L’intelligence artificielle pour réduire l’empreinte carbone des entreprises

L’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier incontournable pour réduire l’empreinte carbone des entreprises. En améliorant la mesure des émissions via le Machine Learning, elle permet de fiabiliser les données et d’intégrer le scope 3 souvent négligé. Par ailleurs, l’optimisation des ressources énergétiques, hydriques et matérielles grâce à l’IA contribue à limiter les déchets et la surconsommation. Cependant, cette technologie doit aussi relever le défi de minimiser son propre impact environnemental. L’adoption de référentiels comme Spec IA frugale d’AFNOR guide les entreprises vers une IA responsable, conciliant innovation et développement durable.

L’intelligence artificielle améliore la mesure des émissions carbone via le Machine Learning

Les technologies de Machine Learning et Deep Learning permettent à l’intelligence artificielle de fiabiliser et harmoniser les facteurs d’émission monétaires. En exploitant des données financières et comptables issues de plus de 1 190 entreprises internationales du secteur numérique, ces technologies créent des modèles sectoriels précis qui renforcent la qualité des bilans carbone.

Comparabilité et optimisation des chaînes d’approvisionnement

L’IA facilite une meilleure comparabilité des empreintes carbone entre organisations et fournisseurs. Cette harmonisation améliore la gestion des chaînes d’approvisionnement, en permettant aux entreprises de cibler plus efficacement leurs actions de décarbonation.

Correction automatique des biais comptables

Les méthodes classiques de comptabilisation présentent des biais et rigidités. L’IA corrige ces anomalies automatiquement, produisant des données d’émissions de gaz à effet de serre plus fiables et spécifiquement ajustées aux secteurs d’activité.

Meilleure intégration du scope 3

Le scope 3, qui inclut les émissions indirectes liées aux achats, est souvent mal mesuré. L’IA améliore significativement son intégration dans les bilans carbone, un enjeu crucial pour les entreprises souhaitant maîtriser l’ensemble de leur impact environnemental (1).

Un levier fondamental pour la régulation

Grâce à cette fiabilisation sectorielle des données, l’intelligence artificielle devient un levier majeur pour la régulation et l’efficacité des politiques industrielles de réduction des émissions.

L’IA optimise la consommation des ressources pour diminuer l’empreinte écologique des entreprises

L’intelligence artificielle joue un rôle stratégique en optimisant la consommation d’énergie, d’eau et de matières premières. Elle rationalise les opérations industrielles et logistiques, réduisant déchets et consommations inutiles.

Optimisation logistique et prévision de la demande

Dans les chaînes logistiques, l’IA anticipe les besoins et ajuste les stocks, ce qui évite les transports superflus. Cela réduit significativement les émissions liées à la livraison, en particulier sur le dernier kilomètre.

Réseaux électriques intelligents

L’IA gère en temps quasi réel l’équilibre entre charges et productions sur les réseaux électriques, ce qui favorise l’intégration des énergies renouvelables et renforce la résilience face aux aléas.

Bâtiments intelligents

Les bâtiments sont pilotés par des systèmes d’IA pour ajuster automatiquement la consommation énergétique, déclencher la maintenance prédictive, automatiser le recyclage et surveiller la qualité de l’air, générant d’importantes économies d’énergie et de ressources.

Centres de données à consommation maîtrisée

Les centres de données optimisent leur efficacité énergétique grâce à l’IA. L’optimisation du refroidissement, l’usage privilégié d’énergies renouvelables et la réutilisation de la chaleur résiduelle permettent de limiter leur forte empreinte.

Le développement durable de l’IA nécessite de réduire son impact énergétique et matériel

Les modèles d’IA, notamment générative, présentent une empreinte carbone importante. Leur forte consommation d’électricité, ainsi que les besoins en eau et en ressources pour les équipements matériels, font de leur impact environnemental un enjeu majeur.

Face à la demande croissante en capacité de calcul, l’optimisation énergétique des data centers s’impose comme une priorité pour maîtriser cet impact global.

• Adopter des modèles d’IA plus légers et des architectures efficaces réduit la consommation des ressources.
• Privilégier les sources d’électricité bas-carbone contribue à diminuer l’impact environnemental.
• Intégrer la sobriété énergétique dans les stratégies d’utilisation évite l’effet rebond lié à l’expansion rapide de l’IA.

Ces mesures sont indispensables pour concilier innovation technologique et objectifs de décarbonation anticipés par la communauté scientifique et industrielle (2).

La double dimension de l’impact environnemental du numérique et de l’IA en entreprise

Le numérique représente aujourd’hui 3 à 4 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, avec une consommation électrique nationale française estimée à 10 % du total. Cela souligne l’enjeu majeur de maîtriser son impact dans les organisations.

L’intelligence artificielle, tout en offrant des bénéfices écologiques par l’optimisation des opérations, nécessite des ressources matérielles et énergétiques substantielles pour son fonctionnement et sa croissance.

Convergence des transitions numérique et écologique

Cette double dimension impose aux entreprises d’intégrer systématiquement la dimension environnementale dans le déploiement de leurs solutions IA, pour garantir que l’innovation technologique soit compatible avec les Objectifs de Développement Durable.

Gestion des infrastructures et consommation

L’analyse continue des infrastructures numériques, la gestion fine de la consommation énergétique et matérielle sont des leviers indispensables pour conjuguer performance technologique et réduction des émissions.

Le référentiel AFNOR Spec IA frugale guide les entreprises vers une IA responsable

Le référentiel AFNOR Spec IA frugale, développé par un consortium piloté par Ecolab, offre une méthodologie claire pour concevoir des services d’intelligence artificielle sobres et efficaces, limitant leur empreinte environnementale.

Ce cadre opérationnel, accessible gratuitement, fixe des exigences précises afin de réduire la consommation énergétique et matérielle des projets IA.

• Promotion d’algorithmes optimisés pour minimiser l’usage des ressources.
• Adoption de modèles plus légers adaptés aux besoins réels.
• Planification des traitements IA lors des périodes à faible intensité carbone électrique.

Cette approche contribue à répondre aux attentes croissantes en matière de développement durable, renforçant la confiance des parties prenantes et assurant la conformité aux normes environnementales.

Pour aller plus loin dans la gestion durable et la réduction de l’empreinte carbone, il est conseillé d’explorer les innovations dans la gestion de l’énergie en entreprise, telles que présentées dans la transformation numérique de la gestion durable de l’énergie.

Sources

1. wavestone.com - L’intelligence artificielle au service de la mesure fiable de l’empreinte carbone, https://www.wavestone.com/fr/insight/ia-mesure-empreinte-carbone-numerique
2. intel.fr - IA et durabilité : réduction de l’empreinte écologique des entreprises, https://www.intel.fr/content/www/fr/fr/learn/ai-for-sustainability.html
3. entreprises.gouv.fr - Impacts environnementaux de l’intelligence artificielle en entreprise, https://www.entreprises.gouv.fr/decryptages-de-nos-experts/intelligence-artificielle-en-entreprise-quels-impacts-environnementaux