L'électricité fournit non seulement l'énergie aux écrans lumineux de nos nombreux gadgets, mais permet aussi de créer des espaces de vie sains et propres ou même d'accéder à l'éducation dans de grandes parties du monde. Ceci est vite oublié dans notre monde hautement numérisé. De nombreux pays en développement sont bloqués dans un cercle vicieux de pauvreté avec leurs faibles taux d'électrification. Sans éclairage à la maison, les possibilités de travail à valeur ajoutée en dehors de l'agriculture se font plus rares. Les enfants ne peuvent plus faire leurs devoirs ou apprendre à lire le soir. À cela s'ajoutent les problèmes de santé, souvent causés par des fumées de cheminées dans la maison ou par des lampes à kérosène.

Cristina Dominguez (à droite) a reçu un soutien de personnes locales lors de la collecte de données auprès des 250 ménages au Kenya. Image: Empa / ETH

L'accès à l'énergie propre est généralement considéré comme un tremplin pour générer un revenu plus élevé et ainsi échapper à la pauvreté. C'est pourquoi il a été identifié comme l'un des 17 objectifs des Nations unies pour le développement durable.

Pour atteindre cet objectif, Cristina Dominguez, doctorante à l'Institut de physique du bâtiment de l'ETH Zurich et au Laboratoire des systèmes énergétiques urbains de l'Empa, développe un modèle informatique qui fournira aux développeurs de projets en milieu rural des estimations des besoins en électricité des ménages. Cela devrait permettre une planification précise et donc durable du réseau électrique. Dans les pays en développement, les projets d'électrification échouent souvent parce qu'il n'existe guère de données fiables permettant de déterminer les besoins de ménages souvent très dispersés. La collecte de données, en particulier, est un facteur de coût important qui fait hésiter les promoteurs de projets à y investir. Si un réseau électrique est alors prévu trop grand, par exemple, cela se répercute sur les prix de l'électricité, rendant l'électricité inabordable pour la population pauvre. En fin de compte, les réseaux électriques doivent être adaptés pour offrir des avantages à long terme à la population, d'une part, et pour offrir aux promoteurs une possibilité d'investissement attrayante et réaliste, d'autre part.

Pour la collecte des données, Crisitina Dominguez a choisi une région d'Afrique subsaharienne, la région ayant le plus faible taux d'électrification au monde : "En plus des problèmes politiques, les zones ici sont extrêmement peu peuplées et les petites agglomérations sont très dispersées. Cela rend l'électrification beaucoup plus difficile - et bien sûr plus coûteuse", explique Crisitina Dominguez. Dans le cadre de sa thèse de doctorat, elle a déterminé l'utilisation et les besoins énergétiques d'environ 250 ménages dans l'est du Kenya. Afin de rendre son modèle applicable à terme dans le monde entier, elle soutient des instituts de recherche au Guatemala et au Pakistan afin de lui fournir des ensembles de données équivalents de ces pays.

Sans éclairage, les espaces de vie interiéures sombres sont à peine utilisables. Les lampes au kérosène produisent des suies toxiques et mettent en danger la santé. Le kérosène est également cher. Certains ménages utilisent déjà de petites lampes solaires pour échapper à ces problèmes. Image: Empa / ETH

Le travail de terrain de Crisitina Dominguez au Kenya a permis de recueillir des données auprès de ménages n'ayant pas accès à l'électricité et de ceux qui avaient été connectés à un réseau électrique au cours des six dernières années. Elle s'est intéressée non seulement à l'enregistrement des sources d'énergie existantes et de leurs besoins, mais aussi au changement d'utilisation après l'électrification. La chercheuse de l'Empa a aussi utilisé des journaux intimes dans lesquels les habitants consignaient les activités qu'ils avaient menées pendant la journée, afin de mieux comprendre leur vie quotidienne et leurs besoins, et d'anticiper les changements qui s'installeraient après l'électrification et qui se refléteraient ensuite dans la demande d'électricité. Au Kenya, par exemple, le kérosène est une source d'énergie importante pour éclairer les sombres huttes de terre. Pour obtenir le kérosène, il est souvent nécessaire de parcourir de longues distances à pied pour se rendre chez le revendeur. Du temps qui pourrait peut-être être investi dans des travaux à valeur ajoutée à domicile à l'avenir - si une source d'électricité était disponible.

Et une fois que l'alimentation électrique est disponible, les gens commencent à adapter leur comportement en conséquence ; ils achètent des appareils électriques tels que des téléviseurs, et la consommation électrique augmente en conséquence. Mais combien de temps le réseau électrique pourra-t-il continuer à fonctionner si la demande continue d'augmenter ? Crisitina Dominguez souhaite intégrer précisément ces dynamiques dans son modèle : "Lors de nos enquêtes sur place, nous avons demandé aux gens quels appareils ils achèteraient après la première ou la deuxième année de fonctionnement à l'électricité. Nous avons ensuite comparé avec les ménages qui avaient déjà passé par ce processus. En faisant cela, Dominguez voulait savoir comment les gens allaient gérer l'énergie quand elle était à leur disposition. Crisitina Dominguez sait, grâce à ses recherches, que les ingénieurs sont souvent incapables d'évaluer cela correctement : "Il y a ici de grands préjugés, qui font que les systèmes d'alimentation électrique sont souvent conçus de manière trop large".

Afin de pouvoir faire des prévisions précises et de reconnaître la dynamique de la consommation, Crisitina Dominguez utilise des algorithmes d'"apprentissage automatique" et des techniques de "data mining". Pour créer les modèles, la chercheuse combine des ensembles de données mondiales provenant d'organisations telles que la Banque mondiale avec des données provenant de sociétés de développement de projets, afin de pouvoir intégrer des modèles de consommation supplémentaires tels que les fluctuations saisonnières. Celles-ci sont ensuite validées pour les trois régions prioritaires à l'aide des données de terrain du Kenya, du Pakistan et du Guatemala. Les entreprises de mini-réseau ont également mis à disposition des données sur la consommation d'électricité, en échange de la possibilité de tester leur modèle sur la base des conditions locales.

L'approche de Cristina Dominguez met en évidence les problèmes auxquels sont confrontés les pays en développement qui ne disposent pratiquement pas d'infrastructures : Bien que les possibilités techniques d'électrification existent et soient devenues moins chères avec la technologie solaire, les investissements dans un environnement économique faible doivent être faits avec prudence. Sinon, le surendettement des consommateurs d'électricité et, dans le pire des cas, celui des sociétés d'exploitation - tout compte fait, un risque d'aggravation de la pauvreté et de dissuasion des autres d'investir dans ces domaines. Le modèle informatique de Dominguez a le potentiel de surmonter au moins un obstacle à l'électrification et de donner ainsi l'impulsion nécessaire pour sortir de la pauvreté.