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Par Mimoun Ouchaou, Country Manager & Technology Leader, IBM Maroc
Plusieurs technologies sont déjà mises en place pour nous permettre de répondre aux impacts du changement climatique et de faire des progrès vers la réalisation des objectifs de développement durable. Mais il existe un domaine très prometteur pour aider les entreprises à évaluer l’empreinte carbone de la chaîne de valeur, c’est l’intelligence artificielle (IA) et l’IA générative (Gen AI). Ces outils peuvent également aider les entités responsables à détecter les volets cruciaux et les opportunités de réduction de leurs émissions tout au long de la chaîne de valeur en intégrant des analyses de données avancées dans leur programme de gestion environnementale.
Le potentiel de ces types de modèles d’IA, appelés également modèles de base, réside dans le fait qu’ils sont formés sur d’énormes volumes de données génériques pour apprendre les concepts et les structures du langage, puis affinés sur les données à partir de tâches ou de domaines spécifiques pour générer des résultats dans des contextes ou des objectifs plus spécifiques. Les modèles de fondation sont puissants et polyvalents et peuvent être utilisés pour effectuer rapidement des tâches avec peu ou pas de formation ou de supervision. Les récents ensembles de données géospatiales IA open source d’IBM et de la Nasa, par exemple, visent à démocratiser l’accès et l’application de l’IA pour générer de nouvelles innovations dans les domaines du climat et des sciences de la Terre. Alors, comment les entreprises peuvent-elles utiliser l’IA et la Gen AI pour atteindre leurs objectifs environnementaux ?
Relever les défis associés au reporting environnemental
La déclaration des émissions, y compris celles d’une chaîne de valeur, donne une vue d’ensemble du parcours de l’entreprise en matière d’empreinte carbone. Les difficultés associées à la quantification de ces émissions rendent cette tâche difficile à résoudre avec les pratiques de reporting traditionnelles. Passer manuellement les données au crible pour calculer les émissions de carbone est non seulement sujet aux erreurs, mais aussi fastidieux, long et coûteux, et peut donner lieu à une piste d’audit peu fiable.Les entreprises ont besoin de mécanismes de reporting automatisés, évolutifs et fiables. C’est très bien de prendre des engagements sûrs en matière environnementale, sociale et de gouvernance d’entreprise, l’important est de démontrer comment exactement vous avez atteint ces objectifs. En conséquence, les entreprises étudient de plus en plus comment la génération AI et les grands modèles linguistiques peuvent rationaliser les rapports, améliorer la qualité et réduire les coûts.
Les organisations disposent de systèmes dédiés à une gamme d’activités, telles que la gestion des ressources humaines et la comptabilité financière ; le reporting environnemental ne devrait pas faire exception. La mise en œuvre d’une plateforme logicielle spécialisée – soutenue par l’IA – pour saisir des données et calculer les émissions, surveiller les initiatives de développement durable et évaluer les commentaires de la chaîne d’approvisionnement rend le processus plus facile, plus fiable et transparent.
Exploiter l’IA pour identifier les opportunités
Aujourd’hui, l’IA promet une solution capable de traiter de vastes volumes de données, d’interagir en langage naturel et d’extraire des informations pertinentes spécifiques aux besoins de l’utilisateur. Par exemple, les projets de captage et de stockage du carbone (CSC) nécessitent une compréhension approfondie de la subsurface terrestre et des processus géologiques de la Terre. Des décennies d’exploration et de production pétrolières et gazières chez notre client Wintershall Dea ont créé une vaste base de connaissances sous la surface contenant des centaines de milliers de documents. Traditionnellement, ce précieux corpus d’informations était tout simplement inaccessible à l’IA et aux analyses avancées. Cependant, aujourd’hui, Wintershall Dea et IBM Consulting ont créé un outil d’extraction de connaissances basé sur GPT qui permet aux utilisateurs de poser des questions spécifiques sur la base de connaissances cachées fournies (tableaux et texte) pour évaluer si certains domaines peuvent être utilisés pour des projets de CSC en termes de rentabilité, efficacité et sécurité.Par ailleurs, la fusion des capacités de la génération IA avec l’expertise approfondie du domaine des géologues et des scientifiques peut débloquer de nouvelles solutions et de meilleures méthodes de travail.
Les analyses basées sur l’IA peuvent également être utilisées pour surveiller la consommation d’énergie d’une entreprise, découvrir les domaines à améliorer et créer des cadres exploitables pour aider les organisations à réduire leur empreinte carbone. Ceci est avantageux à mesure que la dynamique en faveur d’opérations plus durables sur le plan environnemental se poursuit et que les références en matière de développement durable d’une entreprise deviennent essentielles à la réussite économique.
Reporting pour un avenir durable
Les entreprises responsables sont conscientes de la nécessité d’anticiper, de se préparer et de gérer les risques commerciaux, y compris ceux provoqués par le changement climatique. La technologie peut aider les entreprises à cet égard. La suite IBM Environmental Intelligence peut aider les utilisateurs à surveiller et à planifier les conditions météorologiques extrêmes et IBM Maximo peut identifier les actions de maintenance préventive qui aident les utilisateurs à améliorer la durabilité en maintenant des performances et une efficacité optimales de leurs actifs.Par ailleurs, les réglementations en matière de reporting sur les aspects environnementaux, sociaux et de gouvernance qui recoupent une entreprise se multiplient. L’IA générative peut être un outil clé dans ce processus, permettant aux organisations de se préparer à la conformité réglementaire, à renforcer les rapports ESG, à exploiter l’efficacité et à rationaliser les processus commerciaux.
