L'IA au service du développement durable : des solutions durables pour l'industrie

L'intégration des data et de l'intelligence artificielle dans les processus industriels peut débloquer des leviers importants pour les entreprises liées à la production et à la consommation d'énergie. Lorsque l'on parle de transition énergétique, l'accent est généralement mis sur la production à partir de sources renouvelables - et à juste titre. Cet accent est renforcé par des directives mondiales telles que les objectifs de développement durable (ODD) des Nations unies et les rapports du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC). L'objectif de développement durable n° 7, par exemple, souligne la nécessité d'élargir l'accès à une énergie propre et abordable, tandis que le GIEC considère le remplacement des combustibles fossiles comme l'un des moyens les plus efficaces de lutter contre le changement climatique.

C'est pourquoi la production d'énergie renouvelable est devenue le principal symbole de la transition énergétique. Cependant, pour que cette transformation soit vraiment complète, il est essentiel d'examiner également l'autre "côté de l'équation" : la consommation. Et c'est précisément sur ce point que l'intelligence artificielle commence à occuper le devant de la scène, en rendant l'utilisation de l'énergie plus intelligente dans les bâtiments, les usines et les centres de data 1.

Grâce à des algorithmes prédictifs, il est possible de modéliser et de prévoir la distribution de la consommation d'énergie d'un bâtiment, en maximisant l'utilisation des sources renouvelables locales telles que les panneaux solaires. Il est possible de décider toutes les 15 minutes, par exemple, s'il faut consommer l'énergie du réseau, utiliser l'énergie stockée dans les batteries ou vendre le surplus, en fonction de l'intensité carbone de l'énergie du réseau à ce moment-là. Cette approche permet non seulement de réduire les émissions à grande échelle, mais aussi de réaliser des économies financières, car les moments où les émissions de carbone sont les plus élevées coïncident généralement avec les tarifs de pointe. Cela permet aux entreprises d'adopter des pratiques de consommation plus durables et de réduire leurs coûts d'exploitation dans les processus de production.

De plus en plus, les entreprises s'efforcent de développer des systèmes résistants qui combinent l'électrification et l'utilisation de carburants alternatifs. Malgré l'importance de l'électricité, plusieurs industries restent structurellement dépendantes des combustibles fossiles. Dans ce contexte, l'IA a joué un rôle crucial dans la gestion de ces complexités.

Un exemple concret est l'application d'algorithmes de maintenance prédictive dans les centrales électriques, qui permet d'identifier les pannes avant qu'elles ne se produisent. Cela permet non seulement de réduire les déchets, mais aussi d'accroître l'efficacité opérationnelle et la sécurité des employés. En outre, des outils basés sur des algorithmes sont utilisés pour cartographier les territoires et localiser les meilleures opportunités d'installation d'infrastructures énergétiques, telles que des systèmes de stockage de batteries ou de nouvelles sources d'énergie renouvelable.

En intégrant la modélisation physique à l'IA - une approche connue sous le nom de "jumeaux numériques" ou de modèles hybrides - il est possible de simuler les opérations plus rapidement et avec plus de précision. Il en résulte des avancées significatives dans la conception et la production des centrales énergétiques, favorisant une plus grande efficacité et durabilité, ainsi qu'une réduction des coûts de maintenance, une diminution des déchets et le respect des pratiques durables.

Traditionnellement considérée comme une grande consommatrice d'énergie, l'industrie minière joue un rôle de plus en plus important en tant qu'alliée stratégique dans la transition énergétique. Les métaux dits critiques produits par les sociétés minières, tels que le nickel, le manganèse et le lithium, sont essentiels pour les batteries qui alimentent les véhicules électriques et les systèmes d'énergie renouvelable. Toutefois, cela n'empêche pas l'industrie minière d'être confrontée à ses propres défis en matière d'émissions et d'efficacité énergétique.

L'utilisation de modèles d'apprentissage automatique a permis de réduire l'impact sur l'environnement, en particulier dans les usines qui consomment de grandes quantités d'électricité. Un exemple de cette application est l'utilisation de systèmes de gestion hybrides intelligents, qui optimisent l'utilisation de l'eau dans le traitement des minerais tout en améliorant l'efficacité énergétique. Ces systèmes permettent de choisir intelligemment les sources d'énergie en temps réel, en privilégiant l'utilisation des sources renouvelables (hydroélectriques et solaires) tout en évitant les sources les plus intensives en carbone.

L'IA a également été utilisée pour réduire la consommation de combustibles fossiles dans les équipements lourds, tels que les camions tout-terrain et les locomotives, en optimisant les itinéraires et les modes de fonctionnement. Dans la métallurgie, des algorithmes avancés affinent les "recettes" des fours industriels, réduisant ainsi les besoins en carbone tout au long du processus de production.

Bien que les avancées et les nombreux cas d'utilisation soient prometteurs, l'adoption généralisée des solutions d'IA se heurte encore à des difficultés. L'un des principaux obstacles est l'évolutivité efficace et abordable de ces technologies dans différentes opérations et unités. L'industrialisation de la mise en œuvre de ces technologies requiert plus que des innovations technologiques : il est nécessaire d'éduquer le personnel et d'adopter les solutions créées dans les processus de production. Le véritable objectif est de faire de l'IA un outil parmi d'autres dans la boîte à outils des ingénieurs, des géologues et des opérateurs.

Un autre aspect critique est la consommation d'énergie associée à l'utilisation de l'IA. Selon les estimations, les centres de data représentent environ 2 % de la consommation mondiale d'électricité, dont une fraction seulement est liée à l'IA1. Pour relever ce défi, l'approche idéale est l'utilisation stratégique et optimisée de la technologie, en donnant la priorité à des solutions efficaces et spécifiques plutôt qu'à des modèles à forte intensité de ressources lorsqu'il n'y a pas de besoin évident.

La voie vers la décarbonisation et la réduction des impacts environnementaux dans le secteur industriel est loin d'être simple. Pourtant, les solutions basées sur l'IA offrent une opportunité sans précédent de réduire de manière significative l'impact environnemental des opérations industrielles. Dans un contexte de pressions réglementaires et sociétales accrues en faveur de pratiques durables, les entreprises qui mènent ces initiatives disposent de plus en plus d'un avantage concurrentiel majeur.

L'évolutivité des solutions, l'investissement dans la formation des entreprises et l'adoption de technologies efficaces et responsables seront décisifs pour la réussite de ce voyage. Les avancées actuelles font écho à la maxime selon laquelle la durabilité et l'efficacité ne s'excluent pas l'une l'autre, mais sont plutôt des forces complémentaires.

Chez Artefact, nous pensons qu'il y a 3 facteurs clés de succès pour mener efficacement un projet de data et d'IA data le développement durable.

• Mesure : Obtenez une vision exhaustive et fiable de votre impact actuel, grâce à des audits, des rapports automatisés et des processus de gouvernance permettant de créer des scénarios et des trajectoires réalistes.
• Action : Prenez des décisions data et mettez en œuvre des cas d'utilisation de l'IA qui ont un impact de réduction tangible sur l'ensemble de votre chaîne de valeur.
• Acculturation : Accélérer la transformation en mobilisant l'ensemble de l'organisation pour identifier des solutions innovantes data problèmes environnementaux.

En ce moment décisif, l'IA n'est pas seulement un outil puissant, c'est un catalyseur pour un avenir durable. Aujourd'hui plus que jamais, l'adoption de pratiques intelligentes et durables doit être une priorité mondiale.

RÉFÉRENCES

1 AIE - Agence internationale de l'énergie, "Sumário executivo - Perspectives énergétiques mondiales 2024 - Analyse - AIE"

² Artefact, "L'IA pour l'industrie"