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3 Juin, 2024

Des stations contrôlées par l’IA peuvent recharger les voitures électriques tout en offrant aux conducteurs des prix personnalisés

Des stations contrôlées par l’IA peuvent recharger les voitures électriques tout en offrant aux conducteurs des prix personnalisés

Alors que de plus en plus de personnes conduisent des voitures électriques, des embouteillages et des files d’attente peuvent se produire lorsque de nombreuses personnes ont besoin de se recharger en même temps.

Une nouvelle étude de l’université technologique de Chalmers, en Suède, montre comment les stations de recharge contrôlées par l’IA peuvent, grâce à des algorithmes intelligents, proposer aux utilisateurs de véhicules électriques des prix personnalisés et ainsi minimiser à la fois le prix et le temps d’attente pour les clients. Les chercheurs soulignent toutefois l’importance de prendre au sérieux les questions éthiques, car il existe un risque que l’intelligence artificielle exploite les informations fournies par les automobilistes.

La recherche est présentée dans l’article intitulé « Personalized dynamic pricing policy for electric vehicles : Reinforcement learning approach », publié dans la revue Transportation Research, Part C : Emerging Technologies.

L’infrastructure de recharge commerciale d’aujourd’hui peut être une jungle. Le marché est dynamique et complexe, avec une variété d’abonnements et une libre concurrence entre les fournisseurs. Dans certaines stations de recharge rapide, il peut même y avoir des embouteillages et de longues files d’attente.

Dans une nouvelle étude, des chercheurs de Chalmers ont créé un modèle mathématique pour étudier comment les stations de recharge rapide contrôlées par l’intelligence artificielle (IA) peuvent aider en proposant aux conducteurs de voitures électriques des prix personnalisés, que les conducteurs peuvent choisir d’accepter ou de refuser. L’IA utilise des algorithmes qui peuvent ajuster les prix en fonction de facteurs individuels, tels que le niveau de la batterie et la situation géographique de la voiture.

« Les conducteurs de voitures électriques peuvent choisir de partager des informations avec les fournisseurs de bornes de recharge et recevoir une proposition de prix personnalisée de la part d’une borne de recharge intelligente. Dans notre étude, nous avons pu montrer comment les conducteurs rationnels et égoïstes réagissent en n’acceptant que les offres qui leur sont bénéfiques. Cela permet de minimiser à la fois le prix et les temps d’attente », explique Balázs Kulcsár, professeur au département d’ingénierie électrique de Chalmers.

Dans l’étude, les conducteurs avaient toujours la possibilité de refuser le prix personnel et de choisir à la place une station de recharge conventionnelle à prix fixe. Les prix personnels reçus par les conducteurs pouvaient être très différents les uns des autres, mais ils étaient presque toujours inférieurs aux prix du marché.

Pour les fournisseurs de stations de recharge, l’algorithme itératif d’IA peut déterminer quels prix individuels sont acceptés par l’acheteur et dans quelles conditions. Toutefois, au cours de l’étude, les chercheurs ont constaté qu’à certaines occasions, l’algorithme augmentait considérablement le prix lorsque les batteries de la voiture électrique étaient presque complètement vides, et que le conducteur n’avait donc pas d’autre choix que d’accepter l’offre.

« Les stations de recharge intelligentes peuvent résoudre des problèmes de tarification complexes sur un marché concurrentiel, mais notre étude montre qu’elles doivent être développées et introduites en protégeant la vie privée des consommateurs, conformément aux paradigmes de l’IA responsable et éthique », souligne Balázs Kulcsár.

Les chercheurs ont créé un modèle mathématique de l’interaction entre les stations de recharge rapide qui maximisent les profits et les utilisateurs de voitures électriques. Les « stations de recharge » pouvaient proposer des prix sur le marché public ou des prix personnels optimisés par l’IA, que les « utilisateurs de voitures électriques » pouvaient ensuite accepter ou rejeter en fonction de leurs propres conditions et besoins. Dans la plupart des cas, les résultats étaient prometteurs, car les prix générés par l’IA étaient inférieurs aux prix du marché.

https://www.chalmers.se/en/current/news/e2-ai-can-control-pricing-for-charging-stations