Comment l’IA aide à réduire l’empreinte carbone des organisations ?
Certes, l’Intelligence Artificielle (IA) participe à accroître le volume global de données stockées et échangées dans le monde, tout en nécessitant des puissances de calcul toujours plus importantes et en contribuant ainsi à l’augmentation de l’impact environnemental du numérique. Néanmoins, sous réserve de la maîtrise de ces effets rebond, l’IA émerge également comme un outil crucial pour atteindre les objectifs de développement durable. Face à l’urgence du changement climatique, elle peut notamment aider les entreprises à réduire leur empreinte carbone. Capable d'analyser des volumes massifs de données, d’optimiser les processus et d’automatiser bon nombre de tâches, l'IA offre des voies inédites pour accélérer la décarbonation des organisations.
Repenser les systèmes de production et les modèles d'affaires grâce à l'IA
Afin de réduire leurs coûts et leurs impacts environnementaux, certaines entreprises ont par exemple, mis en place des mesures d'efficacité énergétique telles que l'amélioration des systèmes d'éclairage et de chauffage, la récupération de chaleur, ou encore l'investissement dans des équipements moins énergivores. Cependant, malgré leur pertinence, ces initiatives font face à des limites significatives, que ce soit en impact, coût, faisabilité ou pérennité, et ne suffisent pas à relever seuls les défis environnementaux et économiques complexes des entreprises.
L'IA, avec sa capacité à analyser et à traiter simultanément un grand nombre de variables, offre une voie prometteuse pour repenser les systèmes de production et les modèles d'affaires, comme l'indique Gilles Babinet, co-président du Conseil national du numérique et membre du comité national de l'intelligence artificielle générative.
Réduire les émissions grâce à des arbitrages intelligents
L'IA permet de réaliser des arbitrages complexes et dynamiques en temps réel ce qui est essentiel pour une gestion plus durable des ressources.
Dans le secteur de l’énergie par exemple, l’intermittence des énergies renouvelables pose un défi majeur afin d’équilibrer la consommation et la production à tout instant. L’IA permet l’analyse en temps réel des flux énergétiques et la prédiction de l’offre et de la demande, contribuant ainsi à améliorer l’efficacité globale du système énergétique et à réduire l’intensité carbone du mix électrique.
Dans le secteur de la logistique, l'optimisation des taux de charge ou des itinéraires illustre parfaitement le potentiel de l'IA. En effet, le faible taux de charge des camions de livraison en ville, souvent inférieur à 15 %, montre une grande marge d'amélioration possible. En optimisant la répartition et l'utilisation des ressources, l'IA peut contribuer à une diminution significative des émissions de CO₂ liées au transport.
Sa capacité à s'adapter à divers secteurs et à opérer à plusieurs échelles est fondamentale pour atteindre les objectifs de la Stratégie Nationale Bas Carbone (SNBC) et pour se conformer aux ambitions européennes de réduction de l'empreinte carbone. Toutefois, le passage à une adoption plus large implique pour les entreprises, un investissement en temps et en ressources, un engagement que nous avons activement pris chez ClimateSeed.
Comment l'IA révolutionne le bilan carbone chez ClimateSeed ?
Chez ClimateSeed, nous accompagnons nos clients dans leur trajectoire de décarbonation notamment grâce à notre outil GEMS (GHG Emissions Management Software) qui permet de mesurer et de réduire l'empreinte carbone des organisations.
La particularité de notre outil ? Nous avons intégré l’IA ce qui offre une précision, une rapidité d’exécution et une automatisation complète du processus d'estimation des émissions de gaz à effet de serre (GES). On vous explique :
L’IA au cœur d’une de nos fonctionnalités phares : l’importation et la classification en masse des données
L’une des difficultés lors de la mesure d’empreinte carbone organisationnelle, réside dans le traitement des achats de biens et services. Les entreprises font souvent face à une quantité de données importante, qui plus est, non structurée.
Deux options sont alors envisageables : traiter manuellement l’information, ce qui est généralement long et fastidieux, ou avoir recours à l’approche monétaire (c'est-à-dire, l'utilisation d'informations financières, telles que les factures ou les montants dépensés, pour estimer une quantité de GES), permettant une estimation rapide mais dégradée de l’empreinte. Cette seconde méthode est généralement privilégiée par les entreprises, néanmoins l’incertitude associée à cette approche est forte et ne permet pas une granularité suffisante des résultats, empêchant parfois la mise en place d’actions de réduction pertinentes.
Chez ClimateSeed, nous avons développé une fonctionnalité permettant de traiter de grandes quantités d’informations sans sacrifier pour autant la qualité. En effet, il est possible d’importer vos données en masse dans notre logiciel, un algorithme d’intelligence artificielle permet ensuite un traitement rapide et automatisé, quelle que soit la nature de vos achats. Celui-ci interprète vos lignes d’achats et associe à chacune d’elles le facteur d’émission le plus approprié, améliorant ainsi significativement la fiabilité et la pertinence des informations que nous fournissons.
Les avantages de l’intégration de l’IA dans notre plateforme GEMS
L’intégration de l’intelligence artificielle dans notre outil offre de nombreux avantages à nos utilisateurs.
Amélioration de la précision via une approche physique privilégiée : Notre algorithme privilégie une approche physique, basée sur les quantités achetées et non pas une approche monétaire, basée sur les dépenses. Cette méthode assure une précision inégalée et adaptée à la réalité physique des activités et des biens consommés. Cela est notamment permis grâce à une vaste base de données de facteurs d’émission (Base Empreinte®, DEFRA, AIE, EcoInvent, Boavizta, Agribalyse, etc.).
Un niveau de granularité élevé pour l’analyse des résultats : En plus d’accroître la précision du calcul, l’approche physique permet d’obtenir une granularité plus fine dans les résultats. Via une approche monétaire, les émissions sont agrégées dans des catégories larges et on perd souvent la notion de ce qui a réellement été acheté. Ainsi, on est incapable de déterminer au sein de ces catégories ce qui représente une part importante des émissions. Avec notre fonctionnalité, il est possible de creuser dans l’arborescence, d’identifier avec précision les postes significatifs et de prioriser les actions de réduction en conséquence.
Réduction du délai de traitement : L'algorithme a été conçu en mettant l'accent sur la diminution du temps de traitement pour la classification adéquate des achats. Cela se manifeste par une analyse rapide de vos données, réduisant ainsi le temps que vous investissez dans le calcul de votre empreinte carbone.
Transparence sur la méthodologie et les résultats : Une fois les achats traités par l’algorithme, l’utilisateur dispose pour chaque ligne de la classification effectuée, du statut d’erreur potentielle, d’un score de confiance et des émissions de GES qui sont associées. Ainsi, celui-ci peut prioriser la correction des éventuelles erreurs et améliorer la prédiction dans le cadre d’un processus itératif.
Une approche exhaustive : L'algorithme universel développé par ClimateSeed est conçu pour évaluer tous types de données, quel que soit le secteur d’activité de l’entreprise et qu’il s’agisse d’achats de biens, d’immobilisations, ou encore de services, offrant ainsi une flexibilité inégalée. Ceci rend l’outil pertinent pour une large gamme d'entreprises cherchant à calculer leur empreinte carbone de manière exhaustive.
Interview de Julien, Data Scientist chez ClimateSeed
Peux-tu nous expliquer ton parcours ?
Je m’appelle Julien et je suis Data Scientist (ou plutôt ingénieur en science des données, comme on dit chez nous !). Après une prépa maths sup/maths spé, j’ai suivi des études à Polytechnique, en Mathématiques et Science des données, suivi d’une année de spécialisation à Singapour (NUS) où j’ai travaillé sur les réseaux de neurones bayésiens dans le cadre de ma thèse de master.
Depuis quand travailles-tu chez ClimateSeed et quelles sont tes principales missions ?
Je travaille depuis 1 an et demi chez ClimateSeed, ma mission porte principalement sur l’intégration de l’IA dans la plateforme digitale GEMS (GHG Emissions Management Software) de ClimateSeed.
Selon toi, est-ce que l’intégration de l’IA est une révolution dans la réalisation d’un bilan carbone d’une entreprise ?
Il s’agit sans aucun doute d’une belle avancée, car si les bases de données existent, elles restent sporadiques, et bien souvent restreintes à une thématique. La force de notre solution réside dans son universalité, sa flexibilité et la rapidité de traitement qu’elle permet.
Quels conseils donneriez-vous aux entreprises qui souhaitent utiliser l'IA pour leur stratégie de décarbonation ?
Le principal conseil que je pourrais leur donner serait d’organiser et de stocker leurs données de la manière la plus rigoureuse, exhaustive et précise possible. A l’heure de l’intelligence artificielle, l’information est un trésor dont il faut prendre soin. Des données de qualité, une fois analysées, permettent souvent d’identifier de nombreux axes d’amélioration, d’affiner des stratégies comme celles de la réduction GES, de repenser de nombreux process, etc…
Autrement dit, pour une entreprise, posséder une information de qualité, c’est le gage d’une plus grande transparence, d’une meilleure capacité de retour sur soi, et sans aucun doute un sérieux avantage concurrentiel.
Conclusion
L'Intelligence Artificielle s'impose donc comme un partenaire incontournable pour les entreprises désireuses de réduire leur empreinte carbone. En permettant une gestion plus efficace et plus durable des ressources, l'IA contribue directement à l'accélération des efforts de décarbonation. Il appartient désormais aux acteurs économiques de saisir cette opportunité, en intégrant pleinement l'IA dans leurs stratégies environnementales, pour œuvrer ensemble vers un avenir plus durable.
Sources :
https://kpmg.com/fr/fr/home/media/press-releases/2023/11/barometre-transformation-industrielle.html
https://news.un.org/fr/story/2023/11/1140337#:~:text=Lanc%C3%A9%20par%20le%20Secr%C3%A9taire%20g%C3%A9n%C3%A9ral,d'ici%20la%20fin%202027
https://www.hubinstitute.com/articles/gilles-babinet-le-numerique-est-il-lavenir-de-lecologie
