Une autre énergie, tout aussi invisible et indispensable, se révèle cruciale pour atteindre nos objectifs de réduction de nos empreintes environnementales : nos données.
Réduire, prédire, innover
Sans mesure, pas d’impact : la gestion et l’analyse de grandes quantités de données provenant de capteurs et d'appareils dans les bâtiments, usines ou transports permet de surveiller et d'optimiser en temps réel la consommation des ressources. L’intelligence artificielle (IA) peut détecter des inefficacités et suggérer des stratégies adaptatives pour réduire le gaspillage et optimiser l'allocation de ces ressources.Les données permettent aussi de prédire, et donc de renforcer nos capacités d’adaptation au changement climatique pour prendre en compte son impact opérationnel et financier. Les épisodes climatiques extrêmes, que nous connaissons de plus en plus, affectent les opérations des entreprises, leurs chaînes d’approvisionnement, et leurs consommateurs tout comme les conditions de travail de leurs salariés.
Des collaborations pour développer des modèles d’IA capables d’analyser des données géospatiales et temporelles, comme celle d’IBM avec la NASA, permettent de prédire l’impact opérationnel, économique, social et environnemental du changement climatique et de mettre en place les plans de d’adaptation nécessaires à la résilience des entreprises.
Autre dimension, celle de l’innovation grâce à la donnée, qui rend possible une analyse holistique et l’identification de leviers d’action et leur interaction.
L’utilisation de jumeaux virtuels permet de recréer des environnements physiques complexes et d’y projeter des données opérationnelles pour simuler les gains globaux en faisant jouer les paramètres.
Ces jumeaux numériques peuvent servir à tester, par exemple, des optimisations de ressources informatiques et des améliorations du système de refroidissement de data centers, comme le montre une collaboration récente entre IBM et Dassault Systèmes.
Encadrer les pratiques
Grâce à la donnée, la transition durable devient visible et actionnable. Le volume et la complexité des données utiles au développement durable rendent l'IA et l'automatisation inestimables pour progresser. Ces outils mettent en lumière des opportunités d'amélioration tout au long des chaînes de valeur. Ils transforment l'opacité en clarté exploitable.A condition d’avoir un programme de gouvernance et des outils adaptés afin de garantir la qualité, la véracité, la traçabilité et la sécurité des données.
A fortiori dans le cadre d’une utilisation de l’IA, cette « carte d’identité » permet à l’entreprise d’agir en toute indépendance et transparence en cartographiant la provenance des données, leur utilisation, leurs entraînements par les modèles d’IA, et réduire les biais.
La mise en place d’une gouvernance de données RSE autours des processus de collecte et traitement, organisation, qualité et sécurité est une exigence de la directive CSRD (CorporateSustainableReporting Directive) qui s’appliquera progressivement à compter du 1er janvier 2024. Elle imposera aux entreprises la collecte de données vérifiables et de qualité financière pour apporter clarté et transparence en ce qui concerne leur stratégie durable. La mise en place des moyens et des outils pour répondre aux exigences règlementaires est plus d’actualité que jamais.
Éviter le jeu à somme nulle
On ne peut pas ignorer que l’énergie, indispensable à la transition durable, elle-même est génératrice d’émissions.Comment limiter l’impact environnemental de la donnée et du numérique ?Le volume de données générées dans le monde devrait dépasser 180 zettaoctets à l’horizon 2025, soit une croissance annuelle moyenne de près de 40 % sur cinq ans.
Par ailleurs, les besoins énergétiques du numérique sont loin d’être négligeables. Selon Business France, la consommation des data centers devrait représenter 20 % de l’électricité mondiale d’ici 2025.
Il est primordial d’employer des méthodologies et une infrastructure IT optimisées pour réduire l’impact environnemental des données et du numérique. En misant sur l’optimisation et l’innovation, IBM AI Hardware Center a pour mission de multiplier par 2,5 l'efficacité du matériel d'IA chaque année. L’IA générative augmentant considérablement les besoins en termes d’infrastructure IT et données, il faut donc travailler plus efficacement l’entraînement, la configuration et le déploiement des modèles d’IA.
Il est essentiel de mesurer l’impact écologique de toutes applications technologiques. La transition durable encourage des avancées et des innovations qui rendent la technologie moins consommatrice d’énergie. Le label Solar Impulse met en avant des solutions technologiques qui sont à la fois propres et rentables et qui ont un impact positif sur la qualité de vie.
Une certitude : nos énergies collectives se déploient pour un usage plus efficace et durable des données afin d’accélérer la transition durable.
Par Sheila O’Hara, Sustainability Leader chez IBM France
