Intégrer les trajectoires de prix dans la planification énergétique : vers une modélisation open-source

La France, comme l’ensemble de ses partenaires européens, doit entamer d’ici fin 2026 la préparation de ses prochaines trajectoires énergétiques dans un Plan National Intégré Énergie-Climat (PNIEC), qui doivent être établies d’ici 2028 pour la période 2028-2038. Ce cycle quinquennal trouve sa source juridique dans l’Accord de Paris, par lequel les parties sont engagées à produire tous les cinq ans leurs contributions déterminées au niveau national pour la lutte contre le changement climatique, et à définir à partir de ce niveau d’effort les politiques publiques permettant de le mener à bien. En Europe, cette contribution est fixée au niveau de l’Union dans la loi européenne sur le climat, puis répartie entre États-membres par le processus prévu dans le règlement Gouvernance 2019/1999. Conformément au règlement, les PNIEC nationaux une fois élaborés sont transmis pour avis à la Commission Européenne avant d’être traduits dans les politiques publiques nationales, et notamment le décret adoptant la programmation pluriannuelle de l’énergie (PPE).

Le cycle français de planification commencera par la production par RTE d’une révision de Futurs énergétiques, qui constitue son principal exercice de concertation prospective sur les horizons de long terme (2050 et au-delà) du système électrique français.

Ce travail, déjà mené de 2019 à 2021 pour la préparation du précédent cycle de planification achevé dans la transmission du PNIEC français en 2023 et la laborieuse adoption de la PPE 3 par le décret du 12 février 2026, avait permis pour la première fois de projeter l’évolution des besoins d’électricité et d’évaluer les options de planification à un horizon 30 ans. Il avait mis en avant trois résultats essentiels pour la planification publique :

• La définition de six scénarios de mix électrique (de M01 à N03), ainsi que de trois scénarios de consommation (la trajectoire de référence, un scénario de "réindustrialisation profonde", et un scénario de "sobriété") assortis de quatre variantes.
• Pour les différents jeux de scénarios de production, croisés avec les scénarios de consommation, l’analyse détaillée de leurs caractéristiques de coûts économiques, environnementaux - notamment en termes de consommation de ressources, de leurs enjeux sociaux, sur la base d’hypothèses robustes, transparentes, et de méthodologies objectives.
• La construction au long de près de deux années de débat d’une méthode de concertation extrêmement riche, à même de créer un consensus sur les hypothèses et méthodes de modélisation, et donc de dégager des constats largement partagés entre les parties prenantes du système énergétique et du débat public. Elle a fait l’objet d’une large consultation publique, qui a suscité des réponses bien au-delà du cercle des "parties prenantes expertes" habituellement concernées par ce genre d’exercices : près de 4000 organisations et particuliers ont participé, à travers des contributions spécifiques très détaillées, lettres ouvertes, pétitions et cyberactions. Au total, une quarantaine de réunions ont été menées et ont rassemblé des experts d’une centaine d’organismes différents (entreprises du secteur de l’énergie, ONG, associations, think-tanks et instituts, autorités de régulation, administrations publiques, etc.). Les réunions thématiques ont conduit à la production d’une abondante littérature, qui est intégralement disponible sur le site web de la concertation.

In fine, ce processus avait permis de resituer certains thèmes dans le cadre du travail (la réindustrialisation), de modifier certaines trajectoires (notamment de sobriété), d’introduire des configurations particulières (sortie très rapide du nucléaire, moratoire sur les énergies renouvelables), de développer certaines études sur la production électrique thermique décarbonée, la place des gaz verts ou encore de développer des variantes à forte consommation.

Il avait également et surtout permis d’atteindre un relatif consensus sur les diagnostics issus de l’étude, sur le choix des scénarios, et sur un plan relativement politique de dépasser - pendant un temps - le clivage entre nucléaire et énergies renouvelables pour asseoir l’idée selon laquelle l’impératif de neutralité carbone en 2050 implique nécessairement une trajectoire d’électrification très rapide par rapport au tendanciel et donc d’avoir recours au déploiement rapide de toutes les options technologiques disponibles en matière d’électricité décarbonée, nucléaire comme renouvelable. Cette idée constitue le paradigme central de construction de la PPE3.

Le travail considérable réalisé a ainsi constitué un élément déterminant dans le débat public français sur les trajectoires énergétiques et la préparation de l’exercice public de planification par l’exécutif. Il ne connaît que peu de réels comparables en Europe, où cet exercice de planification revêt souvent une sensibilité politique moins exacerbée - à la fois car l’élément de fierté nationale que constitue le système énergétique, comme son passé de service public, sont des objets identitaires au plan politique, et car le dialogue entre exécutif, législateur et parties prenantes s’y organise différemment. Par ailleurs, le rôle du gestionnaire de réseau de transport électrique (GRTe) dans le système énergétique dans son ensemble est souvent moins prééminent chez nos voisins - soit qu’il y ait plusieurs GRTe à l’échelle nationale, soit que l’électricité y joue un rôle moins central.

Comme nous l’avons souligné dans une précédente note d’action, l’exercice français de planification accorde un soin particulier à la présentation de trajectoires "bouclées" physiquement, c’est-à-dire de trajectoires de consommation et de production définies de telle sorte que pour toute période future de la trajectoire, et pour chacune des "formes" de l’énergie, la somme des productions (et de la balance importatrice) assure la couverture de la somme des consommations, ce à la fois en grande maille (à l’échelle annuelle), et à maille courte (en termes de sécurité d’approvisionnement électrique, au pas horaire). Cet exercice est déjà complexe en soi.

En revanche, il n’assure pas de bouclage microéconomique, au sens où il ne prévoit pas de vérification que les politiques publiques instituées pour le respect des trajectoires de production ou de consommation ne conduisent pas à des équilibres offre/demande en énergie, et donc à des prix, qui conduiraient les agents économiques à des décisions contraires au sens des trajectoires elles-mêmes. Pour prendre un exemple, la planification ne procède pas à une vérification que les effets des politiques publiques mises en œuvre pour faire évoluer le mix électrique, ou les choix de fiscalité énergétique, ne conduisent pas à renchérir l’électricité par rapport aux alternatives fossiles, et donc à rendre plus difficile l’électrification qu’elle entend pourtant promouvoir. Elle ne procède pas non plus à une vérification que la réduction planifiée des consommations de gaz ou de produits énergétiques liquides - renouvelables ou non - n’affecte pas l’équilibre économique d’infrastructures de coûts fixes d’une manière qui conduirait à des rythmes d’exploitation différents de ceux prévus dans la même planification.

La construction d’un modèle fiable

Le point de départ de tout exercice de bouclage microéconomique réside dans la production de trajectoires de prix, et pour l’électricité la production de trajectoires de prix spot horaires. Ce travail consiste à construire un modèle à même de simuler la structure, pour chaque heure des décennies sur lesquelles court l’horizon de modélisation, de l’offre d’électricité et de la demande d’électricité, en tenant compte : 

• de trajectoires exogènes de prix des commodités énergétiques (gaz, charbon, pétrole, etc.) et du quota d’émission de gaz à effet de serre,
• de trajectoires exogènes des principaux inducteurs de la demande (croissance économique, population, etc.),
• de scénarios climatiques décrivant la météo au pas horaire sur la période de modélisation, qui impactent ensuite les volumes de productions renouvelables, la disponibilité des groupes de production, le stock hydroélectrique, et la demande,
• de la structure à chaque date du parc d’installations.

Comme on le pressent, il s’agit d’un travail délicat, qui implique à la fois un effort de collecte et d’harmonisation de données en volume important (plusieurs Go de données météorologiques et d’historique du système énergétique) et de programmation puis de calibration des différents modèles statistiques qui composent l’ensemble.

Disposer d’un tel modèle est un prérequis nécessaire pour pouvoir ensuite déterminer la trajectoire et la répartition du coût total de production du système électrique entre consommateur, exposé en totalité au signal-prix de marché depuis le choix politique de 2023 de ne pas mettre en place de régulation rétablissant une exposition du consommateur comme du producteur à la couverture des coûts du nucléaire pour le post-ARENH, et contribuable, là où il compense l’écart entre prix de vente de l’électricité et le coût de l’installation (notamment dans les énergies renouvelables et pour le nouveau nucléaire). Il permet également d’identifier si les installations qui ne bénéficient pas de telles compensations (thermiques fossiles, nucléaire existant, renouvelables en sortie de contrat de soutien, grande hydroélectricité) couvrent leurs coûts complets (notamment pour celles où ce coût complet est une donnée publique fournie par le régulateur) ou font face à un déficit de financement par le seul marché de l’énergie - et donc de tirer des conclusions sur le rôle du mécanisme de capacité pour maintenir un parc respectant les critères de sécurité d’approvisionnement politiquement définis. Enfin, il permet d’estimer les valeurs "hors prime de risque" des autres instruments de marché (prix à terme, prix de la capacité, etc.) et donc d’évaluer les primes de risques réalisées sur les marchés par ces instruments de couverture. En résumé, arriver à produire des prix spot à partir de trajectoires d’installations physiques et de tirages météorologiques est une étape centrale dans la compréhension du système électrique et la prédiction de ses propriétés économiques de long terme.

Plusieurs raisons existent pour expliquer l’absence de bouclage microéconomique.

Considérer les limites

La première est que la planification demeure - on peut le regretter - une planification d’objectifs mais non une planification de moyens et d’instruments. Rien n’oblige les États-membres à définir les instruments de politique publique et à réserver les ressources, budgétaires ou extrabudgétaires, nécessaires sur le long terme pour respecter les trajectoires qu’ils s’assignent. Les objectifs de la planification sont aspirationnels, ils engagent "moralement" les autorités publiques et permettent aux acteurs économiques d’anticiper quels devraient être les choix publics pour les respecter, mais ne vont pas plus loin.

La seconde raison réside dans les choix de conception des mécanismes de soutien public, qui pendant longtemps ont donné l’illusion qu’ils "garantissaient" le respect de certaines trajectoires. À titre d’exemple, au long des années 2010, l’élaboration du cadre de soutien aux énergies renouvelables par appels d’offres concurrentiels octroyant des contrats de complément de rémunération, et le succès régulier de ces appels d’offres, ont donné l’impression que l’État disposait d’un outil garantissant le déploiement d’un volume déterminé d’installations. L’issue infructueuse de certains appels d’offres, et les difficultés croissantes que rencontrent les projets dans l’accès au foncier et leur réalisation pratique, amenant certains projets titulaires de soutien à malgré tout ne pas pouvoir être réalisés, ont tous deux montré qu’il n’y avait pas de telle garantie. On a néanmoins pu croire qu’une fois les trajectoires fixées et les régimes de soutien mis en place pour les suivre, "l’intendance suivrait". On peut à présent montrer que les ambitions ne sont pas nécessairement solubles dans la conception des mécanismes de soutien et dans l’ampleur suffisamment grande des charges de service public de l’énergie.

La troisième raison est qu’un tel exercice est beaucoup plus difficile que l’exercice de modélisation actuel, lui-même déjà délicat, et que l’État a désinvesti les capacités de manipulation de données et de modélisation - en particulier de modélisation économique - du système énergétique. Il serait tentant d’expliquer ce désengagement par la faiblesse des moyens humains accordés à la DGEC, qui a tout de même bénéficié de renforts depuis 2021 face aux crises énergétiques successives. Une autre partie de l’explication tient sans doute dans le fait que le développement de telles compétences en interne pouvait dans un examen superficiel paraître doublonner le travail quantitatif solide mené par RTE. Certes, si l'État se dotait de ses propres capacités en la matière, il pourrait approfondir et étudier par lui-même certains points, et explorer des directions alternatives pour la modélisation du système. Certes, une compétence interne permettrait aussi de prototyper et tester des scénarios en boucle courte, plus réactive aux besoins du politique. Certes, à terme cela aurait permis d’infuser au sein des équipes une compréhension plus fine et plus quantitative des problèmes du système énergétique. Mais ces bénéfices de long terme supposaient d’immobiliser à court terme des moyens, dans une période où la gestion de crise et l’urgence énergétique étaient le centre des préoccupations. Un effort a été engagé depuis quelques mois pour préparer cela et il appartient ici de l’encourager. Pour prendre un parallèle, construire un modèle financier d’une entreprise n’a pas de valeur que pour les résultats que produit ce modèle, mais aussi pour ce que sa construction implique d’apprentissage sur le fonctionnement interne de l’entreprise, les risques auxquels elle est exposée, leurs impacts, et de compréhension de la qualité et des lacunes des données mobilisées pour construire le modèle. Dit autrement, "la carte n’est pas le territoire", mais le travail du cartographe l’amène forcément à être aux prises avec la réalité concrète du terrain, et ce processus a en soi une valeur qui dépasse celle de la carte elle-même.

En effet, il n’est pas possible pour la puissance publique de se reposer intégralement sur la qualité du travail de RTE pour l’ensemble du travail de planification et de construction des politiques publiques de l’énergie. Comme le rappelle RTE, "l’élaboration et l’analyse de scénarios prévisionnels et prospectifs sur le système électrique constitue une des missions légales de RTE inscrite dans le code de l’énergie (article L. 141-8) et dans le contrat de service public de RTE. Ces travaux permettent d’éclairer les politiques publiques menées par l’État dans le cadre de la planification énergétique de la France à long terme". Ceci implique plusieurs nuances importantes sur le rôle exact de cet exercice prospectif mené par le gestionnaire de réseau. Tout d’abord le travail prévisionnel et prospectif de RTE porte sur le système électrique, et non sur l’ensemble des systèmes énergétiques. Pourtant, même les trajectoires les plus ambitieuses d’électrification doivent admettre que dans une France ayant atteint la neutralité carbone en 2050, environ 45 % de l’énergie finale serait consommée sous forme non électrique : gaz décarbonés, combustibles solides ou liquides renouvelables (biomasse ou carburants de synthèse), et qu’un reliquat d’énergie fossile subsisterait, compensé ou faisant l’objet d’une capture de ses émissions. Tout travail prospectif réalisé par RTE dans le cadre de ses missions légales ne peut donc traiter pleinement ces 45 % restants, et les Futurs énergétiques sont de jure voués à être d’abord des Futurs électriques. Ce n’est pas en soi grave au premier ordre, puisque l’électrification va constituer la première des transformations du système énergétique sur les prochaines décennies et jouer un rôle largement directeur dans l’ensemble de la transition, mais cela peut occulter certaines difficultés, par exemple sur l’équilibre des autres systèmes énergétiques (gaz, liquides) ou sur la mobilisation de la biomasse.

Ensuite, le travail réalisé par RTE dans le cadre de sa mission de service public demeure celui d’un acteur juridiquement distinct de l'État et doté d’un intérêt social propre. En pure théorie, RTE est économiquement intéressé à produire des trajectoires d’électrification ambitieuses, alignées avec ses ambitions propres pour ses actifs. Seul l'État donne a priori la garantie de produire des analyses alignées par construction avec l’intérêt général. En pratique RTE produit des analyses qui font consensus à chacune de ses publications par leur robustesse et la profondeur du travail quantitatif réalisé, mais ceci repose sur la qualité et l’engagement des équipes ainsi que sur leur relation de confiance avec l’exécutif plus que sur la réalité des incitations économiques ou des responsabilités juridiques dont le GRTe est dépositaire.

Enfin, le cœur des responsabilités légales de RTE porte sur le pilotage physique du système électrique, comme garant de sa stabilité et de l’équilibre offre-demande. RTE dispose de certaines compétences légales en matière économique, notamment pour élaborer le cadre fin de marché entourant l’équilibrage et les réserves, assurer la gestion des interconnexions et des échanges aux frontières, ainsi que pour coordonner le fonctionnement du mécanisme de capacité, mais il ne s’agit que de marchés "auxiliaires" au service de cette garantie de sécurité d’approvisionnement. RTE n’a pas pour rôle d’appréhender le fonctionnement précis des marchés de l’électricité au-delà de ses réalités physiques. Ceci a des conséquences importantes pour la modélisation (cf. infra) dans la mesure où la situation actuelle du système électrique - et encore davantage les situations futures probables dans lesquelles il pourrait être amené - produit des équilibres économiques entre offre et demande qui ne s’expliquent pas par le pur comportement physique des installations. Sans prendre en compte pour les différents types d’unités de production les arbitrages économiques qu’elles réalisent, en internalisant par exemple la manière dont sont conçus les mécanismes de soutien, on ne sait pas expliquer certains de leurs comportements (par exemple d’offre à prix négatif ou d’offre à tout prix) qui ont des effets majeurs sur la formation des prix de l’électricité en France et en Europe. Sans prendre en compte le fonctionnement plus illiquide du marché, l’émergence de primes de risques significatives, voire des situations de concurrence imparfaite dans des moments de tension forte du système, il n’est pas non plus possible d’expliquer les épisodes les plus violents qu’aient connus les marchés de l’électricité. Les modèles de RTE ont pour vocation de décrire de manière précise la survenue et la probabilité de phénomènes extrêmes au plan physique sur le système électrique ; il peut être déduit de cette description certains éléments économiques, mais ils ne peuvent pas aisément décrire de manière précise la survenue et la probabilité de phénomènes extrêmes au plan économique, qui ne sont pas complètement corrélés aux tensions physiques.

Produire de nouveaux scénarios

Pour l'État il n’existe pas de substitut au développement de compétences internes, c’est-à-dire en administration centrale, sur ces questions. Produire des scénarios, ou des analyses économiques n’est pas non plus le rôle de la Commission de Régulation de l'Énergie : le rôle de l’autorité de régulation nationale, conformément à la directive 2019/944/UE et aux règlements 2019/943/UE et 2011/1227/UE est d’assurer l’égal accès au marché de l’ensemble des parties prenantes et d’en surveiller le fonctionnement, c’est-à-dire un rôle d’autorité spéciale de la concurrence, et à cette fin de réguler, c’est-à-dire tarifer, les monopoles du système en apportant les incitations économiques appropriées pour aligner ses intérêts avec l’intérêt général. Le législateur a fait en outre le choix de confier au régulateur le rôle d’instruction des appels d’offres de soutien public, et de produire le chiffrage des charges de service public de l’énergie : ce choix s’explique par sa neutralité et son indépendance, et par le fait que la contrepartie principale des contrats de soutien, EDF Obligation d’Achat (EDF OA), constitue lui-même un monopole qui doit faire l’objet d’une régulation indépendante ad hoc. Le rôle historique de la CRE dans le mécanisme d’accès régulé à l’énergie nucléaire historique (ARENH) s’inscrivait également dans la même logique d’égal accès au marché, quelles qu’aient été les limites pratiques du dispositif. S’agissant d’une autorité administrative indépendante, qui n’est pas responsable politiquement devant le Parlement comme l’est l’exécutif, il paraît important en termes de légitimité démocratique de veiller à ce que le champ de son action n’excède pas le rôle confié par le législateur. Cela n’interdit pas des travaux prospectifs, qui éclairent le rôle futur du régulateur ou des enjeux de régulation émergents, ni à la CRE de tirer parti de ses expertises pour produire toute la documentation utile au débat public et à l’information du corps politique, mais rend difficile de la doter de compétences aussi centrales que la modélisation du système, qui ne découlent pas immédiatement de son rôle légal. Les mêmes considérations - et d’autres encore - rendent également difficile de placer ces travaux au sein de l’Ademe, qui en tant qu’opérateur a pour vocation la mise en œuvre de politiques publiques - notamment de soutiens publics - mais pas prima facie leur conception ou leur prospective.

EDF dispose historiquement de capacités internes de modélisation du système énergétique et des marchés, et est comme RTE investi de missions de service public - qui ne recouvrent toutefois pas la réalisation pour l'État de scénarios prospectifs pour le système électrique. Ces capacités partagent d’ailleurs une généalogie commune avec celles de RTE et des parentés d’approche, et sont naturellement parmi les plus développées qui existent sur le marché français, compte tenu de la connaissance fine de l’outil de production, de la structure de consommation et de la profondeur d’historique dont l’entreprise publique dispose. Si ces travaux ont une valeur informative indiscutable, il n’est cependant pas non plus possible pour l'État de se reposer sur celles-ci entièrement. De même que RTE, et plus nettement en tant que personne morale de droit privé opérant sur un marché concurrentiel, tout exercice de modélisation par EDF ne peut se déprendre de la défense de son intérêt social. Bien que, contrairement à RTE, EDF soit tout naturellement amené à modéliser le fonctionnement des marchés de l’électricité et les tendances des prix pour ses besoins commerciaux propres, avec un niveau de finesse probablement sans équivalent dans le marché français, les résultats de ces travaux internes sont des données propriétaires d’une personne morale de droit privé, qui revêtent une intense sensibilité commerciale et ne peuvent donc par nature pas être partagées. La source des modèles qui permettent de les produire ne peut pas non plus être ouverte a priori, là encore pour des raisons de propriété intellectuelle comme de secret commercial et industriel. Ces contraintes font que dans les cas circonscrits où de tels scénarios de prix ont pu être présentés aux pouvoirs publics, ils étaient par construction entourés d’une forte asymétrie d’information (impossibilité de transmettre la source des modèles ou des hypothèses les ayant produits) qui rendaient peu raisonnable de s’appuyer sur eux seuls pour la décision publique sans les confronter à d’autres travaux réalisés par d’autres acteurs.

Les modèles sous-tendant la planification énergétique publique ont ainsi naturellement vocation à être en source ouverte (open source), de même que les hypothèses et jeux de données utilisés dans leur cadre pour cet exercice (open data). En effet, les arguments généraux en faveur du logiciel libre s’y appliquent : la possibilité pour tout un chacun de lire le code logiciel du modèle permet d’assurer la confiance des utilisateurs dans l’absence de distorsion du modèle, de garantir aux usagers qu’ils ont le contrôle complet de ce qu’ils exécutent sur leur machine, d’assurer l’amélioration continue du modèle en permettant à tout un chacun de proposer des corrections ou des améliorations, et de démultiplier ainsi les moyens dédiés. Ces arguments se doublent de la nécessaire exigence de transparence démocratique sur ces questions, qui procède des principes à portée constitutionnelle inscrits à l’article 7 de la Charte de l’Environnement, et du principe d’accès du public aux documents administratifs, dont les codes logiciels publics, introduit par l’arrêt du Tribunal administratif de Paris du 10 mars 2016 et consacré par l’arrêt du Conseil d’État Parcoursup de 2019.

Ce paradigme est déjà celui de RTE qui offre un très large éventail de données historiques du système électrique français sur son API, et offre également son propre modèle Antarès sous licence libre GPLv3 depuis 2018. Antarès n’est au premier titre pas un modèle de prix, bien qu’il comporte des éléments économiques : sa fonction est de "fournir des éclairages sur les trajectoires d’évolution des mix électriques, d’identifier les principaux leviers de sécurité d’approvisionnement, et d’identifier les renforcements réseaux nécessaires pour soutenir les transformations des systèmes électriques". Dit autrement, il s’agit d’un modèle physique - qui d’ailleurs fait référence en la matière - mais non d’un modèle de marché, et il ne répond ainsi pas totalement au besoin. De même, des volumes importants de données sont disponibles de manière ouverte auprès de l’ENTSO-E (réseau européen des GRTe), de MétéoFrance, ou des autorités nationales de nos voisins européens (base allemande Markstammenregister gérée par la BNetzA par exemple), également à travers des API qui permettent aisément à une machine de les récupérer sous un format standardisé et aisément exploitable.

Depuis la fin de la décennie 2010 et la mise en place de ces différentes sources de données de référence publiques avec des API, la réalisation d’un modèle de prix spots était en pratique accessible à tous, y compris aux autorités publiques. La principale barrière à l’entrée était de pouvoir dédier des ressources de programmation à la réalisation d’un modèle suffisamment robuste pour qu’on puisse en tirer des conclusions exploitables. On l’a vu plus haut, la mise en place d’un modèle de prix suppose de développer plusieurs modules, qui chacun requièrent une certaine aptitude en statistique et en programmation :

1. Le calibrage sur les données historiques de modèles statistiques à même de reconstituer des jeux de données météo sur l’horizon de modélisation, en veillant à tenir compte du changement climatique et de la corrélation entre les différentes stations météo simulées.
2. Le calibrage d’un modèle qui à partir de données météorologiques prédit la production éolienne, solaire, le stock hydroélectrique en barrage, et la production hydroélectrique au fil de l’eau, sur la base des données historiques, et en ayant la capacité de simuler des évolutions des parcs d’installation.
3. Le calibrage d’un modèle qui à partir de données météorologiques et d’inducteurs exogènes (population, PIB, rythmes d’adoption de technologies d’électrification, etc.) prédit la demande au pas horaire, sur la base des données historiques.
4. La construction et la résolution du programme d’optimisation linéaire que constitue, à l’échelle du système européen interconnecté, la minimisation du coût de couverture de la demande issue du modèle (c) par l’ensemble des moyens de production (y compris les centrales renouvelables du point (b)), en tenant compte des contraintes du problème : égalité entre offre et demande, capacités maximales et minimales des interconnexions, contraintes physiques des centrales (contraintes de rampe et plus généralement contraintes d’exploitation des centrales thermiques fossiles ou nucléaires, débits réservés, etc.) ou contraintes économiques (offre à tout prix).
    

Aucun des sous-modèles (a) à (d) ne revêt en lui-même de complexité ou d’innovation particulière. La simulation de scénarios météorologiques, le calibrage de modèles de production ou de consommation sont des sujets extrêmement balisés par la littérature économétrique et pour lesquels de nombreuses bibliothèques logicielles sont disponibles sur étagère. Le fait que le problème de la couverture des besoins au meilleur coût total soit un problème linéaire, c’est-à-dire dont la fonction d’objectif (le coût) et les contraintes (physiques et économiques) sont linéaires (on notera que cela cesse d’être le cas si l’on ajoute aux centrales des coûts fixes de démarrage (qui sont une réalité économique, mais qui peuvent être en pratique négligés dans un modèle simple)), c’est-à-dire se calculent par addition des variables affectées de paramètres connus, est également un élément très favorable. Cette classe de problèmes est en effet soluble de manière extrêmement efficace (on pratique en temps polynomial, en théorie en temps exponentiel sur des cas pathologiques) par l’algorithme du simplexe, connu depuis 1947, et qui dispose d’implémentations de grande qualité dans une grande variété de librairies open source. La résolution du problème d’optimisation produit nativement l’information du prix spot dans chacune des zones de prix modélisées : au plan mathématique, ils apparaissent spontanément dans le fonctionnement de l’algorithme comme les variables duales de la contrainte de couverture de l’offre par la demande dans chaque zone.

La difficulté consiste en réalité dans l’assemblage correct des différentes sources de données, l’implémentation robuste des différents sous-modèles et le prototypage patient de chacun d’entre eux, puis leur assemblage pour pouvoir produire de la donnée exploitable après avoir vérifié que le modèle de prix parvient à reconstituer avec une précision satisfaisante les prix observés dans le passé (rejeu d’années passées), et dans la disponibilité des ressources pour mener à bien ce travail.

Capitaliser sur l’open source

Une grande partie de cette barrière à l’entrée a cédé depuis quelques mois, à mesure que les grands modèles de langage (LLM) ont atteint des performances correctes en production de code logiciel. Ils rendent possible de créer l’essentiel de la base de code selon une architecture définie, et d’automatiser en bonne mesure le travail de prototypage et de test. Ils ne dispensent pas pour autant d’un regard humain sur leurs choix d’implantation et de rédaction, pas plus que d’un effort de réécriture et d’architecture générale du code, mais ils allègent considérablement la charge de travail sur les aspects les plus pédestres et fastidieux de la mise en place d’un tel modèle, qui auparavant aurait requis les ressources d’une petite équipe sur plusieurs mois à une année.

Dans le cadre de cette publication, nous avons prototypé une première version d’un tel modèle. Celle-ci est disponible publiquement sous licence libre GPLv3 et une version avec un installateur "pratique" est disponible sous la même licence.

Elle permet de produire des résultats raisonnablement satisfaisants lorsqu’on réalise un re-jeu d’une année passée. Sur quatre années aux régimes de marché très contrastés (2019, la crise de 2022, 2024 et 2025) et huit zones de prix, les prix moyens annuels modélisés rendent compte de 95 % de la variance des prix observés d’une zone et d’une année à l’autre, sans biais d’ensemble (écart moyen de −0,3 %) et avec un écart logarithmique moyen de 0,10. Au pas horaire, la corrélation entre prix modélisés et observés atteint 0,79 en moyenne et 0,84 pour la France (0,86 en 2025) ; elle s’élève à 0,91 sur les moyennes mensuelles (0,94 pour la France). Le profil journalier moyen des prix est reproduit avec une corrélation de 0,96, et l’ordre des heures chères et bon marché au sein de chaque journée, qui fonde la valeur des flexibilités, avec une corrélation de rang de 0,83. En France, le prix moyen annuel modélisé est de 41€/MWh contre 39€/MWh observés en 2019, et de 244 contre 277€/MWh au plus fort de la crise de 2022, montrant la capacité du modèle à reproduire fidèlement le comportement des spots français dans différents régimes de fonctionnement, y compris des scénarios très dégradés et très éloignés du fonctionnement antérieur, comme l’a été l’année 2022. La principale marge de progrès porte sur les heures à prix négatifs : si le modèle parvient à en reconstituer l’existence et la dynamique intertemporelle, il ne parvient pas totalement à en restituer la fréquence, encore nettement sous-estimée (en France, 138 heures modélisées contre 510 observées en 2025) comme la profondeur (aucun mécanisme simple n’ayant été identifié pour faire émerger des prix négatifs très inférieurs à -50€/MWh, qui pourtant ont lieu dans le marché). Aller plus loin impliquerait vraisemblablement d’analyser le comportement microéconomique et concurrentiel des agents de marché, en les modélisant individuellement, plutôt qu’en faisant l’hypothèse a priori d’un marché pur et parfait rendant les mêmes résultats que le programme linéaire. Cela supposerait également de disposer d’informations commercialement sensibles comme le coût que représente le maintien en fonctionnement d’une centrale charbon pendant les quelques heures de production solaire excédentaire plutôt que son arrêt.

La construction d’un tel modèle suppose de trouver un équilibre entre un modèle strictement physique (ce qui serait en bonne mesure redondant avec ce que RTE peut déjà offrir), et un modèle très financier, qui s’attacherait à reconstituer groupe de production par groupe de production son comportement sous contraintes économiques et physiques, en allant simuler leurs carnets d’ordre et en tenant compte des propriétés concurrentielles du marché et de l’agrégation du placement sur le marché des volumes issus d’un périmètre contrôlé par un même acteur. Le choix a été de se placer entre les deux, en partant d’un modèle physique, ajusté pour refléter de manière détaillée les contraintes opérationnelles des installations de production et les incidences des mécanismes de soutien sur les offres déposées par les centrales éligibles. Une description des principaux choix de modélisation est disponible. Nous en portons en annexe les principaux choix.

Nous présenterons dans de prochaines publications quelques résultats qui peuvent être mis au jour grâce à ce travail, et comment ces résultats peuvent éclairer les débats de politique publique actuels, aussi bien s’agissant d’un regard rétrospectif sur la PPE3 et l’urgence de l’électrification que s’agissant des prochaines perspectives pour le bouquet énergétique français.

copyright FRED DUFOUR / AFP