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Ces trois secteurs doivent sans aucun doute jouer un rôle essentiel dans la transition mondiale vers un avenir respectueux du climat. Selon l'EPA1, les transports représentent 28 % des émissions mondiales de carbone. Par ailleurs, selon le World Green Building Council2 , les bâtiments représentent 39 % des émissions mondiales de carbone liées à l'énergie, dont 28 % proviennent des émissions opérationnelles et les 11 % restants sont attribués au processus de construction, y compris la production et le transport des matériaux. Le commerce de détail, bien que souvent négligé, est également très important, car il est en fin de compte l'interface entre les producteurs et les consommateurs, et a donc le pouvoir d'orienter l'offre et la demande vers des pratiques durables.
Le développement de puissants algorithmes d'IA arrive à point nommé. L'IA n'est pas seulement une merveille technologique, c'est aussi l'occasion d'accélérer considérablement la transition mondiale vers la durabilité, qui devient de plus en plus cruciale.
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles l'IA en particulier, lorsqu'elle est utilisée intelligemment, est bien adaptée à cette tâche :
1. Reconnaissance des formes :
L'IA excelle dans l'identification de modèles qui peuvent être non intuitifs et donc négligés par les humains, ce qui peut conduire à des stratégies de réduction des émissions qui pourraient autrement être négligées.
2. Optimisation :
L'IA peut affiner les processus, y compris la fabrication, les itinéraires de transport et les opérations industrielles, en les rendant plus écologiques et plus efficaces, surpassant largement les méthodes traditionnelles en termes d'efficacité.
3. Vitesse, échelle et efficacité :
Alors que la nécessité d'accélérer les changements à l'échelle de l'industrie pour atteindre les objectifs climatiques devient de plus en plus urgente, la capacité de l'IA à générer des prédictions rapides et des processus optimisés permet des interventions opportunes qui sont essentielles pour atteindre ces objectifs.
4. Au-delà des limites humaines :
L'IA excelle dans le traitement des données et la résolution de tâches trop complexes ou trop vastes pour être analysées par l'homme, ce qui élargit les domaines dans lesquels des possibilités de réduction des émissions de gaz à effet de serre peuvent être trouvées.
Le changement climatique dû aux émissions de gaz à effet de serre pose des défis importants aux ports du monde entier, en particulier à ceux qui sont situés dans des régions côtières sensibles. Selon l'Environmental Change Institute de l'Université d'Oxford, 9 grands ports sur 10 sont menacés par les tempêtes de vent, les inondations et l'élévation du niveau de la mer3. Les conséquences pour le commerce international sont alarmantes, les perturbations potentielles faisant grimper les dépenses du secteur du transport maritime de 25 milliards de dollars par an d'ici la fin du siècle.
Les acteurs de l'industrie maritime ont commencé à utiliser l'IA pour réduire les émissions de gaz à effet de serre de plusieurs manières. En voici quelques exemples :
- Le port de Rotterdam, réputé pour être l'un des plus grands ports du monde, a lancé l'initiative "Pronto", un projet qui utilise l'IA pour prévoir les meilleurs moments pour l'arrivée et le départ des navires4. Il en résulte une réduction des temps d'attente des navires pouvant aller jusqu'à 20 %, ce qui se traduit par une diminution de la consommation de carburant et des émissions.
- Wallenius Wilhelmsen a adopté l'IA pour affiner ses stratégies de voyage. Dans le cadre d'une collaboration avec DeepSea, l'entreprise a mis au point des outils pilotés par l'IA qui fournissent aux capitaines des navires des conseils complexes sur l'optimisation des itinéraires, ce qui se traduit par une réduction de la consommation de carburant pouvant atteindre 10 %5.
Le secteur du transport routier connaît lui aussi une transformation axée sur l'IA vers des pratiques plus durables, avec notamment des initiatives :
- Des pionniers comme FarEye ont introduit des solutions de routage dynamique qui promettent de réduire les kilomètres parcourus de 8 à 12 %6. Il s'agit non seulement d'une mesure d'économie, mais aussi d'une réduction des émissions de carbone et d'un environnement plus propre. De même, le planificateur d'itinéraires par IA de Google pourrait réduire les émissions de carbone de plus d'un million de tonnes par an7.
- Une autre utilisation innovante de l'IA est l'optimisation des chargements de marchandises. Des entreprises comme Flock Freight sont à l'avant-garde dans ce domaine8. En s'appuyant sur l'IA pour combiner les expéditions de divers fournisseurs de fret, leur système permet de transporter efficacement les marchandises dans un seul chargement de camion. Cela permet non seulement d'assurer une utilisation optimale de l'espace disponible, mais aussi de réduire considérablement les émissions de gaz à effet de serre, avec des réductions allant de 15 à 40 %.
- Les 35 % de kilomètres parcourus à vide par les camions, qui entraînent une consommation inutile de carburant et une augmentation des émissions, constituent une préoccupation majeure dans le secteur du camionnage. Les plateformes de fret numérique telles que Convoy, Uber Freight et Doft s'attaquent à ce problème en créant des outils alimentés par l'IA qui permettent aux camions de réduire le temps de trajet à vide, en garantissant des transports de retour lors de la réservation d'un chargement et en combinant plusieurs missions, ce qui permet de réduire le nombre de trajets de retour à vide9. L'avantage tangible est une réduction marquée des distances de déplacement à vide et une diminution correspondante des émissions de CO2.
Si la technologie offre des solutions prometteuses, elle n'est pas la seule réponse. La nécessité d'une coopération internationale entre les entreprises et les gouvernements est plus cruciale que jamais pour élaborer des stratégies mieux coordonnées afin de lutter plus efficacement contre les problèmes liés au climat. L'un des domaines où cette collaboration peut avoir un impact profond est celui des données, qui sont souvent isolées entre différentes parties et difficiles à combiner pour obtenir une vue d'ensemble. Il est donc difficile d'élaborer des solutions permettant d'adopter une approche plus globale afin d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. L'amélioration du partage et de la normalisation des données dans le secteur des transports est un effort difficile mais important pour jeter les bases d'une réduction plus importante des émissions de carbone dans l'ensemble de l'industrie.
Le secteur de la construction contribue de manière significative aux émissions mondiales de carbone. La majorité (80 %) des bâtiments qui existeront en 2050 étant déjà construits, l'accent est mis sur la modernisation et l'optimisation des structures actuelles. Selon une étude de l'AIE, l'IA peut réduire la consommation d'énergie dans les bâtiments jusqu'à 40 % et, par conséquent, les émissions de carbone10. Les entreprises exploitent l'IA pour relever ces défis :
- Le système Arup Neuron est une plateforme Digital Twin qui utilise l'IA pour prévoir la demande en systèmes de refroidissement, ce qui a permis de réduire l'efficacité énergétique des bâtiments jusqu'à 15 %11.
- BrainBox AI propose une solution d’optimisation des systèmes CVC pilotée par l’IA, qui utilise des données d’évaluation des GES afin de réduire les émissions de gaz à effet de serre et la consommation d’énergie dans les bâtiments, ce qui permet de diminuer jusqu’à 40 % les émissions de carbone liées au CVC17.
- Une étude de cas entre Ericsson et Kiona dans les pays nordiques a montré comment la connectivité et l'IA peuvent être utilisées pour réduire la consommation d'énergie et les émissions de carbone des bâtiments résidentiels jusqu'à 15 %12.
- En outre, des efforts ont été déployés pour réduire l'empreinte carbone pendant le processus de construction, en améliorant l'efficacité des opérations sur le site et en réduisant les déchets :
- Par exemple, HoloBuilder propose un système de capture de la réalité à 360 degrés qui utilise l'IA pour analyser les chantiers de construction, en veillant à ce que les matériaux soient utilisés de manière efficace et que les déchets soient réduits au minimum13.
- De même, AutoDesk Build propose un logiciel de productivité de la construction qui utilise l'IA pour rationaliser la planification et la conception, garantissant ainsi une utilisation efficace des ressources14.
Il est également important d'encourager les efforts de collaboration dans l'ensemble du secteur de la construction afin de contribuer au développement de nouveaux matériaux de construction plus durables. L'un des résultats de cette collaboration est la technologie CarbonCure, qui introduit du CO₂ recyclé dans le béton frais, réduisant ainsi son empreinte carbone sans compromettre ses performances15. Une fois introduit dans le mélange, le CO₂ se transforme chimiquement en minéral, créant ainsi un béton plus résistant. L'utilisation de cette technologie a permis de réduire les émissions de CO₂ de plus de 340 000 tonnes à ce jour.
En résumé, l'IA a le pouvoir d'aider rapidement le secteur de la construction à réduire les émissions de GES tout au long du cycle de vie d'un bâtiment, depuis l'efficacité énergétique et l'optimisation des matériaux jusqu'à la réduction des déchets
Le secteur du commerce de détail, souvent éclipsé dans les discussions sur la durabilité environnementale, connaît lui aussi une évolution transformatrice, grâce à l'intégration de l'IA qui permet non seulement de réduire l'empreinte carbone des détaillants, mais aussi de remodeler le comportement des fabricants et des consommateurs pour qu'ils fassent des choix plus durables :
- L'une des startups pionnières dans ce domaine est Refiberd, qui exploite l'IA pour s'attaquer au problème colossal des déchets textiles16. Elle utilise l'IA pour détecter avec précision la composition des fibres et la présence de contaminants dans les déchets textiles. Les recycleurs n'étant généralement pas en mesure de traiter les déchets textiles non triés, leur système de tri peut permettre de recycler jusqu'à 70 % des déchets textiles qui seraient autrement mis au rebut.
- Le modèle de calcul de l'empreinte carbone des produits (PCF) de Vaayu, basé sur l'IA, permet aux détaillants de connaître l'empreinte carbone de plus de 50 millions d'articles de mode18. Sa collaboration avec Klarna a permis à la base d'utilisateurs de Klarna, qui compte 150 millions d'acheteurs, de disposer d'une analyse détaillée de l'impact environnemental de leurs achats. L'objectif de ce partenariat est d'aider les commerces de détail à réduire leurs émissions et d'encourager les décisions d'achat respectueuses de l'environnement.
- De même, Klarna s'est associée à Clarity AI pour présenter aux acheteurs des informations pilotées par l'IA sur les efforts environnementaux des fabricants d'électronique sous la forme de badges de marque19. Les utilisateurs disposent ainsi d'un moyen simple d'identifier les marques qui s'attaquent de manière proactive au changement climatique, ce qui aide les consommateurs à faire leurs achats de manière plus consciente.
Des études récentes se sont penchées sur la psychologie qui sous-tend ces comportements durables des consommateurs. En appliquant la théorie stimulus-organisme-réponse et la théorie du comportement planifié, les chercheurs ont constaté un "effet de liaison" entre les habitudes de consommation écologique en ligne et les actions durables tangibles hors ligne. En outre, des facteurs tels que la passion et la facilité d'utilisation ont été identifiés comme des moteurs indirects qui favorisent la consommation durable, avec pour médiateurs la valeur perçue et la fidélité du client20.
En conclusion, l'IA s'avère être un outil important dans le domaine de la durabilité environnementale au sein du secteur de la vente au détail. En incitant les consommateurs à adopter un comportement écologique, l'IA peut avoir un impact positif important sur l'ensemble de l'écosystème de la chaîne d'approvisionnement.
Si le potentiel de l'IA dans la lutte contre le changement climatique est immense, son déploiement nécessite une réflexion approfondie. La qualité des données sur lesquelles les modèles d'IA sont entraînés est primordiale. Des données faussées ou incomplètes peuvent conduire à des prédictions erronées. C'est pourquoi il est extrêmement important que les entreprises intéressées par l'utilisation de l'IA commencent par s'assurer de la haute qualité des données historiques et mettent en place des politiques de données solides qui encourageront l'utilisation de données de bonne qualité à l'avenir. En outre, lors de la création d'un outil d'IA, l'inclusion d'une boucle de rétroaction permettant l'examen et la correction des erreurs par l'homme entraînera un cycle positif dans lequel la précision du modèle continuera de s'améliorer au fil du temps.
En outre, la nature "boîte noire" de nombreux modèles d'IA nécessite de la transparence pour garantir la confiance et une prise de décision éclairée. Il est important de créer des interfaces avec les résultats des modèles d'IA afin que le niveau d'incertitude des prédictions du modèle soit clair pour l'utilisateur final et, idéalement, d'utiliser des méthodes permettant à l'utilisateur de comprendre les facteurs déterminants qui conduisent à toute prédiction faite par un modèle d'IA.
Les considérations éthiques sont tout aussi essentielles. Les modèles d'IA doivent être conçus avec soin pour éviter les conséquences involontaires. Par exemple, un modèle destiné à la conservation des forêts doit s'assurer qu'il ne sous-évalue pas certains écosystèmes ou qu'il ne porte pas atteinte aux droits des populations autochtones. Pour éviter ce genre de problèmes, il est important de tenir compte des biais potentiels dans les données utilisées pour former les modèles d'IA, ainsi que des biais implicites qui peuvent être inhérents à la conception des systèmes d'IA.
Enfin, le coût environnemental de l'exploitation de modèles d'IA avancés ne doit pas être ignoré. Il est essentiel de mettre en balance les avantages de l'IA et sa propre empreinte carbone. À mesure que le rôle de l'IA dans l'action climatique s'accroît et que la taille des modèles d'IA augmente, il sera de plus en plus essentiel d'examiner attentivement l'impact environnemental de l'IA elle-même pour garantir son utilisation responsable et efficace.
En conclusion, si l'IA promet d'être une force motrice essentielle dans notre lutte contre le changement climatique, son déploiement reste une danse délicate, qui nécessite de la nuance, de la compréhension et, surtout, une touche humaine.
Chez Yeji Data Lab, nous sommes fiers de notre expertise approfondie et étendue en matière d'IA. Avec des décennies d'expérience à notre actif, notre équipe chevronnée d'experts en IA a collaboré avec des partenaires dans les secteurs du transport, de la construction et de la vente au détail.
Au cours de ce processus, nous avons relevé bon nombre de ces défis et avons constamment fourni des solutions innovantes. Notre travail comprend des projets avec de grands ports, des entreprises de logistique, des entreprises de construction et des détaillants qui mettent en œuvre des solutions personnalisées alimentées par l'IA pour transformer leur efficacité opérationnelle.
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