L'intelligence artificielle au service de la décarbonation
L'intelligence artificielle, en automatisant la collecte et l'analyse de données, aide à identifier et corriger les sources d'émission de manière plus efficace.
Réduire les émissions de 55 % d'ici à 2030 est l'objectif européen pour atténuer les graves conséquences du changement climatique. Pour atteindre cet objectif, il est essentiel de mesurer précisément les émissions. L'Europe a donc mis à jour sa réglementation afin d'augmenter le nombre d'entreprises obligées de mesurer et réduire leurs émissions.
En France, une étude publiée en 2023 par le Centre français de recherche sur l'entreprise (CREF) révèle que 50 % des entreprises françaises employant plus de 50 personnes ont mesuré leurs émissions de CO2 en 2022. Cependant, les petites entreprises sont souvent moins équipées pour le faire. Au niveau mondial, selon une étude de la Cambridge Institute for Sustainability Leadership (2020), seules environ 10% des entreprises mesurent leurs émissions de CO2. Il est donc essentiel d'améliorer cette capacité pour atteindre les objectifs européens.
L'IA : un allié précieux pour la gestion des émissions
Ce processus peut s'avérer complexe pour de nombreuses entreprises, mais la technologie, en particulier l'intelligence artificielle (IA), s'avère être un allié précieux. L'IA peut rendre la gestion des émissions plus efficace et plus collaborative, en soutenant à la fois les PME et les grandes entreprises.
La première étape de la mesure de l'empreinte carbone consiste à définir les périmètres temporels et organisationnels. Il s'agit de la période au cours de laquelle l'entreprise entend mesurer son empreinte carbone et des différents sites, installations et bâtiments à prendre en compte. Ce processus est nécessaire pour identifier avec précision les sources d'émission au sein de l'entreprise et de sa chaîne de valeur. Toutefois, cette étape peut s'avérer complexe, en particulier pour les entreprises opérant à l'échelle mondiale et disposant de nombreux sites.
La numérisation de la structure organisationnelle facilite l'analyse des sources d'impact et la cartographie des données d’émission, en veillant à ce que chaque département, site, ou partie prenante de l'entreprise soit pris en compte avec précision et puisse collaborer en fournissant les informations nécessaires.
Une fois que le périmètre des sources d’émission a été défini, le cœur du processus est la collecte de données. Imaginons une grande entreprise avec des centaines de fournisseurs et plusieurs lignes de production. Ou imaginons une PME qui ne dispose pas de toutes les données mais seulement de quelques factures. L'IA permet de simplifier la collecte de grandes quantités de données provenant de ces sources hétérogènes, en automatisant la collecte et en réduisant la charge de travail manuel. Des algorithmes, par exemple, peuvent examiner des bases de données vastes et diverses pour en extraire rapidement les informations nécessaires. Des systèmes intelligents peuvent envoyer des questionnaires aux fournisseurs pour qu'ils mettent à jour les informations sur leurs émissions, intégrer automatiquement les résultats et identifier toute anomalie, ce qui améliore considérablement la qualité et la fiabilité des données collectées.
La simplification de la collecte des données permet aux entreprises de comprendre où et comment les émissions sont générées au sein de leur chaîne de valeur. En outre, l'IA améliore la qualité des résultats en mettant en évidence les erreurs et incohérences pour garantir l'exactitude des estimations d'émissions et des stratégies de réduction.
Au stade de l'interprétation des données, l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle clé en transformant les chiffres bruts en émissions de gaz à effet de serre. Grâce à des bases de données contenant des facteurs d'émission actualisés pour chaque type d'activité, l'IA simplifie le calcul de l'impact spécifique des activités de l'entreprise. Les résultats sont présentés de manière claire pour identifier rapidement les sources d'émission nécessitant une action urgente.
Avec les données collectées et analysées, les entreprises peuvent communiquer les résultats non seulement à leurs parties prenantes internes, mais aussi au marché au sens large, par le biais de rapports, communiqués de presse, de mises à jour sur le site web de l'entreprise et de campagnes de communication spécifiques. Cette transparence est essentielle pour instaurer la confiance et démontrer l'engagement en faveur de la décarbonation.
En conclusion, l'adoption de l'IA montre comment la technologie peut transformer la manière dont les entreprises relèvent le défi de la décarbonation. Ces innovations aident les entreprises à répondre aux normes réglementaires et aux attentes des parties prenantes. En intégrant la décarbonisation dans leur stratégie, les entreprises peuvent contribuer de manière significative à un avenir plus durable.