Top 20 Applications et exemples d'IA pour la durabilité

En appliquant l'IA générative à l'optimisation logistique, à la prévision de la demande et à la réduction des déchets, les entreprises peuvent réduire leurs émissions dans toutes leurs opérations, au-delà des systèmes d'IA eux-mêmes.

Découvrez les applications de l'IA pour la durabilité avec des exemples concrets qui utilisent l'IA pour construire un avenir plus intelligent, plus efficace et plus durable.

Que disent les chercheurs sur la durabilité et l'IA ?

Nous avons analysé trois revues systématiques et articles de recherche (Artificial intelligence in sustainable development research¹ , Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis of IA Applications, Challenges, and Future Directions² , et Green IA: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency in IA-Integrated Enterprise Systems³ ) sur le rôle de l'intelligence artificielle dans la durabilité, en se concentrant sur ses applications, ses impacts environnementaux, les défis d'efficacité énergétique et les orientations futures pour un développement responsable de l'IA. Nous avons recueilli :

• Les travaux antérieurs se sont principalement concentrés sur la manière dont l'IA peut soutenir la durabilité par la prévision, l'optimisation, la télédétection, la gestion des ressources, les systèmes d'énergie propre et l'automatisation des entreprises.
• Les articles montrent que l'IA a été appliquée à des domaines tels que l'action climatique, la gestion de l'eau et de l'énergie, l'agriculture, les villes intelligentes, la santé, l'éducation et l'efficacité industrielle.
• En même temps, les recherches antérieures ont de plus en plus reconnu que l'IA elle-même crée des défis de durabilité, notamment une consommation d'énergie élevée pendant l'entraînement et l'inférence, les émissions de carbone, les déchets électroniques, les biais de données, le manque de transparence et l'accès inégal aux technologies d'IA.
• Les efforts futurs devraient passer de l'application de l'IA aux problèmes de durabilité à la construction de systèmes d'IA durables eux-mêmes. Cela signifie réduire l'empreinte énergétique des modèles d'IA, utiliser une surveillance énergétique en temps réel, équilibrer la précision avec l'efficacité énergétique, améliorer l'explicabilité et la gouvernance, élargir l'accès aux outils d'IA et intégrer une expertise plus approfondie en durabilité dans la recherche technique en IA.
• Les recherches futures devraient également aborder les dimensions sociales sous-explorées, telles que les inégalités, l'inclusion et l'accès mondial, afin que l'IA contribue à l'efficacité environnementale et soit un développement durable équitable et responsable.

Lisez la consommation d'énergie de l'IA pour en savoir plus sur les tendances de consommation d'énergie et d'efficacité liées à l'IA.

Comment la durabilité de l'IA est-elle évaluée ?

À mesure que l'utilisation de l'IA s'étend aux initiatives de durabilité, des questions sont de plus en plus soulevées sur la manière dont la durabilité de l'IA elle-même devrait être évaluée.

Les discussions récentes sur la recherche et les politiques suggèrent que les améliorations de l'efficacité ou les réductions d'émissions seules sont insuffisantes pour évaluer l'impact à long terme. Une évaluation plus large est nécessaire pour comprendre les conséquences environnementales, sociales et structurelles du développement et du déploiement des systèmes d'IA.

Voici quelques perspectives de la conférence Sustainable IA en septembre 2025⁴ utilisées pour évaluer si les applications d'IA soutiennent de manière significative les objectifs de durabilité au-delà des gains opérationnels à court terme.

Les principaux points à retenir de la conférence sont que l'IA peut être considérée comme durable si elle aborde ensemble les impacts environnementaux, sociaux, politiques et de justice, car les approches de mise à l'échelle illimitée et d'efficacité risquent de renforcer les inégalités, l'extractivisme et les dommages structurels malgré les gains techniques.

La durabilité va au-delà de l'efficacité énergétique

Selon la conférence, la durabilité est un concept large plutôt qu'une mesure technique étroite. De nombreuses contributions soutiennent que se concentrer sur l'efficacité énergétique ou la réduction du carbone omet les impacts clés des systèmes d'IA.

La durabilité devrait être discutée à travers de multiples dimensions :

• Les coûts environnementaux tels que la consommation d'énergie, la consommation d'eau, les minéraux et les déchets électroniques
• Les effets sociaux, y compris les conditions de travail, les inégalités et les impacts de genre
• Les questions politiques et économiques, telles que la concentration du pouvoir et le contrôle des infrastructures
• Les préoccupations liées aux connaissances comme la perte de diversité épistémique et l'affaiblissement de la pensée critique

La position générale est que l'IA ne peut pas être considérée comme durable si elle performe bien sur le plan environnemental mais cause des dommages sociaux ou structurels.

La mise à l'échelle de l'IA entre en conflit avec les objectifs de durabilité

Un thème récurrent est la tension entre le développement de l'IA à grande échelle et la durabilité. Les trajectoires actuelles de l'IA mettent l'accent sur des modèles plus grands, plus de données et des demandes de calcul plus élevées, tandis que la durabilité exige des limites et de la sélectivité. Voir les lois de mise à l'échelle des LLM pour en savoir plus.

Plusieurs chercheurs mettent en avant des directions alternatives :

• Des modèles plus petits et spécifiques à une tâche au lieu de systèmes à usage général
• Un déploiement local ou limité à un domaine plutôt qu'une mise à l'échelle mondiale
• Une justification prudente pour l'utilisation du calcul haute performance
• Une distinction claire entre les applications d'IA essentielles et non essentielles

L'argument n'est pas que la mise à l'échelle est toujours mauvaise, mais que la mise à l'échelle illimitée est incompatible avec les contraintes environnementales et sociales à long terme.

Le pouvoir et l'extractivisme sont des préoccupations centrales

De nombreuses contributions envisagent la durabilité de l'IA comme une question de pouvoir plutôt que de technologie seule. Les systèmes d'IA dépendent de chaînes d'approvisionnement mondiales qui reposent souvent sur des pratiques extractives.

Les questions clés discutées incluent :

• L'extraction de données auprès des communautés marginalisées et autochtones
• L'exploitation minière justifiée par des récits de transition verte
• La concentration du calcul, des services cloud et des centres de données dans quelques régions
• Le contrôle des entreprises sur l'infrastructure énergétique liée au déploiement de l'IA

De ce point de vue, les affirmations de durabilité sont faibles si elles ignorent comment les avantages et les charges sont répartis entre les régions et les populations.

Les cadres basés sur la justice dominent la discussion

La justice est traitée comme une exigence fondamentale pour une IA durable. Plusieurs perspectives éthiques sont appliquées à plusieurs reprises pour évaluer les systèmes d'IA.

Les cadres communs incluent :

• La justice énergétique, se concentrant sur qui paie les coûts énergétiques et qui en bénéficie
• L'éthique féministe, mettant l'accent sur le soin, la reconnaissance et les impacts relationnels
• Les approches décoloniales et autochtones, soulignant la souveraineté des données et le consentement
• La responsabilité structurelle, qui regarde au-delà des développeurs individuels vers les systèmes et les institutions

À travers ces perspectives, une conclusion partagée émerge : l'IA qui renforce les inégalités ou l'oppression ne peut pas être considérée comme durable.

Les mécanismes de gouvernance sont insuffisants

Les articles juridiques et axés sur les politiques soutiennent que les cadres de gouvernance existants sont en retard par rapport aux réalités matérielles des systèmes d'IA. Les impacts environnementaux sont souvent faiblement réglementés ou traités comme des préoccupations volontaires.

Les lacunes identifiées incluent :

• Des exigences limitées pour mesurer et divulguer les impacts environnementaux de l'IA
• Des mécanismes d'application faibles dans la réglementation existante de l'IA
• Une dépendance excessive à l'auto-déclaration des entreprises
• La difficulté d'appliquer les cadres de droits individuels aux préjudices structurels

Des voies alternatives pour l'IA sont proposées

Malgré les critiques, la conférence ne rejette pas entièrement l'IA. De nombreuses contributions décrivent des moyens alternatifs de développer et d'utiliser l'IA qui s'alignent plus étroitement sur la durabilité.

Les directions proposées incluent :

• Des modèles petits et efficaces conçus pour des contextes spécifiques
• Des infrastructures d'IA d'intérêt public et open source
• Des processus de conception d'IA participatifs et dirigés par la communauté
• Des approches orientées vers la décroissance qui privilégient la suffisance à l'expansion

Agents d'IA dans la durabilité

Les agents d'IA dans la durabilité sont des systèmes autonomes ou semi-autonomes qui utilisent l'intelligence artificielle pour effectuer des tâches spécifiques liées aux objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG).

Ils analysent les données de durabilité, identifient les tendances et exécutent des actions avec une intervention humaine minimale. Ces agents combinent le traitement des données, la compréhension du langage naturel et l'apprentissage automatique pour soutenir la prise de décision et l'efficacité opérationnelle dans la gestion de la durabilité.

Leur objectif principal est de réduire le travail manuel requis pour collecter, analyser et rapporter les données de durabilité. En automatisant les tâches répétitives et gourmandes en données, les agents d'IA permettent aux professionnels de la durabilité de se concentrer sur la planification stratégique, la conformité et l'amélioration des performances.

Selon leur niveau d'autonomie, ils peuvent soit fonctionner indépendamment, soit assister les équipes humaines dans l'accomplissement de processus définis.

Il existe deux types d'agents d'IA dans la durabilité :

• Agents autonomes : Ceux-ci fonctionnent indépendamment, prenant des décisions basées sur les données et exécutant des actions sans supervision humaine directe.
• Agents d'assistance : Ceux-ci soutiennent les équipes humaines en offrant des recommandations, des analyses et de l'automatisation pour des tâches spécifiques.

Exemple concret : CO2 IA⁵ automatise la gestion du carbone et convertit les engagements de durabilité en résultats mesurables. La plateforme réduit les tâches répétitives et gourmandes en données, permettant aux équipes de durabilité de se concentrer sur l'analyse et la réduction des émissions.

Les agents d'IA de ce système traitent des problèmes tels que les données incohérentes, les calculs de carbone complexes et l'engagement des fournisseurs en automatisant le nettoyage des données, la normalisation et l'estimation des émissions à grande échelle.

Le système prend également en charge la conformité avec les cadres et les réglementations, y compris SBTi, CSRD, CBAM et SB253, tout en assurant la sécurité des données et le contrôle régional des données.

Agent de données

• Normalise les données provenant de sources multiples en quelques minutes.
• Structure les grands ensembles de données dans des formats conformes et de qualité audit.
• Permet des rapports d'émissions précis et transparents.

Agent Scope 3

• Identifie et récupère les données d'émissions vérifiées des fournisseurs.
• Reconnaît et associe les entités de fournisseurs en utilisant le contexte de l'entreprise et des achats.
• Évalue la maturité des fournisseurs en fonction de la qualité des rapports et des engagements cibles.

Agent de correspondance des facteurs d'émission (EFM Agent)

• Associe les produits et les matériaux avec les facteurs d'émission les plus pertinents à travers de vastes bases de données.
• Effectue une analyse sémantique pour interpréter les termes techniques et assurer des correspondances précises.
• Permet une estimation des émissions à grande échelle à une fraction du coût de l'analyse traditionnelle du cycle de vie.

1. Agents d'automatisation des données et des rapports

Les agents d'IA sont fréquemment utilisés pour collecter, vérifier et structurer les données de durabilité à partir de sources internes et externes multiples. Ils peuvent traiter de grands ensembles de données pour assurer l'intégrité des données et la conformité avec les normes de reporting.

• Automatiser les rapports ESG et de durabilité selon des cadres tels que ESRS, SASB, CDP et GRI.
• Préparer des sections pour les déclarations réglementaires, telles que les rapports 10-K, et maintenir des pistes d'audit.
• Agréger les données d'émissions, les mesures d'utilisation des ressources et d'autres indicateurs clés pour une analyse cohérente.

2. Engagement et communication avec les parties prenantes

Les agents d'IA aident à gérer la communication avec les parties prenantes internes et externes qui ont besoin de données de durabilité ou de mises à jour.

• Répondre aux demandes des investisseurs ou des régulateurs en utilisant des données vérifiées.
• Automatiser les questionnaires fournisseurs et les enquêtes de durabilité.
• Générer des résumés de durabilité sur mesure pour les dirigeants, les clients ou le public.

3. Efficacité opérationnelle et gestion des ressources

Les agents d'IA utilisent des modèles prédictifs et d'optimisation pour améliorer les opérations liées à la durabilité.

• Surveiller les équipements et prédire les besoins de maintenance pour prévenir le gaspillage et les temps d'arrêt.
• Évaluer la performance des fournisseurs pour soutenir les décisions d'approvisionnement durable.
• Optimiser la logistique et les opérations sur le terrain pour minimiser les émissions et l'utilisation des ressources.

Préparation aux catastrophes naturelles

Les systèmes de réponse aux catastrophes échouent souvent parce que les avertissements arrivent trop tard ou manquent de précision géographique. Les systèmes de surveillance et de prévision pilotés par l'IA y remédient en traitant les données des capteurs et des satellites en temps réel à des échelles et des vitesses que les systèmes manuels ne peuvent égaler.

Exemple concret : Google Earth IA est une suite de modèles et d'ensembles de données d'IA géospatiale utilisés pour des applications telles que la prévision météorologique, la prévision des inondations et la détection des incendies de forêt.

Un composant central de cette initiative est AlphaEarth Foundations, qui analyse l'imagerie satellite à grande échelle et les données démographiques pour soutenir des cas d'utilisation tels que la planification urbaine, la santé publique et la surveillance environnementale.⁶

AlphaEarth Foundations traite des pétaoctets de données d'observation de la Terre pour générer des représentations à haute résolution des zones terrestres et côtières. Ses résultats, publiés sous forme d'embeddings via Google Earth Engine, sont déjà utilisés par plus de 50 organisations, y compris les Nations Unies et des institutions académiques, pour des tâches telles que la classification des écosystèmes, l'évaluation agricole et la surveillance de l'utilisation des terres. Le modèle améliore également la compression des données et la précision de la cartographie, rendant l'analyse environnementale à grande échelle plus efficace.⁷

Exemple concret : Prévenir la déforestation nécessite d'identifier où la perte de forêt s'est produite et où elle est susceptible de se produire ensuite. Google DeepMind, en collaboration avec le World Resources Institute, a développé un modèle d'IA pour estimer le risque de déforestation en analysant l'imagerie satellite.

Le modèle se concentre sur l'identification des moteurs sous-jacents de la perte de forêt, tels que l'agriculture, l'exploitation forestière, l'exploitation minière et le feu, en utilisant des données satellites plutôt que de s'appuyer sur des données d'infrastructure locales comme les réseaux routiers. Construit sur des architectures de transformeurs de vision, il génère des prédictions de risque de déforestation à des résolutions aussi fines que 30 mètres, sur de grandes régions, couvrant la période de 2000 à 2024.

Cette approche permet aux décideurs politiques et aux organisations de conservation de prioriser les interventions dans les zones à haut risque avant que la perte de forêt ne se produise.⁸

4. Alerte aux inondations

Selon des données récentes, 250 millions de personnes sont touchées chaque année par les inondations. PwC suggère que les améliorations des systèmes d'alerte aux inondations pilotées par l'IA pourraient sauver plus de 3 000 vies et réduire les dommages économiques jusqu'à 14 millions de dollars. Ces technologies fournissent des alertes en temps opportun, aidant les communautés à agir avant que la catastrophe ne survienne.⁹

Exemple concret : Le système opérationnel de prévision des inondations de Google, basé sur un LLM de type LSTM pour l'hydrologie, a été lancé en 2018. Il combine deux modèles d'IA : un LSTM de prévision hydrologique qui prédit les niveaux des rivières, et un modèle d'inondation (utilisant des algorithmes de seuil et « manifold ») qui simule l'étendue et la profondeur de l'inondation pour générer des alertes jusqu'à sept jours à l'avance.¹⁰

Le système couvre actuellement plus de 100 pays via des « jauges virtuelles » et des bassins fluviaux vérifiés, atteignant environ 700 millions de personnes avec des alertes de prévision des inondations diffusées via Google Search, Maps, Android, le Flood Hub et les partenaires gouvernementaux.¹¹

Les réalisations clés incluent :

• Prévision des inondations via les modèles LSTM de niveau et d'inondation.
• Déploiement mature depuis 2018 dans plus de 100 pays.
• Jusqu'à 7 jours de délai avec des alertes en temps réel à 700 millions de personnes.
• Des preuves solides grâce aux publications dans Nature/HESS.

Figure 1 : L'image illustre la portée mondiale de Flood Hub, montrant comment il soutient la prévision des inondations pour plus de 700 millions de personnes.

5. Incendies de forêt

L'IA est également un outil puissant dans la lutte contre les incendies de forêt, aidant à prévenir les pertes dévastatrices. Des drones, des satellites et des capteurs sur de hautes tours surveillent en permanence les forêts, détectant les signes d'un incendie potentiel, tels que des points chauds inhabituels ou de la fumée montante.

Avec une formation appropriée, les systèmes d'IA peuvent distinguer la fumée des autres signaux environnementaux, permettant une détection plus précoce et plus fiable des incendies de forêt

Exemple concret : Dryad Networks a installé environ 400 « nez électroniques » dans la forêt d'Eberswalde dans le Brandebourg, une région fortement touchée par les incendies de forêt. Ces appareils peuvent détecter les gaz dès les premiers stades d'un incendie tout en surveillant la température, l'humidité et la pression de l'air.

En fournissant des données en temps réel sur les conditions environnementales, ces capteurs aident à identifier les risques d'incendie potentiels tôt, améliorant la capacité à réagir rapidement et à minimiser les dégâts.¹²

Lutter contre la pollution de l'air

La pollution de l'air s'aggrave et peut dégénérer en une urgence mondiale de santé publique et environnementale qui cause plus de sept millions de décès prématurés chaque année et 8,1 billions de dollars de dommages à la santé seulement.¹³

L'IA peut aider à réduire la pollution de l'air grâce à des alertes en temps réel et des modèles prédictifs :

6. Alertes en temps réel

Avec les données fournies par les moniteurs de qualité de l'air, l'IA peut offrir des informations sur l'impact de la qualité de l'air sur les personnes et aider à décider des politiques de protection de la santé.¹⁴

De plus, en traitant les données de différents moniteurs en temps réel, il peut envoyer des alertes lorsque le niveau de pollution augmente. De cette façon, les gens peuvent agir immédiatement : soit rester à l'intérieur, soit porter un masque.

Exemple concret : L'application IQAir a un classement qui montre en temps réel quelles villes ont le plus de pollution dans l'air. L'application Plume Labs donne des cartes complètes qui montrent où la pollution est la plus forte. L'application indique également quelle sera la qualité de l'air chaque heure, car les niveaux peuvent changer considérablement au cours de la journée.¹⁵

7. Modèles prédictifs

Développés avec l'IA et l'apprentissage automatique, les modèles prédictifs peuvent prévoir des informations telles que les concentrations de polluants atmosphériques.

Exemple concret : Des ingénieurs de Cornell ont conçu un modèle qui peut calculer les particules fines (PM2.5), qui sont la suie, la poussière et les gaz d'échappement des camions et des voitures qui pénètrent dans les poumons des gens. Ces modèles permettent d'identifier les risques plus tôt, permettant une action préventive avant que les impacts environnementaux ou sanitaires ne s'aggravent.¹⁶

Biodiversité

8. Surveillance et conservation de la biodiversité

La conservation de la biodiversité est l'un des plus grands défis posés par le changement climatique. L'IA offre des solutions pour améliorer la surveillance et la conservation de la biodiversité.

Des technologies telles que les réseaux neuronaux, la vision par ordinateur et la vision par satellite peuvent aider les chercheurs à détecter les animaux dans les images et à identifier des animaux spécifiques au sein d'une espèce. Les chercheurs peuvent surveiller les animaux comme les oiseaux, les amphibiens et les cétacés, et même les poissons, et analyser les données à l'aide d'outils d'apprentissage automatique.¹⁷

Avec ces technologies, les scientifiques peuvent réaliser :

• Une meilleure analyse de l'habitat.
• Des estimations plus précises sur la faune et les espèces.
• Analyser l'impact du changement climatique sur les animaux en temps réel.

Exemple concret : Une conservation efficace dépend de la connaissance des lieux de vie des espèces, mais produire des cartes de répartition des espèces précises reste difficile compte tenu de l'échelle et de la diversité de la biodiversité mondiale. Pour résoudre ce problème, les chercheurs de Google ont développé un système basé sur l'IA pour générer des cartes de répartition des espèces sur de grandes zones géographiques.

Le système combine les enregistrements d'observations de terrain provenant de bases de données ouvertes sur la biodiversité avec des embeddings dérivés de satellites d'AlphaEarth Foundations et des traits au niveau de l'espèce tels que la masse corporelle. Un modèle de réseau neuronal graphique (GNN) utilise ces informations pour déduire les distributions géographiques probables pour de nombreuses espèces simultanément, qui peuvent ensuite être affinées par des experts locaux.

Dans des projets pilotes, le modèle a été utilisé pour cartographier les espèces de mammifères australiens, y compris le planeur géant, et un sous-ensemble de ces cartes a été publié via des plateformes telles que le UN Biodiversity Lab et Google Earth Engine.

Exemple concret : Wildbook utilise des réseaux neuronaux et des algorithmes de vision par ordinateur pour identifier et compter les animaux dans les images et pour distinguer les animaux individuels au sein d'un groupe. Grâce à ces connaissances, la taille des populations sauvages peut être estimée plus précisément.¹⁸

Analyse de données pour la durabilité

Les grands modèles de langage (LLM) comme les GPT sont essentiels pour conduire un avenir plus durable en aidant les organisations à analyser et à agir sur de grands ensembles de données. Voici quelques applications clés de l'IA dans ce domaine :

9. Analyser les documents commerciaux et réduire les déchets

Les systèmes d'IA générative peuvent examiner et analyser les documents commerciaux, aidant les entreprises à repérer les opportunités de réduire les déchets et d'améliorer leurs efforts de durabilité. Par exemple :

• Les outils d'IA générative peuvent analyser les données sur le transport, la consommation d'énergie et d'autres consommations de ressources pour fournir des calculs précis de l'empreinte carbone à moindre coût.
• Les algorithmes d'IA peuvent optimiser les processus de la chaîne d'approvisionnement en identifiant les inefficacités et en suggérant des moyens de réduire la consommation de carburant. Ces technologies aident à réduire les émissions de gaz à effet de serre et à minimiser l'utilisation des ressources.
• En tirant parti de l'IA, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leur consommation d'énergie, les aidant à se tourner vers des sources d'énergie renouvelables et à améliorer l'efficacité énergétique globale.

Cette intégration des technologies d'IA permet aux entreprises de réduire leur impact environnemental tout en intégrant la durabilité dans leurs opérations.

10. Identifier les risques du scope 3

La détection des émissions de gaz à effet de serre de scope 3, celles générées indirectement par les chaînes d'approvisionnement et les cycles de vie des produits, peut être difficile. Cependant, en utilisant des outils d'IA comme ChatGPT, les entreprises peuvent identifier efficacement ces risques en analysant de grands volumes de données publiquement disponibles, telles que :

• Des articles de presse, des rapports sectoriels et des publications sur les médias sociaux qui mettent en évidence les défis environnementaux liés aux fournisseurs ou aux processus de production.
• Les risques émergents pour la durabilité environnementale qui pourraient avoir un impact sur les stratégies de durabilité.

Les entreprises peuvent traiter de manière proactive les préoccupations liées au changement climatique et s'aligner sur les principes de justice environnementale en identifiant ces risques.

11. IA pour l'optimisation de l'énergie et des ressources

Les systèmes d'IA, y compris ceux déployés par les fournisseurs de services cloud, peuvent aider les entreprises et les organisations à :

• Optimiser la consommation d'énergie dans les centres de données en améliorant les systèmes de refroidissement et en réduisant l'efficacité énergétique (PUE).
• Prédire et gérer les besoins de stockage d'énergie, en alignant la production d'énergie renouvelable sur la demande.
• Réduire les déchets électroniques en prolongeant les cycles de vie des appareils grâce à des recommandations de maintenance pilotées par l'IA.

Exemple concret : Earth‑2 de NVIDIA est une plateforme de simulation climatique accélérée par GPU permettant une modélisation mondiale à l'échelle kilométrique.

Elle a lancé un modèle d'IA générative appelé cBottle (« Climate in a Bottle ») en juin 2025. Le modèle peut générer des états atmosphériques globaux conditionnés par des entrées comme l'heure de la journée et les températures de surface de la mer, avec une résolution allant jusqu'à 1-2 km et un temps de calcul et une consommation d'énergie considérablement réduits.¹⁹

Ce système atteint :

• Des taux de compression des données jusqu'à 3 000× par échantillon.
• Des vitesses de prévision des milliers de fois plus rapides et jusqu'à 10 000× plus écoénergétiques que les méthodes traditionnelles.
• L'intégration de la réduction d'échelle basée sur l'IA (CorrDiff) pour fournir des informations météorologiques en super-résolution.
• Une adoption active par des institutions de recherche de premier plan (MPI‑M, IA², Alan Turing Institute) facilite l'exploration interactive du climat par jumeau numérique.

Les caractéristiques clés incluent :

• Simulation climatique à l'échelle kilométrique et visualisation interactive.
• IA générative (cBottle + CorrDiff) pour des prévisions rapides et à haute résolution.
• Prouvé par des tests en conditions réelles (GTC, hackathons) et une collaboration institutionnelle.

Au-delà des plateformes de simulation et de prévision, plusieurs organisations appliquent l'IA pour relever des défis concrets de résilience énergétique et climatique à l'échelle du réseau, des batteries, du marché et des bâtiments.

Exemple concret : La gestion du réseau électrique d'une mégapole nécessite une coordination en temps réel entre la production, la demande, les échanges et la régulation, des tâches qui deviennent de plus en plus difficiles à mesure que les ressources énergétiques distribuées se multiplient. La State Grid Corporation of China applique l'IA pour gérer le réseau électrique de Shanghai sous ces contraintes.

Sa plateforme intègre la prévision, les échanges, la supervision réglementaire et le règlement dans un système unique, permettant une coordination inférieure à la seconde des actifs énergétiques distribués. Le système prend en charge plus de 15 000 utilisateurs et illustre comment les grands réseaux urbains peuvent améliorer leur résilience tout en augmentant l'intégration des énergies renouvelables.²⁰

Agriculture durable

Les technologies d'IA dans l'agriculture aident les agriculteurs à relever des défis tels que l'inefficacité des ressources et l'impact environnemental. En intégrant des outils tels que la robotique agricole, les systèmes de surveillance météorologique et les algorithmes de gestion des terres, les agriculteurs peuvent optimiser les opérations, réduire les déchets et atteindre les objectifs de durabilité.

De plus, la surveillance des cultures et des animaux pilotée par l'IA aide à garantir des rendements et un bétail plus sains en détectant les problèmes tôt, en réduisant le besoin de produits chimiques et en minimisant l'utilisation des ressources.

12. Robotique agricole

Comme une voiture autonome, les robots alimentés par l'IA peuvent se déplacer et récolter les cultures lorsqu'elles sont prêtes et mûres. Cela aide à réduire le gaspillage et peut améliorer les lignes de production.

13. Surveillance météorologique

L'IA peut également surveiller et prévoir la météo. Cela aide les agriculteurs à prédire le temps à un endroit spécifique, leur donnant des indications sur le moment d'irriguer leurs cultures et le meilleur moment pour planter ou récolter.

14. Gestion des terres

Un autre cas d'utilisation de l'IA est la planification des terres agricoles. En utilisant des images satellites, des algorithmes et des données d'utilisation des terres, les agriculteurs peuvent planifier où et quand planter leurs cultures. Cela peut également les aider à garantir la conformité réglementaire.

15. Surveillance des cultures et des animaux

L'IA peut aider les agriculteurs à garder leurs cultures et leurs animaux en bonne santé. Avec la reconnaissance d'images et des capteurs pour repérer les conditions des cultures, l'IA peut aider à réduire les attaques d'insectes sur les cultures ou les premiers signes de maladies animales.

Les agriculteurs peuvent alors intervenir et résoudre le problème sans utiliser des quantités excessives de produits chimiques ou de médicaments, réduisant les pertes potentielles.

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Production et lieu de travail durables

16. Moins de production défectueuse

Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l'IA peuvent résoudre les problèmes de retour de produits découlant de défauts ou d'insatisfaction des clients en minimisant les erreurs de production au stade de la fabrication.

Les systèmes de contrôle qualité basés sur la vision par ordinateur installés sur le convoyeur ou la chaîne de production peuvent inspecter la qualité du produit de manière plus précise et efficace que l'inspection manuelle.

Voyez comment cela fonctionne :

Cette réduction des produits défectueux peut finalement réduire les retours de produits de l'organisation et les émissions de GES liées à la logistique inverse et aux autres processus de retour.

17. Meilleure détection des fuites dans la production

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider à détecter les fuites d'eau et d'autres produits chimiques nocifs dans une usine de production et alerter les autorités pour qu'elles agissent rapidement. Cela peut aider les entreprises à réduire leur impact environnemental.

Voyez comment cela fonctionne :

18. Lieu de travail plus sûr

La durabilité se compose de trois parties : environnementale, sociale et gouvernementale. Pour être vraiment durable, une entreprise doit se concentrer sur les trois.

Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l'IA peuvent contribuer à améliorer la sécurité des travailleurs en assurant le respect des règles de sécurité. Cela peut aider à améliorer la durabilité sociale d'une entreprise en la rendant plus sûre pour ses travailleurs.

Des caméras intelligentes peuvent être installées à des points clés de l'installation de fabrication pour surveiller si les travailleurs suivent les règles et portent un équipement de sécurité. Le système peut également identifier d'autres risques dans l'installation et informer le responsable des opérations ou de la sécurité pour une action ultérieure.

Énergie et logistique

19. Consommation d'énergie réduite

Figure 2 : Part mondiale de l'électricité provenant de ressources renouvelables.

Même si les investissements dans les énergies renouvelables ont considérablement augmenté ces dernières années, les énergies renouvelables représentent 30% de la production mondiale d'électricité.²¹

L'IA peut aider à augmenter l'utilisation des énergies renouvelables en étudiant les modèles de consommation d'énergie et en fournissant des informations sur la réduction et l'amélioration de la consommation sans compromettre la productivité de l'entreprise.

20. Logistique optimisée et durable

L'IA peut également contribuer à améliorer la durabilité des opérations de distribution et de logistique d'une entreprise, qui représentent une part importante de l'empreinte carbone totale de l'entreprise.

Les logiciels alimentés par l'IA peuvent optimiser les itinéraires de livraison de produits en intégrant la durabilité comme facteur clé. Les systèmes d'optimisation des itinéraires sont devenus une nécessité pour les entreprises de logistique, car ils offrent des avantages financiers et environnementaux significatifs.

Regardez comment l'IA et les technologies de jumeau numérique aident à la livraison durable du dernier kilomètre :

Consultez les cas d'utilisation de l'IA en logistique pour en savoir plus sur la façon dont l'IA révolutionne le secteur de la logistique.

Quels sont les défis de l'IA pour la durabilité ?

L'intelligence artificielle semble prometteuse pour aider à protéger l'environnement, mais elle présente également certains défis :

Énergie de calcul

Les modèles d'IA avancés nécessitent une puissance de calcul importante, ce qui signifie qu'ils consomment beaucoup d'énergie.²²

Cela influence à la fois les prix opérationnels et les émissions de carbone. Ainsi, utiliser des technologies d'IA énergivores au service de la durabilité environnementale peut être paradoxal.

Abus de main-d'œuvre

Les grands modèles de langage tels que ChatGPT peuvent nécessiter des étiquettes pour éloigner le modèle des textes toxiques. Pour obtenir ces étiquettes, OpenAI a envoyé des dizaines de milliers de textes à une entreprise au Kenya. Les étiqueteurs de données employés par l'entreprise sont payés environ 1,32 $ et 2 $ de l'heure.²³

Cela soulève des questions quant à savoir si les droits des travailleurs sont usurpés dans le développement d'outils d'IA pour un avenir durable.

Biais et éthique de l'IA

Les modèles d'IA apprennent à partir des données, et si les données sont biaisées ou représentent une partie particulière de la réalité, les modèles peuvent produire des résultats incorrects. Par exemple, un modèle d'IA formé sur des données spécifiques à un emplacement peut ne pas générer de données pour d'autres zones.

Les décisions basées sur les résultats de l'IA peuvent grandement affecter la société et le monde. Par conséquent, des questions peuvent se poser concernant la confidentialité et la propriété des données.

Meilleures pratiques pour atténuer les défis

IA écoénergétique

La priorité devrait être d'utiliser des algorithmes et des appareils qui consomment moins d'énergie. Les groupes de recherche peuvent travailler à la conception de modèles qui équilibrent les performances de l'IA et la consommation d'énergie.²⁴

L'infrastructure de calcul de l'IA peut être alimentée par des sources d'énergie renouvelables, ce qui peut aider à réduire encore plus l'empreinte carbone.

Lutter contre les biais de l'IA

Les modèles d'IA doivent utiliser des méthodes appropriées pour collecter, tester et valider les données afin d'éviter les biais. Il est également important d'inclure des données représentatives et de considérer comment les conditions peuvent varier selon les endroits.

Élaborer des lignes directrices éthiques

Pour que l'IA protège l'environnement, des lignes directrices éthiques et des politiques doivent être conçues et suivies. Cela inclut des règles claires sur qui possède les données, comment les garder privées et comment utiliser l'IA de manière éthique.

Encourager l'engagement des parties prenantes

Impliquer les parties prenantes dans le processus de prise de décision, en particulier les groupes qui seront affectés par les résultats de l'IA. Cela signifie s'assurer que tout le monde sait comment fonctionnent les modèles d'IA et quelles données ils utilisent.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Top 20 Applications et exemples d'IA pour la durabilité}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Consulté le 9 Juin 2026}
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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Sıla Ermut

Analyste Sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par email et les vidéos de vente. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master of Science en psychologie sociale et d'un Bachelor of Arts en relations internationales.

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