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La promesse d’une IA durable ne l’emportera peut-être pas sur les défis organisationnels

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Un mouvement organisationnel vers la numérisation de masse est en cours – et aucune industrie n’en est exemptée. Le nombre d’appareils connectés devrait atteindre 55,7 milliards d’ici 2025, dont 75 % seront connectés à une plate-forme IoT – un changement qui a présenté un défi environnemental important pour les organisations. La demande croissante de stockage de données et de puissance de calcul amène de nombreuses personnes à remettre en question leurs efforts en matière de développement durable et soulève la question : comment les entreprises peuvent-elles tirer parti et mettre en œuvre l’intelligence artificielle (IA) et d’autres technologies intelligentes sans augmenter leur empreinte carbone ?

L’analyse de l’intersection entre la transformation numérique et la durabilité comporte deux aspects. Premièrement, il est important de comprendre comment l’IA peut être utilisée pour résoudre les problèmes de durabilité. De plus, il est nécessaire de s’assurer que l’utilisation de cette technologie et de ces machines d’IA n’augmente pas par la suite l’empreinte carbone de l’entreprise.

Les algorithmes d’apprentissage en profondeur nécessitent une puissance colossale lorsqu’ils analysent des données. Si rien n’est fait, cela pourrait être un cercle vicieux où, simultanément, des techniques d’IA sont utilisées pour identifier les points chauds environnementaux potentiels tandis que les machines elles-mêmes consomment d’énormes quantités d’énergie, compensant ainsi l’impact positif.

On y lit la question : Comment les organisations peuvent-elles récolter les bénéfices d’une IA durable tout en s’assurant que l’énergie nécessaire pour le faire ne fait pas plus de mal que de bien ?

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Réaliser la promesse d’une IA durable

Sans l’aide de la technologie, définir des objectifs de durabilité serait un exercice limité et difficile. Les entreprises ont aujourd’hui du mal à quantifier le risque de changement climatique, en particulier en ce qui concerne la transformation numérique. En réalité, seulement 43% des cadres mondiaux déclarent être conscients de l’empreinte informatique de leur organisation. L’analyse de données et l’IA offrent une solution à ce défi, car elles fournissent des informations significatives sur tous les secteurs pour comprendre où ces lacunes existent et peuvent ainsi aider les entreprises à intégrer des pratiques plus durables.

Par exemple, les organisations peuvent créer des systèmes tels que des tableaux de bord d’informations, des hubs de données pour rassembler des données climatiques structurées et non structurées, et des références pour comprendre le paysage technologique de manière globale et évaluer les domaines d’intérêt. De cette façon, les dirigeants peuvent identifier où ils doivent réduire leurs efforts climatiques pour obtenir des résultats plus percutants.

Il existe plusieurs cas d’utilisation dans lesquels l’analyse prédictive et l’IA font évoluer les initiatives de développement durable, couvrant plusieurs secteurs, notamment :

  • Net zero banking, qui utilise un magasin de données ESG mondial pour augmenter la fréquence du suivi et des rapports ESG, intégrant l’ESG au cœur des produits et services.
  • Un système satellitaire pour l’agriculture et l’agriculture permet une évaluation à distance des capacités de l’exploitation et utilise l’apprentissage automatique pour fournir des informations – telles que la prévision du rendement et l’analyse de la qualité du sol – qui peuvent aider les agriculteurs à améliorer leur culture.
  • Une plate-forme unifiée de données et d’analyses sur le dioxyde de carbone couvre la chaîne d’approvisionnement et la logistique de bout en bout pour les constructeurs automobiles afin de prendre en charge les données, l’analyse, l’automatisation et l’IA grâce aux capacités commerciales requises, ainsi que la prise en charge des futurs rapports et analyses.
  • Dans le secteur de l’énergie et des services publics, cette technologie peut estimer à l’avance la demande de pointe, ce qui fournirait aux clients finaux une alimentation électrique fiable et ininterrompue.

Empêcher d’autres émissions dues à l’utilisation de l’IA

Des études montrent que 89 % des organisations recyclent moins de 10 % de leur matériel informatique. Cependant, si une entreprise veut vraiment récolter tous les avantages environnementaux de l’IA durable, l’informatique doit jouer un rôle crucial dans l’utilisation de cette technologie en tant que plus grande aide de l’organisation, et non son adversaire.

Il existe quatre grands domaines qui compensent l’impact sur la durabilité des machines et de la technologie de l’IA : les rapports, le cloud, l’économie circulaire et le codage.

Des métriques et des rapports précis maintiendront les systèmes d’IA intacts et s’amélioreront constamment, tandis que le cloud favorise la durabilité car les utilisateurs ne paient que l’infrastructure par utilisation, éliminant ainsi la nécessité d’exploiter les centres de données à plein seuil.

De plus, investir dans la construction d’économies circulaires en réduisant, recyclant et réutilisant les déchets de produits diminue directement l’empreinte carbone et ouvre la porte à de meilleures pratiques de codage. En identifiant les inefficacités du code et en définissant de meilleures pratiques de codage – en utilisant DevSecOps avec un module complémentaire ESG — les organisations peuvent visualiser les effets « avant et après » des changements de codage et leur impact direct sur l’empreinte carbone.

Surmonter les obstacles

Bien que les entreprises soient de plus en plus conscientes qu’elles peuvent utiliser l’IA pour atteindre leurs objectifs de développement durable, il reste encore beaucoup à faire avant que cela ne devienne une pratique courante.

Un obstacle important est que les organisations ont du mal à mesurer l’empreinte carbone de leur informatique, car de nombreuses équipes de développement informatique n’ont toujours pas accès aux outils nécessaires et aux mesures standard. Toute interaction numérique – comme le courrier électronique ou le partage de données – a un coût carbone, mais de nombreuses entreprises ne suivent pas ces points de contact.

De plus, la mise en œuvre reste un défi majeur pour une informatique durable, avec plus de 53 % des organisations rapports qu’ils n’ont pas l’expertise requise pour mettre en place des infrastructures vertes. Il en résulte des inquiétudes quant au fait que le déploiement d’une informatique durable pourrait avoir un impact négatif sur l’ensemble de l’entreprise et ses mesures de sécurité.

Pour les entreprises qui cherchent à se développer et à évoluer, le bon type de données est essentiel pour obtenir des informations significatives et permettre une meilleure prise de décision. L’IA avancée et l’analyse des données peuvent aider à rassembler diverses sources de données, structurées et non structurées, pour relier les points sur lesquels concentrer les efforts de durabilité et de protection de l’environnement. Les organisations peuvent utiliser les données pour évaluer les lacunes dans leurs scénarios de risques climatiques et construire de manière itérative de meilleurs modèles pour calculer les émissions de gaz à effet de serre.

Il appartiendra aux chefs d’entreprise solides de capitaliser sur les avantages que l’IA a à offrir tout en prenant les mesures nécessaires pour atténuer ses risques supplémentaires – mais c’est un travail qui doit être fait. Construire une entreprise respectueuse de l’environnement est l’appel du clairon de notre époque, avec une informatique durable agissant comme l’épine dorsale d’un avenir plus vert.

Dharmesh Mistry est vice-président, responsable de l’unité de marché des technologies chez Capgemini Americas.

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