L’IA, pour intelligence artificielle, est un moteur de calcul puissant, dont les domaines d’application sont multiples. Sa bonne utilisation pourrait nous permettre d’accompagner le dĂ©veloppement de la sociĂ©tĂ© vers un avenir plus juste et durable.

L’IA joue dĂ©jĂ  un rĂŽle d’accĂ©lĂ©rateur dans la transition Ă©cologique et sociale.

Elle simplifie les tĂąches, nous fait gagner un temps prĂ©cieux dans un contexte d’urgence environnementale et sociale.

GrĂące Ă  ces performances d’apprentissage (cf. “machine learning”) et Ă  ses capacitĂ©s de traitement massif de donnĂ©es (“big data”, “data science” etc
), l’IA transforme progressivement de nombreux pans de l’économie et de la sociĂ©tĂ©, en crĂ©ant de nouvelles fonctionnalitĂ©s et de nouveaux usages.

De nombreux sujets sont concernĂ©s : l’industrie, la production et la consommation d’énergie, la mobilitĂ©, la gestion globale de la demande Ă©nergĂ©tique, la personnalisation des produits et services


Les exemples d’évolutions sectorielles sont nombreux.

Les offres de mobilité limitant les impacts environnementaux associés :

via l’évolution technologique du vĂ©hicule : au-delĂ  du vĂ©hicule autonome et de l’objectif de la sĂ©curitĂ© maximale, l’IA permettra de contrĂŽler et de superviser le trafic des vĂ©hicules tout en optimisant leur consommation Ă©nergĂ©tique,

via l’évolution 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 etc
) pour amĂ©liorer l’offre de mobilitĂ©. L’IA 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 etc
).

Les systĂšmes Ă©nergĂ©tiques (l’énergie dans les bĂątiments et les usines) : 

l’IA se gĂ©nĂ©ralise dans l’analyse de la demande Ă©nergĂ©tique ou la gestion de rĂ©seaux intelligents. Elle permet d’optimiser les Smart Grids : le recours aux Ă©nergies renouvelables (Ă©olien, hydraulique, photovoltaĂŻque / solaire etc
) implique de prendre en compte leur nature imprĂ©visible. L’IA permet d’amĂ©liorer les prĂ©visions de consommation Ă©nergĂ©tique et la capacitĂ© de stockage.

L’usage Ă©thique des donnĂ©es personnelles permettant d’en maĂźtriser l’utilisation et de minimiser la consommation Ă©nergĂ©tique globale et individuelle sera un vrai enjeu en ce sens.

L’optimisation 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.

L’impact de ces solutions doit ĂȘtre apprĂ©hendĂ© dans sa globalitĂ© et sur l’ensemble des cycles de vie.

On parle d’éco-conception assistĂ©e par l’IA (source : MinistĂšre de la Transition et ÉnergĂ©tique).

La pollution Ă©tant au cƓur 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). 

L’économie circulaire, la rĂ©duction des dĂ©chets, l’éco-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 d’impact nĂ©gatif. Tous les systĂšmes de production et les modes de consommation sont concernĂ©s.

L’éco-conception requiert notamment l’analyse d’une multitude de donnĂ©es, tĂąche particuliĂšrement complexe pour l’homme. L’IA permettra de prendre en charge ces calculs et d’accĂ©lĂ©rer le traitement. 

RĂ©duction et substitution des ressources utilisĂ©e : l’IA gĂ©nĂ©ratrice permet d’imaginer des combinaisons inĂ©dites de matĂ©riaux utilisĂ©s pour la fabrication d’un produit afin de baisser les volumes ainsi utilisĂ©s.

L’optimisation de la chaĂźne d’approvisionnement : l’IA prĂ©dictive joue un rĂŽle clĂ© dans la Supply Chain, en analysant les tendances et en anticipant la demande et l’offre.
CĂŽtĂ© production : l’IA peut Ă©galement servir d’outil de planification, de conception et de gestion d’un entrepĂŽt intelligent.

CĂŽtĂ© consommateur : l’IA 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 d’énergie ?

UtilisĂ©e dans la production ou la consommation d’énergie, l’IA 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.

L’efficacitĂ© 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).

L’IA est d’ores et dĂ©jĂ  au service d’acteurs 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.

L’IA reprĂ©sente donc une solution et une opportunitĂ© d’accĂ©lĂ©ration de la transition Ă©nergĂ©tique. Adaptable aux divers mĂ©tiers industriels mais elle-mĂȘme consommatrice d’énergie, l’IA doit elle-mĂȘme s’inscrire dans une dĂ©marche de dĂ©veloppement durable (cf. rĂ©cupĂ©ration de chaleur des serveurs, recours aux Ă©nergies renouvelables, recyclage
). 

Éviter l’« effet rebond », rĂ©guler dans un cadre europĂ©en et repenser nos usages sont autant d’élĂ©ments qui nous permettront de conserver l’IA dans la sphĂšre de la sobriĂ©tĂ©.

L’IA ne remplacera pas les humains !

La « consumĂ©risation » de l’IA Ă  laquelle nous assistons prĂ©sente un Ă©norme potentiel en termes d’efficacitĂ©. 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 l’adhĂ©sion du public et parfois mĂȘme, des artistes).

Les entreprises doivent donc s’en emparer pour rester compĂ©titives.

La data, l’analytique, l’IA doivent ĂȘtre pleinement intĂ©grĂ©es Ă  l’ADN de la stratĂ©gie d’entreprise.

Les diffĂ©rentes plateformes (IA, analytiques no-code / low-code etc
) accessibles Ă  tous permettent aux collaborateurs de s’approprier ces outils et de les intĂ©grer dans leur quotidien.

Les informations accessibles et automatisĂ©es offrent aux utilisateurs des outils d’analyse et de prise de dĂ©cision sources d’efficacitĂ©.

La comprĂ©hension de la dynamique des Ă©cosystĂšmes interconnectĂ©s sera cruciale pour que l’IA devienne Ă  terme un outil de progrĂšs clĂ©.

Elle est un outil puissant dont l’homme doit savoir faire bon usage pour s’inscrire dans une dĂ©marche de durabilitĂ© !

L’IA devra « donner plus qu’elle ne prend » aux Ă©cosystĂšmes pour s’inscrire dans une dĂ©marche contribuant Ă  la rĂ©gĂ©nĂ©ration au sens large. C’est peut-ĂȘtre lĂ  le plus grand dĂ©fi de cette forme d’« intelligence ».

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Pour aller plus loin :

Usbek&Rica – Quand l’intelligence artificielle vole au secours du climat

Zone Bourse – Comment l’IA gĂ©nĂ©rative va transformer l’économie

Novethic – Bye bye ChatGPT (podcast Sous Contraintes)

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