Rapport d'analyse de la taille, de la part et des tendances du marché mondial de l'énergie – Aperçu et prévisions du secteur jusqu'en 2032

Taille du marché des prévisions de la demande énergétique

• La taille du marché mondial des prévisions de la demande énergétique était évaluée à 23,00 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 214,57 milliards USD d'ici 2032 , à un TCAC de 32,20 % au cours de la période de prévision.
• La croissance du marché est largement alimentée par l'intégration croissante des énergies renouvelables dans les réseaux électriques et la complexité croissante des systèmes énergétiques, qui nécessitent des modèles de prévision avancés pour une gestion efficace de la demande. Les gouvernements et les services publics se concentrent sur l'optimisation énergétique pour équilibrer l'offre et la demande, réduire les émissions de carbone et améliorer la stabilité du réseau, favorisant ainsi l'adoption massive de solutions de prévision.
• De plus, le déploiement croissant de l'IA, de l'analyse du Big Data et des capteurs IoT permet des prévisions très précises en temps réel. Ces technologies permettent aux fournisseurs d'énergie et aux utilisateurs industriels de prédire les schémas de consommation, de minimiser les coûts d'exploitation et de garantir la fiabilité énergétique. Ces avancées accélèrent l'adoption des systèmes de prévision de la demande énergétique, stimulant ainsi considérablement la croissance du secteur.

Analyse du marché des prévisions de la demande énergétique

• La prévision de la demande énergétique fait référence à l'utilisation de modèles avancés et de techniques informatiques pour prédire la consommation énergétique future dans des secteurs tels que l'énergie, les transports, l'industrie manufacturière et l'agriculture. Elle joue un rôle essentiel dans la planification des ressources, l'élaboration des politiques et l'optimisation de la distribution énergétique, tant pour les sources renouvelables que non renouvelables.
• La demande croissante de systèmes de prévision est principalement alimentée par l'urbanisation rapide, la transition mondiale vers les énergies renouvelables et la pression croissante exercée sur les services publics pour améliorer leur efficacité énergétique. De plus, la nécessité croissante de gérer les variations de pointe, de gérer l'intermittence de l'approvisionnement en énergies renouvelables et de soutenir les objectifs de développement durable stimule encore davantage l'expansion du marché.
• L'Amérique du Nord a dominé le marché de la prévision de la demande énergétique en 2024, en raison de l'augmentation des investissements dans les infrastructures de réseaux intelligents, l'intégration des énergies renouvelables et les analyses avancées pour la planification des services publics.
• L'Asie-Pacifique devrait être la région connaissant la croissance la plus rapide sur le marché de la prévision de la demande énergétique au cours de la période de prévision en raison de l'industrialisation rapide, de l'urbanisation et de la consommation croissante d'électricité dans des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon.
• Le secteur de l'énergie a dominé le marché avec une part de marché de 42,1 % en 2024, en raison du recours croissant à la production d'énergie conventionnelle et renouvelable pour répondre à la demande mondiale croissante d'électricité. Les services publics et les gouvernements investissent massivement dans des solutions de prévision avancées pour les réseaux électriques afin de garantir leur efficacité, d'éviter les pannes et d'équilibrer les fluctuations de l'offre et de la demande. L'urbanisation, l'industrialisation et l'électrification croissantes des systèmes de transport renforcent encore la demande de prévision dans ce secteur. La capacité à optimiser la stabilité du réseau et à améliorer la planification opérationnelle fait de la prévision énergétique un élément essentiel des stratégies de transition énergétique.

Portée du rapport et segmentation du marché des prévisions de la demande énergétique 

Prévisions de la demande énergétique Tendances du marché

Intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les prévisions énergétiques

• L'adoption des technologies d'IA et d'apprentissage automatique (ML) révolutionne la prévision de la demande énergétique en permettant des prévisions plus précises et en temps réel qui intègrent diverses sources de données telles que les conditions météorologiques, le comportement de consommation et les conditions du réseau.
• Par exemple, des entreprises comme IBM, Siemens et Schneider Electric déploient des plateformes de prévision basées sur l'IA qui améliorent l'équilibrage de la charge, l'allocation des ressources et la réponse à la demande dans les réseaux intelligents et les opérations des services publics.
• L'intégration avec les appareils IoT et les compteurs intelligents fournit des données de consommation granulaires, améliorant la précision et l'adaptabilité des modèles d'IA aux modèles dynamiques de consommation d'énergie
• L'IA et le ML facilitent l'analyse de scénarios, la détection d'anomalies et la maintenance prédictive, optimisant ainsi la précision des prévisions et minimisant les risques opérationnels.
• L'expansion du cloud computing et de l'analyse des mégadonnées permet un déploiement évolutif d'algorithmes de prévision sophistiqués dans les secteurs des services publics et de l'industrie.
• L'accent réglementaire croissant mis sur la stabilité du réseau et l'intégration des énergies renouvelables nécessite des capacités de prévision avancées pour gérer la variabilité et garantir un approvisionnement électrique fiable.

Dynamique du marché des prévisions de la demande énergétique

Conducteur

Adoption croissante des sources d'énergie renouvelables

• La pénétration croissante des sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie solaire et éolienne, caractérisées par une production variable et intermittente, entraîne le besoin d'outils avancés de prévision de la demande énergétique pour équilibrer efficacement l'offre et la demande.
• Par exemple, les services publics et les opérateurs de réseau du monde entier investissent dans des solutions de prévision de fournisseurs tels que Vestas, Enel X et General Electric pour intégrer les actifs renouvelables tout en maintenant la fiabilité du réseau et en minimisant les restrictions.
• L'augmentation des ressources énergétiques distribuées (DER) et la participation des prosommateurs compliquent les prévisions, nécessitant des modèles améliorés par l'IA pour une prévision précise de la charge et une gestion des ressources
• Les programmes de réponse à la demande et les déploiements de stockage d'énergie stimulent davantage l'adoption d'outils de prévision dynamique pour optimiser le flux d'énergie et la rentabilité
• La décentralisation des systèmes énergétiques et l'expansion des micro-réseaux augmentent la complexité des prévisions, stimulant la demande de plateformes de prévision flexibles et intelligentes

Retenue/Défi

Coûts élevés de mise en œuvre et de maintenance

• Les technologies et infrastructures avancées requises pour les systèmes de prévision de la demande énergétique alimentés par l'IA impliquent des coûts importants de mise en œuvre, d'intégration et de maintenance continue qui peuvent limiter l'adoption, en particulier parmi les petits services publics et les marchés en développement.
• Par exemple, l’acquisition de données de haute qualité, la mise en place de ressources informatiques cloud ou de pointe et l’emploi de data scientists qualifiés représentent des investissements initiaux et des dépenses opérationnelles substantiels pour les opérateurs de réseau et les sociétés énergétiques.
• La complexité de l’intégration des solutions de prévision aux systèmes de gestion de l’énergie existants peut augmenter les coûts et prolonger les délais de déploiement.
• Les mises à jour continues, le réglage des algorithmes et les mesures de cybersécurité contribuent aux dépenses récurrentes, affectant le coût total de possession
• Les petites entreprises de services publics peuvent être confrontées à des contraintes financières qui retardent leur adoption, malgré les avantages potentiels à long terme liés à la réduction des coûts énergétiques et à l'amélioration de la gestion du réseau. Les incertitudes budgétaires, les processus d'approbation réglementaire et les perceptions variables du retour sur investissement peuvent également influencer les décisions d'investissement dans les technologies de prévision avancées.

Portée du marché des prévisions de la demande énergétique

Le marché est segmenté en fonction de la technologie et de l’utilisateur final.

• Par technologie

Sur le plan technologique, le marché de la prévision de la demande énergétique est segmenté en énergie éolienne, électrique, hydraulique, géothermique et nucléaire. Le secteur de l'énergie a dominé la plus grande part de revenus du marché, avec 42,1 % en 2024, soutenu par le recours croissant à la production d'énergie conventionnelle et renouvelable pour répondre à la demande mondiale croissante d'électricité. Les services publics et les gouvernements investissent massivement dans des solutions de prévision avancées pour les réseaux électriques afin de garantir l'efficacité, d'éviter les pannes et d'équilibrer les fluctuations de l'offre et de la demande. L'urbanisation, l'industrialisation et l'électrification croissantes des systèmes de transport renforcent encore la demande de prévision dans ce segment. La capacité à optimiser la stabilité du réseau et à améliorer la planification opérationnelle fait de la prévision énergétique un élément essentiel des stratégies de transition énergétique.

Le secteur éolien devrait connaître la croissance la plus rapide entre 2025 et 2032, portée par l'accélération mondiale du déploiement de l'énergie éolienne et la variabilité des ressources éoliennes, qui nécessitent des modèles de prévision de la demande extrêmement précis. L'intégration de l'énergie éolienne aux réseaux nationaux présente des défis en raison de l'intermittence, rendant les prévisions en temps réel essentielles pour maintenir la fiabilité de l'approvisionnement. Les gouvernements et les investisseurs privés soutiennent de plus en plus les plateformes de prévision avancées basées sur l'IA et l'IoT afin d'optimiser l'utilisation de l'énergie éolienne et de réduire les restrictions. La multiplication des projets éoliens offshore et onshore dans le monde renforce encore le besoin de modèles prédictifs, créant ainsi une forte dynamique de croissance dans ce secteur.

• Par l'utilisateur final

En fonction de l'utilisateur final, le marché de la prévision de la demande énergétique est segmenté entre l'agriculture, la construction, les transports et l'énergie, entre autres. Le secteur de l'énergie détenait la plus grande part de marché en 2024, stimulé par l'exigence cruciale de prévoir les charges énergétiques sur les réseaux de production, de transport et de distribution. Les services publics adoptent des solutions de prévision pour optimiser l'allocation des ressources, intégrer les énergies renouvelables et gérer les pics de demande, influençant directement l'efficacité opérationnelle et la rentabilité. Les investissements croissants dans les infrastructures de réseaux intelligents et la transformation numérique des services publics d'énergie renforcent encore cette domination. La dépendance du secteur à des prévisions précises pour la planification à long terme et la prise de décision en temps réel renforce sa position de leader sur le marché.

Le secteur des transports devrait enregistrer le TCAC le plus rapide entre 2025 et 2032, grâce à l'électrification rapide de la mobilité et à l'adoption croissante des véhicules électriques (VE). Les modèles de prévision deviennent essentiels pour anticiper les tendances de la demande de recharge de VE, optimiser les infrastructures de recharge et équilibrer la charge du réseau lors des pics de consommation. Les gouvernements et les entreprises privées investissent massivement dans les infrastructures pour VE, rendant ainsi la prévision précise de la demande indispensable pour éviter la surcharge du réseau et améliorer l'efficacité. L'essor des bornes de recharge intelligentes et des écosystèmes de véhicules connectés renforce encore l'importance des prévisions dans ce secteur, faisant du transport le secteur final connaissant la croissance la plus rapide.

Analyse régionale du marché des prévisions de la demande énergétique

• L'Amérique du Nord a dominé le marché de la prévision de la demande énergétique avec la plus grande part de revenus en 2024, grâce à l'augmentation des investissements dans les infrastructures de réseaux intelligents, l'intégration des énergies renouvelables et les analyses avancées pour la planification des services publics.
• La région bénéficie de l’adoption précoce d’outils de prévision basés sur l’IA et l’IoT, qui aident les services publics à gérer la demande énergétique fluctuante et à améliorer l’efficacité opérationnelle.
• La dépendance croissante aux sources d’énergie propres et l’électrification rapide des transports alimentent également la demande de modèles de prévision précis, faisant de l’Amérique du Nord un pôle de marché de premier plan pour les solutions innovantes.

Aperçu du marché des prévisions de la demande énergétique aux États-Unis

Le marché américain de la prévision de la demande énergétique a représenté la plus grande part de revenus en Amérique du Nord en 2024, grâce à l'adoption rapide des réseaux intelligents et à la volonté de décarbonation. La consommation croissante d'électricité provenant des centres de données, des véhicules électriques et des infrastructures urbaines a accru le besoin de modèles de prévision extrêmement précis. Les services publics déploient des analyses prédictives pour améliorer la stabilité du réseau et gérer efficacement les pics de demande. De plus, les initiatives fédérales soutenant la transition vers les énergies propres et les investissements dans les infrastructures numériques accélèrent l'adoption des technologies de prévision aux États-Unis.

Aperçu du marché des prévisions de la demande énergétique en Europe

Le marché européen de la prévision de la demande énergétique devrait connaître une croissance substantielle au cours de la période de prévision, principalement portée par les réglementations strictes en matière d'efficacité énergétique et les objectifs ambitieux de l'UE en matière d'énergies renouvelables. La pénétration croissante des énergies solaire, éolienne et décentralisée rend la prévision de la demande essentielle pour équilibrer les fluctuations de l'offre. L'urbanisation croissante et la transition vers les transports électrifiés stimulent également l'adoption de la prévision. Les fournisseurs d'énergie européens privilégient les infrastructures de réseaux intelligents et l'analyse avancée pour garantir une fourniture d'électricité fiable, faisant de la région un pôle en plein essor pour les solutions de prévision.

Aperçu du marché des prévisions de la demande énergétique au Royaume-Uni

Le marché britannique de la prévision de la demande énergétique devrait connaître une croissance annuelle moyenne (TCAC) remarquable, soutenue par les ambitieux objectifs de neutralité carbone du pays et l'expansion de son mix énergétique renouvelable. L'adoption croissante des véhicules électriques et des technologies de la maison connectée renforce le besoin de modèles prédictifs de la demande énergétique. Les services publics et les agences gouvernementales investissent dans des systèmes de prévision basés sur l'IA pour optimiser la planification énergétique et éviter les déséquilibres du réseau. De plus, la volonté réglementaire du Royaume-Uni en faveur d'une utilisation durable de l'énergie et la modernisation des infrastructures énergétiques stimulent encore la croissance du marché.

Aperçu du marché allemand des prévisions de la demande énergétique

Le marché allemand de la prévision de la demande énergétique devrait connaître une croissance TCAC considérable, porté par l'accent mis par le pays sur l'innovation, la numérisation et l'intégration des énergies renouvelables. Les politiques allemandes de transition énergétique (Energiewende) ont renforcé l'importance de prévisions précises pour équilibrer les sources d'énergie renouvelables intermittentes telles que l'éolien et le solaire. Forte d'un tissu industriel bien développé, l'Allemagne est également confrontée à des besoins énergétiques croissants qui nécessitent une prévision avancée de la demande. Le recours croissant aux compteurs intelligents et aux systèmes de gestion de l'énergie basés sur l'IoT favorise l'adoption des prévisions dans les secteurs résidentiel et industriel.

Aperçu du marché des prévisions de la demande énergétique en Asie-Pacifique

Le marché de la prévision de la demande énergétique en Asie-Pacifique devrait connaître son taux de croissance annuel composé le plus élevé entre 2025 et 2032, porté par l'industrialisation et l'urbanisation rapides, ainsi que par la hausse de la consommation d'électricité dans des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon. L'adoption croissante des énergies renouvelables et les initiatives de numérisation menées par les gouvernements dans la région créent de solides opportunités pour les systèmes de prévision avancés. La croissance des investissements dans les projets de réseaux intelligents et le développement des infrastructures pour véhicules électriques accélèrent également la demande. La région Asie-Pacifique s'imposant comme un pôle majeur de consommation d'énergie et de développement des énergies propres, les technologies de prévision gagnent en popularité.

Aperçu du marché des prévisions de la demande énergétique au Japon

Le marché japonais de la prévision de la demande énergétique prend de l'ampleur grâce à la forte dépendance du pays aux technologies, aux infrastructures de pointe et à la pénétration croissante des énergies renouvelables. Les solutions de prévision sont essentielles au Japon pour équilibrer les fluctuations de la demande d'énergie solaire et éolienne tout en garantissant la fiabilité du réseau. L'électrification croissante des transports et le nombre croissant de maisons intelligentes stimulent la demande de modèles prédictifs précis. De plus, le vieillissement de la population japonaise crée des schémas de consommation énergétique uniques, rendant les outils de prévision avancés essentiels à une planification et une distribution efficaces.

Aperçu du marché des prévisions de la demande énergétique en Chine

En 2024, le marché chinois des prévisions de la demande énergétique représentait la plus grande part de revenus de la région Asie-Pacifique, grâce à l'énorme demande d'électricité du pays, à la croissance industrielle rapide et aux importants investissements dans les énergies renouvelables. La Chine est l'un des plus gros consommateurs d'énergie au monde, et l'intégration de modèles de prévision est essentielle à la gestion de ses vastes réseaux électriques. Les initiatives gouvernementales soutenant les projets de villes intelligentes et le développement des infrastructures pour véhicules électriques amplifient encore la croissance du marché. La présence de fournisseurs de technologies nationaux et d'installations renouvelables à grande échelle permet à la Chine de rester à l'avant-garde de l'adoption des prévisions.

Part de marché des prévisions de la demande énergétique

Le secteur de la prévision de la demande énergétique est principalement dirigé par des entreprises bien établies, notamment :

• Hitachi Energy (Suisse)
• IBM (États-Unis)
• Oracle (États-Unis)
• Schneider Electric (France)
• Siemens (Allemagne)
• General Electric (États-Unis)
• ABB (Suisse)
• Institut SAS (États-Unis)
• Tata Consultancy Services (Inde)
• Systèmes d'auto-réseau (États-Unis)

Derniers développements sur le marché mondial des prévisions de la demande énergétique

• En août 2025, ENGIE Inde a intégré des outils de prévision basés sur l'IA à sa plateforme Smart & Energy Management (S&EM) afin d'optimiser la répartition de l'énergie, de gérer les fluctuations du réseau et de soutenir l'intégration des énergies renouvelables. Face à la forte croissance de la demande d'électricité en Inde et à l'expansion record des capacités renouvelables, ces solutions basées sur l'IA aident les services publics à prévoir les schémas de consommation avec une plus grande précision, à minimiser les restrictions d'énergie solaire et éolienne et à renforcer la stabilité du réseau. Cette évolution positionne l'Inde comme un pionnier dans l'adoption de prévisions de nouvelle génération pour atteindre ses objectifs de transition vers les énergies propres.
• En juin 2025, RWE a conclu un partenariat stratégique avec Amazon Web Services (AWS) afin d'améliorer l'efficacité des prévisions et des échanges d'énergies renouvelables. Tandis que RWE fournit de l'énergie propre aux opérations d'Amazon, AWS apporte l'IA, le machine learning et l'analyse cloud pour améliorer la capacité de RWE à prévoir la production d'énergies renouvelables variables. Cette collaboration illustre la convergence des géants de la technologie et de l'énergie pour résoudre les problèmes de volatilité du réseau et met en évidence le recours croissant aux prévisions cloud natives pour les systèmes énergétiques fortement axés sur les énergies renouvelables.
• En mai 2025, Nextracker a acquis Bentek Corporation pour 78 millions de dollars, élargissant ainsi ses activités d'électrification de projets solaires et de bilan électrique du système (eBOS). En combinant son expertise matérielle à une optimisation énergétique logicielle avancée, Nextracker renforce sa capacité à proposer des solutions intégrées d'infrastructures solaires. Cette acquisition améliore la surveillance en temps réel, la prévision de la répartition de l'énergie et l'efficacité des projets solaires à grande échelle, intégrant ainsi la prévision au déploiement des projets solaires.
• En mars 2025, Apollo Global Management a acquis une participation majoritaire dans OEG Energy Group afin d'accélérer ses services d'énergie verte, notamment dans l'éolien et le solaire offshore. Cette acquisition renforce le portefeuille renouvelable d'OEG et renforce ses capacités de gestion et de prévision énergétiques. Pour Apollo, cet investissement témoigne de la confiance dans l'utilité des plateformes de prévision numérique pour optimiser l'efficacité des énergies renouvelables, réduire les risques opérationnels et accroître la rentabilité des projets d'énergie propre à grande échelle.
• En novembre 2024, Hitachi Energy a lancé Nostradamus AI, une solution avancée de prévision cloud-native combinant analyse du réseau, surveillance des actifs et modélisation prédictive. Cet outil permet aux gestionnaires de réseau et aux services publics d'anticiper avec une plus grande précision les pics de demande, les pannes d'équipements et les fluctuations des énergies renouvelables. Son lancement marque une avancée significative dans la prévision énergétique numérique, offrant aux acteurs un moyen plus intelligent d'équilibrer les énergies renouvelables tout en garantissant la résilience face aux pannes et à la volatilité des prix.
• En octobre 2024, Google s'est associé à Kairos Power pour co-développer des petits réacteurs modulaires (SMR) capables de produire jusqu'à 500 MW d'électricité décarbonée. Pour Google, cela garantit une alimentation électrique fiable et à long terme pour son infrastructure pilotée par l'IA. D'un point de vue prévisionnel, les SMR fournissent une alimentation électrique prévisible et stable, complémentaire des énergies renouvelables intermittentes, réduisant ainsi l'incertitude des prévisions et stabilisant la planification de la demande énergétique.

SKU-74534