{"id":98,"date":"2023-09-29T10:54:47","date_gmt":"2023-09-29T08:54:47","guid":{"rendered":"https:\/\/admin.we-regen.com\/?p=98"},"modified":"2023-10-25T21:58:18","modified_gmt":"2023-10-25T19:58:18","slug":"lia-au-service-de-la-transition-ecologique-et-sociale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/admin.we-regen.com\/lia-au-service-de-la-transition-ecologique-et-sociale\/","title":{"rendered":"L’IA au service de la transition !"},"content":{"rendered":"\n

L’IA joue déjà un rôle d’accélérateur dans la transition écologique et sociale.\n\n\n\n

Elle simplifie les tâches, nous fait gagner un temps précieux dans un contexte d’urgence environnementale et sociale.\n\n\n\n

Grâce à ces performances d’apprentissage (cf. “machine learning”) et à ses capacités de traitement massif de données (“big data”, “data science” etc…), l’IA transforme progressivement de nombreux pans de l’économie et de la société, en créant de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux usages.

De nombreux sujets sont concernés : l’industrie, la production et la consommation d’énergie, la mobilité, la gestion globale de la demande énergétique, la personnalisation des produits et services…\n\n\n\n

Les exemples d’évolutions sectorielles sont nombreux.\n\n\n\n

Les offres de mobilité limitant les impacts environnementaux associés :\n\n\n\n

– via l’évolution technologique du véhicule : au-delà du véhicule autonome et de l’objectif de la sécurité maximale, l’IA permettra de contrôler et de superviser le trafic des véhicules tout en optimisant leur consommation énergétique,\n\n\n\n

– via l’évolution des usages ou des habitudes de déplacement. Des planificateurs intelligents de mobilité vont permettre de prendre en compte les besoins individuels dans usages multimodales (voiture individuelle, covoiturage, transports en commun, vélo etc…) pour améliorer l’offre de mobilité. L’IA peut à terme assurer le traitement massif de données et proposer des solutions optimisées (consommation, temps de trajet, fluidité du trafic, réduction des pollutions etc…).\n\n\n\n

Les systèmes énergétiques (l’énergie dans les bâtiments et les usines) : \n\n\n\n

l’IA se généralise dans l’analyse de la demande énergétique ou la gestion de réseaux intelligents. Elle permet d’optimiser les Smart Grids : le recours aux énergies renouvelables (éolien, hydraulique, photovoltaïque \/ solaire etc…) implique de prendre en compte leur nature imprévisible. L’IA permet d’améliorer les prévisions de consommation énergétique et la capacité de stockage.\n\n\n\n

L’usage éthique des données personnelles permettant d’en maîtriser l’utilisation et de minimiser la consommation énergétique globale et individuelle sera un vrai enjeu en ce sens.\n\n\n\n

L’optimisation des procédés industriels (les plus gourmands en énergie) permettra de réduire la consommation globale : \n\n\n\n

Toutes les étapes de recherche sur les matériaux, de conception, de développement, de mise en service et de maintenance sont ainsi concernées.\n\n\n\n

L’impact de ces solutions doit être appréhendé dans sa globalité et sur l’ensemble des cycles de vie.\n\n\n\n

On parle d’éco-conception assistée par l’IA (source : Ministère de la Transition et Énergétique).\n\n\n\n

La pollution étant au cœur de la création de biens et de services, il est crucial de la minimiser pour revenir en dessous des limites planétaires (source : Reporterre). \n\n\n\n

L’économie circulaire, la réduction des déchets, l’éco-conception, la lutte contre le gaspillage, le recours à la consigne et même le renoncement à certains biens et services inutiles, non-essentiels ou non durables sont autant de pistes de réduction d’impact négatif. Tous les systèmes de production et les modes de consommation sont concernés.\n\n\n\n

L’éco-conception requiert notamment l’analyse d’une multitude de données, tâche particulièrement complexe pour l’homme. L’IA permettra de prendre en charge ces calculs et d’accélérer le traitement. \n\n\n\n

Réduction et substitution des ressources utilisée : l’IA génératrice permet d’imaginer des combinaisons inédites de matériaux utilisés pour la fabrication d’un produit afin de baisser les volumes ainsi utilisés.\n\n\n\n

L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement : l’IA prédictive joue un rôle clé dans la Supply Chain, en analysant les tendances et en anticipant la demande et l’offre.
Côté production : l’IA peut également servir d’outil de planification, de conception et de gestion d’un entrepôt intelligent.

Côté consommateur : l’IA peut prévoir les ruptures de stock ou les modifications tarifaires, ce qui permet de modifier ses arbitrages et son comportement.\n\n\n\n

Concrètement, comment ça marche pour optimiser notre consommation d’énergie ?

Utilisée dans la production ou la consommation d’énergie, l’IA fonctionne par exemple grâce à des capteurs reliés aux systèmes de contrôle. Le traitement en temps réel de données permet de repérer les anomalies et autres dysfonctionnements avant de les traiter.\n\n\n\n

L’efficacité énergétique est accrue tout en évitant le gaspillage. La production pourrait à terme ne jamais être interrompue, sauf si on le souhaite (cf. principe de sobriété : choisir de ne produire que ce dont on a besoin, en choisissant de se limiter soi-même).\n\n\n\n

L’IA est d’ores et déjà au service d’acteurs industriels ou de la gestion des déchets. Elle analyse les produits et les oriente ensuite vers la meilleure chaîne de production ou de traitement.\n\n\n\n

L’IA représente donc une solution et une opportunité d’accélération de la transition énergétique. Adaptable aux divers métiers industriels mais elle-même consommatrice d’énergie, l’IA doit elle-même s’inscrire dans une démarche de développement durable (cf. récupération de chaleur des serveurs, recours aux énergies renouvelables, recyclage…). \n\n\n\n

Éviter l’« effet rebond », réguler dans un cadre européen et repenser nos usages sont autant d’éléments qui nous permettront de conserver l’IA dans la sphère de la sobriété.\n\n\n\n