@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2024.1134, 

TITLE={Application de l’apprentissage automatique dans les systèmes énergétiques - une analyse comparative de trois études de cas de revue}, 
  
AUTHOR={Michael Rath
, Naga Lokesh Gunturu Venkata
, Kiran George
, Jayares Prince, }, 
	
JOURNAL={Entropie : thermodynamique – énergie – environnement – économie }, 
	
VOLUME={4}, 

NUMBER={Numéro spécial ECOS}, 
	
YEAR={2024}, 

URL={http://www.openscience.fr/Application-de-l-apprentissage-automatique-dans-les-systemes-energetiques-une}, 
	
DOI={10.21494/ISTE.OP.2024.1134}, 
	
ISSN={2634-1476}, 
	
ABSTRACT={La croissance exponentielle du nombre d’articles publiés annuellement dans le domaine des applications d’apprentissage automatique dans les systèmes énergétiques représente un défi pour les chercheurs cherchant à mener des revues de littérature exhaustives et efficaces. Pour répondre à cette problématique, nous avons adopté une approche systématique de revue de littérature avec trois études de cas distinctes se concentrant sur l’application de l’apprentissage automatique dans les systèmes énergétiques, à savoir : 1. L’apprentissage automatique dans le forage, 2. L’apprentissage automatique pour la quantification du potentiel énergétique solaire des toits, et 3. L’apprentissage automatique dans le chauffage urbain et le refroidissement dans le contexte du stockage saisonnier de l’énergie thermique. Dans chaque cas, nous avons utilisé une méthodologie de revue de littérature systématique. Pour le premier sujet, nous avons utilisé une revue complète existante pour générer de nouvelles perspectives et des informations supplémentaires. Pour les sujets deux et trois, nous avons utilisé des critères de recherche prédéfinis pour mener des publications pertinentes de manière systématique et reproductible. Nous étudions l’état de l’art de l’utilisation de l’apprentissage automatique dans ces domaines d’investigation distincts, facilitant ainsi l’identification des lacunes en recherche. En fin de compte, nous comparons les approches et les modèles utilisés dans chaque domaine, identifions les bonnes pratiques communes et proposons des méthodes pour relever les défis potentiels.}}