Contribution de l’intelligence artificielle à l’efficacité énergétique au Maroc : Analyse économétrique à l’aide du modèle ARDL

Abstract

In a global context marked by the energy transition, this study investigates the impact of artificial intelligence (AI) on energy efficiency in Morocco. Using an ARDL/ECM model applied to annual data from 2000 to 2022, we assess the influence of two AI proxies—namely the number of patents filed and the public budget allocated to scientific research and innovation—on energy intensity. The findings reveal that AI-driven innovation significantly improves energy efficiency in the short term, while the effect of public funding appears to be delayed and more complex. Additional factors such as economic growth and CO2 emissions are also incorporated into the analysis. The study offers concrete recommendations for sustainable energy policy centered on technological innovation. EL Classification : C32, O33, Q4, Q55, Q54 Paper type: Empirical researchDans un contexte mondial marqué par l’accélération de la transition énergétique et les émissions excessives du dioxyde de carbone (CO2), cette étude se propose d’explorer l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur l’efficacité énergétique au Maroc. En mobilisant un modèle ARDL/ECM appliqué à des données annuelles couvrant la période 2000 - 2022, nous évaluons l’influence de deux proxys de l’IA : le nombre de brevets déposés en technologie des énergies renouvelables et le budget alloué à la recherche scientifique et l’innovation, sur l’intensité énergétique. Les résultats révèlent que l’innovation en IA améliore significativement l’efficacité énergétique à court terme, tandis que l’effet du financement public reste différé et complexe. D'autres facteurs tels que la croissance économique et les émissions de CO2 sont également intégrés à l’analyse. L’étude fournit des pistes concrètes de politique énergétique durable axées sur l’innovation technologique. Classification JEL : C32, O33, Q4, Q55, Q54. Type du papier : Recherche empiriqu