LâIA, pour intelligence artificielle, est un moteur de calcul puissant, dont les domaines dâapplication sont multiples. Sa bonne utilisation pourrait nous permettre dâaccompagner le dĂ©veloppement de la sociĂ©tĂ© vers un avenir plus juste et durable.
LâIA joue dĂ©jĂ un rĂŽle dâaccĂ©lĂ©rateur dans la transition Ă©cologique et sociale.
Elle simplifie les tĂąches, nous fait gagner un temps prĂ©cieux dans un contexte dâurgence environnementale et sociale.
GrĂące Ă ces performances dâapprentissage (cf. âmachine learningâ) et Ă ses capacitĂ©s de traitement massif de donnĂ©es (âbig dataâ, âdata scienceâ etcâŠ), lâIA transforme progressivement de nombreux pans de lâĂ©conomie et de la sociĂ©tĂ©, en crĂ©ant de nouvelles fonctionnalitĂ©s et de nouveaux usages.
De nombreux sujets sont concernĂ©s : lâindustrie, la production et la consommation dâĂ©nergie, la mobilitĂ©, la gestion globale de la demande Ă©nergĂ©tique, la personnalisation des produits et servicesâŠ
Les exemples dâĂ©volutions sectorielles sont nombreux.
Les offres de mobilité limitant les impacts environnementaux associés :
– via lâĂ©volution technologique du vĂ©hicule : au-delĂ du vĂ©hicule autonome et de lâobjectif de la sĂ©curitĂ© maximale, lâIA permettra de contrĂŽler et de superviser le trafic des vĂ©hicules tout en optimisant leur consommation Ă©nergĂ©tique,
– via lâĂ©volution des usages ou des habitudes de dĂ©placement. Des planificateurs intelligents de mobilitĂ© vont permettre de prendre en compte les besoins individuels dans usages multimodales (voiture individuelle, covoiturage, transports en commun, vĂ©lo etcâŠ) pour amĂ©liorer lâoffre de mobilitĂ©. LâIA peut Ă terme assurer le traitement massif de donnĂ©es et proposer des solutions optimisĂ©es (consommation, temps de trajet, fluiditĂ© du trafic, rĂ©duction des pollutions etcâŠ).
Les systĂšmes Ă©nergĂ©tiques (lâĂ©nergie dans les bĂątiments et les usines) :
lâIA se gĂ©nĂ©ralise dans lâanalyse de la demande Ă©nergĂ©tique ou la gestion de rĂ©seaux intelligents. Elle permet dâoptimiser les Smart Grids : le recours aux Ă©nergies renouvelables (Ă©olien, hydraulique, photovoltaĂŻque / solaire etcâŠ) implique de prendre en compte leur nature imprĂ©visible. LâIA permet dâamĂ©liorer les prĂ©visions de consommation Ă©nergĂ©tique et la capacitĂ© de stockage.
Lâusage Ă©thique des donnĂ©es personnelles permettant dâen maĂźtriser lâutilisation et de minimiser la consommation Ă©nergĂ©tique globale et individuelle sera un vrai enjeu en ce sens.
Lâoptimisation des procĂ©dĂ©s industriels (les plus gourmands en Ă©nergie) permettra de rĂ©duire la consommation globale :
Toutes les étapes de recherche sur les matériaux, de conception, de développement, de mise en service et de maintenance sont ainsi concernées.
Lâimpact de ces solutions doit ĂȘtre apprĂ©hendĂ© dans sa globalitĂ© et sur lâensemble des cycles de vie.
On parle dâĂ©co-conception assistĂ©e par lâIA (source : MinistĂšre de la Transition et ĂnergĂ©tique).
La pollution Ă©tant au cĆur de la crĂ©ation de biens et de services, il est crucial de la minimiser pour revenir en dessous des limites planĂ©taires (source : Reporterre).
LâĂ©conomie circulaire, la rĂ©duction des dĂ©chets, lâĂ©co-conception, la lutte contre le gaspillage, le recours Ă la consigne et mĂȘme le renoncement Ă certains biens et services inutiles, non-essentiels ou non durables sont autant de pistes de rĂ©duction dâimpact nĂ©gatif. Tous les systĂšmes de production et les modes de consommation sont concernĂ©s.
LâĂ©co-conception requiert notamment lâanalyse dâune multitude de donnĂ©es, tĂąche particuliĂšrement complexe pour lâhomme. LâIA permettra de prendre en charge ces calculs et dâaccĂ©lĂ©rer le traitement.
RĂ©duction et substitution des ressources utilisĂ©e : lâIA gĂ©nĂ©ratrice permet dâimaginer des combinaisons inĂ©dites de matĂ©riaux utilisĂ©s pour la fabrication dâun produit afin de baisser les volumes ainsi utilisĂ©s.
Lâoptimisation de la chaĂźne dâapprovisionnement : lâIA prĂ©dictive joue un rĂŽle clĂ© dans la Supply Chain, en analysant les tendances et en anticipant la demande et lâoffre.
CĂŽtĂ© production : lâIA peut Ă©galement servir dâoutil de planification, de conception et de gestion dâun entrepĂŽt intelligent.
CĂŽtĂ© consommateur : lâIA peut prĂ©voir les ruptures de stock ou les modifications tarifaires, ce qui permet de modifier ses arbitrages et son comportement.
ConcrĂštement, comment ça marche pour optimiser notre consommation dâĂ©nergie ?
UtilisĂ©e dans la production ou la consommation dâĂ©nergie, lâIA fonctionne par exemple grĂące Ă des capteurs reliĂ©s aux systĂšmes de contrĂŽle. Le traitement en temps rĂ©el de donnĂ©es permet de repĂ©rer les anomalies et autres dysfonctionnements avant de les traiter.
LâefficacitĂ© Ă©nergĂ©tique est accrue tout en Ă©vitant le gaspillage. La production pourrait Ă terme ne jamais ĂȘtre interrompue, sauf si on le souhaite (cf. principe de sobriĂ©tĂ© : choisir de ne produire que ce dont on a besoin, en choisissant de se limiter soi-mĂȘme).
LâIA est dâores et dĂ©jĂ au service dâacteurs industriels ou de la gestion des dĂ©chets. Elle analyse les produits et les oriente ensuite vers la meilleure chaĂźne de production ou de traitement.
LâIA reprĂ©sente donc une solution et une opportunitĂ© dâaccĂ©lĂ©ration de la transition Ă©nergĂ©tique. Adaptable aux divers mĂ©tiers industriels mais elle-mĂȘme consommatrice dâĂ©nergie, lâIA doit elle-mĂȘme sâinscrire dans une dĂ©marche de dĂ©veloppement durable (cf. rĂ©cupĂ©ration de chaleur des serveurs, recours aux Ă©nergies renouvelables, recyclageâŠ).
Ăviter lâ« effet rebond », rĂ©guler dans un cadre europĂ©en et repenser nos usages sont autant dâĂ©lĂ©ments qui nous permettront de conserver lâIA dans la sphĂšre de la sobriĂ©tĂ©.
LâIA ne remplacera pas les humains !
La « consumĂ©risation » de lâIA Ă laquelle nous assistons prĂ©sente un Ă©norme potentiel en termes dâefficacitĂ©. Elle remplacera des tĂąches rĂ©pĂ©titives et non pas la crĂ©ativitĂ© humaine. Elle y proposera des alternatives, des pistes de rĂ©flexion ou encore des ersatz, parfois sĂ©duisants (cf. morceaux de musique composĂ©es Ă partir de reproductions de voix de chanteurs populaires et emportant lâadhĂ©sion du public et parfois mĂȘme, des artistes).
Les entreprises doivent donc sâen emparer pour rester compĂ©titives.
La data, lâanalytique, lâIA doivent ĂȘtre pleinement intĂ©grĂ©es Ă lâADN de la stratĂ©gie dâentreprise.
Les diffĂ©rentes plateformes (IA, analytiques no-code / low-code etcâŠ) accessibles Ă tous permettent aux collaborateurs de sâapproprier ces outils et de les intĂ©grer dans leur quotidien.
Les informations accessibles et automatisĂ©es offrent aux utilisateurs des outils dâanalyse et de prise de dĂ©cision sources dâefficacitĂ©.
La comprĂ©hension de la dynamique des Ă©cosystĂšmes interconnectĂ©s sera cruciale pour que lâIA devienne Ă terme un outil de progrĂšs clĂ©.
Elle est un outil puissant dont lâhomme doit savoir faire bon usage pour sâinscrire dans une dĂ©marche de durabilitĂ© !
LâIA devra « donner plus quâelle ne prend » aux Ă©cosystĂšmes pour sâinscrire dans une dĂ©marche contribuant Ă la rĂ©gĂ©nĂ©ration au sens large. Câest peut-ĂȘtre lĂ le plus grand dĂ©fi de cette forme dâ« intelligence ».
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Sibylle et Pierre-Yves
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Pour aller plus loin :
Usbek&Rica – Quand lâintelligence artificielle vole au secours du climat
Zone Bourse – Comment lâIA gĂ©nĂ©rative va transformer lâĂ©conomie
Novethic – Bye bye ChatGPT (podcast Sous Contraintes)