L'intelligence artificielle au service de la réduction d'émissions de CO2
Publié par La rédaction le | Mis à jour le
Par Emilie Kovacs, journaliste Selon un rapport du Capgemini Research Institute, l'intelligence artificielle pourrait aider les organisat...
Par Emilie Kovacs, journaliste
Selon un rapport du Capgemini Research Institute, l'intelligence artificielle pourrait aider les organisations à réduire les émissions de gaz à effet de serre de 16% au cours des trois à cinq prochaines années.
L'usage de l'intelligence artificielle (IA) pour lutter contre le changement climatique pourrait aider les organisations à atteindre jusqu'à 45% de leurs objectifs d'intensité (EEI) fixés par l'Accord de Paris, selon un nouveau rapport du Capgemini Research Institute intitulé " Climate AI : How artificial intelligence can power your climate change strategy " réalisé en partenariat avec la start-up travaillant sur la modélisation du changement climatique, right.based on science .
Si l'IA rend possibles de nombreux cas d'utilisation pour lutter contre le changement climatique, son déploiement à grande échelle est peu répandu : en effet, seules 13% des organisations parviennent à la déployer avec succès dans le cadre de leurs initiatives environnementales. Deux-tiers (67%) des organisations interrogées disposent d'objectifs à long terme dédiés à la lutte contre le changement climatique.
Si de nombreuses technologies ciblent des domaines précis comme le captage du carbone ou les sources d'énergie renouvelables, l'IA pourrait accélérer la mise en ouvre d'actions de lutte contre le changement climatique dans tous les secteurs et chaînes de valeur. Son adoption est également en hausse au sein des organisations, avec plus de la moitié (53%)* d'entre elles en train de la déployer au-delà de projets pilotes (POC: Proof of Concept). Les cas d'utilisation IA permettent l'amélioration de l'efficacité énergétique, la réduction de la dépendance aux combustibles fossiles ou encore l'optimisation des processus en vue d'améliorer la productivité et l'excellence opérationnelle.
Des preuves de succès
48% des 800 dirigeants en charge du développement durable ou de la technologie au sein de 400 organisations interrogées - appartenant aux secteurs de l'automobile, de la fabrication industrielle/process, de l'énergie et des services publics, des produits de consommation et de la vente au détail - affirment utiliser l'IA dans le cadre de la lutte contre le changement climatique. Depuis 2017, leurs émissions de gaz à effet de serre (GES) ont été réduites de 12,9%, leur efficacité énergétique améliorée à hauteur de 10,9% et leurs déchets diminués de 11,7%.
L'impact potentiel de l'IA est significatif. Grâce à des projets** de lutte contre le changement climatique basés sur l'IA, les organisations pourraient réduire leurs émissions de GES de 16% au cours des trois à cinq prochaines années. Dans les cinq secteurs susmentionnés, le rapport montre que les cas d'utilisation basés sur l'IA peuvent satisfaire jusqu'à 45% des exigences de l'Accord de Paris jusqu'en 2030***. Le secteur de la vente au détail présente le plus grand potentiel d'amélioration grâce à l'IA avec 45%, tandis que la vente en gros s'impose comme le moins prometteur (11%).
Sur 70 cas d'utilisation IA au service du développement durable analysés dans le cadre de cette étude, Capgemini a identifié les 10 cas ayant le plus d'impact positif, parmi lesquels des plateformes pour la consommation et l'optimisation énergétiques, des algorithmes capables d'identifier automatiquement les anomalies et d'anticiper les pannes sans interrompre les opérations, ou encore la détection de fuites sur sites industriels.
L'Europe, l'IA et le climat
Pour le moment, seules 13% des organisations ont aligné leur vision et leur stratégie climatique sur leurs capacités IA. Ces entreprises sont principalement basées en Europe (40%), suivie par le continent américain et la région Asie-Pacifique. Les chefs de file sont plus proches des contributions de température requises par l'Accord de Paris que leurs homologues en matière d'émissions directes (scope 1) et indirectes (scope 2). Ils ont également réalisé des progrès considérables en exploitant l'IA pour réduire leurs émissions directes.
L'étude met en lumière des lacunes : 84% des dirigeants interrogés préfèreraient compenser leur empreinte carbone plutôt que de déployer des solutions technologiques destinées à réduire leur empreinte (16%) sur le long terme. Cette tendance suggère un manque de connaissances quant au potentiel de l'IA dans la lutte contre le changement climatique.
" La lutte contre le changement climatique est du ressort de tous et l'IA pourrait considérablement nous aider dans ce domaine. Les organisations doivent donc développer un leadership, former et sensibiliser leurs collaborateurs dans le domaine des solutions IA. Bien évidemment, cela exige que les solutions d'IA soient conçues, construites, déployées et contrôlées selon des principes de conception durable afin de garantir un impact environnemental positif global ", explique Anne Laure Thieullent, vice-présidente et responsable de l'offre Intelligence Artificielle et Analytique du groupe Capgemini.
* Source: Capgemini Research Institute, "The AI-powered enterprise: unlocking the potential of AI at scale", juillet 2020.
** Selon l'étude de Capgemini, l'IA pourrait réduire les émissions de GES de 16% en moyenne au cours des 3 à 5 prochaines années dans les secteurs de l'automobile, de l'industrie, des produits de consommation, du commerce de détail, de l'énergie et des utilities.
*** Capgemini utilise le modèle XDC (X-Degree Compatibility) pour déterminer si les réductions des émissions de GES obtenues via l'IA aideront les organisations à aligner leur impact climatique sur un objectif de réchauffement inférieur à +2 °C. Ce modèle XDC calcule les contributions d'une entreprise, d'un portefeuille ou de toute autre entité économique au changement climatique et répond à la question suivante: quelle serait l'ampleur du réchauffement climatique si le monde entier présentait la même intensité que l'entité concernée? Les résultats sont exprimés en degrés Celsius (°C): XDC. Cette métrique scientifique exprime l'alignement de l'entreprise en termes de température. Le calcul du XDC repose principalement sur une métrique appelée "Economic Emission Intensity" (EEI). L'EEI d'une organisation ou d'un secteur correspond à la quantité d'émissions produites par million d'euros de valeur ajoutée brute (Gross Value Added, GVA). Cette métrique montre donc la capacité d'une organisation à dissocier sa croissance économique de ses émissions.
Méthodologie
Capgemini a interrogé 800 dirigeants dans 400 organisations, avec deux répondants par entreprise : un dirigeant en charge du développement durable et un dirigeant métier ou technologique. En parallèle à cette enquête, Capgemini a interrogé un panel de 300 experts tels que des régulateurs, des universitaires et des spécialistes de l'IA. Capgemini a également mené des entretiens approfondis avec plus de 40 experts en développement durable, experts en affaires/technologies, utilisateurs et startups d'IA, groupes de réflexion et académiciens travaillant dans le domaine de l'IA et/ou du changement climatique. Afin d'estimer et de quantifier l'impact de l'AI sur les émissions de gaz à effet de serre des organisations, Capgemini s'est également associé à right. based on science , start-up experte en méthodologie de modélisation XDC. Il s'agit de la seule méthodologie de ce type à intégrer un modèle climatique complet (également utilisée par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat des Nations Unies). Elle est fondée sur des données scientifiques. Evaluée par des pairs, tournée vers l'avenir, compatible avec la Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD), et en ligne avec le Green Deal de l'UE, elle répond au critère de transparence et est accessible en open source (actuellement pour les universités ; en open source pour tout public à partir de 2021).