Enjeux juridiques de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'électricité
Legal issues raised by the use of AI in the electricity power sector
par Thomas LE GOFF sous la direction de Nathalie MARTIAL-BRAZ
Thèse de doctorat en Sciences juridiques - Droit privé
ED 262 Sciences Juridiques, Politiques, Economiques et de Gestion

Soutenue le vendredi 24 mars 2023 à Université Paris Cité

Sujets
  • Droit
  • Électricité
  • Intelligence artificielle

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Mots clés
Intelligence artificielle, Énergie, Électricité, Régulation
Resumé
Dans le secteur de l'énergie électrique, le recours à des systèmes d'intelligence artificielle (IA) permettrait de répondre à de nombreuses problématiques structurelles dans un contexte de transition écologique (prédiction de la production des énergies renouvelables et intermittentes, optimisation de la charge des véhicules électriques, modernisation et automatisation des réseaux de transport et de distribution...). Toutefois, leur développement apparait contraint par le corpus juridique existant. Si certaines contraintes juridiques sont justifiées au regard des risques que peut générer le recours à l'IA, d'autres peuvent être levées à condition de bâtir un cadre de régulation adapté. La présente thèse analyse les obstacles résultant de l'application par défaut du corpus existant, qu'il convient d'adapter aux spécificités de l'IA, et propose des pistes concrètes pour construire un cadre juridique nouveau et nécessaire, conciliant promotion de l'innovation et prévention des risques. La réflexion menée sur la régulation de l'IA dans cette thèse, bien qu'abordée sous le prisme du secteur de l'énergie électrique, est transposable à d'autres secteurs hautement régulés. En effet, la démarche adoptée, visant à questionner les règlementations sectorielles à la lumière des apports potentiels de l'IA, peut être répliquée dans d'autres domaines tels que la finance, l'automobile ou l'aéronautique. De plus, certaines problématiques, notamment celles relatives à l'éthique ou à l'environnement, ne sont pas spécifiques au secteur étudié et peuvent donc être traitées de manière transversale.