Top 20 Applications et Exemples d'IA pour la Durabilité
Selon PwC, l'IA générative pourrait améliorer l'efficacité opérationnelle, ce qui pourrait indirectement réduire l'empreinte carbone des processus commerciaux.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 leurs émissions dans l'ensemble de leurs opérations, au-delà des systèmes d'IA eux-mêmes.
Découvrez des applications d'IA pour la durabilité avec des exemples concrets qui exploitent l'IA pour construire un avenir plus intelligent, plus efficace et plus durable.
Comment la durabilité de l'IA est-elle évaluée
À mesure que l'utilisation de l'IA se développe dans les 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.
Des recherches récentes et des discussions 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 sur l'IA durable en septembre 20252 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 points clés de la conférence sont que l'IA ne peut être considérée comme durable que si elle traite ensemble des 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.
La durabilité va au-delà de l'efficacité énergétique
Selon la conférence, la durabilité est un concept large plutôt qu'une métrique technique étroite. De nombreuses contributions soutiennent que se concentrer uniquement sur l'efficacité énergétique ou la réduction du carbone manque les impacts clés des systèmes d'IA.
La durabilité devrait être discutée selon plusieurs dimensions :
- Coûts environnementaux tels que la consommation d'énergie, l'utilisation de l'eau, les minéraux et les déchets électroniques
- Effets sociaux, y compris les conditions de travail, les inégalités et les impacts sur le genre
- Problèmes politiques et économiques, tels que la concentration du pouvoir et le contrôle des infrastructures
- Préoccupations liées aux connaissances, comme la perte de diversité épistémique et l'affaiblissement de la pensée critique
La position globale est que l'IA ne peut 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 nécessite des limites et de la sélectivité. Voir LLM scaling laws pour plus d'informations.
Plusieurs chercheurs soulignent des orientations alternatives :
- Des modèles plus petits et spécifiques à une tâche plutôt que des systèmes à usage général
- Un déploiement local ou lié à un domaine plutôt qu'une mise à l'échelle mondiale
- Une justification prudente de 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 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 questions clés discutées incluent :
- L'extraction de données auprès de communautés marginalisées et autochtones
- L'extraction de ressources justifiée par les récits de transition verte
- La concentration du calcul, des services cloud et des centres de données dans quelques régions
- Le contrôle corporatif sur les infrastructures énergétiques liées au déploiement de l'IA
Dans cette perspective, les affirmations de durabilité sont faibles si elles ignorent comment les avantages et les fardeaux sont répartis entre les régions et les populations.
Les cadres basés sur la justice dominent le débat
La justice est traitée comme une exigence fondamentale pour une IA durable. Plusieurs lentilles éthiques sont appliquées à plusieurs reprises pour évaluer les systèmes d'IA.
Les cadres courants 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
Dans toutes ces perspectives, une conclusion partagée émerge : l'IA qui renforce les inégalités ou l'oppression ne peut être considérée comme durable.
Les mécanismes de gouvernance sont insuffisants
Les articles axés sur le droit et 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 surdépendance à l'auto-déclaration des entreprises
- La difficulté d'appliquer les cadres de droits individuels aux dommages structurels
Des voies alternatives pour l'IA sont proposées
Malgré les critiques, la conférence ne rejette pas l'IA dans son ensemble. De nombreuses contributions décrivent des façons alternatives de développer et d'utiliser l'IA qui s'alignent davantage sur la durabilité.
Les orientations 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 par rapport 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 un minimum d'intervention humaine. 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 nécessaire pour collecter, analyser et rapporter les données de durabilité. En automatisant les tâches répétitives et intensives en données, les agents d'IA permettent aux professionnels de la durabilité de se concentrer sur la planification stratégique, la conformité et l'amélioration de la performance.
En fonction de leur niveau d'autonomie, ils peuvent soit travailler indépendamment, soit aider les équipes humaines à compléter des processus définis.
Il existe généralement deux types d'agents d'IA dans la durabilité :
- Agents autonomes : Ils fonctionnent indépendamment, prenant des décisions basées sur les données et exécutant des actions sans supervision humaine directe.
- Agents d'assistance : Ils soutiennent les équipes humaines en offrant des recommandations, des analyses et de l'automatisation pour des tâches spécifiques.
Exemple concret : CO2 AI3 automatise la gestion du carbone et convertit les engagements de durabilité en résultats mesurables. La plateforme réduit les tâches répétitives et intensives en données, permettant aux équipes de durabilité de se concentrer sur l'analyse et la réduction des émissions.
Ses agents d'IA traitent des problèmes tels que les données incohérentes, les calculs complexes de carbone et l'engagement des fournisseurs en automatisant le nettoyage des données, la standardisation et l'estimation des émissions à grande échelle.
Le système soutient également la conformité aux cadres et réglementations, y compris SBTi, CSRD, CBAM et SB253, tout en assurant la sécurité des données et le contrôle régional des données.
Agent de données
- Standardise les données de multiples sources en quelques minutes.
- Structure les grands ensembles de données dans des formats conformes et auditables.
- Permet un rapport d'émissions précis et transparent.
Agent Scope 3
- Identifie et récupère les données d'émissions vérifiées des fournisseurs.
- Reconnaît et fait correspondre les entités 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 de cible.
Agent de correspondance des facteurs d'émission (Agent EFM)
- Fait correspondre les produits et matériaux avec les facteurs d'émission les plus pertinents dans des bases de données étendues.
- 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 du 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 durabilité à partir de multiples sources internes et externes. Ils peuvent traiter de grands ensembles de données pour assurer l'intégrité des données et la conformité aux normes de rapport.
- Automatisation des rapports ESG et de durabilité selon des cadres tels que ESRS, SASB, CDP et GRI.
- Préparation de sections pour les dépôts réglementaires, tels que les rapports 10-K, et maintien des pistes d'audit.
- Agrégation des données d'émissions, des métriques d'utilisation des ressources et d'autres indicateurs clés pour une analyse cohérente.
2. Engagement des parties prenantes et communication
Les agents d'IA aident à gérer la communication avec les parties prenantes internes et externes qui nécessitent des données ou des mises à jour de durabilité.
- Répondre aux questions des investisseurs ou des régulateurs en utilisant des données vérifiées.
- Automatisation des questionnaires fournisseurs et des enquêtes de durabilité.
- Génération de résumés de durabilité personnalisés 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.
- Surveillance des équipements et prédiction des besoins de maintenance pour prévenir les déchets et les temps d'arrêt.
- Évaluation de la performance des fournisseurs pour soutenir les décisions d'achat durables.
- Optimisation de la logistique et des 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 car les avertissements arrivent trop tard ou manquent de précision géographique. Les systèmes de surveillance et de prévision pilotés par l'IA répondent à cela en traitant les données de capteurs et de satellites en temps réel à des échelles et des vitesses que les systèmes manuels ne peuvent égaler.
Exemple concret : Google Earth AI est une suite de modèles et d'ensembles de données d'IA géospatiaux 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 des images satellites à grande échelle et des données de population 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, publiés sous forme d'embeddings via Google Earth Engine, sont déjà utilisés par plus de 50 organisations, y compris les Nations Unies et les 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.5
Exemple concret : La prévention de la déforestation nécessite d'identifier non seulement où la perte de forêt s'est produite, mais 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 les images satellites au fil du temps.
Le modèle se concentre sur l'identification des facteurs sous-jacents de la perte de forêt, tels que l'agriculture, l'exploitation forestière, l'extraction minière et les incendies, en utilisant uniquement des entrées satellites plutôt que de s'appuyer sur des données d'infrastructure locale comme les réseaux routiers. Basé sur des architectures de transformateurs de vision, il génère des prédictions de risque de déforestation avec 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.6
4. Alerte aux inondations
Selon des données récentes, 250 millions de personnes sont touchées par les inondations chaque année. PwC suggère que les améliorations pilotées par l'IA dans les systèmes d'alerte aux inondations pourraient sauver plus de 3 000 vies et réduire les dommages économiques jusqu'à 14 millions de dollars. Ces technologies fournissent des alertes opportunes, aidant les communautés à agir avant que la catastrophe ne frappe.7
Exemple concret : Le système opérationnel de prévision des inondations de Google, basé sur un LLM LSTM pour l'hydrologie, a été lancé en 2018. Il combine deux modèles d'IA : un LSTM de prévision de stade hydrologique 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 versants vérifiés, atteignant environ 700 millions de personnes avec des alertes de prévision des inondations délivrées via Google Search, Maps, Android, le Flood Hub et des partenaires gouvernementaux.9
Les réalisations clés incluent :
- Prévision des inondations via des modèles de stade et d'inondation LSTM.
- Déploiement mature depuis 2018 dans plus de 100 pays.
- Jusqu'à 7 jours d'avance avec des alertes en temps réel à 700 millions de personnes.
- Preuves solides grâce aux publications Nature/HESS.
Figure 1 : L'image illustre la portée mondiale du 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 des pertes dévastatrices. Les drones, les satellites et les capteurs sur de hautes tours surveillent continuellement 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 en Brandebourg, une région fortement touchée par les incendies de forêt. Ces appareils peuvent détecter les gaz lors des premiers stades 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 aident à identifier les risques d'incendie potentiels dès le début, améliorant la capacité de réagir rapidement et de minimiser les dommages..10
Lutter contre la pollution de l'air
La pollution de l'air empire et peut s'escalader 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 sanitaires uniquement.11
L'IA peut aider à réduire la pollution de l'air avec 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.12
Aussi, en traitant les données de différents moniteurs en temps réel, il peut envoyer des alertes lorsque les niveaux de pollution augmentent. 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 la plus grande pollution de l'air. L'application Plume Labs fournit des cartes complètes montrant où la pollution est la pire. L'application indique également quelle sera la qualité de l'air chaque heure, car les niveaux peuvent changer considérablement au cours de la journée.13
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 capable de 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.14
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 de neurones, la vision par ordinateur et la vision par satellite peuvent aider les chercheurs à détecter des animaux dans les images et à identifier des animaux spécifiques au sein d'une espèce. Les chercheurs peuvent surveiller des animaux tels que les oiseaux, les amphibiens et les cétacés, et même les poissons, et analyser les données en utilisant des outils d'apprentissage automatique.15
Avec ces technologies, les scientifiques peuvent :
- Une meilleure analyse de l'habitat.
- Des prévisions 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 de l'endroit où vivent les espèces, mais la production de cartes de répartition précises des espèces reste difficile étant donné l'échelle et la diversité de la biodiversité mondiale. Pour y remédier, des chercheurs de Google ont développé un système basé sur l'IA pour générer des cartes de répartition des espèces sur de grandes géographies.
Le système combine des registres 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 des espèces tels que la masse corporelle. Un modèle de réseau de neurones graphique (GNN) utilise ces informations pour inférer 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 Grand Glider, et un sous-ensemble de ces cartes a été publié via des plateformes telles que le Laboratoire de biodiversité des Nations Unies et Google Earth Engine.
Exemple concret : Wildbook utilise des réseaux de neurones et des algorithmes de vision par ordinateur pour identifier et compter les animaux dans les images et distinguer les animaux individuels au sein d'un groupe. Avec cette connaissance, les tailles de population de la faune peuvent être estimées plus précisément.16
Analyse des données pour la durabilité
Les grands modèles de langage (LLM) comme les GPT sont cruciaux pour favoriser un avenir plus durable en aidant les organisations à analyser et à agir sur la base de grands ensembles de données. Certaines applications clés de l'IA dans ce domaine incluent :
9. Analyse des documents commerciaux et réduction des déchets
Les systèmes d'IA générative peuvent examiner et analyser les documents commerciaux, aidant les entreprises à repérer des 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 d'empreinte carbone précis à un coût inférieur.
- Les algorithmes d'IA peuvent optimiser les processus de 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 exploitant l'IA, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leur consommation d'énergie, les aidant à passer à 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. Identification des risques de portée trois
Détecter les 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 disponibles publiquement, tels que :
- Des articles de presse, des rapports sectoriels et des publications sur les réseaux sociaux qui soulignent les défis environnementaux liés aux fournisseurs ou aux processus de production.
- Des risques émergents de durabilité environnementale qui pourraient avoir un impact sur les stratégies de durabilité.
Les entreprises peuvent aborder proactivement 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 l'utilisation de l'énergie dans les centres de données en améliorant les systèmes de refroidissement et en réduisant l'efficacité de l'utilisation de l'énergie (PUE).
- Prédire et gérer les besoins de stockage d'énergie, en alignant la génération d'énergie renouvelable sur la demande.
- Réduire les déchets électroniques en prolongeant les cycles de vie des appareils avec 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 du kilomètre.
Il a lancé un modèle d'IA générative appelé cBottle (« Climate in a Bottle ») en juin 2025. Le modèle peut générer des états atmosphériques mondiaux conditionnés par des entrées telles que 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.17
Ce système atteint :
- Des ratios de compression de données allant jusqu'à 3 000× par échantillon.
- Des vitesses de prévision des milliers de fois plus rapides et jusqu'à 10 000× plus économes en énergie que les méthodes traditionnelles.
- L'intégration du rétrécissement basé sur l'IA (CorrDiff) pour fournir des informations météorologiques en super-résolution.
- L'adoption active par des institutions de recherche de premier plan (MPI‑M, AI², Alan Turing Institute) facilite l'exploration interactive du climat par jumeau numérique.
Les caractéristiques clés incluent :
- Simulation climatique à l'échelle du kilomètre et visualisation interactive.
- IA générative (cBottle + CorrDiff) pour des prévisions rapides et haute résolution.
- Prouvé par des tests réels (GTC, hackathons) et une collaboration institutionnelle.
Au-delà des plateformes de simulation et de prévision, plusieurs organisations appliquent l'IA pour répondre à des défis concrets d'énergie et de résilience climatique à l'échelle du réseau, de la batterie, du marché et du bâtiment.
Exemple concret : Gérer un réseau électrique de mégapole nécessite une coordination en temps réel entre la génération, la demande, le trading et la réglementation, des tâches qui deviennent de plus en plus difficiles à mesure que les ressources énergétiques distribuées s'étendent. State Grid Corporation of China applique l'IA pour gérer le réseau électrique de Shanghai dans ces contraintes.
Sa plateforme intègre la prévision, le trading, la surveillance réglementaire et la liquidation dans un seul système, permettant une coordination sub-secondaire des actifs énergétiques distribués. Le système prend en charge plus de 15 000 utilisateurs et illustre comment les grands réseaux urbains peuvent améliorer la résilience tout en augmentant l'intégration des énergies renouvelables.18
Ajouter comme source préféréeAgriculture 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 alimentée par l'IA aide à assurer des rendements plus sains et un bétail plus sain 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 matures. Cela aide à réduire les déchets et peut améliorer les chaînes de production.
13. Surveillance météorologique
L'IA peut également surveiller et prévoir la météo. Cela aide les agriculteurs à prévoir la météo à un endroit spécifique, leur donnant des informations sur le moment d'arroser leurs cultures et le moment idéal 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 assurer 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 insectes attaquant les cultures ou les premiers signes de maladies animales.
Les agriculteurs peuvent ensuite intervenir et régler le problème sans utiliser des 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 activés par l'IA peuvent résoudre les problèmes de retour de produits découlant de défauts ou de mécontentement des clients en minimisant les erreurs de production au stade de la fabrication.
Les systèmes de contrôle qualité activés par la vision par ordinateur installés sur le convoyeur ou la chaîne de production peuvent inspecter la qualité du produit plus précisément et efficacement 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 autres produits chimiques nocifs dans une usine de production et alerter les autorités pour prendre des mesures rapides. 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 véritablement durable, une entreprise doit se concentrer sur les trois.
Les systèmes de vision par ordinateur activés par l'IA peuvent aider à améliorer la sécurité des travailleurs en assurant la conformité aux 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 dans l'installation de fabrication pour surveiller si les travailleurs suivent les règles et portent des équipements de sécurité. Le système peut également identifier d'autres risques dans l'installation et notifier le gestionnaire des opérations ou de la sécurité concerné pour une action supplémentaire.
Énergie et logistique
19. Réduction de la consommation d'énergie
Figure 2 : Part mondiale de l'électricité provenant de ressources renouvelables.
Même si les investissements dans les énergies renouvelables ont considérablement augmenté au cours des dernières années, l'énergie renouvelable ne représente que 30 % de la production mondiale d'électricité.19
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 logistique
L'IA peut également aider à améliorer la durabilité des opérations de distribution et de logistique d'une entreprise, qui représentent une part importante de l'empreinte carbone totale des entreprises.
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.
Voyez comment l'IA et les technologies de jumeau numérique aident à la livraison durable du dernier kilomètre :
Découvrez les cas d'utilisation de la logistique par l'IA 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 utilisent beaucoup d'énergie.20
Cela influence à la fois les prix opérationnels et les émissions de carbone. Ainsi, l'utilisation de technologies d'IA intensives en énergie au service de la durabilité environnementale peut être paradoxale.
Abus de travail
Les grands modèles de langage tels que ChatGPT peuvent nécessiter des étiquettes pour garder le modèle à l'écart des textes toxiques. Pour obtenir ces étiquettes, OpenAI a envoyé des dizaines de milliers de textes de particules à une firme au Kenya. Les étiquetteurs de données employés par l'entreprise ne sont payés qu'environ 1,32 $ et 2 $ de l'heure.21
Cela soulève des questions sur la question de 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 de données, et si les données sont biaisées ou ne représentent qu'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 échouer à générer des 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 surgir sur 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 concevoir des modèles qui équilibrent la performance de l'IA et la quantité d'énergie qu'elle utilise.22
L'infrastructure de calcul de l'IA peut être alimentée par des sources d'énergie renouvelables, ce qui peut aider à réduire encore l'empreinte carbone.
Traitement du biais de l'IA
Les modèles d'IA devraient utiliser des méthodes appropriées pour collecter, tester et valider les données afin d'éviter les biais. L'inclusion de données représentatives et la prise en compte de la façon dont les conditions peuvent varier dans différents endroits sont également importantes.
Développement de 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
Impliquez 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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}Liens de référence
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