L'IA pour la transition écologique - Applications et cas d'utilisation [Partie 1].
L'IA a un grand potentiel pour accélérer les efforts de protection de notre environnement, comme la réduction des émissions ou l'utilisation plus efficace des ressources rares. Examinons quelques exemples de cas d'utilisation - sans ambition d'exhaustivité - où l'IA peut aider à relever des défis importants.
Dans une série de blogposts, nous examinerons 4 dimensions, en accord avec les actions du Green Deal de l'UE, couvertes par le visuel ci-dessous. Dans ce premier billet, nous approfondirons les thèmes de l'action climatique et de l'énergie propre, ainsi que de l'industrie et de l'agriculture durables.
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Action pour le climat et énergie propre
Le Green Deal européen vise à rendre l'Europe neutre sur le plan climatique d'ici 2050 et a fixé des objectifs ambitieux en matière de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Cet objectif ne pourra être atteint que si les émissions sont réduites dans tous les secteurs. L'énergie en particulier est essentielle pour atteindre les objectifs, étant donné que plus de 75 % des émissions de gaz à effet de serre de l'UE proviennent de la production et de l'utilisation de l'énergie. La technologie de l'IA a déjà été utilisée pour contribuer à ces efforts :
Mesurer et prévoir les émissions de gaz à effet de serre
Les entreprisessont de plus en plus contraintes de rendre compte de leurs émissions de manière transparente, précise et fréquente et de prendre des mesures pour les réduire. Une mesure précise à un niveau granulaire (par exemple, au niveau du produit ou du processus) est essentielle pour savoir où concentrer les efforts ; cependant, mesurer manuellement les émissions prend du temps, nécessite beaucoup de données et est coûteux. L'IA et l'analyse des données peuvent aider à suivre efficacement les émissions et à identifier les inefficacités, les améliorations et les possibilités de réduire les émissions. Envisagez de calculer l'empreinte carbone de la chaîne d'approvisionnement sur la base des factures et des données d'émission pour permettre un suivi des émissions en temps réel (par exemple, Snowfox). Un autre exemple pourrait être une plateforme basée sur l'IA, telle que CO2 AI de BCG, pour mesurer et réduire les émissions tout au long de la chaîne de valeur et collaborer avec les fournisseurs. L'utilisation de l'IA pour prédire les émissions futures peut également aider à ajuster et à atteindre les objectifs de réduction des émissions.
Améliorer l'efficacité énergétique et réduire la consommation
Les capacités prédictives permettent de prévoir et de gérer la demande et l'offre d'énergie, d'accroître l'efficacité opérationnelle, de coordonner les réseaux énergétiques décentralisés et de permettre un contrôle plus rapide et des ajustements plus souples en cas d'événements imprévus. Ces deux derniers exemples gagneront encore en importance avec l'évolution vers les énergies renouvelables, qui sont plus sujettes aux incertitudes et aux fluctuations (dues par exemple aux conditions météorologiques) que des sources telles que le gaz ou le charbon. En ce qui concerne la consommation, l'IA peut aider à étudier les modèles de consommation d'énergie et à utiliser ces informations pour économiser de l'énergie. Par exemple, le chauffage et la climatisation des bâtiments peuvent être ajustés de manière plus souple sur la base de données telles que les conditions météorologiques et les capteurs qui enregistrent les habitudes des occupants. Dans le secteur public, ML6 travaille actuellement avec l'Agence des routes et du trafic (AWV) pour réduire la consommation d'énergie des lampadaires, en utilisant des données en temps réel sur l'intensité du trafic et les conditions météorologiques pour contrôler l'éclairage des routes de manière plus précise et plus localisée.
Transition vers les énergies renouvelables
L'IA peut permettre aux sources d'énergie renouvelables de devenir plus rentables, plus efficaces ou plus prévisibles, contribuant ainsi à faire évoluer le bouquet énergétique vers des sources d'énergie renouvelables et moins intensives en carbone. Par exemple, ML6 a travaillé avec le fournisseur belge de parcs éoliens Otary. Avec l'aide de la technologie ML et des techniques d'explicabilité, nous avons prédit les causes profondes de la sous-production d'énergie, en tenant compte des données des capteurs telles que la direction du vent, l'emplacement des turbines et les conditions météorologiques. Ces informations ont permis au parc éolien d'identifier les facteurs de sous-performance et de décider des mesures à prendre pour produire davantage d'électricité verte. De même, le positionnement des panneaux solaires peut être contrôlé et ajusté en fonction des conditions météorologiques locales afin de maximiser la production d'électricité.
Industrie et agriculture durables
Nous ne pourrons parvenir à une économie circulaire et neutre sur le plan climatique qu'en mobilisant l'industrie, qui doit devenir plus verte, plus circulaire et plus numérique ( stratégie industrielle de l'UE). De même, un système agricole et alimentaire européen durable est bénéfique pour l'environnement, la santé et la société. Dans ces deux domaines, la technologie de l'IA est déjà utilisée, par exemple dans des applications telles que :
Réduction des déchets et de la production défectueuse
La réduction du nombre de produits défectueux et de déchets dans le processus de fabrication permet de réduire la consommation de matières premières et d'économiser de l'énergie. Les systèmes de contrôle de la qualité basés sur l'IA et la vision par ordinateur sur la chaîne de production, un domaine dans lequel ML6 a mené de nombreux cas d'utilisation ces dernières années, peuvent contribuer à réduire les défauts de production et les déchets et à accroître l'efficacité du processus. L'utilisation de données de capteurs pendant la production peut être un autre moyen d'identifier les goulets d'étranglement et de réduire les déchets. Par exemple, ML6 a travaillé avec Accolade wines, le plus grand fabricant de vin du Royaume-Uni, pour l'aider à économiser 1 million de litres de vin par an en identifiant les pertes de vin et en alertant les opérateurs pour qu'ils enquêtent et prennent des mesures immédiates.
L'IA pour une logistique et une gestion des stocks intelligentes
Une meilleureprévision de la demande peut permettre de mieux gérer les stocks et d'optimiser la conception des stratégies logistiques. Les produits excédentaires ne gaspillent pas seulement des ressources lors de leur production, mais provoquent également des émissions de gaz à effet de serre lorsqu'ils sont expédiés et stockés dans des entrepôts climatisés. En mettant en œuvre des prévisions de la demande basées sur les données disponibles, l'offre et la demande seront mieux équilibrées, ce qui réduira les déchets produits. L'entreprise évite ainsi les coûts irrécupérables tout en réduisant son empreinte carbone. De même, l'IA peut être utilisée pour rendre les opérations de distribution et de logistique plus durables, par exemple en optimisant les itinéraires de livraison.
Agriculture de précision
Unesurveillance et une gestion précisesdes conditions environnementales dans l'agriculture avec l'aide de l'IA peuvent réduire le besoin de pesticides et d'engrais, réduire les déchets et l'utilisation de l'eau, et augmenter la production. Des capteurs de terrain peuvent être utilisés pour mesurer divers facteurs ayant une incidence sur l'agriculture, tels que les conditions météorologiques locales, afin de prévoir l'impact sur le rendement et les mesures nécessaires. Par exemple, les parasites peuvent être identifiés et surveillés afin de prévoir l'utilisation optimale (minimale) des pesticides nécessaires. Les agriculteurs peuvent également surveiller la santé des cultures afin d'améliorer la gestion et de prendre des mesures. Cela peut conduire à un rendement plus élevé et à une base de coûts plus faible pour les producteurs, ainsi qu'à une agriculture plus durable pour l'environnement.
Dans le secteur agricole, ML6 a travaillé avec CNHi Industrial sur une solution d'IA pour sa nouvelle gamme de moissonneuses-batteuses. Ces moissonneuses-batteuses sont équipées d'une caméra et de matériel. L'objectif est de détecter la qualité de la récolte en effectuant une segmentation d'image sur le matériel et les images prises par la caméra. Sur la base de ces informations, la moissonneuse-batteuse peut modifier ses paramètres en conséquence.
Vous pouvez accéder à notre deuxième article de blog où nous approfondissons les thèmes du transport et de la mobilité et de l'environnement et des océans ici.