Comment l'intelligence artificielle (IA) favorise la décarbonation
Pour maintenir la température de la planète en dessous de 1,5°C, les pays représentant plus de 70 % de l'économie mondiale se sont engagés à atteindre zéro émission nette d'ici à 2050.
Les étapes exactes pour atteindre cet objectif restent à déterminer, mais le digital jouera sans aucun doute un rôle essentiel.
Selon une étude récente de Digital Europe (1), les technologies digitales ont le potentiel de réduire les émissions mondiales de CO2 de 20 % d'ici à 2030. D'un point de vue pratique, elles peuvent aider les entreprises à identifier la manière la plus rentable et la plus efficace de décarboner leurs activités.
Qu'est-ce que la technologie de l'IA ?
En tant que branche de l'informatique, l'IA fait référence à la capacité d'une machine à exécuter des fonctions qui sont normalement associées à l'esprit humain.
Un rapport récent de McKinsey (2) révèle que les technologies basées sur l'IA peuvent aider les entreprises à réduire leurs émissions de CO2 jusqu'à 10 % et leurs coûts énergétiques de 10 à 20 %. Elles peuvent également permettre de réaliser des économies d'énergie allant jusqu'à 20 % dans les bâtiments et 15 % dans les systèmes de transport.
Notre marque Equans Digital utilise l'IA en combinaison avec la science des données pour soutenir les entreprises dans leur parcours de décarbonation. Nous avons vu de près comment l'IA peut intervenir à tous les stades de la chaîne de l'énergie et des données.
Qu'est-ce que la décarbonation ?
La décarbonation est le processus de réduire ou d'éliminer les émissions de dioxyde de carbone (CO2) provenant de diverses sources, notamment des activités industrielles, des transports et de la production d'énergie.
Elle implique une transition de l'utilisation des combustibles fossiles vers des sources d'énergie propres et renouvelables telles que l'énergie solaire, éolienne, hydroélectrique et géothermique, dont l'empreinte carbone est beaucoup plus faible.
La transition vers des carburants alternatifs et des sources d'énergie plus propres permet non seulement de lutter contre le changement climatique en réduisant les émissions de gaz à effet de serre, mais contribue également à la sécurité énergétique et à la durabilité.
La compatibilité de l'IA et du climat
Malgré les inquiétudes concernant l'impact de l'IA sur l'emploi et les risques d'utilisation abusive, cette technologie est également considérée comme un outil puissant pour lutter contre le changement climatique.
L'IA étant une technologie émergente et nos écosystèmes étant complexes, il est difficile de quantifier avec précision l'impact qu'aura l'IA sur la réduction des émissions de carbone. Toutefois, au fur et à mesure que des capteurs seront mis en place à l'échelle mondiale et que l'apprentissage automatique continuera à progresser, nous en saurons plus sur la manière dont la technologie peut être utilisée efficacement pour réduire la température de la planète.
Selon l'enquête 2022 Climate AI Survey (3) du BCG, 87 % des PDG ayant un pouvoir de décision en matière d'IA et de climat estiment que la technologie est un outil essentiel pour inverser le changement climatique.
L'IA a le potentiel de prédire les conditions météorologiques extrêmes et de fournir des outils d'aide à la décision pour nous aider à identifier et à mettre en œuvre les réponses les plus efficaces. Elle peut également contribuer à identifier divers facteurs de risque climatique et nous aider à développer des applications pratiques pour les atténuer.
On est capable avec l'intelligence artificielle de comprendre progressivement l'inertie thermique d'un bâtiment
Gestion de l'énergie dans les bâtiments
L'IA a la capacité d'analyser de grands volumes de données provenant des systèmes de chauffage, ventilation et climatisation (CVC) ainsi que des systèmes de gestion de l'énergie.
En tirant parti de l'apprentissage automatique, les algorithmes d'IA peuvent automatiquement optimiser la production, la distribution et la consommation d'énergie dans les bâtiments en fonction de la demande. Cela peut conduire à une utilisation plus efficace des ressources énergétiques et à une réduction des émissions de carbone.
Par exemple, grâce à l'IA, Equans a aidé son client, l'Opéra National de Lyon, à mieux contrôler sa performance énergétique. Grâce à notre logiciel d'IA prédictive, nous avons aidé le lieu à améliorer la fiabilité de sa performance énergétique. En étant proactif dans le suivi de sa consommation d'énergie, nous avons aidé l'établissement à éviter les dérives de consommation.
Optimisation des transports
Le secteur des transports est l'un des plus grands acteurs du changement climatique et est responsable d'environ 25 % des émissions de gaz à effet de serre (4). L'IA peut contribuer à décarboner le secteur en analysant les données relatives au trafic et à la consommation de carburant. Par exemple, le projet DeepMind de Google, axé sur l'IA, a permis de réduire la consommation de carburant des véhicules de 15 %(5) tout en diminuant la durée des trajets domicile-travail grâce à l'analyse des données de trafic fournies par des capteurs.
L'IA est également essentielle au développement des véhicules autonomes, qui ont le potentiel de réduire les émissions de gaz à effet de serre de 34 %(6) d'ici 2050. Le système Autopilot de Tesla (7), par exemple, utilise l'IA pour analyser des données en temps réel provenant de capteurs qui aident ensuite l'entreprise à optimiser les itinéraires, la vitesse et l'utilisation de la batterie de ses véhicules.
Chez Equans, nous avons utilisé l'IA prédictive pour aider la Métropole d'Angers à calculer la probabilité des places de stationnement dans les différentes zones de la ville d'Angers. En tenant compte des données exogènes, nous avons pu prédire la demande et l'utilisation du stationnement, améliorant ainsi l'efficacité du stationnement dans la ville de 75 %.
Maintenance prédictive
Dans les industries qui dépendent des machines, l'IA peut être utilisée pour prédire les défaillances des équipements et les besoins de maintenance. En identifiant les problèmes potentiels avant qu'ils ne surviennent, les entreprises peuvent mieux planifier les programmes de maintenance, ce qui peut réduire les temps d'arrêt et améliorer l'efficacité énergétique.
Selon l'éditeur de logiciels PTC, la maintenance prédictive pilotée par l'IA (8) peut réduire les temps d'arrêt non planifiés de 30 %, effectuer les réparations 83 % plus rapidement et réduire le temps passé par les ingénieurs sur site de 75 %.
En analysant continuellement l'état des équipements en temps réel, l'IA peut recueillir différents types de données pour déterminer comment les machines sont utilisées et à quel moment. Elle peut ensuite formuler des recommandations précises en matière de maintenance et prédire quand les composants devront être remplacés ou entretenus.
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
L'utilisation de l'IA se développe à un rythme rapide dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Selon une étude publiée par SupplyChainBrain (9), l'IA représentera 17,5 milliards de dollars sur le marché mondial des logiciels de gestion de la chaîne logistique (SCM) d'ici 2028. Elle est déjà utilisée pour optimiser les itinéraires de transport, réduire les déchets d'emballage et minimiser les niveaux de stock.
En analysant les données d'inventaire, les outils basés sur l'IA peuvent déterminer exactement où se trouve chaque article dans l'ensemble d'une chaîne d'approvisionnement. Les entreprises peuvent ainsi optimiser leurs niveaux de stocks afin de mieux répondre à l'offre et à la demande et de réduire le gaspillage.
Dans les entrepôts, l'IA peut être utilisée pour analyser les schémas de circulation et surveiller le mouvement des produits, ce qui peut conduire à une utilisation plus efficace de l'espace et de l'énergie.
Chez Equans, notre laboratoire innovant de Montargis, a lancé des machines qui créent directement des emballages en fonction de la taille du produit, ce qui permet de gagner 30 % d'espace lors du transport des colis et des marchandises.
Gestion des réseaux intelligents
Avec l'IA, les fournisseurs de combustibles peuvent surveiller plus précisément le flux d'électricité en temps réel. Ils peuvent ainsi mieux gérer la réponse à la demande, ce qui favorise le développement d'un marché de l'énergie à faible émission de carbone.
En intégrant les sources d'énergie renouvelables et les systèmes de stockage de l'énergie, l'IA peut également contribuer à maximiser l'utilisation des énergies renouvelables dans le mix de production d'électricité et à minimiser la dépendance aux combustibles fossiles.
Avec ses capacités d'auto-apprentissage, l'IA peut contribuer à remédier à la nature intermittente des sources d'énergie renouvelables. Elle peut aider à prédire quand l'énergie stockée dans des dispositifs chimiques, cinétiques ou thermiques doit être libérée afin de réduire les déséquilibres entre les charges de production et de consommation.
En résumé
En tant que technologie émergente, l'IA en est encore à ses débuts. Cependant, plusieurs cas d'utilisation démontrent son efficacité pour aider les entreprises à décarboner leurs activités afin d'atteindre leurs objectifs "Net Zero".
Associée à une stratégie de décarbonation solide qui inclut l'utilisation d'énergies renouvelables et des pratiques commerciales durables, l'IA deviendra indéniablement une technologie essentielle pour aider les entreprises à réduire leurs émissions de carbone.
Intelligence artificielle (IA) - Branche de l'informatique qui se réfère à la capacité d'une machine à exécuter des fonctions qui sont normalement associées à l'esprit humain.
Décarbonation - Mesures utilisées par les gouvernements et les organisations pour réduire la quantité de carbone qu'ils produisent, principalement en ce qui concerne les émissions de gaz à effet de serre, le dioxyde de carbone (CO2) et le méthane (CH4).
Net Zero - Objectif consistant à éliminer complètement les gaz à effet de serre d'origine humaine de l'atmosphère terrestre.
Machine Learning - Utilisation de systèmes informatiques capables d'apprendre et de s'adapter sans instruction explicite, à l'aide d'algorithmes et de modèles statistiques créés à partir de modèles de données.
Ecosystème - Zone géographique où les plantes, les animaux, les organismes, les conditions météorologiques et le paysage agissent ensemble pour former un environnement spécifique.
Véhicule autonome - Véhicule capable de détecter son environnement et de fonctionner sans intervention humaine.
Réponse à la demande - Équilibre entre l'offre et la demande d'électricité qui encourage les consommateurs à utiliser l'électricité lorsque la demande est plus faible.
Énergie renouvelable - Énergie dérivée de sources naturelles telles que le soleil, le vent, le mouvement de l'eau et la chaleur géothermique.
Mélange de production d'électricité - Combinaison des différents combustibles utilisés pour produire de l'électricité dans une zone géographique.
(1) https://www.digitaleurope.org/resources/digital-contribution-to-delivering-long-term-climate-goals/
(3) https://www.bcg.com/publications/2022/how-ai-can-help-climate-change
(4) https://www.un.org/sites/un2.un.org/files/media_gstc/FACT_SHEET_Climate_Change.pdf
(5) https://www.deepmind.com/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40
(6) https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S136192092200298X
(7) https://www.tesla.com/autopilot
(8) https://www.ptc.com/en/blogs/iiot/what-is-ai-in-predictive-maintenance
(9) https://www.supplychainbrain.com/articles/36990-artificial-intelligence-will-be-big-in-supply-chain-management-report-predicts
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