Quel est le rôle de l’Intelligence Artificielle pour l’environnement ?

Table ronde « AI for Green Industry »

Cette table ronde a rassemblé des représentants de start-up qui ont développé des solutions à partir d’Intelligences Artificielles en respect de l’environnement ou à des fins environnementales :

• Ghizlaine Amrani, COO chez QuantCube Technology
• Bruno Maisonnier, CEO chez AnotherBrain
• Arnaud de Moissac, CEO chez DCbrain

Faut-il choisir entre une IA intrinsèquement plus verte ou une IA utile pour l’environnement ?

Tout d’abord, développer une industrie IA plus verte c’est aller à contre-courant de la tendance actuelle qui consiste à créer et entrainer des modèles qui reposent sur de gros volumes de données et de puissance de calcul. Selon une étude du MIT, construire un réseau de neurones peut consommer autant d’énergie carbone que 5 voitures de l’achat à la casse. Par conséquent, une IA plus verte implique de trouver des modèles frugaux plus économes en données, en puissance de calcul et donc moins consommateurs d’énergie carbone.

Cependant le stockage, traitement et utilisation des données ne concernent pas seulement l’IA mais l’ensemble du secteur IT. Il conviendrait donc d’avoir une approche plus globale au niveau de l’IT pour plus d’impact car ce secteur représente un poids non négligeable de la production carbone de l’humanité. Et parmi les solutions possibles pour diminuer le bilan carbone de l’IT, il est aujourd’hui possible, par exemple, d’utiliser des Data Centers mieux optimisés, moins énergivores, et en mesure de ré-exploiter la chaleur produite par les machines.

La principale raison pour laquelle nous n’avons pas encore réussi à résoudre les enjeux environnementaux est qu’ils soulèvent un ensemble de problématiques très complexes. Or pour résoudre ces problématiques, l’apport d’une intelligence additionnelle à l’intelligence humaine s’avère nécessaire. Par exemple, l’Intelligence Artificielle, grâce à sa capacité de traitement de gros volumes de données peut nous aider à mieux comprendre le fonctionnement naturel de notre planète, l’impact des comportements humains, et faciliter la gestion de l’allocation de l’énergie et des ressources. Dans le secteur de la Supply Chain, elle aide les opérateurs à comprendre certaines complexités et à faire plus avec moins (moins de camions, moins de bateaux, moins de transports).

Pour toutes ces raisons évoquées, le bilan carbone de l’IA et son utilité pour l’environnement sont les deux faces d’une même pièce. Il est nécessaire de traiter conjointement ces deux sujets pour répondre à l’ensemble de la question environnementale.

AnotherBrain - Pourquoi développer une IA frugale et plus verte ?

AnotherBrain propose une Intelligence Artificielle qui consomme 200 fois moins d’énergie que d’autres grâce à une approche différente. Tout comme notre cerveau consomme 5 watt pour la partie cognitive, l’entreprise développe un système avec plusieurs agents complémentaires et coordonnés pour effectuer des tâches spécifiques tout en optimisant leur consommation de data. Cette intelligence appelée IA Organique a donc la particularité d’être frugale, elle consomme donc moins de données, moins d’énergie et coûte moins cher.

L’IA produite par AnotherBrain peut aider tout capteur à comprendre son environnement et effectuer des actions en conséquence. Elle peut donc être utilisée par des drones, des robots aspirateurs, des voitures autonomes, dans les secteurs de l’Industrie ou même de la Défense.

Quantcube Technology - Comment l’IA peut apporter une valeur ajoutée pour la mesure de critères ESG (environnementaux, sociaux et gouvernementaux) ?

Quantcube a développé une solution basée sur l’IA pour aider ses clients à mieux comprendre les impacts environnementaux, sociaux et gouvernementaux des acteurs économiques et développer une approche business plus durable, sociale et environnementale.

L’entreprise propose donc un suivi en temps réel des impacts durables basés sur plus de 300.000 critères dans le monde entier. Des données quantitatives disponibles en temps réel. Le temps réel étant primordial pour prendre des actions adaptées à un contexte et à un moment donné.

Les types de données traités sont des données alternatives telles que les images satellites, données atmosphériques, données d’émissions de dioxyde d’azote, données textuelles et de géolocalisations. Une fois collectées, traitées et analysées ces données sont en mesure de faire parler la planète pour mieux la comprendre et résoudre des problématiques environnementales de grande ampleur.

DCbrain - Comment optimiser des processus physiques opérationnels de la Supply Chain grâce à l’IA ?

Les réseaux de Supply Chain sont des systèmes qui deviennent trop complexes pour être gérés par des humains sans assistance. Quand il faut gérer plusieurs milliers de fournisseurs et de transporteurs, plusieurs centaines de destinations et différentes manières de consommer il devient difficile d’optimiser la fiabilité, l’efficacité économique ou de mesurer les émissions CO2 des transports utilisés grâce au seul cerveau humain.

Pour répondre à ces enjeux, la solution proposée par DCbrain permet d’allier la rapidité de la capacité de calcul du Machine Learning à la rigueur des approches classiques. Et l’une des valeurs ajoutées de cette solution répond à des enjeux environnementaux car elle permet de mesurer et limiter les énergies consommées en lien avec le fonctionnement de la Supply Chain.

Pour aller plus loin

Les startup GreenTech représentées à l’occasion de l’événement #FranceisAI

• Datafarm : infrastructures Cloud optimisées et basées sur une technologie verte pour alimenter, refroidir et compenser les émissions de gaz à effet de serre.
• Qarnot : fournisseur de calcul informatique haute-performance (Green Computing) en valorisant la chaleur dégagée par les serveurs pour chauffer écologiquement des bâtiments.
• Telaqua : propose des solutions d’irrigation intelligente. Associe des capteurs connectés à une application mobile pour surveiller, programmer et optimiser l’irrigation.
• Breeze Technologies : capte et analyse les données de qualité de l’air grâce en exploitant l’IoT et l’IA. Aide les entreprises et acteurs publics à créer un environnement plus viable.
• Kayrros : exploite les données d’images satellites, le Natural Language Processing, le Machine Learning et des mathématiques avancées pour délivrer des insights.
• Carbometrix : cartographie mondiale des données factuelles sur les émissions de gaz à effet de serre grâce à l'IA.
• WeNow : propose des outils connectés destinés aux flottes automobiles d’entreprise. Leurs boîtiers permettent de réduire l’empreinte carbone en encourageant une conduite écologique