L’Intelligence artificielle : quel outil pour la transition écologique des territoires ?

04 décembre 2018 10:42
Intelligence artificielle Auxilia
Chapô

Alors que le Président Emmanuel Macron a promis l’investissement de 1,5 milliard d’euros supplémentaires d’ici à 2022 dans l’Intelligence artificielle (IA), comment faire contribuer celle-ci à une économie plus circulaire sur les territoires ? C’est l’une des questions à laquelle répond notre étude, demandée par la chambre de commerce et d’industrie de Marseille Provence, sur les impacts de l’IA d’ici 2025, sur les grandes filières économiques de ce territoire (aéronautique, tourisme, santé, transport/logistique, environnement et numérique).

De quoi parle-t-on ?

Intelligence artificielle AuxiliaL’intelligence artificielle n’a pas, à ce jour, de définition précise universellement reconnue. La définition qu’en donne Nilsson [1]L’intelligence artificielle est l’activité qui consiste à rendre les machines intelligentes, et l’intelligence est cette qualité qui permet à une entité de fonctionner correctement en accord avec son environnement ») étant relativement large, il est fréquent de se référer à l’IA par ses applications (voir ci-contre). Ces différentes applications de l’IA renvoient en réalité à des techniques diverses. La principale d’entre elles est le machine learning, qui caractérise la capacité de la machine à prendre des décisions sur des paramètres nouveaux, en fonction d’un entraînement encadré par l’homme.

Source visuel : blog fabernovel.com


[1] Nils John Nilsson, informaticien né en 1933, est l’un des premiers théoriciens de l’intelligence artificielle 

Sortons d’emblée des fantasmes : l’IA qui est appelée à se développer dans les années à venir n’est pas ce que l’on appelle une « IA forte », c'est-à-dire une machine qui a conscience d’elle-même et qui peut ressentir des émotions. Néanmoins, les progrès auront un impact sur la manière d’atteindre une économie plus circulaire, c'est-à-dire une économie qui préserve nos ressources naturelles et réduit au maximum la production de déchets finaux.

Des potentiels intéressants

L’IA constitue-t-elle une voie d’avenir  pour avancer dans cette transition économique, avec la promesse d’une utilisation efficace de nos données ? Probablement, en particulier sur les deux champs approfondis dans l’étude :

  • La gestion de l’eau, via l’irrigation intelligente notamment. A travers différents dispositifs d’IA (capteurs, analyse des données morphologiques, prévision météorologique, détection des fuites…), on pourrait réduire drastiquement les consommations d’eau du secteur agricole, (70 % des volumes d’eau consommés en France). Or, on le sait, le dérèglement climatique provoque de plus en plus de périodes de pénurie d’accès à l’eau.
  • La gestion des déchets, avec leur tri optimisé. Les avancées en termes d’Internet des objets et de deep learning permettent une meilleure reconnaissance des typologies d’objets et de flux, pour un tri optimisé. Les taux de réemploi et de valorisation pourront fortement augmenter, alors qu’aujourd’hui la France recycle ou composte moins de 40% de ses déchets.

Ces deux champs s’ajoutent aux réflexions, déjà fortement documentées, sur l’apport des smart grids sur la maîtrise de la consommation d’énergie.

Gare à l’effet rebond

Faut-il, pour autant, être techno-béat devant ces promesses ? Depuis des décennies, nombre de technologies ont permis de gagner en efficience (nos ordinateurs portables, par exemple, consomment 50 à 80% moins d’énergie que leurs homologues fixes), sans pour autant nous permettre de réduire nos émissions de gaz à effet de serre en valeur absolue. En cause à chaque fois l’effet rebond, qui dans le cas de l’IA se caractérise de trois manières :

  • La consommation en énergie et en matière des appareils nécessaires à l’IA (serveurs, capteurs, objets connectés…) n’est pas négligeable. Alors qu’Internet pollue désormais davantage au niveau mondial que le secteur de l’aviation, il convient de comparer les gains avec les consommations liées au numérique…
  • Si les dispositifs d’IA permettent de générer des économies monétaires, il convient de s’assurer qu’elles ne soient pas réinvesties vers des projets polluants (artificialisation des terres, pesticides…).
  • Les avancées ne doivent pas conduire à donner bonne conscience aux acteurs, évitant de ce fait d’autres progrès tout aussi nécessaires.

Des pistes pour les territoires

Ainsi, si l’IA peut être opportunément soutenue par les pouvoirs publics pour accélérer le passage à une économie plus circulaire, elle doit s’insérer dans une logique de sobriété numérique. Le « Green IT » est un sujet en vogue et de plus en plus central pour nos économies. A ce titre, l’articulation des compétences numériques et environnementales, notamment dans les cursus de formation, apparaît fondamentale pour mettre en cohérence les deux mutations en cours (numérique et écologique).

Dans ce cadre, une ouverture des données publiques encadrée par les collectivités territoires  serait de nature à favoriser le déploiement d’activités d’IA positives pour le territoire, à condition que celles-ci renforcent leurs capacités en termes de développement et de gouvernance pour proposer une véritable stratégie territoriale de la donnée[2]. Une vision fine des consommations électriques, d’eau et de déchets par habitant permettrait d’innover pour une gestion efficace de ces ressources.

Enfin, les collectivités ont un rôle à jouer pour créer un climat de coopération entre acteurs économiques. Que ce soit à travers des lieux de rassemblement, des espaces protégés d’échanges ou le soutien à des synergies, la collectivité peut permettre aux acteurs de mieux se connaître, de réutiliser des flux, de mutualiser des démarches… autant de  pratiques que l’IA, avec ses applications en termes de gestion des données et de traçabilité, est de nature à sécuriser.

Bien sûr, ces premières réflexions doivent être approfondies pour en cerner l’ensemble des potentiels. Cependant, elles dessinent déjà un horizon pour une intelligence artificielle au service de l’économie circulaire sur les territoires.  

 

[2] https://datacites.eu/

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