite de plus de 50 % et les émissions de dioxyde de carbone d'environ 18 %. À l'échelle mondiale, l'amélioration de ces méthodes pourrait générer des milliards d'économies et réduire significativement les émissions.

Les chercheurs soulignent également le potentiel des applications de "seconde vie", où les batteries de véhicules électriques, par exemple, peuvent être réutilisées pour des systèmes de stockage d'énergie. Une telle réutilisation pourrait augmenter la rentabilité jusqu'à 58 % tout en réduisant l'impact environnemental. La réalisation de ces bénéfices nécessite de nouvelles solutions pour la collecte, le partage et l'utilisation des données, incluant la standardisation et des "passeports" de batterie numériques.