Top 20 applications d'IA pour la durabilité et 7 outils
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 l’ensemble de leurs opérations, au-delà des systèmes d’IA eux-mêmes.
Découvrez 7 outils d’IA pour la durabilité et 20 applications avec des exemples concrets qui exploitent l’IA pour bâtir un avenir plus intelligent, plus efficace et plus durable.
Top 7 des outils d’IA pour la durabilité
Outil | Catégorie | Cas d’usage |
|---|---|---|
Google IA for Sustainability | IA appliquée / recherche climatique | Réduction des émissions réelles grâce à des produits d’IA (optimisation du trafic, itinéraires économes en carburant, cartographie solaire, prévision des inondations et des incendies de forêt) |
Nasdaq Metrio | ESG et reporting GES SaaS | Collecte de données ESG de bout en bout, comptabilité carbone et divulgation réglementaire (CSRD, TCFD, ISSB, lois climatiques californiennes) |
Manifest Climate | Moteur d’évaluation par IA | Réalisation d’évaluations prêtes à l’audit des divulgations de durabilité dans de nombreuses entreprises (comparaison, conformité, due diligence) |
Pulsora | Plateforme de gestion de la durabilité | Centralisation des données ESG et automatisation de la collecte, de la mesure et du reporting pour les équipes de durabilité d’entreprise |
Persefoni | Plateforme de comptabilité carbone | Mesure des empreintes Scope 1, 2 et 3 (y compris les émissions financées) et production de rapports réglementaires de niveau assurance |
Greenly | Plateforme de gestion du carbone | Évaluation de l’empreinte carbone, ACV et planification de la décarbonation, avec un assistant IA (EcoPilot), destiné aux PME comme aux grandes entreprises |
Microsoft Sustainability Manager | Solution cloud de durabilité | Enregistrement, reporting et réduction de l’impact carbone, eau et déchets à l’aide des données Microsoft Cloud et de Copilot |
Google IA for Sustainability
Google IA for Sustainability regroupe un ensemble de projets d’IA appliquée qui réduisent directement les émissions.
Parmi les projets figurent Green Light, qui utilise l’IA et les tendances de conduite de Google Maps pour modéliser le trafic et recommander aux ingénieurs municipaux des changements de synchronisation des feux ; l’itinéraire économe en carburant dans Maps ; une API Solar qui cartographie le potentiel solaire des toitures ; ainsi que la prévision des inondations et des incendies de forêt.
Figure 1 : Exemple de recommandation Green Light pour les villes partenaires.1
Nasdaq Metrio
Nasdaq Metrio est une plateforme de reporting de durabilité. Elle collecte, valide et rapporte les données ESG et GES, puis les transforme en divulgations prêtes à l’audit pour des cadres tels que la CSRD, la TCFD, l’ISSB et les lois climatiques californiennes. Elle s’appuie sur l’IA pour rédiger une première divulgation et se comparer à des milliers d’entreprises.
Manifest Climate
Manifest Climate analyse les divulgations de durabilité, exécute des évaluations par IA sur de nombreuses entreprises à la fois et fournit des résultats prêts pour l’audit des sources. Les utilisateurs courants incluent des conseillers, des auditeurs, des gestionnaires d’actifs et des ONG.
Pulsora
Pulsora est une plateforme de gestion ESG et carbone pour les entreprises. Elle automatise la collecte, la mesure et le reporting des données pour les équipes de durabilité et consolide les données ESG structurées et non structurées sur une plateforme unique. Son flux de travail couvre la collecte des données, la mesure du carbone sur les Scopes 1 à 3, le reporting et l’analyse.
Persefoni
Persefoni est une plateforme de comptabilité carbone qui mesure les empreintes Scope 1, 2 et 3 pour des entreprises de toutes tailles. Elle produit des rapports GES de niveau assurance pour les principales réglementations de divulgation climatique.
Ses composants d’IA incluent un copilote de conversation sur la comptabilité carbone et la détection d’anomalies dans de grands ensembles de données, comme les données de consommation électrique. Elle mesure aussi les émissions financées pour les sociétés de services financiers.
Greenly
Greenly est une plateforme de gestion du carbone couvrant l’évaluation carbone, l’engagement des fournisseurs, la stratégie de décarbonation, l’analyse du cycle de vie et la gestion ESG, avec une conformité à des normes comme la CSRD, la SBTi, IFRS/ISSB et les lois californiennes. Son assistant IA, EcoPilot, traite des tâches lourdes en données telles que répondre à des questions climatiques et traiter les données collectées.
Microsoft Sustainability Manager
Microsoft Sustainability Manager est la solution cloud de Microsoft pour les données environnementales. Elle aide les organisations à enregistrer, rapporter et réduire leur impact environnemental à l’aide des données et de l’IA, en couvrant le carbone (Scopes 1 à 3), l’eau et les déchets avec des méthodes de calcul préintégrées.
Microsoft Copilot ajoute des requêtes en langage naturel, des perspectives d’IA et la génération de rapports pour des cadres comme la CSRD, la GRI, IFRS et la SASB. Il fonctionne sur Microsoft Cloud for Sustainability et s’intègre à l’écosystème Microsoft plus large.
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 research2 , Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis of IA Applications, Challenges, and Future Directions3 , et Green IA: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency in IA-Integrated Enterprise Systems sur le rôle de l’intelligence artificielle dans la durabilité, en mettant l’accent 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 concentraient principalement sur la façon dont l’IA peut soutenir la durabilité grâce à 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 comme 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 crée elle-même des défis de durabilité, notamment une forte consommation d’énergie pendant l’entraînement et l’inférence, des émissions de carbone, des déchets électroniques, des biais de données, un manque de transparence et un 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 eux-mêmes durables. Cela signifie réduire l’empreinte énergétique des modèles d’IA, utiliser un suivi énergétique en temps réel, équilibrer précision et efficacité énergétique, améliorer l’explicabilité et la gouvernance, élargir l’accès aux outils d’IA et intégrer une expertise de durabilité plus approfondie dans la recherche technique en IA.
- Les recherches futures devraient aussi traiter des dimensions sociales sous-explorées, comme l’inégalité, l’inclusion et l’accès mondial, afin que l’IA contribue à l’efficacité environnementale tout en étant un développement durable juste et responsable.
Lisez la consommation d’énergie de l’IA pour connaître 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, on s’interroge de plus en plus sur la façon dont la durabilité de l’IA elle-même devrait être évaluée.
Les recherches récentes et les discussions politiques suggèrent que les seules améliorations d’efficacité ou réductions d’émissions ne suffisent pas 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 Sustainable IA de septembre 20254 utilisées pour évaluer si les applications d’IA soutiennent véritablement les objectifs de durabilité au-delà des gains opérationnels à court terme.
Les principaux enseignements 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 préjudices 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 simple mesure technique. De nombreuses contributions soutiennent que se concentrer sur l’efficacité énergétique ou la réduction du carbone omet des impacts clés des systèmes d’IA.
La durabilité devrait être discutée selon de multiples dimensions :
- Les coûts environnementaux tels que la consommation d’énergie, d’eau, les minéraux et les déchets électroniques
- Les effets sociaux, notamment les conditions de travail, les inégalités et les impacts de genre
- Les enjeux politiques et économiques, comme 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 obtient de bons résultats environnementaux mais cause des préjudices 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 privilégient des modèles plus grands, plus de données et des besoins de calcul plus élevés, 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 soulignent des directions alternatives :
- Des modèles plus petits et spécifiques à une tâche plutôt que des systèmes généralistes
- Un déploiement local ou limité à un domaine plutôt qu’une mise à l’échelle mondiale
- Une justification rigoureuse de l’utilisation du calcul haute performance
- Une distinction claire entre applications d’IA essentielles et non essentielles
L’argument n’est pas que la mise à l’échelle est toujours mauvaise, mais qu’une 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 conçoivent la durabilité de l’IA comme une question de pouvoir plutôt qu’une question purement technologique. Les systèmes d’IA dépendent de chaînes d’approvisionnement mondiales qui reposent souvent sur des pratiques extractives.
Les principaux enjeux abordés incluent :
- L’extraction de données auprès de communautés marginalisées et autochtones
- L’extraction minière justifiée par les récits de transition verte
- La concentration du calcul, des services cloud et des centres de données dans quelques régions
- Le contrôle des entreprises sur les infrastructures énergétiques liées au déploiement de l’IA
Dans cette perspective, les allégations de durabilité sont faibles si elles ignorent la façon dont 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 essentielle pour une IA durable. Plusieurs grilles éthiques sont appliquées de manière répétée pour évaluer les systèmes d’IA.
Les cadres courants incluent :
- La justice énergétique, centrée 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
Au travers de ces perspectives, une conclusion commune se dégage : une IA qui renforce l’inégalité ou l’oppression ne peut pas être considérée comme durable.
Les mécanismes de gouvernance sont insuffisants
Les articles juridiques et 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 peu 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 complètement l’IA. De nombreuses contributions esquissent des façons alternatives de développer et d’utiliser l’IA qui s’alignent davantage 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 les communautés
- Des approches orientées décroissance qui privilégient la suffisance plutôt que 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 exécuter 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 nécessaire 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 travailler de manière indépendante, soit aider les équipes humaines à accomplir des processus définis.
Il existe deux types d’agents d’IA dans la durabilité :
- Agents autonomes : Ils fonctionnent de manière indépendante, prenant des décisions fondées 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 l’automatisation de tâches spécifiques.
Exemple concret : CO2 IA5 automatise la gestion du carbone et transforme 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.
Ses agents d’IA traitent des problèmes comme l’incohérence des données, les calculs 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 à des cadres et réglementations, notamment la SBTi, la CSRD, le CBAM et la 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 dans des formats conformes et de qualité audit.
- Permet un reporting des émissions précis et transparent.
Agent Scope 3
- Identifie et récupère les données d’émissions vérifiées des fournisseurs.
- Reconnaît et associe les entités fournisseurs à l’aide du contexte de l’entreprise et des achats.
- Évalue la maturité des fournisseurs sur la base de la qualité du reporting et des engagements cibles.
Agent de correspondance des facteurs d’émission (agent EFM)
- Associe les produits et 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 exactes.
- Permet une estimation des émissions à grande échelle pour une fraction du coût d’une analyse du cycle de vie traditionnelle.
1. Agents d’automatisation des données et du reporting
Les agents d’IA sont fréquemment utilisés pour collecter, vérifier et structurer les données de durabilité provenant de multiples sources internes et externes. Ils peuvent traiter de grands ensembles de données pour garantir l’intégrité des données et la conformité aux normes de reporting.
- Automatiser les rapports ESG et de durabilité selon des cadres tels que l’ESRS, la SASB, le CDP et la GRI.
- Préparer des sections pour les dépôts réglementaires, comme les rapports 10-K, et maintenir les pistes d’audit.
- Agréger les données d’émissions, les indicateurs 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 ont besoin de données ou de mises à jour sur la durabilité.
- Répondre aux questions des investisseurs ou des régulateurs à l’aide de données vérifiées.
- Automatiser les questionnaires fournisseurs et les enquêtes de durabilité.
- Générer des synthèses de durabilité adaptées 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 prévoir les besoins de maintenance pour éviter le gaspillage et les temps d’arrêt.
- Évaluer la performance des fournisseurs pour soutenir les décisions d’achats durables.
- Optimiser la logistique et les opérations sur le terrain pour minimiser les émissions et l’utilisation des ressources.
Préparation aux catastrophes naturelles
Les systèmes d’intervention en cas de catastrophe échouent souvent parce que les alertes 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 satellites et de capteurs 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 d’IA géospatiaux et d’ensembles de données 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’usage comme 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 sorties, publiées sous forme d’embeddings via Google Earth Engine, sont utilisées par plus de 50 organisations, dont les Nations Unies et des institutions universitaires, pour des tâches comme la classification des écosystèmes, l’évaluation agricole et la surveillance de l’utilisation des sols. Le modèle améliore également la compression des données et la précision cartographique, rendant l’analyse environnementale à grande échelle plus efficace.7
Exemple concret : Prévenir la déforestation exige de repérer où la perte de forêt s’est produite et où elle risque 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 des images satellites.
Le modèle se concentre sur l’identification des facteurs sous-jacents de la perte de forêt, comme l’agriculture, l’exploitation forestière, l’exploitation minière et les incendies, à partir d’entrées satellites plutôt qu’en s’appuyant sur des données d’infrastructures locales comme les réseaux routiers. Construit sur des architectures de vision transformer, il génère des prédictions de risque de déforestation à des résolutions aussi fines que 30 mètres, sur de vastes 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 survienne.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 grâce à 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 opportunes, aidant les communautés à agir avant que la catastrophe ne frappe.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 de niveau hydrologique qui prédit le niveau 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.10
Le système couvre actuellement plus de 100 pays via des « jauges virtuelles » et des bassins fluviaux vérifiés, atteignant environ 700 millions de personnes grâce à des alertes de prévision des inondations diffusées via Google Search, Maps, Android, Flood Hub et des partenaires gouvernementaux.11
Les principales réalisations incluent :
- Prévision des inondations via des modèles LSTM de niveau et d’inondation.
- Déploiement mature depuis 2018 dans plus de 100 pays.
- Jusqu’à 7 jours d’anticipation avec des alertes en temps réel pour 700 millions de personnes.
- Preuves solides par des publications dans Nature/HESS.
Figure 2 : 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 aussi un outil puissant dans la lutte contre les incendies de forêt, contribuant à éviter des pertes dévastatrices. Des drones, des satellites et des capteurs installés sur de hautes tours surveillent en permanence les forêts, détectant les signes d’un incendie potentiel, comme des points chauds inhabituels ou une fumée montante.
Avec une formation adéquate, les systèmes d’IA peuvent distinguer la fumée d’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 dispositifs peuvent détecter des gaz dès les tout 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 tôt les risques d’incendie potentiels, 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 causant plus de sept millions de décès prématurés chaque année et 8,1 billions de dollars de dommages sanitaires à elle seule.13
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 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, elle peut envoyer des alertes lorsque les niveaux de pollution augmentent brusquement. Ainsi, les gens peuvent agir immédiatement : soit rester à l’intérieur, soit porter un masque.
Exemple concret : L’application IQAir propose un classement qui montre en temps réel quelles villes ont le plus de pollution dans l’air. L’application Plume Labs fournit des cartes complètes montrant où la pollution est la plus forte. L’application indique aussi la qualité de l’air heure par 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 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 des personnes. Ces modèles permettent d’identifier les risques plus tôt, favorisant 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 comme les réseaux neuronaux, la vision par ordinateur et la vision par satellite peuvent aider les chercheurs à détecter des animaux dans des images et à identifier des animaux spécifiques au sein d’une espèce. Les chercheurs peuvent surveiller des animaux comme les oiseaux, les amphibiens et les cétacés, voire 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 des habitats.
- Des estimations plus précises sur la faune et les espèces.
- Une analyse en temps réel de l’impact du changement climatique sur les animaux.
Exemple concret : Une conservation efficace dépend de la connaissance des lieux de vie des espèces, mais produire des cartes précises de répartition des espèces reste difficile compte tenu de l’échelle et de la diversité de la biodiversité mondiale. Pour y remédier, des chercheurs de Google ont développé un système fondé sur l’IA pour générer des cartes de répartition des espèces sur de vastes zones géographiques.
Le système combine les observations de terrain issues de bases de données ouvertes sur la biodiversité avec des embeddings dérivés de satellites d’AlphaEarth Foundations et des traits propres aux espèces, comme la masse corporelle. Un modèle de réseau neuronal en graphes (GNN) utilise ces informations pour déduire simultanément les répartitions géographiques probables de nombreuses espèces, qui peuvent ensuite être affinées par des experts locaux.
Dans des projets pilotes, le modèle a servi à cartographier des espèces de mammifères australiens, dont le grand planeur, et un sous-ensemble de ces cartes a été diffusé 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 des images et pour distinguer les individus 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 bâtir un avenir plus durable en aidant les organisations à analyser et à agir à partir de grands ensembles de données. Parmi les applications clés de l’IA dans ce domaine :
9. Analyser les documents d’entreprise et réduire les déchets
Les systèmes d’IA générative peuvent examiner et analyser des documents d’entreprise, aidant les sociétés à repérer des occasions 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 d’empreinte carbone à moindre coût.
- Les algorithmes d’IA peuvent optimiser les processus de la chaîne d’approvisionnement en repérant 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 s’appuyant sur 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 leur 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
Détecter les émissions de gaz à effet de serre du Scope 3, c’est-à-dire celles générées indirectement par les chaînes d’approvisionnement et les cycles de vie des produits, peut être difficile. Toutefois, en utilisant des outils d’IA comme ChatGPT, les entreprises peuvent identifier efficacement ces risques en analysant de grands volumes de données publiquement accessibles, comme :
- Des articles de presse, des rapports sectoriels et des publications sur les réseaux sociaux qui mettent en évidence des défis environnementaux liés aux fournisseurs ou aux processus de production.
- Des risques émergents de durabilité environnementale susceptibles d’affecter les stratégies de durabilité.
Les entreprises peuvent ainsi anticiper 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 le PUE (Power Usage Effectiveness).
- Prévoir et gérer les besoins de stockage d’énergie, en alignant la production d’énergie renouvelable sur la demande.
- Réduire les déchets électroniques en prolongeant la durée 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 du kilomètre.
Elle a lancé en juin 2025 un modèle d’IA générative appelé cBottle (« Climate in a Bottle »). Le modèle peut générer des états atmosphériques mondiaux conditionnés par des entrées comme l’heure de la journée et les températures de surface de la mer, avec une résolution descendant jusqu’à 1 à 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 économes en énergie que les méthodes traditionnelles.
- L’intégration d’une réduction d’échelle par IA (CorrDiff) pour fournir des informations météorologiques en super-résolution.
- L’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 principales caractéristiques incluent :
- Simulation climatique à l’échelle du kilomètre et visualisation interactive.
- IA générative (cBottle + CorrDiff) pour des prévisions rapides à haute résolution.
- Prouvée 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, des marchés et des bâtiments.
Exemple concret : Gérer le réseau électrique d’une mégapole exige une coordination en temps réel entre la production, la demande, le négoce et la régulation, des tâches de plus en plus difficiles à mesure que les ressources énergétiques distribuées se multiplient. State Grid Corporation of China applique l’IA pour gérer le réseau électrique de Shanghai dans ces conditions.
Sa plateforme intègre la prévision, le négoce, 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
Ajouter comme source préféréeAgriculture durable
Les technologies d’IA dans l’agriculture aident les agriculteurs à relever des défis comme 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 leurs opérations, réduire les déchets et atteindre leurs objectifs de durabilité.
De plus, la surveillance des cultures et des animaux assistée par IA contribue à des récoltes et un bétail en meilleure santé en détectant tôt les problèmes, en réduisant le recours aux produits chimiques et en minimisant l’utilisation des ressources.
12. Robotique agricole
Comme une voiture autonome, les robots propulsés par l’IA peuvent se déplacer et récolter les cultures lorsqu’elles sont prêtes et mûres. Cela contribue à réduire le gaspillage et peut améliorer les lignes de production.
13. Surveillance météorologique
L’IA peut aussi surveiller et prévoir la météo. Cela aide les agriculteurs à prédire le temps à un endroit précis, leur donnant des indications sur le moment d’arroser leurs cultures et sur la meilleure période pour planter ou récolter.
14. Gestion des terres
Un autre cas d’usage de l’IA est la planification des terres agricoles. À l’aide d’images satellites, d’algorithmes et de données d’utilisation des sols, les agriculteurs peuvent planifier où et quand planter leurs cultures. Cela peut aussi 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. Grâce à la reconnaissance d’images et aux capteurs pour repérer l’état des cultures, l’IA peut aider à réduire les insectes qui attaquent les récoltes ou les signes précoces de maladies animales.
Les agriculteurs peuvent alors intervenir et résoudre 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. Réduction des défauts de production
Les systèmes de vision par ordinateur activés par l’IA peuvent résoudre les problèmes de retours de produits dus 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 reposant sur la vision par ordinateur, installés sur le tapis roulant ou la ligne de production, peuvent inspecter la qualité du produit avec plus de précision et d’efficacité qu’une inspection manuelle.
Voyez comment cela fonctionne :
Cette réduction des produits défectueux peut in fine réduire les retours de produits et les émissions de GES de l’organisation 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 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. Un lieu de travail plus sûr
La durabilité se compose de trois volets : environnemental, social et gouvernemental. Pour être véritablement durable, une entreprise doit se concentrer sur les trois.
Les systèmes de vision par ordinateur activés par l’IA peuvent contribuer à améliorer la sécurité des travailleurs en garantissant le respect des règles de sécurité. Cela peut améliorer la durabilité sociale d’une entreprise en la rendant plus sûre pour ses employés.
Des caméras intelligentes peuvent être installées à des points clés de l’usine pour vérifier si les travailleurs respectent les règles et portent les équipements de sécurité. Le système peut aussi identifier d’autres risques dans l’installation et en informer le responsable des opérations ou de la sécurité pour qu’il prenne les mesures nécessaires.
Énergie et logistique
19. Réduction de la consommation d’énergie
Figure 3 : Part mondiale de l’électricité issue de sources renouvelables.
Même si les investissements dans les énergies renouvelables ont fortement augmenté ces dernières années, les énergies renouvelables représentent 30 % de la production mondiale d’électricité.21
L’IA peut contribuer à accroître l’utilisation des énergies renouvelables en étudiant les schémas de consommation d’énergie et en fournissant des informations pour réduire et améliorer la consommation sans compromettre la productivité de l’entreprise.
20. Une logistique optimisée et durable
L’IA peut aussi 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 propulsés par l’IA peuvent optimiser les itinéraires de livraison des 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 considérables.
Regardez comment l’IA et les technologies de jumeau numérique contribuent à une livraison durable du dernier kilomètre :
Consultez les cas d’usage 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 aussi 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 coûts opérationnels et les émissions de carbone. Ainsi, utiliser des technologies d’IA énergivores au service de la durabilité environnementale peut sembler paradoxal.
Abus en matière de travail
Les grands modèles de langage comme 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 cette société sont payés entre 1,32 et 2 dollars de l’heure.23
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 de l’IA et éthique
Les modèles d’IA apprennent à partir des données, et si les données sont biaisées ou ne représentent qu’une partie de la réalité, les modèles peuvent produire des résultats incorrects. Par exemple, un modèle d’IA entraîné sur des données spécifiques à un lieu peut ne pas produire de données pour d’autres zones.
Les décisions fondées 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.
Bonnes pratiques pour atténuer les défis
IA économe en énergie
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 performance de l’IA et consommation d’énergie.24
L’infrastructure de calcul de l’IA peut être alimentée par des sources d’énergie renouvelables, ce qui peut encore réduire l’empreinte carbone.
Lutter contre les biais de l’IA
Les modèles d’IA devraient utiliser des méthodes appropriées de collecte, de test et de validation des données pour éviter les biais. Il est également important d’inclure des données représentatives et de tenir compte de la variation possible des conditions selon les lieux.
Élaborer des lignes directrices éthiques
Pour que l’IA protège l’environnement, des lignes directrices éthiques et des politiques doivent être conçues et respectées. Cela inclut des règles claires sur la propriété des données, la manière de les garder confidentielles et l’utilisation éthique de l’IA.
Encourager l’engagement des parties prenantes
Impliquez les parties prenantes dans le processus de décision, en particulier les groupes qui seront touchés par les résultats de l’IA. Cela signifie s’assurer que chacun sait comment les modèles d’IA fonctionnent et quelles données ils utilisent.
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@misc{dilmegani2026,
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}Liens de référence
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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