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2023: L'intelligence artificielle devient socialement acceptable et, dans le domaine de la durabilité, les espoirs sont grands. Nous avons rassemblé les termes les plus importants concernant l'IA et la durabilité.
10 Min. • • Livio Stöckli, Sustainable Switzerland
L'intelligence artificielle (IA) marque de plus en plus rapidement sa présence dans nos vies privées, dans le secteur économique et technologique. L'IA n'est plus limitée à certains secteurs ou instituts de recherche: elle est considérée comme un bien collectif au moins depuis 2023 et ChatGTP.
Dans le domaine du développement durable, l'IA est déjà utilisée et développée de manière intensive. C’est typiquement une source d'espoir: de la lutte contre le gaspillage alimentaire à l'optimisation du CO2 et du trafic dans les villes modernes, en passant par la réduction des polluants dans l'agriculture, l'IA doit et – si l'on reste optimiste – résoudra de nombreux problèmes complexes.
Nous avons compilé un glossaire des termes liés à l'IA et à la durabilité, et nous pensons que tout le monde devrait les connaître.
Adaptation au changement climatique
Certes, elle ne peut pas empêcher le changement climatique, mais elle jouera un rôle crucial dans l'adaptation à ce changement , principalement par l'analyse intelligente des données, la modélisation et la prévision. Les algorithmes d'IA sont par exemple utilisés pour prévoir les modèles météorologiques, les risques d'inondation et les conditions de sécheresse et pour prendre des mesures proactives. En outre, l'IA peut aider à développer des infrastructures plus résistantes et à améliorer les systèmes d'alerte précoce en cas de catastrophe naturelle.
Empreinte CO2 et tarification CO2
Grâce à des algorithmes, l'IA peut aider les entreprises et les gouvernements à évaluer plus précisément leur empreinte carbone et à calculer le coût des émissions. Ces informations peuvent être utilisées pour fixer un prix du CO2 qui reflète le coût social et environnemental de ses émissions, ce qui incite à réduire les émissions de gaz à effet de serre.
Analyse des données
L'analyse des données est le cheval de bataille de l'intelligence artificielle. L'étude et l'interprétation de grandes quantités de données peuvent être extrêmement simplifiées grâce à l'IA. Dans le contexte de la durabilité, l'analyse des données peut être utilisée pour identifier les modèles et les tendances en matière de consommation d'énergie, d'émissions de gaz à effet de serre et d'autres métriques environnementales.
Décarbonation
Le champ d'application de l'IA dans la décarbonation est vaste: D'une part, l'IA permet d'optimiser la production, la distribution et la consommation d'énergie, notamment grâce à l'interprétation intelligente des données . D'autre part, elle peut précisément être utilisée pour réduire dès le début les gaz à effet de serre, grâce au développement de nouveaux matériaux et technologies et à l'amélioration de l'efficacité des chaînes d'approvisionnement.
Agriculture numérique
L’ Agriculture numérique fait référence à l'utilisation de technologies numériques telles que les capteurs, les drones, les logiciels de modélisation des plantes ou l'apprentissage automatique afin d'optimiser différents aspects de la production agricole, notamment le rendement des cultures, la santé des sols, la gestion de l'eau, la lutte contre les parasites et la réduction des déchets. En collectant et en analysant des données sur l'humidité du sol, les modèles météorologiques et d'autres facteurs, l'agriculture numérique peut aider les agriculteurs à prendre des décisions plus éclairées sur l’ensemencement, la fertilisation et la récolte des cultures.
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Depuis longtemps, drones et robots auxiliaires dans l'agriculture ne relèvent plus de la science-fiction. Mais l'IA permet d'optimiser davantage les processus et de mieux relier les appareils. A cela s'ajoute une immense capacité d'analyse des données.
Jumeau numérique
Un jumeau numérique est la réplique virtuelle d'un objet ou d'un système physique, utilisée pour surveiller et analyser un comportement. Dans le contexte du développement durable, les jumeaux numériques peuvent être utilisés pour optimiser la consommation d'énergie et de ressources, réduire les déchets et améliorer l'efficacité. L'IA joue un rôle crucial dans ce processus: d'énormes quantités de données sont nécessaires et converties pour donner des «Digital Twins» aussi précis que possible. L'IA permet de procéder à de petits ajustements en quelques secondes et de développer de nouveaux modèles.
Efficacité énergétique
L'IA devrait jouer un rôle croissant dans l'efficacité énergétique: par l'optimisation et la prévision de la consommation d'énergie, et l'identification des domaines pour les économies d'énergie. Par exemple, des algorithmes peuvent être utilisés pour analyser des données provenant de capteurs et d'autres sources afin d'identifier des modèles de consommation d'énergie et de suggérer des domaines d'amélioration.
Stockage de l'énergie
Avec l'augmentation des terminaux fonctionnant sur batterie et des transports électroniques, la dépendance vis-à-vis des dispositifs de stockage d'énergie – par exemple les batteries – s'accroît également. L'IA peut précisément optimiser ces batteries et autres technologies de stockage de l'énergie en prévoyant les besoins en énergie, en adaptant l'offre en conséquence et en stockant ou en libérant de l'énergie selon les besoins.
Énergie renouvelable
L'énergie issue de ressources naturelles qui peuvent être reconstituées au fil du temps, telles les énergies éolienne, solaire et hydraulique, offre le plus grand terrain de jeu pour l'IA : de l'automatisation, de l'optimisation de l'utilisation des sources d'énergie renouvelables à la réduction des coûts et à la gestion de l’énergie, en passant par les questions d'efficacité.
IA éthique / IA durable
Une IA développée, déployée et utilisée dans le respect de l'environnement, de manière socialement responsable et éthique . Il s'agit de considérer l'ensemble du cycle de vie des systèmes d'IA, de l'extraction des matières premières à l'élimination des déchets électroniques. Pour ce faire, des mesures sont prises en vue de réduire l'impact environnemental à chaque étape. L'IA durable inclut également des considérations éthiques, par exemple éviter que les systèmes d'IA ne soient biaisés ou discriminatoires et garantir qu'ils respectent la vie privée et les droits de l'homme.
Governance
Les objectifs de durabilité dans les entreprises prennent de plus en plus d'importance. L'IA n'a pas seulement le potentiel de soutenir et de surveiller la réalisation de ces objectifs. Elle jouera également un rôle plus important à l'avenir dans le développement de chaînes d'approvisionnement durables, la gestion de l'énergie et le développement de nouveaux produits durables.
IA verte
Des technologies d'IA conçues pour promouvoir la durabilité et réduire les émissions de CO2. Les grands groupes technologiques, qui espèrent obtenir des avantages sur le marché, sont les leaders dans ce domaine. L'Opticaster de Tesla, la prévision de l'énergie éolienne et solaire d'IBM Watson ou la technologie de capture du carbone de CarbonClean n’en sont que quelques exemples.
Green Computing
L'informatique verte consiste à rendre le cycle de vie des ordinateurs, des serveurs et des sous-systèmes associés, tels que les moniteurs et imprimantes, efficaces sur le plan énergétique et respectueux de l'environnement. L'IA y contribue de différentes manières: l'utilisation d'algorithmes pour optimiser la consommation d'énergie dans les centres de données, ce qui permet de réduire la consommation d'énergie, en est un exemple. Un autre exemple est l'utilisation de l'IA pour optimiser la conception et la fabrication de composants et d'appareils informatiques: on peut ainsi obtenir des produits plus durables et moins gourmands en énergie.
L'internet des objets (IoT) / l'intelligence artificielle des objets (AIoT)
L'IdO est un système qui utilise les réseaux pour relier intelligemment les «choses» physiques (appareils informatiques et machines mécaniques et numériques). Les données collectées et leur interprétation en constituent la base. En fin de compte, l'Internet des objets fonctionne sans qu'une interaction de personne à personne ou de personne à ordinateur soit nécessaire. Dans l'IdO, une chose peut être aussi bien un implant de surveillance cardiaque, qu’une voiture électrique, un grille-pain, Google Alexa ou tout autre objet auquel on peut attribuer une adresse de protocole Internet et transmettre des données sur un réseau. L'Intelligence artificielle des objets (AIoT) permet désormais d'optimiser l'infrastructure IoT, notamment grâce à une immense capacité d'analyse des données et donc d'amélioration des processus.
LÉGENDE DE L'IMAGE: L'Internet des objets (IdO) relie les objets du quotidien via Internet, ce qui leur permet d'envoyer et de recevoir des données. L'idée d'une Smart City repose précisément sur cette mise en réseau.
Source: Getty Images
L'Internet des objets (IdO) relie les objets du quotidien via Internet, ce qui leur permet d'envoyer et de recevoir des données. L'idée d'une Smart City repose précisément sur cette mise en réseau.
Economie circulaire
La combinaison de deux mégatendances émergentes – l'intelligence artificielle et l'économie circulaire – peut accélérer la transition vers une économie viable et durable. Les synergies consistent ici à accélérer la transition vers une économie circulaire dans laquelle les ressources sont utilisées aussi longtemps que possible et le gaspillage réduit à son minimum. La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données est également centrale, ce qui aide notamment à la gestion de la chaîne d'approvisionnement. L'IA améliore aussi la collaboration intersectorielle, car les systèmes intelligents peuvent vérifier les interfaces en termes d'efficacité et de durabilité.
Design durable
La conception durable fait référence au processus de conception de produits, de bâtiments et de systèmes qui réduisent au minimum leur impact sur l'environnement et contribuent à la réalisation des objectifs de durabilité. Cela inclut des considérations telles que le choix des matériaux, l'efficacité énergétique et la réduction des déchets. L'IA peut fournir des informations de pointe sur le processus de conception, par exemple en identifiant les matériaux à faible impact environnemental, en optimisant l'utilisation des ressources et en prédisant la fin de vie d'un produit.
Chaînes d'approvisionnement durables
Une chaîne d'approvisionnement conçue, développée et gérée par l'IA de manière à minimiser les impacts environnementaux, sociaux et économiques négatifs – au contraire, la durabilité des chaînes d'approvisionnement est encouragée . L'IA peut aider les entreprises à relever ces défis en permettant des prévisions de la demande plus précises, une gestion des stocks plus efficace et une meilleure prise de décision tout au long de la chaîne d'approvisionnement.
Transport durable
L'économie, mais aussi les villes en pleine croissance, sont confrontées à la tâche immense de rendre les systèmes de transport plus durables. D'une part, l'IA peut optimiser le système de transport, ce qui permet de garantir la fluidité du trafic, de réduire les embouteillages et de promouvoir la mobilité durable. L'IA peut accéder à un réseau d'appareils GPS, de capteurs et de caméras de circulation, reconnaître les modèles et les tendances du trafic et gérer la circulation en conséquence. D’autre part, grâce à l'IA, les PME pourraient justement passer à des flottes électriques sans que cela n'entraîne de difficultés d'approvisionnement.
Ecobilan
Le calcul de l'écobilan est généralement un processus qui nécessite beaucoup de temps et de ressources. L'IA permet d'analyser de grandes quantités de données en rapport avec l'impact environnemental d'un produit ou d'un service, par exemple la consommation d'énergie, les émissions de gaz à effet de serre et la production de déchets. Les algorithmes peuvent identifier des modèles dans les données et générer des connaissances qui sont utilisées pour optimiser les processus de conception et de production – ce qui permet d'obtenir des résultats plus durables. Les jumeaux numériques, en particulier, sont utilisés pour simuler différents scénarios.
Agriculture régénérative
L'agriculture est confrontée à deux défis majeurs. A l'échelle mondiale, le réchauffement climatique entraîne des changements incalculables au niveau des sols, de la végétation et des précipitations. Au niveau local, c'est surtout la question de la biodiversité et de la durabilité qui est en jeu. L'IA offre des chances immenses à ces deux niveaux: de la prévision des modèles météorologiques et de la consommation d'eau, au développement de semences résistantes, à la détection des maladies des plantes, en passant par les technologies d'agriculture de précision. En combinaison avec le cloud computing, l'IA peut également fournir des données en temps réel aux agriculteurs et aux fournisseurs de denrées alimentaires, ce qui permet d'améliorer encore l'efficacité.
Smart City
Intelligente, telle est avant tout la ville du futur: connectée et contrôlée par une combinaison d'IA et d'Internet des objets. L'avantage de l'IA est ici évident. Grâce à un réseau de terminaux connectés, des quantités de données peuvent être collectées et analysées de manière intelligente. Il en résulte des prévisions, notamment pour la consommation durable d'énergie, l'organisation des transports, la régulation thermique, l'approvisionnement alimentaire.
Smart Grid
Avec l'utilisation croissante de sources d'énergie renouvelables telles que le vent et le soleil, les réseaux intelligents sont essentiels pour une distribution efficace et fiable de l'énergie. Les solutions basées sur l'IA permettent de surveiller la consommation d'énergie en temps réel – ce qui aide notamment à optimiser les processus de production et de distribution d'énergie et donc à éviter le gaspillage d'énergie. En outre, l'IA devrait jouer un rôle décisif dans le développement de solutions innovantes de stockage d'énergie, de systèmes de gestion des batteries et de centrales électriques virtuelles.
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