Début 2026, une nouvelle a bouleversé l’industrie mondiale des batteries : lors de la réunion annuelle du Forum économique mondial à Davos, en Suisse, CATL (Contemporary Amperex Technology Co., Limited) a remporté le prix WEF MINDS pour sa plateforme de R&D sur les batteries pilotée par l’IA, récompensant ainsi son avancée majeure dans « l’amélioration de l’intelligence pour guider la conception des batteries lithium-ion de nouvelle génération ».
Ce fut non seulement un moment fort pour CATL, mais aussi un signal fort indiquant que l’ensemble du secteur « IA + batterie » était prêt pour une croissance explosive. Lorsque l’intelligence artificielle rencontre le stockage d’énergie, une profonde révolution industrielle est en train de se produire discrètement.
Qu’est-ce qu’une « batterie IA » ?
Une « batterie IA » ne désigne pas une batterie dotée d’une puce d’IA intégrée, mais plutôt l’application généralisée de la technologie d’intelligence artificielle tout au long du cycle de vie de la batterie, de la R&D et la conception à la production, la gestion et le recyclage.
Plus précisément, la technologie des batteries basée sur l’IA repose sur deux axes principaux : d’une part, l’accélération de la découverte de nouveaux matériaux et de la conception des cellules grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, transformant ainsi la R&D traditionnelle, fondée sur l’expérimentation, en une conception intelligente pilotée par les données ; d’autre part, l’optimisation du système de gestion de batterie (BMS) par l’IA afin d’assurer une surveillance en temps réel de l’état de la batterie, une maintenance prédictive et des stratégies de charge/décharge intelligentes, maximisant ainsi sa durée de vie et sa sécurité.
La plateforme présentée par CATL à Davos en est un parfait exemple. Elle intègre les meilleures pratiques en science des matériaux, conception des cellules, procédés de fabrication et équipements, en combinant des modèles électrochimiques basés sur la physique et l’apprentissage automatique. Fonctionnant sur un cloud privé, elle exploite plus de 50 millions d’enregistrements de données. Grâce à l’apprentissage automatique basé sur les informations physiques et à une IA d’agent intelligent, ce système agit comme un ingénieur numérique, générant, évaluant et optimisant automatiquement des solutions de conception.
Plus impressionnant encore, la plateforme est entraînée sur plus de 100 000 cas de conception de batteries, 600 To de données de test et d’importantes données après-vente de véhicules à énergies nouvelles, atteignant une précision de prédiction de 95 %. Elle peut générer des suggestions de conception en quelques secondes et réaliser des conceptions de cellules virtuelles en quelques minutes.
Taille du marché : Un marché prometteur, de 3,5 milliards de dollars à 8,3 milliards de dollars
La technologie des batteries pilotée par l’IA est un secteur en plein essor qui attire de nombreux investissements.
Selon le dernier rapport « Marché des technologies de batteries pilotées par l’IA 2026 », la taille du marché mondial devrait plus que doubler, passant de 3,58 milliards de dollars en 2025 à 8,38 milliards de dollars d’ici 2030. Entre 2026 et 2030, ce secteur devrait connaître une croissance annuelle composée de 18,4 %, principalement tirée par la demande croissante d’appareils électroniques mobiles, l’intégration des énergies renouvelables et l’évolution du secteur des véhicules électriques.
L’essor fulgurant du marché des véhicules électriques est un catalyseur majeur de cette croissance technologique. Face à la transition mondiale vers des solutions de transport plus propres, les ventes de véhicules électriques continuent de progresser : 1 212 758 VE ont été vendus aux États-Unis en 2023, soit une hausse de 49 % par rapport à l’année précédente ; ce chiffre a encore augmenté pour atteindre 1 301 411 unités en 2024. L’intégration de l’intelligence artificielle améliore considérablement les performances des véhicules électriques. En optimisant les systèmes de gestion des batteries, en surveillant leur état en temps réel et en proposant une maintenance prédictive, elle permet non seulement d’allonger leur durée de vie, mais aussi de réduire efficacement les coûts d’entretien pour les propriétaires et d’améliorer la fiabilité des véhicules.
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