Intelligence artificielle et environnement. 3 solutions d'IA pour vous aider à bâtir une entreprise durable | L'IA en entreprise #26

L’intelligence artificielle (IA) change non seulement le monde des affaires mais aussi l’environnement naturel. La première nécessite une approche responsable, la seconde une approche durable. Après tout, les capacités de l’intelligence artificielle nécessitent de grandes quantités d’énergie. L’un des plus grands défis est donc de savoir comment bâtir une entreprise durable tout en suivant la révolution de l’IA.

L’intelligence artificielle ouvre également de nouvelles voies pour atteindre les objectifs environnementaux tout en contribuant à l’efficacité des entreprises. Saviez-vous qu'une bonne application de l'IA peut révolutionner la gestion énergétique de votre entreprise ou même contribuer à la conservation de la biodiversité ?

Intelligence artificielle et environnement pour une entreprise durable

L’intelligence artificielle contribue à bâtir une entreprise durable :

• Dans la phase conceptuelle – soutenir la création d'une idée d'entreprise respectueuse de l'environnement – ​​via, par exemple, une consultation avec ChatGPT ou Claude d'Anthropic,
• Dans la phase de croissance de l'entreprise – en créant des chaînes d'approvisionnement durables et en contribuant à créer des solutions pour l'IA verte,
• Dans la phase d'optimisation – analyser et ajuster les solutions existantes avec des logiciels utilisant des modèles d'IA dédiés.

Examinons des solutions spécifiques qui contribuent directement au développement d'une entreprise durable.

Automatisez la gestion de l’énergie grâce à l’intelligence artificielle

L'IA peut surveiller et gérer automatiquement la consommation d'énergie d'une entreprise, identifiant ainsi les domaines dans lesquels des économies futures peuvent être réalisées. Cela se fait par exemple avec Flex2X, un système développé par la société britannique Grid Edge. Ce système combine les données obtenues à partir de capteurs existants dans un bâtiment, tels que des capteurs de température ou d'humidité, avec d'autres sources de données, telles que les conditions météorologiques, et les analyse avec des algorithmes d'intelligence artificielle capables d'optimiser la consommation énergétique d'un bâtiment en temps réel.

Source : Flex2X

Agriculture optimisée

L'intelligence artificielle dans l'environnement ouvre un vaste champ d'innovation aux deux entreprises qui développent des solutions innovantes pour l'agriculture et l'élevage à grande échelle, qui nécessitent le travail de machines peu économes en énergie et beaucoup d'efforts humains.

En analysant des données provenant de diverses sources, l’IA peut aider les entreprises du secteur agricole à prendre de meilleures décisions en matière d’irrigation, de fertilisation ou de contrôle des maladies des plantes. Toutefois, les solutions agricoles les plus innovantes sont celles qui combinent intelligence artificielle et robotique. L'une de ces solutions est LaserWeeder, développée par Carbon Robotics, qui peut éliminer 100 000 mauvaises herbes en une heure en distinguant avec précision les espèces végétales. Il s’agit du premier et du seul robot de désherbage laser disponible dans le commerce. Il dispose d'une technologie avancée :

• IA d'apprentissage profond,
• la robotique,
• les lasers,
• Les puissantes cartes graphiques de Nvidia,
• 42 caméras haute résolution pour une reconnaissance précise des images,

LaserWeeder aide à prendre soin de la biodiversité car au lieu de pulvériser des pesticides chimiques qui nuisent à l'écosystème et aux insectes, il peut éliminer les mauvaises herbes même sur de vastes zones de cultures.

Source : CarbonRobotics

Chaînes d'approvisionnement pilotées par l'IA

L’IA peut aider à retracer l’origine des produits, ce qui est essentiel à la construction de chaînes d’approvisionnement durables. Parallèlement, une logistique efficace de la chaîne d’approvisionnement peut être obtenue grâce à l’intelligence artificielle et à l’automatisation. Par exemple, Amazon investit massivement dans les technologies d’automatisation des transports, telles que les camions autonomes et les taxis Zoox appelés robots-taxis.

Parallèlement, TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus peut optimiser les chaînes d'approvisionnement d'une entreprise en temps réel. Développée par Tata Consultancy Services, cette technologie combine l'IA, l'apprentissage automatique et l'Internet des objets (IoT) pour offrir des solutions qui améliorent la gestion du temps de transport, de la charge utile et de la disponibilité des véhicules.

Source : IoT Global Awards

L’intelligence artificielle et les coûts environnementaux

Le principal coût environnemental de l’IA en entreprise est la consommation d’énergie. Bien que l'énergie exacte requise pour former le modèle GPT-4 pour la version payante de ChatGPT et la fonctionnalité BingChat ne soit pas accessible au public, nous pouvons faire quelques estimations sur la base des informations disponibles.

GPT-4 est un modèle avec plus de 175 milliards de paramètres qui ont été entraînés sur plus de 45 To de données. Le processus de formation implique l'analyse des données et l'optimisation des paramètres du modèle, ce qui nécessite beaucoup de puissance de calcul et entraîne une consommation d'énergie élevée.

Pour entraîner le GPT-4, de puissantes unités de traitement graphique (GPU) et des unités de traitement tensoriel (TPU) ont été utilisées, également connues pour leur consommation d'énergie intensive. La consommation est encore augmentée par l'énergie nécessaire au fonctionnement lui-même.

IA verte

Si le coût environnemental du développement des technologies d’IA est élevé, ce sont les outils d’intelligence artificielle qui permettent de créer des solutions plus vertes. Cela inclut Green AI, des modèles qui nécessitent moins d’énergie et d’autres ressources pour fonctionner.

Il s’agit d’une « IA verte » qui se concentre sur le développement d’algorithmes d’intelligence artificielle économes en énergie. Par exemple, les nouvelles méthodes de compression peuvent réduire jusqu’à 90 % la quantité de données nécessaires à l’entraînement des modèles d’IA, réduisant ainsi considérablement la consommation d’énergie. Entre autres, OpenAI, qui investit dans le développement de modèles d’IA plus écologiques, y travaille.

L’intelligence artificielle présente de nombreux avantages. L’IA verte utilise moins de ressources et peut donc être utilisée par les petites entreprises, y compris celles opérant dans les pays en développement. Cela signifie démocratiser son utilisation et permettre à davantage de personnes de le créer. Aussi, ceux qui ont des portefeuilles moins aisés.

L’IA verte s’oppose à ce que l’on appelle « l’IA rouge », c’est-à-dire des solutions qui augmentent l’efficacité des opérations sans tenir compte des coûts environnementaux qu’elles génèrent. « L’IA rouge » génère des résultats spectaculaires, mais son empreinte environnementale est importante. Et avec le progrès technologique, l’impact environnemental ne cesse de croître.

L'IA pour la Terre

L’intelligence artificielle et l’environnement consistent également à résoudre des problèmes tels que :

• analyser les enjeux liés à la crise climatique – grâce à l’IA, il est possible de développer des modèles complexes qui reflètent les changements environnementaux et prédisent leurs conséquences en utilisant des quantités de données qu’un humain ne pourrait jamais traiter. Un bon exemple est le travail du Laboratoire National d'Argonne avec la société de télécommunications AT&T, où l'intelligence artificielle a été utilisée pour analyser un modèle climatique en conjonction avec une base de données contenant des informations sur le réseau de télécommunications d'AT&T afin de prédire comment les effets du changement climatique, comme l'élévation du niveau de la mer, des vents de forte intensité et des inondations côtières et intérieures – pourraient affecter les opérations dans 30 ans,
• conservation de la biodiversité – par exemple, l'outil Wildlife Insights est une plate-forme qui utilise l'intelligence artificielle pour convertir les données des caméras pièges en informations utiles sur la biodiversité, télécharge les données sur Google Cloud, où les modèles d'IA classent automatiquement les images pour aider à surveiller et à protéger la faune sauvage dans le monde entier. Wildlife Insights peut traiter 3,6 millions d’images par heure, avec un taux de précision d’identification de 80 à 98,6 pour cent.
• Améliorer l'efficacité des systèmes existants qui consomment de grandes quantités d'énergie, tels que les usines, le transport ferroviaire, les transports publics et l'éclairage urbain,
• prévenir les pannes – par exemple dans les grandes installations industrielles, les centrales hydroélectriques ou éoliennes. Ceci est rendu possible grâce à l’utilisation de jumeaux numériques (Digital Twins), qui permettent de prédire l’usure des composants d’un système particulier.

Résumé

Une combinaison appropriée de l'intelligence artificielle et de l'environnement de travail peut avoir un impact sur de nombreux aspects de l'entreprise durable. De l'optimisation des performances de l'intelligence artificielle, c'est-à-dire la création d'une IA verte, à l'automatisation de la gestion de l'énergie, à l'optimisation de l'agriculture et à la création de chaînes d'approvisionnement durables. Cette dernière, dans le contexte de besoins logistiques croissants, devient cruciale pour l’efficacité et la responsabilité des entreprises.

L’application de l’intelligence artificielle pose également de sérieux défis, tels que la consommation d’énergie pendant la phase de formation et le fonctionnement continu des modèles d’IA. Mais l’intelligence artificielle contribue également à résoudre ces problèmes et à réduire l’impact environnemental de son fonctionnement. Il y a donc de la place pour des solutions d’IA verte et un engagement en faveur de pratiques durables à une échelle sans précédent, de l’analyse du changement climatique à la conservation de la biodiversité.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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