Contexte & enjeux : pourquoi aujourd’hui ?
La filière biogaz entre dans une nouvelle phase de maturité. Avec 771 unités de méthanisation (transformation des déchets organiques en biogaz) en fonctionnement en France au deuxième trimestre 2025 selon le SDES (Service des Données et Études Statistiques), le secteur dispose aujourd’hui d’une base solide pour capitaliser sur l’expérience accumulée.
Avec un objectif de 44TWh injectés dans le réseau de gaz à l’horizon 2030 fixé par la PPE 3 (Programmation Pluriannuelle de l’Énergie), la production injectée devra tripler par rapport aux 14,8TWh injectés en 2024.
Toutefois, la PPE 3, toujours en attente de publication en raison du contexte politique instable, pourrait réviser ces objectifs : les trajectoires d’injection à l’horizon 2030 ne sont donc pas encore stabilisées. Les orientations définitives dépendront des arbitrages économiques, réglementaires et technologiques à venir, créant un contexte incertain pour les investissements à long terme. Cette absence de feuille de route stable pèse sur les décisions des exploitants et des financeurs, en particulier dans les filières renouvelables émergentes.
Source : GRDF
Parallèlement,la gestion opérationnelle d’une unité de méthanisation demeure un exercice complexe et exigeant. Le procédé repose sur un équilibre biologique sensible, influencé par une multitude de paramètres : nature et variabilité des intrants (matières organiques (déchets, résidus agricoles, déchets alimentaires…) introduites dans le digesteur pour produire du biogaz), conditions de digestion, maintenance des équipements, valorisation du biogaz et du digestat, ou encore exigences réglementaires strictes. À cela s’ajoutent des risques opérationnels(arrêts imprévus, dérives de production, etc.) qui nécessitent une vigilance constante et une prise de décision rapide. L’hétérogénéité des intrants et la diversité des contextes d’exploitation rendent chaque unité unique,complexifiant encore la standardisation des pratiques et la mutualisation des retours d’expérience.
Dans ce contexte, la Data et l’IA peuvent jouer un rôle de catalyseur : elles offrent un cadre opérationnel plus robuste, une meilleure visibilité sur les performances, et une résilience accrue face aux aléas, ce dont la filière a grandement besoin.
Les bénéfices et freins concrets de la data / IA appliqués aux unités de méthanisation
Liste non exhaustive des bénéfices et objectifs
| Usage | Principaux bénéfices attendus | Objectifs |
| Maintenance prédictive |
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Surveiller les équipements pour détecter les dérives de manière précoce. |
| Modélisation prédictive et jumeau numérique |
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Prévoir les performances pour obtenir un meilleur rendement. |
| Optimisation multicritère
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Optimiser le processus en croisant les données internes et externes. |
| Surveillance continue & hypervision
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Suivre les indicateurs clés et détecter rapidement les dérives. |
| Reporting automatisé & conformité
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Garantir la conformité réglementaire et interne.
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| Apprentissage par retour d’expérience & benchmarking
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Renforcer la précision et l’adaptabilité des modèles pour chaque unité. |
Si ces bénéfices illustrent bien le potentiel de la Data et de l’IA pour améliorer la performance et la durabilité des unités de méthanisation, il est important de noter que ces technologies n’ont pas le même niveau de maturité dans le secteur.
Aujourd’hui, les solutions Data sont solidement intégrées aux processus de méthanisation : les technologies sont standardisées, les compétences sont disponibles chez les intégrateurs et bureaux d’études, et les exigences réglementaires favorisent un suivi rigoureux et traçable des données. Les opérateurs bénéficient également d’une bonne interprétabilité des résultats, et les coûts de mise en œuvre sont identifiés et maîtrisés.
À l’inverse, l’usage de l’IA dans la méthanisation reste souvent au stade pilote ou de R&D. Son efficacité dépend fortement de la qualité et de la quantité de données, qui sont souvent hétérogènes ou incomplètes. Les équipes doivent être formées pour éviter l’effet “boîte noire” des modèles complexes et garantir une appropriation opérationnelle. Enfin, les coûts d’un projet IA restent incertains, variant selon le cas d’usage, la maturité des données et le niveau d’automatisation visé. »
En résumé, il faut tenir compte de divers freins, risques et conditions d’accès:
- Qualité et quantité des données: installations défaillantes, données manquantes.
- Hétérogénéité des unités: superficies, types d’intrants traités, conditions locales très variées.
- Coût de mise en place: infrastructure IT, connectivité, capteurs, licences.
- Adoption humaine: acceptation par les exploitants, formation, confiance dans les prédictions et les recommandations.
- Modèles pas encore “prêts à l’emploi” pour le digesteur biologique: certains modèles comme la biologie microbienne restent complexes à modéliser.
- Cadre réglementaire et visibilité politique: sans PPE stabilisée, l’horizon d’exploitation peut être perçu comme risqué.
Des acteurs en plein développement sur le territoire français
La digitalisation du secteur du biogaz est encore récente et en pleine structuration. Ces dernières années, plusieurs initiatives ont vu le jour, comme l’outil Biogaz-IA développé par l’entreprise Nevezus ou encore celui développé par Anessa, qui accompagnent les exploitants dans le pilotage et la valorisation des données issues des unités de méthanisation. Elles se présentent notamment comme des solutions innovantes, axées sur l’intelligence artificielle et très polyvalentes. Ces outils permettent de couvrir de nombreux besoins :
- Acquisition & collecte de données
- Stockage & intégration de données
- Visualisation & monitoring
- Modélisation prédictive & simulation
- Maintenance prédictive
- Reporting automatisé & conformité
- Pilotage intelligent
- Optimisation des recettes d’intrants
Si le nombre d’acteurs reste limité, ces outils de gestion témoignent d’un mouvement émergent vers une exploitation plus connectée et optimisée.
Conclusion
Bien que l’usage de l’intelligence artificielle dans les unités de méthanisation en soit encore à ses débuts, son potentiel de transformation est majeur. Les premiers déploiements restent limités à plusieurs projets pilotes, mais ils démontrent déjà la capacité de l’IA à améliorer la performance énergétique et opérationnelle des unités. À terme, ces nouvelles technologies pourraient aider la filière à atteindre les objectifs nationaux d’injection. En automatisant certaines tâches de suivi et en offrant une vision prédictive du fonctionnement, l’IA ne se substitue pas au savoir-faire humain, mais le renforce, permettant aux opérateurs de se concentrer sur les décisions à plus forte valeur ajoutée et d’exploiter leurs installations avec plus de sérénité et d’efficacité.
