Rôle de l'IA dans le développement durable
Tout comme l'informatique a été le pivot de la transformation numérique, les technologues seront aussi des leaders essentiels dans la transformation durable.
Les entreprises se tournent vers le personnel informatique et les solutions d'intelligence artificielle (IA) pour atteindre deux résultats clés :
- Pour atteindre l'objectif Tech Zero ou réduire l'empreinte carbone de l'équipe informatique d'une entreprise en optimisant les opérations afin de réduire les déchets et les inefficacités dans les processus existants.
- Pour devenir Tech Positive, c'est-à-dire utiliser la technologie comme levier pour que toute l'entreprise puisse atteindre ses objectifs nets zéro et générer de nouvelles sources de valeur/différenciation pour un impact global positif.
Mesurer les progrès des entreprises en matière de développement durable
Les données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) peuvent aider les entreprises à fonctionner de façon responsable et à participer à un avenir plus durable. Les données rassemblées par l'équipe informatique permettent aux investisseurs, aux parties prenantes et aux agences de notation ESG d'évaluer les performances d'une entreprise par rapport aux pratiques de développement durable responsables et à la création de valeur à long terme.
Les facteurs suivants servent à mesurer l'impact d'une entreprise dans le domaine du développement durable :
- Critères environnementaux : émissions de carbone, consommation d'énergie, utilisation de l'eau, gestion des déchets et efforts pour réduire l'empreinte environnementale.
- Critères sociaux : engagement envers la diversité, pratiques de travail, taux de rotation du personnel et impact sur les communautés locales.
- Critères de gouvernance : diversité et rémunération des dirigeants, profil de risque, viabilité à long terme, responsabilité pour les pratiques commerciales ESG et respect des réglementations.
À mesure que le score ESG d'une entreprise s'améliore, ses dépenses en capital diminuent, ce qui améliore à son tour la valorisation de l'entreprise.
IA responsable
Comme pour la plupart des technologies émergentes, le déploiement et l'utilisation de l'IA sont associés à des défis. Les décideurs doivent être conscients des risques liés à la sécurité des données et à la confidentialité, des ressources et dépenses de calcul, ainsi que des implications éthiques et sociétales. Tout recours à l'IA dans ce contexte implique un engagement à utiliser une IA responsable pour la transparence, la responsabilité, l'inclusion et la gouvernance afin de soutenir la confiance de la société et l'amélioration continue des communautés.
Avantages de l'IA pour le développement durable
L'IA peut être utilisée au profit de l'environnement, de la communauté, de la main-d'œuvre et des résultats financiers d'une entreprise. Les solutions d'IA peuvent apporter une aide dans ces domaines :
- Mesurer, prévoir et optimiser des systèmes complexes : l'IA peut débloquer de nouvelles opportunités pour une plus grande efficacité dans l'entreprise en analysant les ressources disponibles, les modèles d'utilisation et les processus, en fournissant des recommandations d'optimisations et d'améliorations pour accroître l'efficacité des opérations et des ressources. En outre, l'IA peut favoriser la transparence autour des objectifs et des progrès ESG afin de répondre aux exigences de divulgation, d'accroître la prise de décision fondée sur des données et d'améliorer le calcul de l'empreinte carbone tout au long de la chaîne de valeur, ce qui peut, à son tour, contribuer à identifier les possibilités d'amélioration et d'adaptabilité.
- Accélérer le développement de solutions de développement durable : les entreprises peuvent exploiter l'IA pour stimuler l'innovation et développer de nouveaux produits et services respectueux de l'environnement. En collectant et en analysant les données sur le comportement des clients et en prévoyant les tendances futures, les entreprises peuvent se servir de l'IA pour améliorer l'efficacité du processus de développement de produits. En accélérant la recherche et le développement avec de nouveaux matériaux respectueux de l'environnement, elles peuvent accélérer le développement de produits plus durables.
- Répondre et s'adapter aux impacts climatiques : l'IA offre une opportunité sans précédent pour accélérer l'innovation vers une plus grande durabilité et atténuer les impacts du changement climatique. Par exemple, elle peut aider à :
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- Augmenter la résilience climatique grâce à des systèmes d'alerte précoce pour les événements météorologiques extrêmes.
- Personnaliser les profils énergétiques en fonction des conditions locales afin de mieux répondre à l'intermittence des énergies renouvelables et de réduire la dépendance aux combustibles fossiles.
- Identifier et atténuer les risques posés par le changement en analysant les données et les modèles climatiques complexes, en ce qui constitue la première étape pour intégrer la science du climat dans les opérations commerciales.
Cas d'utilisation de l'IA pour le développement durable
Quel que soit le stade auquel se trouve une entreprise dans le processus d'adoption et de maturité de l'IA, les opportunités abondent. Les projets d'IA pour le développement durable peuvent être relativement modestes, comme commencer à appliquer la numérisation aux flux de travail existants pour accélérer la prise de décision. Il peut s'agir de projets novateurs et ambitieux qui révolutionneront l'exécution d'un cas d'utilisation choisi. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent atteindre leurs objectifs d'opérations plus durables en optimisant les processus et en réduisant la consommation d'énergie.
Optimisation spécifique au secteur
La surveillance en temps quasi-réel par l'IA peut aider à réduire l'empreinte carbone de plusieurs manières, notamment :
- Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : appliquer la prédiction et la prise de décision automatiques pour optimiser l'efficacité grâce à la prévision de la demande, éviter le gaspillage des stocks et les transports ou stockages inutiles, et optimiser la logistique des conteneurs - y compris la livraison du dernier kilomètre - pour maximiser les marchandises transférées avec des dépenses minimales en carburant.
- Développement de produits et optimisation de la production : exploiter l'automatisation physique et virtuelle pour accélérer l'amélioration continue des processus dans l'ensemble de l'organisation à l'aide de jumeaux numériques basés sur l'IA ; évaluer, tester et optimiser l'énergie, les matériaux et les variables de conception ; et rationaliser la fabrication pour minimiser le gaspillage de matériaux et de ressources.
- Optimisation du transport et de la logistique : améliorer les flux de travail liés au transport en optimisant les itinéraires, le timing et la logistique en cours de route grâce à une gestion intelligente du trafic ; prendre en charge l'approvisionnement en carburant et les besoins de recharge des véhicules électriques (VE) à l'aide de l'IA prédictive pour améliorer le rendement énergétique et réduire l'impact sur l'environnement.
- Optimisation de l'agriculture : utiliser l'IA pour les prévisions environnementales afin de permettre une agriculture de précision, la surveillance des animaux afin d'utiliser au mieux les ressources pour la santé et la sécurité, et la surveillance intelligente des cultures - en combinant des données provenant d'images satellitaires, de capteurs et de données météorologiques - afin de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'agriculture.
- Optimisation des réseaux d'énergie : l'IA dans le domaine de l'énergie peut aider à faire correspondre la charge et l'offre du système en temps quasi réel pour rendre les réseaux électriques plus intelligents, plus efficaces et plus stables ; améliorer la résilience du réseau en prévoyant les pannes et en envoyant des équipes de réparation ; et surveiller les risques environnementaux potentiels et les besoins de maintenance prédictive.
- Optimisation des bâtiments intelligents : les systèmes accélérés par l'IA peuvent surveiller la consommation d'énergie dans les bureaux et les entrepôts et procéder à des ajustements pour une efficacité énergétique optimale ; automatiser le recyclage ; assurer le suivi des cycles de vie des équipements et prévoir les besoins de maintenance pour réduire les déchets ; surveiller la qualité de l'air et d'autres facteurs environnementaux et alerter sur les niveaux qui dépassent les limites ; suivre les changements et les exigences réglementaires susceptibles d'affecter les opérations, notifier les équipes et les départements respectifs, et fournir des recommandations sur les prochaines étapes.
Optimisation du centre de données
Les centres de données consomment 10 à 50 fois l'énergie par étage d'un immeuble de bureaux commerciaux typique, ce qui, collectivement, signifie que les centres de données représentent environ 2 % de l'utilisation totale d'électricité aux États-Unis1.
L'IA peut aider les centres de données à accroître leur efficacité énergétique et à améliorer la gestion des déchets en adoptant les meilleures pratiques telles que le refroidissement liquide, l'utilisation de sources d'énergie renouvelables, la réutilisation de la chaleur résiduelle et la surveillance du matériel pour la maintenance du cycle de vie.
Afin de maximiser l'impact des ressources dépensées sur les initiatives d'IA des centres de données et de réduire l'empreinte carbone de l'infrastructure de calcul, une approche proactive de la conception de projet et de la gestion informatique est essentielle.
Optimisation de l'AI
Sans contrôle, l'entraînement et l'inférence de l'IA peuvent être extrêmement intensifs en carbone, nécessitant de grandes quantités d'énergie, d'eau, de combustibles fossiles et d'autres ressources. Développer et déployer des modèles d'IA de manière plus durable signifie que les entreprises peuvent réduire l'impact sur l'environnement en se concentrant sur des actions essentielles telles que :
- Optimisation des modèles : l'optimisation des modèles par l'utilisation d'algorithmes plus efficaces et par leur allègement et leur accélération permet de réduire la puissance de calcul nécessaire, de diminuer le temps d'entraînement et d'allonger la durée de vie du modèle, ce qui réduit collectivement l'énergie et les ressources nécessaires à leur fonctionnement.
- Optimisation des logiciels : les logiciels d'IA peuvent être utilisés afin d'augmenter les performances du modèle d'IA et du système, pour réduire les besoins globaux en énergie et la consommation d'énergie.
- Logiciels sensibles au carbone : les logiciels permettant l'exécution des charges de travail à des moments et dans des régions à faible intensité de carbone ou pendant les heures creuses peuvent réduire de manière significative les émissions de carbone.
Ces stratégies sont essentielles pour réduire la consommation d'énergie et l'intensité carbonique des charges de travail de l'IA, ce qui se traduit par des économies financières importantes pour les entreprises et contribue à la réalisation des objectifs en matière de développement durable.
Appareils et développement durable
Il existe une multitude de stratégies informatiques générales pour améliorer le développement durable tout au long du cycle de vie du PC, de l'achat à la fin de vie de l'appareil.
Les nouveaux PC boostés par l'IA, capables d'exécuter localement des charges de travail d'IA, prennent en compte le développement durable dès leur conception, en intégrant des optimisations de l'efficacité énergétique au niveau du système et de l'application. Cela donne aux équipes IT et aux entreprises un autre outil pour accélérer l'innovation tout en réduisant l'impact sur l'environnement.
L'avenir de l'IA pour le développement durable
Le paysage des possibilités d'adoption durable de l'IA est exponentiel. En effet, PricewaterhouseCoopers estime que l'utilisation de l'IA peut réduire les émissions mondiales de gaz à effet de serre (GES) de 4 % d'ici 20302.
- L'IA est déjà utilisée pour faire progresser les 17 objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies, y compris l'objectif d'établir des villes et des communautés durables3.
- Les directeurs techniques (CTO) jouent un rôle plus important en aidant leur entreprise à répondre aux exigences croissantes en matière de calcul tout soutenant des objectifs nets nuls.
- L'analytique prédictive alimentée par l'IA peut faire ressortir des modèles et des tendances qui peuvent échapper à l'analyse traditionnelle, ce qui signifie que les rapports ESG peuvent devenir plus précis au fil du temps. Ces données permettent aux entreprises de planifier plus rapidement leurs futurs investissements informatiques en fonction de leurs engagements en matière de responsabilité environnementale, et de créer une nouvelle valeur commerciale.
La rencontre de l'IA et du développement durable offre la possibilité de tirer parti de la technologie pour réduire les déchets, optimiser les ressources, accroître l'efficacité et améliorer la prise de décision grâce à l'analyse des données en temps quasi réel.