La recrudescence de l’utilisation de l’intelligence artificielle par les entreprises va de pair avec une augmentation de la consommation énergétique. Dès lors, la problématique revient à maintenir la préservation de l’environnement tout en continuant l’innovation technologique. Un sujet Green AI que Numeum, l’Institut G9+, Planet Tech Care et le Cigref aborde en profondeur.
Face aux exigences de reporting environnemental notamment l’arrivée de la CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), du Data Act, du AI Act, les entreprises sont confrontées à de nouvelles interrogations. Afin de concilier innovation et préservation de la planète, Numeum s’investit sur cette thématique AI for Green & Green AI. Une volonté également soutenue par l’Institut G9+, Planet Tech Care ainsi que le Cigref.
Les entreprises doivent en effet adopter des stratégies visant non seulement à tirer parti des avantages de l’IA. D’un autre côté, elles doivent également s’engager activement à conduire des pratiques éthiques et durables. Car le constat est sans appel, selon l’AIE , entre 2022 et 2026, la demande énergétique des data centers, propulsée par l’essor de l’IA et des cryptomonnaies, devrait doubler (460 TWh en 2022 à 620-1 050 TWh en 2026).
L’idée de l’ensemble des organisations professionnelles est donc de mettre en avant le fait que chacun peut contribuer à trouver des solutions durables. Car l’IA peut représenter à la fois une source significative de consommation énergétique mais aussi un outil puissant en faveur de la décarbonation et des initiatives environnementales.
Green AI : des opportunités et des défis
Dans ce cadre, l’organisation présente une analyse détaillée des défis et des opportunités présentés par ces tendances, notamment en ce qui concerne la consommation énergétique croissante des data centers et des supercalculateurs. Car les professionnels reconnaissent que, malgré les intentions, l’application pratique du Green AI est souvent entravée par des priorités traditionnelles telles que les coûts, la performance et la sécurité.
Face à ce défi, les entreprises adoptent des stratégies de sensibilisation, d’adaptation technologique et culturelle, de mesure ou de reporting de l’impact environnemental, d’externalisation, d’écoconception, ou bien encore de valorisation dans les processus d’investissement. Cependant, elles reconnaissent les limites et l’importance d’améliorer la précision et la fiabilité de ces mesures pour un reporting environnemental plus transparent et conforme aux réglementations.
Des cas d’usage AI for Green pour préserver l’environnement
Les experts mettent en avant plusieurs cas d’usage dans une logique d’AI for Green. Il s’agit en premier lieu de mettre en place une véritable optimisation logistique. L’idée est, par exemple, d’apporter des améliorations dans la gestion des itinéraires de transport. Dès lors, on peut constater une meilleure efficacité opérationnelle, des économies financières tout en engageant une réduction des émissions de carbone.
Autre point, en matière de gestion des pièces détachées, la rationalisation des stocks peut conduire d’importantes économies de pièces, démontrant que les initiatives peuvent dépasser les avantages environnementaux directs pour inclure des économies substantielles et réduire le gaspillage. Au sujet du recyclage et de la détection d’anomalies, l’utilisation de l’IA peut maximiser le recyclage des matériaux et détecter les anomalies dans la consommation de ressources (gaz, eau, électricité…).
Plus connu, l’IA s’avère utile dans la maintenance prédictive. L’analyse des données provenant des capteurs détecte les problèmes avant qu’ils ne surviennent, permettant des interventions de maintenance qui évitent les retards et réduisent la consommation de carburant. Enfin, la simulation numérique a pour effet de réduire le nombre de prototypes physiques nécessaires dans les étapes de conception.
Dès lors, la numérisation des stratégies carbone répond à un besoin croissant de transparence et de responsabilité environnementale. Cela représente une étape essentielle dans la transition vers des pratiques commerciales plus durables. L’objectif étant d’adopter des initiatives particulières sur le rôle croissant des data centers dans le scope 3 des émissions. Mais également l’importance croissante de ce scope 3 dans les stratégies carbone des entreprises.
Des recommandations pour « repenser l’utilisation et le déploiement de l’IA sous un jour écologique«
Dans ce cadre, et pour conduire une stratégie Green AI innovante, l’étude précise que l’IA peut coexister avec la décarbonation. Il dresse ainsi plusieurs recommandations visant à orienter les écosystèmes vers une trajectoire durable bénéfique pour l’IA, l’environnement et les entreprises.
Il s’agit d’encourager le développement et l’adoption d’une culture d’écoconception et d’éco-consommation. De mettre en œuvre les stratégies AI for Green tout en renforçant la fondation de données pour la durabilité. Il s’agit également d’adopter une IA éthique et responsable tout en y intégrant des objectifs réglementaires et de durabilité. Le tout dans une logique collaborative et de partage des savoir-faire.
Olivier Robillart