Opportunités de l’IA dans la durabilité

Effectué

Les initiatives de durabilité peuvent prendre de nombreuses formes et des projets durables peuvent se produire dans un large éventail de secteurs. Voyons quelques exemples de la façon dont l’IA peut améliorer leur efficacité.

Agriculture

La prise de décision basée sur les données peut améliorer considérablement la productivité et la durabilité de l’agriculture. Ce style de gestion est connu sous le nom d’agriculture de précision. Il s’agit d’utiliser des informations telles que des cartes de sol, des données climatiques et des données sur les cultures pour estimer le traitement nécessaire à la culture et le moment où il doit être effectué. Ces pratiques aident à utiliser la bonne quantité de pesticides ou d’éléments nutritifs nécessaires, ce qui réduit les déchets et la pollution éventuelle. Les agriculteurs peuvent les combiner avec d’autres pratiques d’IA durables, telles que la récolte intelligente ou la détection et le contrôle des parasites alimentés par l’IA.

Microsoft dirige FarmVibes, un projet qui se concentre sur la fourniture d’outils permettant aux agriculteurs de pratiquer une agriculture durable et de précision. Il s’agit de prédire les variations météorologiques et de conseiller des pratiques de gestion durables et rentables. Ces efforts incluent le développement de systèmes de surveillance de la santé des sols et des cultures alimentés par l’IA. Les modèles d’IA contenus dans le projet sont disponibles sous le nom de FarmVibes.AI.

Énergie

L’une des priorités du secteur de l’énergie en matière de durabilité est d’intégrer de nouvelles sources d’énergie renouvelable dans le réseau. Dans cette tâche, l’IA peut également s’avérer utile. Le Global Renewables Watch, basé sur Microsoft AI, détecte les installations solaires et éoliennes et suit la transition vers des énergies plus vertes.

Deuxièmement, une autre priorité est de réduire les émissions de pétrole et de gaz dans les sites de production. Les technologies d’IA et l’Internet des objets (IoT) rendent cet objectif viable. Par exemple, Accenture et Microsoft aident à identifier et à remédier aux fuites de méthane à l’aide de modèles de détection d’anomalies par l’IA.⁴ Dans ce projet, les développeurs ont utilisé Microsoft SynapseML pour générer un système d’IA entièrement évolutif et distribué.

Troisièmement, la maintenance prédictive est une autre stratégie fructueuse pour protéger l’environnement dans l’industrie de l’énergie. L’IA peut prévoir le moment où les foreuses ou d’autres machines peuvent commencer à tomber en panne. Cette prédiction nous permet de réparer ou de remplacer les biens avant qu’un accident n’interrompe les opérations et ne provoque des dommages environnementaux ou humains. Par exemple, Schneider Electric utilise Azure Machine Learning pour effectuer une maintenance prédictive de ses pompes et autres équipements pétroliers.⁵

Secteur d’activité

L’IA peut aider les entreprises manufacturières et industrielles à optimiser leur consommation d’énergie et d’eau. Par exemple, Metinvest utilise Azure Data Factory et Azure Machine Learning pour détecter la teneur en silicium de la fonte, ce qui permet de réduire au minimum le carburant requis par le processus.⁶

Un autre scénario courant consiste à utiliser l’IA pour découvrir des matériaux de construction à faible émission de carbone. Le béton traditionnel a une empreinte carbone élevée, mais l’IA peut aider les scientifiques à trouver des alternatives plus durables.

Ressources naturelles

Il existe de nombreuses façons dont l’IA peut contribuer à la conservation de la biodiversité. En règle générale, la première étape de la protection d’un écosystème par les écologistes consiste à surveiller et à mapper les populations fauniques. Cette tâche implique l’identification des espèces qu’ils peuvent enregistrer avec leurs caméras et leurs capteurs, ce qui prend beaucoup de temps.

Toutefois, les systèmes d’IA peuvent détecter et classer automatiquement les animaux. Par exemple, le projet Guacamaya de Microsoft identifie la faune et la flore en Amazonie. Les experts utilisent un modèle d’IA audio pour identifier les oiseaux par leurs chants et la vision par ordinateur pour détecter d’autres animaux.⁷ Le parc national de la forêt bavaroise en Allemagne utilise également cette stratégie pour la même tâche.⁸ Microsoft développe une gamme d’outils pour permettre des initiatives similaires.

Une approche complémentaire consiste à utiliser l’IA pour protéger activement les ressources naturelles. Elle peut être utile pour prévenir les feux de forêt, comme le montre le projet Terrafuse de Microsoft qui prévoit les risques de feux de forêt. De même, l’IA peut aider à lutter contre la chasse ou la pêche illégale. Dans cette optique, OceanMind utilise Microsoft AI pour signaler les comportements suspects des navires.

Villes intelligentes

Les technologies de l’IA peuvent également améliorer les villes dans lesquelles nous vivons. Les systèmes d’IA peuvent permettre une meilleure gestion, plus verte, des villes, notamment en ce qui concerne l’approvisionnement en eau, la mobilité, la gestion des déchets et la sécurité.

Par exemple, la Société du Canal de Provence (France) utilise Microsoft AI pour mieux comprendre l’utilisation de l’eau et offrir des prévisions de consommation à ses clients.⁹ Dans le contexte de sécheresses de plus en plus courantes, l’objectif est de tendre vers une utilisation durable de l’eau.

Il est également possible de parvenir à une gestion plus écologique de l’éclairage urbain grâce à l’IA. Valence (Espagne) a amélioré les économies d’énergie et réduit la pollution lumineuse en combinant les solutions Microsoft IoT et AI.¹⁰

Conseil

Tenez compte des autres opportunités que vous espérez réaliser avec l’IA dans votre organisation.

En conclusion, il existe de nombreux scénarios dans lesquels les produits et services Microsoft AI peuvent prendre en charge les initiatives de durabilité. L’écosystème Microsoft vous permet de connecter facilement ces solutions d’IA aux nombreuses fonctionnalités incluses dans Microsoft Cloud for Sustainability. Parmi les fonctionnalités couvertes, les professionnels de la durabilité peuvent réduire l’impact environnemental des installations, obtenir l’analytique de données relatives à la consommation d’eau ou parvenir à une mobilité plus verte grâce à l’optimisation des itinéraires et de la logistique.

Voyons ensuite un exemple de la façon dont une organisation énergétique peut réaliser l’un de ces scénarios.