Alors que les prix des carburants continuent d’augmenter et que le réseau de bornes de recharge s’étend pour répondre à une demande croissante en véhicules électriques, une innovation technologique pourrait bien changer la donne pour les automobilistes. Selon Capital, des chercheurs des universités technologiques de Chalmers (Suède) et de Victoria de Wellington (Nouvelle-Zélande) ont développé une méthode basée sur l’intelligence artificielle (IA) pour optimiser la recharge des batteries lithium-ion. Leur objectif : limiter leur usure prématurée et prolonger leur durée de vie de **23 %** par rapport aux méthodes traditionnelles.

Ce qu'il faut retenir

  • Une IA permet d’adapter les cycles de recharge en fonction de l’état de la batterie et du type de courant utilisé.
  • Cette technologie pourrait éviter le « placage de lithium », un phénomène réduisant la capacité des batteries sur le long terme.
  • Une simple mise à jour logicielle suffirait, sans nécessiter de changement de batterie.
  • Les tests sont encore en phase de simulation, mais des essais grandeur nature sont prévus prochainement.
  • Les constructeurs et les automobilistes pourraient tirer profit de cette avancée pour réduire les coûts liés au remplacement des batteries.

Les superchargeurs, plébiscités pour leur rapidité, jouent un rôle clé dans l’essor des véhicules électriques. Pourtant, ces bornes, qui permettent de recharger une batterie à 80 % en moins de 30 minutes, ont un impact négatif sur leur longévité. Comme le rappelle Capital, les recharges rapides accélèrent en effet la dégradation des cellules lithium-ion. Un problème majeur, puisque la capacité des batteries diminue avec le temps, réduisant d’autant l’autonomie des voitures électriques.

Une solution algorithmique pour préserver les batteries

Dans une étude publiée par la revue IEEE Transactions on Transportation Electrification, les chercheurs expliquent que leur algorithme analyse en temps réel plusieurs paramètres pour ajuster la charge. Parmi eux figurent le niveau de charge actuel, l’état de santé de la batterie et son comportement électrochimique. « Une batterie neuve ne réagit pas de la même manière qu’une batterie en fin de vie », souligne l’un des auteurs, cité par Capital. L’objectif est d’éviter deux écueils majeurs : la surcharge et le « placage de lithium ». Ce dernier phénomène, souvent méconnu des utilisateurs, se produit lorsque des dépôts de lithium métallique se forment sur les électrodes au lieu de s’insérer correctement dans la structure de la batterie. Résultat : une perte progressive de capacité.

L’algorithme développé par les équipes suédoises et néo-zélandaises agit comme un régulateur intelligent. Il ajuste la vitesse de charge en fonction des données collectées, réduisant ainsi les contraintes mécaniques et thermiques subies par la batterie. Selon les chercheurs, cette approche permettrait non seulement de limiter l’usure, mais aussi d’optimiser la durée de vie des batteries sans nécessiter de modifications matérielles. Une simple mise à jour logicielle suffirait à intégrer cette technologie aux véhicules existants.

Des tests en simulation avant une possible généralisation

Bien que les résultats obtenus en laboratoire soient prometteurs, Capital rappelle que cette solution n’en est encore qu’au stade expérimental. Les algorithmes ont été testés en environnement simulé, où ils ont démontré une amélioration significative de la longévité des batteries. Cependant, leur efficacité devra être validée lors d’essais grandeur nature, impliquant différents types de batteries et de conditions d’utilisation. « Nous devons encore vérifier que l’IA s’adapte à toutes les configurations », a précisé un membre de l’équipe de recherche.

Cette technologie pourrait représenter une avancée majeure pour l’industrie automobile. Les constructeurs, confrontés à la pression des consommateurs et des régulations environnementales, cherchent en effet des solutions pour réduire le coût des batteries — un poste de dépense important dans la production des véhicules électriques. Pour les automobilistes, l’enjeu est double : préserver la valeur de leur véhicule et limiter les dépenses liées au remplacement des batteries, souvent coûteux. D’autant que les prix des véhicules électriques restent un frein à leur adoption massive.

Et maintenant ?

Les prochaines étapes consisteront à mener des essais sur le terrain, en collaboration avec des partenaires industriels. Si ces tests confirment les résultats obtenus en simulation, une commercialisation de la technologie pourrait être envisagée dans les deux à trois prochaines années. Les chercheurs estiment que cette innovation pourrait être intégrée aux nouveaux modèles de voitures électriques, voire proposée en rétrofit pour les véhicules existants. Reste à voir si les constructeurs seront prêts à adopter cette solution, qui pourrait redéfinir les standards de durabilité des batteries.

Cette avancée s’inscrit dans un contexte où les enjeux environnementaux et économiques poussent l’industrie à innover. Avec l’essor des énergies renouvelables et la transition vers une mobilité décarbonée, prolonger la durée de vie des batteries lithium-ion devient un impératif. D’autant que les alternatives, comme les batteries à semi-conducteurs, peinent encore à se généraliser en raison de leur coût et de leur complexité de production.

En attendant, les automobilistes peuvent déjà limiter l’usure de leur batterie en adoptant quelques bonnes pratiques : éviter les recharges rapides quotidiennes, privilégier les charges partielles (entre 20 % et 80 %) et protéger leur véhicule des températures extrêmes. Autant de gestes simples qui, combinés à des innovations comme celle-ci, pourraient contribuer à rendre les véhicules électriques encore plus compétitifs et durables.

Pour l’instant, la solution est encore en phase de test en simulation. Les chercheurs prévoient des essais grandeur nature avant une éventuelle commercialisation, qui pourrait intervenir d’ici deux à trois ans si les résultats sont concluants.

Non, selon les chercheurs, une simple mise à jour logicielle suffirait pour intégrer l’algorithme aux véhicules existants. Aucun changement matériel ne serait nécessaire.