De Lorentz à l'intelligence artificielle

L'avenir du diagnostic de l'état des machines électromécaniques critiques.

Eric van der Hooft – Spécialiste senior en groupes motopropulseurs électriques

 

Comment déterminer l'avenir d'une machine qui fonctionne depuis des dizaines d'années ?
Partout dans le monde, les propriétaires d'actifs sont confrontés au même défi. Les grands générateurs et les moteurs à haute tension vieillissent, tandis que les exigences en matière de fiabilité, de disponibilité et de sécurité d'approvisionnement ne cessent d'augmenter. Le remplacement est coûteux, les délais de livraison sont longs et cette option n'est souvent pas envisageable. Ce n'est donc pas l'âge d'une machine, mais son état réel qui détermine de plus en plus souvent la politique de maintenance.

C'est précisément pour cette raison que SPIT a organisé, SPIT avec IRIS Power, le congrès international IRMC Europe 2026à Haarlem au printemps dernier. Pendant trois jours, des spécialistes venus de plus de vingt pays se sont réunis pour discuter des dernières avancées en matière de diagnostic de l'état et de gestion de la durée de vie des grands générateurs et des moteurs haute tension.

La fiabilité est un enjeu stratégique
Le débat autour de la panne d'électricité à grande échelle survenue en Espagne en 2025 a également montré que cette évolution est plus d'actualité que jamais. Bien que les causes exactes fassent encore l'objet d'analyses, cet incident a une nouvelle fois souligné à quel point notre société dépend d'une infrastructure électrique robuste et fiable.
La fiabilité des équipements électromécaniques critiques n'est donc pas seulement une question technique, mais aussi une responsabilité économique et sociale.
De la mesure à la prévision
Lors du salon IRMC Europe, l'accent a notamment été mis sur les mesures de décharges partielles en ligne et hors ligne, le diagnostic acoustique, les inspections robotisées, l'analyse avancée des vibrations et les nouvelles méthodes de maintenance conditionnelle. Le fil conducteur était clair : de meilleures données permettent de prendre de meilleures décisions en matière de maintenance.
L'intelligence artificielle joue également un rôle de plus en plus important dans ce domaine. L'un des moments forts a été la présentation de Greg Stone, l'un des experts les plus réputés au monde dans le domaine de l'isolation haute tension et du diagnostic des décharges partielles. Il a démontré que l'IA pouvait constituer une aide précieuse pour l'analyse de grandes quantités de données de mesure. 

Dans le même temps, il a souligné que l'interprétation des signaux de décharges partielles sur les machines électriques tournantes continue de nécessiter des connaissances spécialisées. Contrairement aux transformateurs ou aux installations GIS, la diversité des mécanismes de décharge est grande et les ensembles de données dûment validés sont encore peu nombreux. L'IA ne remplacera donc pas le spécialiste, mais l'assistera de mieux en mieux.

La présentation de Jürgen Weidner s'inscrivait elle aussi parfaitement dans cette lignée. Il a exposé les conséquences de la transition énergétique sur les unités de production existantes et a clairement montré que le remplacement des grands générateurs est souvent difficilement réalisable sur les plans technique, économique et logistique. Prolonger de manière responsable la durée de vie des actifs existants devient ainsi l'un des principaux défis des prochaines décennies.

Du congrès à la pratique
Les avancées abordées lors du salon IRMC Europe ne relèvent plus depuis longtemps de la science-fiction. Chez SPIT , nous SPIT quotidiennement ces connaissances en pratique au sein des centrales électriques, chez les gestionnaires de réseau et dans les industries à forte consommation d'énergie.
Nos spécialistes effectuent des mesures d'état et des analyses diagnostiques sur les grands groupes électrogènes et les moteurs haute tension, en combinant des techniques de diagnostic modernes à une solide expérience de terrain.
Nous avons récemment travaillé sur des générateurs au sein de l'une des plus grandes centrales électriques du nord-ouest de l'Europe ; des installations qui, ensemble, produisent de l'électricité pour des millions de foyers et d'entreprises. C'est précisément pour ce type d'actifs que des décisions de maintenance judicieuses font la différence entre une disponibilité planifiée et un arrêt imprévu.
La principale valeur ajoutée des diagnostics d'état modernes ne réside donc pas dans la multiplication des interventions de maintenance, mais bien dans la prise de meilleures décisions. En offrant une vision claire de l'état réel d'une machine, la maintenance et les investissements peuvent être planifiés sur la base de faits plutôt que d'hypothèses. Cela permet d'améliorer la disponibilité, d'éviter des coûts inutiles et de réduire au minimum le risque d'arrêts imprévus.
Pourquoi Lorentz reste d'actualité aujourd'hui
C'est peut-être la partie la plus remarquable du congrès qui s'est déroulée en dehors du lieu de la conférence. Dans la salle historique Lorentz du musée Teylers, on a rendu hommage à l'œuvre de Hendrik Antoon Lorentz, dont les recherches sur l'électromagnétisme ont jeté les bases de l'électrotechnique moderne.
C'est précisément le lien entre l'électrotechnique et la mécanique qui rend le domaine des grands générateurs et des moteurs haute tension si particulier.
L'état de ces machines n'est jamais déterminé exclusivement par l'isolation électrique ni uniquement par la conception mécanique. Les phénomènes électriques, mécaniques, thermiques et magnétiques s'influencent mutuellement en permanence. Un diagnostic fiable de l'état des machines nécessite donc une approche globale réunissant ces différentes disciplines.
Le fait que ce soit précisément dans la salle Lorentz que l'on ait discuté de l'avenir des machines électromécaniques semblait donc particulièrement approprié.
L'avenir du diagnostic de l'état physique
IRMC Europe 2026 a montré que l'avenir de notre discipline réside dans la combinaison de connaissances techniques approfondies, de diagnostics de haute qualité, de l'analyse des données et d'une utilisation responsable de l'intelligence artificielle.
La technologie continuera d'évoluer. Mais au final, une chose restera inchangée : pour prendre des décisions fiables en matière de maintenance, il faut d'abord comprendre la machine qui se cache derrière les données de mesure.

 

Car la panne la plus grave n'est souvent pas celle qui survient aujourd'hui, mais celle dont les premiers signes étaient déjà présents des années auparavant, sans avoir été détectés à temps.

 

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