Technologies de batteries pilotées par l'IA : Marché et dynamique

Un rapport de marché impose une nouvelle réalité cette semaine

Le 29 janvier 2026, ResearchAndMarkets a publié une prévision de grande envergure qui place les systèmes de batteries pilotés par l'intelligence artificielle (IA) au centre d'une industrie en pleine croissance. Le rapport prévoit que le marché spécialisé des technologies de batteries basées sur l'IA passera d'environ 3,6 milliards de dollars en 2025 à 8,4 milliards de dollars d'ici 2030, et il arrive parallèlement à une étude précédente de ResearchAndMarkets sur le stockage d'énergie ainsi qu'à une analyse plus large du marché des batteries qui, ensemble, esquissent un domaine stratégique et encombré.

Le traitement des chiffres est sans appel, mais l'histoire qui les sous-tend est concrète : l'adoption des véhicules électriques, le stockage à l'échelle des services publics pour les énergies renouvelables, la pression pour prolonger la durée de vie des batteries et les nouvelles conceptions énergétiques au niveau des baies pour les centres de données d'IA exigent autant de logiciels que de cellules. C'est à cette convergence que les systèmes de batteries pilotés par l'intelligence artificielle (IA) passent du stade de démonstrations en laboratoire à celui de valeur commerciale — optimisant les cycles de charge, détectant les anomalies et planifiant la maintenance d'une manière que le matériel seul ne peut égaler.

Perspectives du marché des batteries pilotées par l'intelligence artificielle (IA)

Les prévisions diffèrent par leur ampleur mais pas par leur direction. ResearchAndMarkets s'attend à un TCAC de 18,4 % pour le marché strictement défini des technologies de batteries pilotées par l'IA jusqu'en 2030 ; une étude distincte de ResearchAndMarkets axée sur l'IA dans le stockage d'énergie a estimé le marché plus large du stockage d'énergie compatible IA à 8,82 milliards de dollars en 2025, progressant vers les deux chiffres d'ici la fin de la décennie. Parallèlement, Precedence Research — examinant l'ensemble du marché de la technologie des batteries — cadre un contexte plus large : la technologie des batteries dans son ensemble devrait dépasser les 250 milliards de dollars d'ici 2034.

Ces projections superposées soulignent deux choses. Premièrement, l'IA est une couche de valeur qui peut être appliquée à de nombreux produits et marchés de batteries existants — de l'électronique grand public au stockage sur réseau à l'échelle du mégawatt — plutôt qu'un simple nouveau produit unique. Deuxièmement, l'investissement suit le problème : les fournisseurs et les services publics paient pour des logiciels qui réduisent les coûts et les risques à l'échelle du système. C'est pourquoi les accords et les discussions sur la normalisation en 2026 auront probablement un impact démesuré sur la rapidité avec laquelle les fournisseurs gagneront des clients.

Applications et mécanismes des batteries pilotées par l'intelligence artificielle (IA)

Comment l'IA améliore-t-elle concrètement les batteries ? Les techniques se répartissent en plusieurs catégories récurrentes : pronostic au niveau de la cellule et du pack, optimisation de la courbe de charge, détection d'anomalies pour la sécurité et découverte de matériaux. Du côté de l'exploitation, les modèles d'apprentissage automatique consomment la télémétrie de centaines de cellules et prédisent la perte de capacité des jours, des semaines ou des mois à l'avance. Cette capacité alimente la maintenance prédictive — remplacer les modules avant qu'ils ne tombent en panne, planifier les étapes de formation et de calibrage dans la fabrication pour augmenter le rendement, et adapter les protocoles de charge pour prolonger la durée de vie calendaire.

L'IA aide également à la vitesse de charge et à la sécurité. Des algorithmes de charge adaptative équilibrent les attentes de charge rapide avec les limites thermiques : au lieu d'appliquer le même profil de courant agressif à chaque pack, un système de gestion de batterie (BMS) piloté par l'IA mesure l'impédance interne, les gradients de température et l'historique d'utilisation, puis calcule la charge sûre la plus rapide. Pour les véhicules électriques, cela réduit l'angoisse de la panne sans augmenter le risque d'incendie ; pour les actifs du réseau, cela améliore le débit d'énergie utilisable et réduit les coûts de dégradation.

Concernant les matériaux et la conception, les modèles génératifs et les expérimentations à haut débit accélèrent la découverte de formulations d'électrodes et de séparateurs offrant de meilleures marges de sécurité ou une dépendance réduite aux minéraux critiques limités. Les entreprises et les laboratoires utilisent ces méthodes pour passer au crible des chimies qui seraient coûteuses ou lentes à évaluer par de simples essais.

Normes, sécurité et centres de données hyperscale

Les mouvements de l'industrie fin 2025 et début 2026 montrent comment les systèmes de batteries compatibles IA s'étendent au-delà des véhicules et du stockage domestique. KULR Technology a rejoint l'Open Compute Project en tant que membre Platine et propose des unités de secours par batterie (BBU) au niveau des baies, conçues pour les baies d'IA de 800V et un contrôle strict de la propagation thermique. La feuille de route OCP ORV3 formalise le rapprochement du stockage d'énergie et de l'informatique d'IA — un changement architectural radical qui place la sécurité, la télémétrie et l'intelligence énergétique à quelques centimètres de systèmes de GPU valant plusieurs millions de dollars.

Ces développements sont importants car les acteurs de l'hyperscale fixent les normes de fait pour l'échelle et la fiabilité. Si le stockage intégré aux baies devient courant, les opérateurs exigeront des diagnostics au niveau des BBU, une télémétrie continue et une orchestration basée sur l'IA qui coordonne les batteries à travers les baies et les sites. C'est précisément l'espace produit où les solutions de batteries pilotées par l'intelligence artificielle (IA) peuvent ajouter une valeur récurrente : qualité de l'énergie, réponse transitoire et économies sur le coût du cycle de vie.

Qui construit quoi — acteurs et stratégies

Les cartes du marché sont familières : les OEM et les fabricants de cellules — Tesla, Panasonic, BYD, CATL, LG, Samsung SDI — dominent toujours la fourniture de cellules, mais un écosystème florissant de logiciels et de systèmes se forme autour du BMS, des pronostics et de l'orchestration. ResearchAndMarkets et Precedence Research citent tous deux de grandes entreprises de l'automobile et des batteries aux côtés de spécialistes du logiciel et de start-ups axées sur les diagnostics et les solutions de seconde vie.

Les entreprises achètent des compétences : les acquisitions antérieures (par exemple, l'achat en 2023 par General Motors d'une start-up spécialisée dans la détection d'anomalies) et les partenariats avec les fournisseurs montrent que les OEM veulent un contrôle direct sur les diagnostics des packs. De nouveaux entrants, tels que des fournisseurs de BMS spécialisés et des sociétés de plateformes énergétiques, sont en concurrence sur des modèles qui transforment la télémétrie en revenus de services — garanties plus longues, garanties de performance et programmes de seconde vie pour les packs de VE retirés et utilisés comme stockage sur réseau.

Comment l'IA aide à prédire la dégradation, prolonger la durée de vie et optimiser la charge

Les gains de durée de vie prolongée proviennent d'une planification plus intelligente de la charge, de l'équilibrage des cellules et du déclassement dynamique lors de conditions de fonctionnement stressantes. Pour les flottes et les services publics, cela se traduit par un report des investissements (CAPEX) de remplacement et une valeur résiduelle plus prévisible pour les marchés de seconde vie. Pour les consommateurs et les VE, l'avantage est une combinaison d'une durée de vie utile de la batterie plus longue et d'une meilleure gestion de l'autonomie au quotidien.

Marchés, risques et frictions réglementaires

La réglementation et les normes comptent également : le transfert du stockage dans les baies de serveurs crée de nouvelles règles de sécurité et d'interconnexion. Les entreprises qui combinent l'ingénierie thermique avec une surveillance basée sur l'IA seront mieux positionnées pour répondre à ces exigences et gagner la confiance des acteurs de l'hyperscale et des services publics.

Ce qu'il faut surveiller ensuite

Attendez-vous à trois points d'inflexion à court terme. Premièrement, la normalisation autour des BBU intégrés aux baies et des spécifications de type ORV3 déterminera si les hyperscalers adoptent le stockage distribué en baie à grande échelle. Deuxièmement, les pilotes commerciaux quantifiant l'extension de garantie et les améliorations du LCOE pour les packs gérés par l'IA décideront si les clients paient pour les fonctionnalités d'IA sous forme d'abonnement. Troisièmement, les progrès continus dans le criblage des matériaux piloté par l'IA pourraient modifier le paysage de la chimie, en abaissant les coûts et en améliorant la sécurité.

Pour les décideurs, la conclusion est pragmatique : les solutions de batteries pilotées par l'intelligence artificielle (IA) ne sont pas une surcouche spéculative mais un ensemble d'outils de gestion des coûts et des risques. Là où la télémétrie et l'informatique s'intègrent aux programmes de fabrication et de cycle de vie, la technologie offre des rendements mesurables — et c'est pourquoi les prévisions du marché convergent vers une croissance rapide dans les années à venir.

Sources

• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI)-Driven Battery Technology Market Report 2026)
• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI) Energy Storage Solution Global Market Report 2025)
• Precedence Research (Battery Technology Market report)