Comment l'Afrique Invente les Réseaux Electriques Décentralisés : Une Analyse Originale Basée sur du Machine et du Deep Learning

How Africa is Inventing Decentralized Electricity Networks : An Original Analysis Based on Machine and Deep Learning

• Auteur / Autrice : Hugo Le picard
• Direction : Sophie Méritet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences Economiques
• Date : Soutenance le 23/01/2023
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d’Economie de Dauphine (Paris) - Laboratoire d'Economie de Dauphine / LEDa
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Institut français des relations internationales
• Jury : Président / Présidente : Anna Creti-Bettoni
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sophie Méritet, Anna Creti-Bettoni, Arash Farnoosh, Pierre-Olivier Pineau, Fabrice Rossi, Marc-Antoine Eyl-Mazzega, Philippe Benoit, Jean-François Jacques
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Arash Farnoosh, Pierre-Olivier Pineau

Mots clés

Mots clés contrôlés

Électrification

Apprentissage profond

Énergie solaire

Mots clés libres

Afrique

Électrification

Energie solaire

Machine learning

Générateurs diesels

Analyse d'images satellites

Deep learning

Africa

Electrification

Solar energy

Deep learning

Satellite imagery analysis

Machine learning

Diesel generators

Résumé

Après plusieurs décennies d’efforts, force est de constater que les secteurs électriques d’Afrique sub-saharienne restent peu développés. Plus de 600 millions de subsahariens n’ont toujours aucun accès aux services électriques, un chiffre qui a augmenté ces dernières années du fait de l’important accroissement démographique que connait la région. Cette thèse montre que les secteurs électriques d’Afrique subsaharienne s’engagent aujourd’hui sur un chemin de développement différent de celui emprunté par les pays industrialisés. Dans les zones couvertes par le réseau, face aux faiblesses des secteurs électriques centralisés, les particuliers et les entreprises ont tendance à s’autonomiser du réseau central en investissant dans des systèmes décentralisés. Cela, pour des raisons économiques ou encore pour des raisons de sécurité d'approvisionnement électrique. Ces phénomènes d’autonomisation des consommateurs vis-à-vis du réseau central et leurs conséquences n’ont été couverts que de façon marginale par la recherche académique. En utilisant des méthodes originales de Machine Learning pour récolter et analyser des données inédites, cette thèse étudie les dynamiques à l’œuvre dans les secteurs électriques subsahariens et les effets du déploiement des technologies décentralisées sur l'organisation des réseaux centralisés de la région. Ainsi, à l’aide d’outils de Deep Learning cette thèse analyse plusieurs millions d’images satellites, et montre que le déploiement des technologies solaires décentralisées dans les grandes villes africaines est significatif et que ces systèmes sont adoptés principalement par les consommateurs appartenant aux franges les plus aisées de la population. Cette thèse analyse aussi grâce à des algorithmes de Machine Learning une base de données originale de plusieurs centaines de milliers d'observations de consommation d'électricité d’entreprises nigérianes connectées au réseau et utilisant des générateurs auxiliaires en parallèle. Cette analyse révèle qu’il existe plusieurs types de comportement d’utilisation de ces systèmes décentralisés vis-à-vis du réseau. Enfin, cette thèse montre que ces phénomènes d'autonomisation des consommateurs vis-à-vis du réseau central vont très probablement s’accentuer ces prochaines décennie et affecter de façon significative le développement du secteur tout entier. Les secteurs électriques de la région évoluent ainsi vers des systèmes hybrides où dans les zones couvertes par le réseau, les technologies décentralisées se mêlent en nombre à un réseau national peu fiable. Le continent Africain invente ainsi le “réseau électrique décentralisé”, avec ses avantages et ses inconvénients.

After several decades of effort, electricity sectors in Sub-Saharan Africa remain underdeveloped. More than 600 million sub-Saharan Africans still have no access to electricity services, a figure that has increased in recent years due to the region's significant population growth.This thesis shows that the electricity sectors in Sub-Saharan Africa are now embarking on a development path of their own, different to that of the industrialized countries. In grid-covered areas, faced with the weaknesses of the centralized power sectors, individuals and businesses are tending to become independent of the central grid by investing in decentralized systems, for economic reasons or for security of supply.These phenomena of consumer autonomy from the central grid and their consequences have been covered only marginally by academic research. Using original Machine Learning methods to collect and analyze novel data, this thesis studies the dynamics at work in the sub-Saharan electricity sectors and the effects of the deployment of decentralized technologies on the organization of centralized networks in the region.Using Deep Learning tools, this thesis has analyzed several million satellite images, and shows that the deployment of decentralized solar technologies in large African cities is significant and that these systems are mainly adopted by consumers belonging to the most affluent segments of the population. This thesis has also used Machine Learning algorithms to analyze an original database of several hundred thousand electricity consumption observations of grid-connected Nigerian businesses using auxiliary generators in parallel. This analysis reveals that there are several types of usage behaviors of these decentralized systems with respect to the grid. Finally, this thesis shows that these phenomena of consumer autonomy from the central grid are likely to increase in the next decade and significantly affect the development of the entire sector.The region's electricity sectors are thus evolving towards hybrid systems where, in the areas covered by the grid, decentralized technologies are mixed in number with an unreliable national grid. The African continent is thus inventing the ''decentralized electricity network'', with its advantages and disadvantages.