Avec plus de la moitié des dirigeants plaçant le développement durable en tête de leurs objectifs de développement, les sociétés font face à des pressions réglementaires, économiques et sociétales.
Afin d'intégrer l'IA comme levier de performance au service de la durabilité, 45 % des entreprises affirment concrètement leur engagement envers la préservation de la planète, tandis que 42 % le font pour maintenir la cohérence avec leurs valeurs fondamentales (source LADN).
Dans ce contexte, la transition énergétique devient capitale, accentuant l'importance de la manière dont les entreprises utilisent l'IA pour relever les défis liés à la performance énergétique.
Croisement de l'IA et de l'éco-responsabilité
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle n’est pas une technologie à proprement parler mais plutôt un domaine scientifique dans lequel des outils peuvent être classés lorsqu’ils respectent certains critères. Pour se familiariser avec ce domaine, il peut être utile de se référer au glossaire de l’IA publié par la CNIL.
Pour le Parlement européen, l’intelligence artificielle représente tout outil utilisé par une machine afin de « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité » (source CNIL).
Définie par John McCarthy comme "la science et l'ingénierie de la fabrication de machines intelligentes", l'IA est perçue comme un concept complexe et en constante évolution en raison de sa diversité. Elle inclut diverses technologies, des simples algorithmes de recommandation de Netflix aux systèmes complexes de conduite autonome de Tesla. Cette diversité rend le domaine fascinant et mystérieux, avec des définitions qui évoluent au rythme des progrès technologiques.
Principes de l'éco-responsabilité
En parallèle, l'éco-responsabilité est définie comme la prise en compte du respect à long terme de l'environnement physique, social et économique dans nos actions.
La question cruciale demeure : chaque geste en faveur de l'environnement nous qualifie-t-il d'éco-responsables ?
Certains le pensent, mais d'autres estiment que l'éco-responsabilité va au-delà des actions individuelles et de la performance opérationnelle en intégrant de manière systémique les dimensions écologiques, économiques et sociales.
Elle imprègne tous les niveaux de la société, des gestes quotidiens aux lois gouvernementales, illustrant une perspective holistique et dynamique de l'éco-responsabilité au sein des organisations.
L'importance croissante de l'IA dans les stratégies écologiques durables
L’IA joue un rôle déterminant dans la promotion de la durabilité en optimisant les réseaux énergétiques pour intégrer efficacement les énergies renouvelables.
Dans l'agriculture, elle permet une gestion plus efficiente des ressources, réduisant l'impact environnemental tout en améliorant les rendements.
De manière étonnante, l'agriculture affiche une forte utilisation de l'intelligence artificielle, avec près de 60% des petites entreprises agricoles faisant appel à ses services.
Les applications de l'intelligence artificielle s'étendent aux chaînes d'approvisionnement durables, à la surveillance environnementale et à la prédiction des catastrophes naturelles, soulignant ainsi son importance dans la protection de l'environnement à l'échelle mondiale.
L'impact environnemental actuel de l'IA
Analyse de l'empreinte carbone de l'IA
Mesurer l'empreinte carbone de l'intelligence artificielle demeure complexe, sans méthode normalisée actuelle.
Des solutions en développement, telles que le logiciel Carbon Tracker et l'outil open source CodeCarbon, évaluent l'impact environnemental des applications et des algorithmes utilisant l'IA en se basant sur des critères tels que l'intensité carbone locale et la consommation d'énergie des serveurs. L'encouragement est donné à privilégier ceux avec une empreinte carbone réduite.
Néanmoins, le suivi du cycle de vie des équipements numériques et son impact sur les émissions de CO2 restent difficiles à estimer.
Consommation énergétique des technologies IA
Les années 2022 et 2023 ont vu l'essor des IA comme ChatGPT et OpenAI.
Ces technologies utilisent des milliards de paramètres et des milliers de serveurs. Pour ChatGPT 3 617 serveurs sont utilisés, chacun avec une puissance de 6 kW à 10,2 kW (serveurs NVIDIA). La puissance totale pourrait atteindre 21,7 MW à 36,8 MW, soulevant des préoccupations quant à leur consommation électrique (source révolution énergétique).
Un chercheur de l'université libre d'Amsterdam a estimé que si Google utilisait l'intelligence artificielle pour ses moteurs de recherche, cela nécessiterait 29,2 TWh d'électricité par an, soit la consommation annuelle de l'Irlande !
Gestion des déchets électroniques et recyclage
Cette consommation d'énergie exponentielle, exacerbée par la digitalisation croissante du monde du travail, génère d'importants problèmes de déchets électroniques.
Les DEEE (les Déchets d'Équipements Électriques et Électroniques) proviennent d'appareils électroniques en fin de vie et sont classés comme déchets dangereux en raison de substances réglementées, selon la législation environnementale.
Une gestion efficace des déchets devient impérative, avec le recyclage comme solution cruciale pour atténuer les impacts négatifs sur l'environnement. Il est impératif d'établir des systèmes de gestion impliquant fabricants, gouvernements et consommateurs, tout en renforçant la sensibilisation à l'importance du recyclage.
Adopter des pratiques de recyclage efficaces nous permet non seulement de réduire l'empreinte environnementale mais aussi de récupérer des matériaux précieux (or, argent, platine ou cuivre), contribuant ainsi à préserver les ressources naturelles et donc à remplir les objectifs de durabilité.
IA au service de l'efficacité énergétique et de la réduction des déchets
Optimisation des ressources énergétiques grâce à l'IA
L’IA joue un grand rôle dans l’optimisation de la production énergétique. Les producteurs d'énergie utilisent depuis longtemps des modèles prédictifs pour ajuster la production en fonction de la demande, surtout dans le secteur de l'électricité où le stockage pose des défis d'efficacité.
Prédire avec précision en amont et s'adapter en temps réel sont deux enjeux majeurs pour optimiser la performance réelle des acteurs et éviter les pertes liées à une surproduction d'énergie.
IA dans la gestion des déchets et le recyclage
Les centres de tri des déchets évoluent avec des solutions innovantes basées sur l’IA pour une meilleure efficacité.
Des entreprises, laboratoires de recherche et géants du numérique développent des technologies permettant la reconnaissance automatique des déchets et leur aiguillage vers les filières de recyclage. Les start-ups, comme Bin-e en Pologne avec son conteneur intelligent qui trie automatiquement les déchets, sont en première ligne.
La britannique Greyparrot, a quant à elle développé une IA pour analyser les installations de traitement et de recyclage des déchets.
Réduction de l'empreinte environnementale des data centers
Les géants de la Tech cherchent à minimiser l'impact environnemental de leurs datacenters.
Pour cela, ils utilisent des solutions de refroidissement par évaporation, des contrôles intelligents de température et d'éclairage, et recyclent parfois le surplus de chaleur pour chauffer des habitations.
Ils mettent également en place des systèmes pour réduire le nombre de serveurs actifs pendant les heures creuses de faible trafic.
Cas concrets : Initiatives d'IA éco-responsables
IA dans les énergies renouvelables
Les énergies renouvelables sont cruciales pour une transition durable mais leur variabilité pose un défi.
L'IA joue un rôle clé dans l'optimisation de ces systèmes pour améliorer leur efficacité.
Des entreprises telles que Reuniwatt prédisent en temps réel la production solaire grâce à l'IA basée sur des données météorologiques et des capteurs. Quadran Energies Marines, quant à elle, utilise l'IA pour optimiser la production éolienne en mer via des modèles prédictifs.
Autre exemple avec Enedis qui améliore les réseaux électriques dans les centres de données en ajustant la consommation d'énergie des serveurs. L’objectif ? Réduire les coûts et améliorer la stabilité des réseaux électriques grâce à des prévisions et des modèles prédictifs.
Projets d'IA dans l'agriculture durable
L'IA est un atout essentiel en agriculture, améliorant les méthodes de culture, l'efficacité des opérations, réduisant les gaspillages et augmentant les rendements. Dans le monde, de nombreux projets émergent dont Naïo Technologies qui utilise l'IA pour créer des robots autonomes optimisant le désherbage, le binage et la récolte, diminuant ainsi le travail manuel des agriculteurs.
La startup AgriCircle offre, quant à elle, une plateforme numérique reliant les agriculteurs à des experts.
Les algorithmes d'IA de la plateforme fournissent des recommandations personnalisées basées sur les données agricoles et météorologiques, permettant aux agriculteurs d'optimiser leurs opérations et d'accroître leurs profits.
IA pour la conservation de la biodiversité
L'A pourrait jouer un rôle déterminant dans la performance environnementale et les efforts visant à préserver la nature, protéger la biodiversité et contribuer à mettre un terme à l'extinction des espèces.
Plusieurs initiatives soutiennent cette possibilité : Microsoft utilise l'IA via son programme AI for Earth pour protéger la biodiversité.
Wildbook se sert de l'IA pour scanner des photos d'animaux et aider à la conservation.
NCX cartographie les espèces d'arbres pour évaluer la santé des forêts rapidement et précisément.
Enfin, le projet OceanMind utilise le Machine Learning pour détecter la pêche illégale, alertant les garde-côtes en temps réel.
Défis et solutions éthiques de l'IA éco-responsable
Défis éthiques et environnementaux de l'IA
L'IA impacte divers secteurs tels que l'économie, la santé, la sécurité et la culture, soulevant des préoccupations éthiques liées à la vie privée, aux discriminations et à l'emploi.
Parmi les défis majeurs, on trouve la responsabilité juridique des accidents impliquant des véhicules autonomes, la confidentialité des données, la transparence des décisions algorithmiques, la prévention des biais et discriminations, ainsi que la nécessité de promouvoir un développement durable de l'IA pour minimiser son impact environnemental.
Selon le FMI, elle devrait influencer 60% des emplois dans les nations économiquement avancées, mais seulement 26% dans les pays à faible revenu, accroissant le risque d'inégalités au travail à l'échelle mondiale.
Solutions d'IA transparente et responsable
L'AI Act, adopté par le Parlement Européen le 14 Juin 2023, est une avancée mondiale majeure dans la régulation de l'IA.
Après plus de sept mois d'opposition et d'incertitude, la France a finalement choisi de le ratifier le vendredi 2 février.
Le projet de règlement européen sur l'intelligence artificielle (IA) a ainsi reçu l'approbation unanime des ambassadeurs des pays de l'Union européenne réunis à Bruxelles.
Il représente une première étape importante pour encourager le développement d'une IA responsable en interdisant des pratiques telles que la manipulation, le social scoring et l'identification biométrique en temps réel et à distance.
Vers un avenir durable avec l'Intelligence Artificielle
Innovations récentes en IA pour la durabilité
L’IA redéfinit la durabilité, avec des entreprises comme Tesla créée par Elon Musk qui utilisent des algorithmes d'apprentissage avancés pour optimiser l'efficacité énergétique de leurs véhicules électriques.
Google déploie également l'IA pour améliorer la gestion des ressources énergétiques, contribuant ainsi à une empreinte carbone réduite.
Par ailleurs, IBM a lancé des projets d'IA destinés à surveiller et à optimiser l'utilisation de l'eau dans l'agriculture, favorisant ainsi une gestion plus durable des ressources naturelles.
Ces initiatives témoignent de l'impact concret de l'IA dans la promotion de pratiques écologiques.
Impact potentiel à long terme de l'IA sur l'environnement
Bien que l'IA puisse apporter des solutions innovantes pour remplir les objectifs de durabilité, il est essentiel d'évaluer son impact à long terme sur l'environnement.
Des préoccupations telles que la consommation énergétique croissante des centres de données alimentant les algorithmes d'IA soulignent la nécessité d'une approche réfléchie.
Par exemple, la formation de modèles d'IA nécessite d'importantes ressources énergétiques, ce qui soulève des questions sur la durabilité globale de ces pratiques.
Vision future : intégration de l'IA dans les politiques de durabilité
La vision future implique une intégration plus profonde de l'IA dans les politiques de durabilité. Des initiatives telles que l'utilisation de l'IA pour la surveillance de la biodiversité, la gestion des déchets, ou la planification urbaine durable, montrent comment cette technologie peut catalyser des politiques environnementales plus efficaces.
Les gouvernements et les organisations doivent collaborer pour établir des cadres réglementaires encourageant une utilisation éthique de l'IA dans le développement durable.
En conclusion, l'intégration de l'intelligence artificielle souligne son importance dans la promotion de la durabilité.
Les acteurs économiques, en particulier les jeunes entreprises, font face à des pressions croissantes pour concilier la performance économique avec les défis environnementaux.
L'essor de l'IA façonne profondément notre société, soulevant des questions sur l'impact sociétal et la protection des données.
Alors que ces avancées offrent des possibilités prometteuses, la nécessité d'équilibrer l'innovation avec la préservation de la vie privée souligne les défis complexes qui accompagnent cette révolution technologique.
