20 applications et exemples d'IA pour le développement durable
Selon PwC, l'IA de génération pourrait améliorer l'efficacité opérationnelle, ce qui pourrait indirectement réduire l'empreinte carbone des processus métier. 1
En appliquant l'IA générative à des domaines tels que l'optimisation logistique, la prévision de la demande et la réduction des déchets, les entreprises peuvent réduire les émissions de leurs opérations au-delà des systèmes d'IA eux-mêmes.
Découvrez des applications de l'IA en matière de développement durable à travers des exemples concrets qui tirent parti de l'IA pour construire un avenir plus intelligent, plus efficace et plus durable.
Comment évalue-t-on la durabilité de l'IA ?
À mesure que l'utilisation de l'IA se développe dans les initiatives de développement durable, des questions se posent de plus en plus sur la manière d'évaluer la durabilité de l'IA elle-même.
Des recherches récentes et des débats politiques suggèrent que les gains d'efficacité ou les réductions d'émissions ne suffisent pas à eux seuls 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 issues de la conférence sur l'IA durable de septembre 2025. 2 utilisés 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 enseignements de la conférence sont que l'IA ne peut être considérée comme durable que si elle prend en compte simultanément les impacts environnementaux, sociaux, politiques et de justice, car une mise à l'échelle illimitée et des approches axées uniquement sur l'efficacité risquent de renforcer les inégalités, l'extractivisme et les dommages structurels malgré les gains techniques.
Le développement durable va au-delà de l'efficacité énergétique.
D'après la conférence, le développement durable est un concept global plutôt qu'un simple indicateur technique. De nombreuses interventions soulignent que se concentrer uniquement sur l'efficacité énergétique ou la réduction des émissions de carbone occulte des impacts clés des systèmes d'IA.
La durabilité devrait être abordée sous de multiples angles :
- Les coûts environnementaux tels que la consommation d'énergie, la consommation d'eau, les minéraux et les déchets électroniques
- Les effets sociaux, notamment les conditions de travail, les inégalités et les impacts sur le genre
- Les enjeux politiques et économiques, tels que la concentration du pouvoir et le contrôle des infrastructures
- Des problèmes liés à la connaissance comme la perte de diversité épistémique et l'affaiblissement de la pensée critique
La position générale est que l'IA ne peut être considérée comme durable si elle est performante sur le plan environnemental mais cause des dommages sociaux ou structurels.
Le développement de l'IA entre en conflit avec les objectifs de développement durable
Un thème récurrent est la tension entre le développement de l'IA à grande échelle et la durabilité. Les trajectoires actuelles de l'IA privilégient les modèles plus vastes, les volumes de données plus importants et les besoins en calcul plus élevés, tandis que la durabilité exige des limites et une sélectivité accrue. Voir les lois d'échelle LLM pour plus d'informations.
Plusieurs chercheurs mettent en avant des pistes alternatives :
- Des modèles plus petits et spécifiques à une tâche plutôt que des systèmes à usage général
- Déploiement local ou limité à un domaine plutôt qu'une mise à l'échelle globale
- Justification rigoureuse de l'utilisation du calcul haute performance
- Distinction claire entre les applications d'IA essentielles et non essentielles
L’argument n’est pas que le passage à l’échelle supérieure soit toujours une erreur, mais que le passage à l’échelle supérieure illimité est incompatible avec les contraintes environnementales et sociales à long terme.
Le pouvoir et l'extractivisme sont des préoccupations centrales
De nombreux travaux présentent 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 principaux points abordés sont les suivants :
- Extraction de données auprès des communautés marginalisées et autochtones
- L'exploitation des ressources justifiée par les discours sur la transition écologique
- Concentration des capacités de calcul, des services cloud et des centres de données dans quelques régions
- Contrôle des infrastructures énergétiques par les entreprises lié au déploiement de l'IA
De ce point de vue, les arguments en faveur du développement durable sont fragiles s'ils ignorent la répartition des avantages et des inconvénients entre les régions et les populations.
Les cadres fondés sur la justice dominent le débat.
La justice est considérée comme une condition essentielle à une IA durable. Plusieurs approches éthiques sont régulièrement appliquées pour évaluer les systèmes d'IA.
Les cadres de référence courants comprennent :
- Justice énergétique, c'est-à-dire qui paie les coûts de l'énergie et qui en bénéficie.
- L'éthique féministe, mettant l'accent sur le soin, la reconnaissance et les impacts relationnels
- Approches décoloniales et autochtones, mettant l'accent sur la souveraineté des données et le consentement
- La responsabilité structurelle, qui va au-delà des développeurs individuels pour englober les systèmes et les institutions.
De ces différentes perspectives émerge une conclusion commune : une IA qui renforce les inégalités ou l’oppression ne peut être considérée comme durable.
Les mécanismes de gouvernance sont insuffisants.
Des documents juridiques et politiques affirment que les cadres de gouvernance existants sont en retard par rapport aux réalités matérielles des systèmes d'IA. Les impacts environnementaux sont souvent insuffisamment réglementés ou considérés comme des préoccupations volontaires.
Les lacunes identifiées comprennent :
- Exigences limitées en matière de mesure et de divulgation des impacts environnementaux de l'IA
- Les mécanismes d'application de la réglementation actuelle en matière d'IA sont insuffisants.
- Dépendance excessive à l'égard des déclarations des entreprises
- Difficulté à appliquer les cadres des droits individuels aux préjudices structurels
Des voies alternatives en matière d'IA sont proposées
Malgré les critiques, la conférence ne rejette pas l'IA dans son ensemble. De nombreuses contributions proposent des alternatives pour développer et utiliser l'IA, plus en phase avec les principes du développement durable.
Les orientations proposées comprennent :
- Des modèles compacts et performants conçus pour des contextes spécifiques
- Infrastructures d'IA d'intérêt public et open source
- Processus de conception d'IA participatifs et menés par la communauté
- Les approches axées sur la décroissance qui privilégient la suffisance à l'expansion
Les agents d'IA dans le développement durable
Les agents d'IA dans le domaine du développement durable 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 développement durable, identifient les tendances et mettent en œuvre des actions avec une intervention humaine minimale. Ces agents combinent traitement des données, compréhension du langage naturel et apprentissage automatique pour faciliter la prise de décision et améliorer l'efficacité opérationnelle en matière de gestion du développement durable.
Leur objectif principal est de réduire le travail manuel nécessaire à la collecte, à l'analyse et à la communication des données de développement durable. En automatisant les tâches répétitives et gourmandes en données, les agents d'IA permettent aux professionnels du développement durable de se concentrer sur la planification stratégique, la conformité et l'amélioration des performances.
Selon leur niveau d'autonomie, ils peuvent soit travailler de manière indépendante, soit assister des équipes humaines dans la réalisation de processus définis.
On distingue généralement deux types d'agents d'IA dans le domaine du développement durable :
- Agents autonomes : Ces agents fonctionnent de manière indépendante, prenant des décisions basées sur les données et exécutant des actions sans supervision humaine directe.
- Agents d'assistance : Ces agents soutiennent les équipes humaines en proposant des recommandations, des analyses et une automatisation pour des tâches spécifiques.
Exemple concret : l’IA CO2 La plateforme 3 automatise la gestion du carbone et transforme les engagements en matière de développement durable en résultats concrets. Elle réduit les tâches répétitives et gourmandes en données, permettant ainsi aux équipes de développement durable de se concentrer sur l'analyse et la réduction des émissions.
Ses agents d'IA résolvent des problèmes tels que les données incohérentes, les calculs complexes de carbone et l'engagement des fournisseurs en automatisant le nettoyage des données, la normalisation et l'estimation des émissions à grande échelle.
Le système assure également la conformité aux cadres et réglementations, notamment SBTi, CSRD, CBAM et SB253, tout en garantissant la sécurité des données et le contrôle régional des données.
Agent de données
- Normalise les données provenant de sources multiples en quelques minutes.
- Structure de grands ensembles de données en formats conformes aux normes d'audit.
- Permet de déclarer les émissions de manière précise et transparente.
Agent de portée 3
- Identifie et récupère les données d'émissions vérifiées des fournisseurs.
- Identifie et associe les fournisseurs en fonction du contexte de l'entreprise et des achats.
- Évalue la maturité des fournisseurs en fonction de la qualité des rapports et des engagements pris.
Agent d'adaptation du facteur d'émission (agent EFM)
- Associe les produits et les matériaux aux facteurs d'émission les plus pertinents dans de vastes bases de données.
- Effectue une analyse sémantique pour interpréter les termes techniques et garantir des correspondances précises.
- Permet d'estimer les émissions à grande échelle à un coût bien inférieur à celui d'une analyse de cycle de vie traditionnelle.
1. Agents d'automatisation des données et des rapports
Les agents d'IA sont fréquemment utilisés pour collecter, vérifier et structurer les données de développement durable provenant de multiples sources internes et externes. Ils peuvent traiter de grands ensembles de données afin d'en garantir l'intégrité et la conformité aux normes de reporting.
- Automatisation des rapports ESG et de durabilité selon des référentiels tels que ESRS, SASB, CDP et GRI.
- Préparation des sections destinées aux documents réglementaires, tels que les rapports 10-K, et tenue des pistes d'audit.
- Regroupement des données sur les émissions, des indicateurs d'utilisation des ressources et d'autres indicateurs clés pour une analyse cohérente.
2. Mobilisation et communication des parties prenantes
Les agents d'IA aident à gérer la communication avec les parties prenantes internes et externes qui ont besoin de données ou de mises à jour sur le développement durable.
- Répondre aux questions des investisseurs ou des organismes de réglementation à l'aide de données vérifiées.
- Automatisation des questionnaires fournisseurs et des enquêtes de durabilité.
- Générer des synthèses de développement durable personnalisées pour les dirigeants, les clients ou le grand public.
3. Efficacité opérationnelle et gestion des ressources
Les agents d'IA utilisent des modèles prédictifs et d'optimisation pour améliorer les opérations liées au développement durable.
- Surveiller les équipements et prévoir les besoins de maintenance afin de prévenir le gaspillage et les temps d'arrêt.
- Évaluer la performance des fournisseurs pour appuyer des décisions d'approvisionnement durables.
- Optimisation de la logistique et des opérations sur le terrain afin de minimiser les émissions et l'utilisation des ressources.
Préparation aux catastrophes naturelles
Les systèmes de réponse aux catastrophes échouent souvent car les alertes arrivent trop tard ou manquent de précision géographique. Les systèmes de surveillance et de prévision basés sur l'IA remédient à ce problème en traitant en temps réel les données de capteurs et de satellites à une échelle et une vitesse que les systèmes manuels ne peuvent égaler.
Exemple concret : Google Earth AI 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 feux de forêt.
L'un des éléments clés de cette initiative est AlphaEarth Foundations , qui analyse des images satellites à grande échelle et des données démographiques pour soutenir des cas d'utilisation tels que la planification urbaine, la santé publique et la surveillance environnementale. 4
AlphaEarth Foundations traite des pétaoctets de données d'observation de la Terre pour générer des représentations haute résolution des zones terrestres et côtières. Ses résultats, diffusés sous forme d'embeddings via Earth Engine (protocole 991259_1708), sont déjà utilisés par plus de 50 organisations, dont les Nations Unies et des institutions universitaires, pour des tâches telles que la classification des écosystèmes, l'évaluation agricole et le suivi de l'occupation des sols. Le modèle améliore également la compression des données et la précision cartographique, rendant ainsi l'analyse environnementale à grande échelle plus efficace. 5
Exemple concret : Prévenir la déforestation nécessite d’identifier non seulement les zones déjà touchées, mais aussi les zones à risque. DeepMind, en collaboration avec le World Resources Institute, a développé un modèle d’IA pour estimer le risque de déforestation en analysant des images satellites au fil du temps.
Ce modèle vise à identifier les causes profondes de la déforestation, telles que l'agriculture, l'exploitation forestière, l'exploitation minière et les incendies, en utilisant exclusivement des données satellitaires plutôt que des données d'infrastructures locales comme les réseaux routiers. Basé sur des architectures de transformation visuelle, il génère des prévisions de risques de déforestation avec une résolution de 30 mètres, sur de vastes régions, pour la période 2000-2024.
Cette approche permet aux décideurs politiques et aux organisations de conservation de prioriser les interventions dans les zones à haut risque avant que la déforestation ne survienne. 6
4. Alerte aux inondations
D'après des données récentes, 250 millions de personnes sont touchées chaque année par les inondations. PwC estime que l'amélioration des systèmes d'alerte aux inondations grâce à l'intelligence artificielle pourrait sauver plus de 3 000 vies et réduire les pertes économiques jusqu'à 14 millions de dollars. Ces technologies permettent d'émettre des alertes en temps opportun, aidant ainsi les populations à se préparer avant la catastrophe. 7
Exemple concret : le système opérationnel de prévision des crues de Google, basé sur un grand modèle de langage hydrologique basé sur LSTM, a été lancé en 2018. Il combine deux modèles d'IA : un LSTM de prévision des niveaux hydrologiques qui prédit les niveaux des rivières, et un modèle d'inondation (utilisant des algorithmes de seuil et de « variété ») qui simule l'étendue et la profondeur de l'inondation pour générer des alertes jusqu'à sept jours à l'avance. 8
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 Recherche, Cartes, Android, le Flood Hub et des partenaires gouvernementaux. 9
Principales réalisations :
- Prévision des crues via les modèles LSTM de niveau et d'inondation.
- Déploiement mature depuis 2018 dans plus de 100 pays.
- Délai de préavis jusqu'à 7 jours avec alertes en temps réel pour 700 millions de personnes.
- Preuves solides issues des publications de 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 , contribuant à prévenir des pertes dévastatrices. Drones, satellites et capteurs installés 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 qui s'élève.
Avec un entraînement adéquat, les systèmes d'IA peuvent faire la distinction entre la fumée et d'autres signaux environnementaux, permettant ainsi une détection des feux de forêt plus précoce et plus fiable.
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. Ces dispositifs peuvent détecter les gaz dès les premiers signes d’un incendie, tout en surveillant la température, l’humidité et la pression atmosphérique.
En fournissant des données en temps réel sur les conditions environnementales, ces capteurs contribuent à identifier rapidement les risques d'incendie potentiels, améliorant ainsi la capacité de réaction et de minimiser les dommages. 10
Lutter contre la pollution de l'air
La pollution atmosphérique s'aggrave et pourrait dégénérer en une urgence sanitaire et environnementale mondiale, responsable chaque année de plus de sept millions de décès prématurés et de dommages sanitaires estimés à 8 100 milliards de dollars. 11
L'IA peut contribuer à réduire la pollution atmosphérique grâce à des alertes en temps réel et des modèles prédictifs :
6. Alertes en temps réel
Grâce aux données fournies par les capteurs de qualité de l'air, l'IA peut apporter des éclairages sur l'impact de la qualité de l'air sur la population et contribuer à l'élaboration de politiques de protection de la santé. 12
De plus, grâce au traitement en temps réel des données provenant de différents capteurs, le système peut envoyer des alertes en cas de pic de pollution . Ainsi, les gens peuvent réagir immédiatement : rester chez eux ou porter un masque.
Exemple concret : l’application IQAir propose un classement en temps réel des villes les plus polluées. L’application Plume Labs fournit des cartes détaillées des zones les plus polluées. Elle indique également la qualité de l’air prévue toutes les heures, car les niveaux peuvent varier considérablement au cours de la journée. 13
7. Modèles prédictifs
Développés grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, les modèles prédictifs peuvent prévoir des informations telles que les concentrations de polluants atmosphériques.
Exemple concret : des ingénieurs de l’université Cornell ont conçu un modèle capable de calculer les particules fines (PM2,5), c’est-à-dire la suie, la poussière et les gaz d’échappement des camions et des voitures qui pénètrent dans les poumons. Ces modèles permettent d’identifier les risques plus tôt, ce qui favorise la mise en œuvre de mesures préventives avant que les impacts environnementaux ou sanitaires ne s’aggravent. 14
biodiversité
8. Suivi et conservation de la biodiversité
La préservation de la biodiversité est l'un des plus grands défis posés par le changement climatique. L'IA offre des solutions pour améliorer le suivi et la conservation de la biodiversité.
Des technologies telles que les réseaux neuronaux,la vision par ordinateur et la vision satellitaire peuvent aider les chercheurs à détecter les animaux sur des images et à identifier des individus spécifiques au sein d'une même espèce. Les chercheurs peuvent ainsi suivre des animaux comme les oiseaux, les amphibiens, les cétacés et même les poissons, et analyser les données grâce à des outils d'apprentissage automatique. 15
Grâce à ces technologies, les scientifiques peuvent réaliser :
- Meilleure analyse de l'habitat.
- Des estimations plus précises sur la faune et les espèces.
- Analyser en temps réel l'impact du changement climatique sur les animaux.
Exemple concret : une conservation efficace repose sur la connaissance de la répartition géographique des espèces, mais l’élaboration de cartes précises de cette répartition demeure complexe compte tenu de l’ampleur et de la diversité de la biodiversité mondiale. Pour pallier ce problème, des chercheurs ont développé un système d’intelligence artificielle permettant de générer des cartes de distribution des espèces sur de vastes zones géographiques.
Le système combine des données d'observations de terrain issues de bases de données ouvertes sur la biodiversité avec des représentations vectorielles dérivées de données satellitaires fournies par AlphaEarth Foundations et des caractéristiques spécifiques telles que la masse corporelle. Un modèle de réseau neuronal graphique (GNN) utilise ces informations pour inférer simultanément les distributions géographiques probables de nombreuses espèces, lesquelles 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 Grand Planeur, et un sous-ensemble de ces cartes a été publié via des plateformes telles que le Laboratoire de biodiversité des Nations Unies et Earth Engine.
Exemple concret : Wildbook utilise des réseaux neuronaux et des algorithmes de vision par ordinateur pour identifier et compter les animaux sur des images et distinguer les individus au sein d’un groupe. Grâce à ces informations, la taille des populations d’animaux sauvages peut être estimée avec plus de précision. 16
Analyse des données pour la durabilité
Les grands modèles de langage (GLM), tels que les GPT, sont essentiels pour bâtir un avenir plus durable en aidant les organisations à analyser de vastes ensembles de données et à prendre des décisions éclairées. 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 des documents commerciaux, aidant ainsi les entreprises à repérer les opportunités de réduction des gaspillages et d'amélioration de leurs efforts en matière de développement durable. Par exemple :
- Les outils d'IA générative peuvent analyser les données relatives aux transports, à la consommation d'énergie et à d'autres ressources afin de fournirdes 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 contribuent 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, ce qui les aide à passer aux sources d'énergie renouvelables et à améliorer leur efficacité énergétique globale.
Cette intégration des technologies d'IA permet aux entreprises de réduire leur impact environnemental tout en intégrant le développement durable à leurs activités.
10. Identification du périmètre des trois risques
Détecter les émissions de gaz à effet de serre de portée 3, c’est-à-dire celles générées indirectement par les chaînes d’approvisionnement et le cycle de vie des produits, peut s’avérer complexe. Toutefois, grâce à des outils d’IA comme ChatGPT , les entreprises peuvent identifier efficacement ces risques en analysant de vastes volumes de données publiques, telles que :
- Articles de presse, rapports sectoriels et publications sur les réseaux sociaux mettant en lumière les défis environnementaux liés aux fournisseurs ou aux processus de production.
- Risques émergents en matière de durabilité environnementale susceptibles d'avoir un impact sur les stratégies de durabilité.
Les entreprises peuvent anticiper et répondre aux préoccupations liées au changement climatique et s'aligner sur les principes de justice environnementale en identifiant ces risques.
11. L'IA au service de l'optimisation énergétique et des ressources
Les systèmes d'IA, y compris ceux déployés par les fournisseurs de services cloud, peuvent aider les entreprises et les organisations :
- Optimiser la consommation d'énergie dans les centres de données en améliorant les systèmes de refroidissement et en réduisant l'efficacité énergétique (PUE).
- Prévoir et gérer les besoins en stockage d'énergie, en alignant la production d'énergie renouvelable sur la demande.
- Réduisez les déchets électroniques en prolongeant la durée de vie des appareils grâce à des recommandations de maintenance basées sur l'IA.
Exemple concret : Earth‑2 de NVIDIA est une plateforme de simulation climatique accélérée par GPU permettant une modélisation globale à l'échelle kilométrique.
Elle a lancé en juin 2025 un modèle d'IA générative appelé cBottle (« Climat en bouteille »). Ce modèle peut générer des états atmosphériques globaux conditionnés par des entrées telles que l'heure de la journée et les températures de la 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. 17
Ce système permet de réaliser :
- Taux de compression des données jusqu'à 3 000× par échantillon.
- Les prévisions sont des milliers de fois plus rapides et jusqu'à 10 000 fois plus économes en énergie que les méthodes traditionnelles.
- Intégration de la réduction d'échelle basée sur l'IA (CorrDiff) pour fournir des informations météorologiques à super-résolution.
- L’adoption active par les principaux instituts de recherche (MPI‑M, AI², Alan Turing Institute) facilite l’exploration interactive du climat par jumeaux numériques.
Les principales caractéristiques sont les suivantes :
- Simulation climatique à l'échelle kilométrique et visualisation interactive.
- IA générative (cBottle + CorrDiff) pour des prévisions rapides et à haute résolution.
- Éprouvé par des tests en situation réelle (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 en matière d'énergie et de résilience climatique à l'échelle du réseau, des batteries, du marché et des bâtiments.
Exemple concret : la gestion du réseau électrique d’une mégapole exige une coordination en temps réel entre la production, la demande, le commerce et la régulation, des tâches qui se complexifient à mesure que les ressources énergétiques distribuées se développent. La State Grid Corporation of China utilise l’intelligence artificielle pour gérer le réseau électrique de Shanghai dans ce contexte.
Sa plateforme intègre la prévision, le négoce, la surveillance réglementaire et le règlement au sein d'un système unique, permettant une coordination en moins d'une seconde des ressources énergétiques distribuées. Ce système prend en charge plus de 15 000 utilisateurs et illustre comment les grands réseaux urbains peuvent améliorer leur résilience tout en favorisant l'intégration des énergies renouvelables. 18
agriculture durable
Les technologies d'intelligence artificielle en agriculture aident les agriculteurs à relever des défis tels que l'inefficacité des ressources et l'impact environnemental. En intégrant des outils comme la robotique agricole, les systèmes de surveillance météorologique et les algorithmes de gestion des terres, les agriculteurs peuvent optimiser leurs opérations, réduire le gaspillage et atteindre leurs objectifs de développement durable.
De plus, la surveillance des cultures et des animaux grâce à l'IA contribue à garantir des rendements et un cheptel plus sains en détectant les problèmes précocement, en réduisant le besoin de produits chimiques et en minimisant l'utilisation des ressources.
12. Robotique agricole
À l'instar des voitures autonomes, les robots dotés d'intelligence artificielle peuvent se déplacer et récolter les cultures à maturité. Cela contribue à réduire le gaspillage et à optimiser les chaînes de production.
13. Surveillance météorologique
L'IA peut également surveiller et prévoir la météo . Cela aide les agriculteurs à prévoir le temps qu'il fera à un endroit précis, leur permettant ainsi de savoir quand arroser leurs cultures et quand il est préférable de semer ou de récolter.
14. Gestion des terres
L'intelligence artificielle peut également être utilisée pour la planification des terres agricoles . Grâce aux images satellites, aux algorithmes et aux données d'occupation des sols, les agriculteurs peuvent planifier où et quand semer leurs cultures. Cela leur permet aussi de se conformer à la réglementation.
15. Surveillance des cultures et des animaux
L'IA peut aider les agriculteurs à préserver la santé de leurs cultures et de leurs animaux . Grâce à la reconnaissance d'images et à des capteurs permettant de surveiller l'état des cultures, l'IA peut contribuer à réduire les attaques de ravageurs ou à détecter les premiers signes de maladies animales.
Les agriculteurs peuvent alors intervenir et régler le problème sans utiliser de quantités excessives de produits chimiques ou de médicaments, réduisant ainsi les pertes potentielles.
Production et lieu de travail durables
16. Production moins défectueuse
Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l'IA peuvent résoudre les problèmes de retour de produits liés à des défauts ou à l'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 ligne de production, permettent d'inspecter la qualité du produit avec plus de précision et d'efficacité qu'une inspection manuelle.
Voici comment cela fonctionne :
Cette réduction du nombre de produits défectueux peut, à terme, diminuer les retours de produits de l'entreprise et les émissions de GES liées à la logistique inverse et aux autres processus de retour.
17. Meilleure détection des fuites en production
Les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider à détecter les fuites d'eau et autres substances chimiques nocives au sein d'une usine de production et à alerter les autorités afin qu'elles interviennent rapidement. Cela peut permettre aux entreprises de réduire leur impact environnemental.
Voici comment cela fonctionne :
18. Un lieu de travail plus sûr
Le développement durable comporte trois volets : environnemental, social et gouvernemental. Pour être véritablement durable, une entreprise doit se concentrer sur ces trois aspects .
Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l'IA peuvent contribuer à améliorer la sécurité des travailleurs en garantissant le respect des règles de sécurité. Cela peut également renforcer la responsabilité sociale de l'entreprise en améliorant la sécurité de ses employés.
Des caméras intelligentes peuvent être installées à des points stratégiques de l'usine afin de vérifier que les employés respectent les règles et portent les équipements de sécurité. Le système peut également identifier d'autres risques au sein de l'usine et alerter le responsable des opérations ou de la sécurité concerné pour que des mesures soient prises.
Énergie et logistique
19. Réduction de la consommation d'énergie
Figure 2 : Part mondiale de l'électricité issue de ressources renouvelables.
Bien que les investissements dans les énergies renouvelables aient considérablement augmenté ces dernières années, ces dernières ne représentent que 30 % de la production mondiale d'électricité. 19
L'IA peut contribuer à accroître l'utilisation des énergies renouvelables en étudiant les schémas de consommation énergétique et en fournissant des informations sur la manière de réduire et d'améliorer cette 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 son empreinte carbone totale.
Les logiciels basés sur l'intelligence artificielle peuvent optimiser les itinéraires de livraison en intégrant le développement durable comme critère essentiel. Les systèmes d'optimisation des itinéraires sont devenus indispensables aux entreprises de logistique, car ils offrent des avantages financiers et environnementaux considérables.
Découvrez comment l'IA et les technologies de jumeaux numériques contribuent à une livraison durable du dernier kilomètre :
Découvrez des cas d'utilisation de l'IA dans la logistique pour en savoir plus sur la façon dont l'IA révolutionne le secteur de la logistique.
Quels sont les défis de l'IA durable ?
L’intelligence artificielle semble prometteuse pour la protection de l’environnement, mais elle présente également certains défis :
Énergie informatique
Les modèles d'IA avancés nécessitent une puissance de calcul importante, ce qui signifie qu'ils consomment beaucoup d'énergie. 20
Cela influe à la fois sur les coûts d'exploitation et sur les émissions de carbone. Par conséquent, l'utilisation de technologies d'IA énergivores au service du développement durable peut s'avérer paradoxale.
abus du travail
Les grands modèles de langage, comme ChatGPT, peuvent nécessiter des étiquettes pour éviter qu'ils ne soient influencés par des textes inappropriés. Afin d'obtenir ces étiquettes, OpenAI a envoyé des dizaines de milliers de textes à une entreprise au Kenya. Les personnes chargées de l'étiquetage des données pour cette entreprise sont rémunérées entre 1,32 et 2 dollars de l'heure. 21
Cela soulève des questions quant à savoir si les droits des travailleurs sont bafoués dans le développement d'outils d'IA pour un avenir durable.
biais et éthique de l'IA
Les modèles d'IA apprennent à partir de données, et si ces données sont biaisées ou ne représentent qu'une partie de la réalité, les modèles peuvent produire des résultats erronés. Par exemple, un modèle d'IA entraîné sur des données géolocalisées peut être incapable de générer des données pour d'autres zones.
Les décisions fondées sur les résultats de l'IA peuvent avoir un impact considérable sur la société et le monde. Dès lors, des questions relatives à la confidentialité et à la propriété des données peuvent se poser.
Meilleures pratiques pour atténuer les difficultés
IA écoénergétique
Il faudrait privilégier l'utilisation d'algorithmes et de dispositifs moins énergivores. Les groupes de recherche peuvent travailler à la conception de modèles permettant d'optimiser les performances de l'IA tout en maîtrisant sa consommation énergétique. 22
L'infrastructure informatique de l'IA peut être alimentée par des sources d'énergie renouvelables, ce qui peut contribuer à réduire encore davantage l'empreinte carbone.
Lutter contre les biais de l'IA
Les modèles d'IA doivent utiliser des méthodes appropriées de collecte, de test et de validation des données afin d'éviter les biais. Il est également important d'inclure des données représentatives et de tenir compte de la variabilité des conditions selon les lieux.
Élaboration de lignes directrices éthiques
Pour que l'IA puisse protéger l'environnement, il est indispensable d'élaborer et de respecter des lignes directrices et des politiques éthiques . Cela implique des règles claires concernant la propriété des données, leur confidentialité et l'utilisation éthique de l'IA.
Encourager l'engagement des parties prenantes
Impliquez les parties prenantes dans le processus décisionnel, notamment les groupes qui seront affectés par les résultats de l'IA. Cela implique de veiller à ce que chacun comprenne le fonctionnement des modèles d'IA et les données qu'ils utilisent.
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