Comment utiliser l'intelligence artificielle pour résoudre les efforts de décarbonation à l'échelle industrielle

Notre monde a atteint un point où la société reconnaît que la planète est soumise à une pression énorme. Les entreprises d'un large éventail de secteurs ont annoncé leur intention de réduire leur empreinte carbone à « zéro nette » au cours des prochaines décennies, la plupart visant à atteindre l'objectif entre 2030 et 2050. Alors que les stratégies autour du zéro net ont été au cœur des plans opérationnels dans certains des secteurs les plus touchés, tels que l’énergie, le pétrole et le gaz, l’établissement d’objectifs de développement durable est devenu la norme dans la plupart des secteurs.

Les questions environnementales, sociales et gouvernementales (ESG) sont devenues un sujet de discussion de plus en plus important. Une récente enquête McKinsey a révélé que 83 % des dirigeants et des professionnels de l'investissement estiment que les programmes ESG apporteront plus de valeur aux actionnaires dans cinq ans qu'ils ne le sont aujourd'hui, ce qui suggère qu'ils ont un potentiel de valeur à court et à long terme.

Alors que les émissions de CO2 devraient atteindre environ 43,08 milliards de tonnes d'ici 2050, les entreprises doivent adopter des solutions pour réduire ou compenser leur empreinte carbone. Cependant, la difficulté et les coûts liés à la mesure des efforts en matière d’émissions de carbone et à la réduction ou à la compensation de ces défis ont contraint de nombreuses entreprises à retarder leurs efforts. Cependant, les solutions d’IA cognitive peuvent jouer un rôle clé en aidant les entreprises et les industries à atteindre facilement et à moindre coût leurs objectifs de zéro émission nette.

Approche humaine basée sur l'IA

La plupart des outils d'IA ont tendance à fonctionner dans une boîte noire, où les utilisateurs humains ignorent comment ils arrivent à des conclusions, des réponses et des recommandations. Ces solutions offrent souvent simplement un remède sans explicabilité, traçabilité ou auditabilité, ce qui ne contribue guère à renforcer la confiance des utilisateurs. Les opportunités croissantes permettant à l’intelligence artificielle d’améliorer les talents et les capacités des individus nécessitent leur confiance. Dans le cas contraire, la capacité des deux parties à travailler ensemble efficacement pour résoudre nos problèmes de développement durable les plus importants sera sérieusement limitée.

Contrairement aux capacités d'IA traditionnelles, les solutions d'IA cognitive utilisent un raisonnement proche de celui des humains pour identifier les opportunités d'amélioration et de rationalisation opérationnelles, une capacité essentielle pour les entreprises qui cherchent à réduire considérablement leurs émissions tout en gérant efficacement les ressources. Ce type d’IA explicable fonctionne de manière transparente, révélant directement le raisonnement derrière ses recommandations et affichant facilement les données complètes qui soutiennent son processus décisionnel avec une piste d’audit clairement lisible. Plutôt que d’utiliser l’IA pour remplacer la contribution humaine, l’IA cognitive sert d’outil permettant aux humains de prendre des décisions plus sûres. L’équilibre entre les connaissances cognitives et le numérique permet aux décideurs d’identifier des opportunités inattendues et de prendre des mesures immédiates dans des situations critiques, comme atteindre les objectifs de zéro émission nette.

Donner la priorité aux investissements dans l'IA

Le changement climatique est à un point d'inflexion critique et les organisations devraient adopter des technologies d'IA cognitive pour aider à fixer des objectifs zéro émission nette réalistes mais ambitieux et à suivre les progrès avec plus de précision.

Les gouvernements et les entreprises privées qui cherchent à accélérer les investissements dans l'IA et le déploiement de systèmes devraient donner la priorité aux domaines suivants :

• Commencer petit, résoudre des problèmes spécifiques, évoluer avec l'expérience
• Exploiter et exploiter les données du nombre croissant de capteurs installés et mesuré à grande échelle ensembles de données
• Identifiez des cas d'utilisation spécifiques avec un retour sur investissement clair
• Expertise du domaine numérique et enrichissez-la avec l'IA/ML
• Alignez les parties prenantes et leurs priorités sur les investissements en IA

Alors que les coûts des produits sont souvent un facteur majeur lorsqu'on envisage des investissements dans les technologies comme l’IA, mais les dirigeants et autres décideurs devraient considérer le retour sur investissement à long terme de ces solutions. Les entreprises doivent garder à l’esprit que les coûts continueront de baisser en raison des évolutions technologiques en matière de matériel et de logiciels, et que les avantages ne feront que se généraliser. En plus d'aider les entreprises à définir et à atteindre leurs objectifs en matière de développement durable, la technologie de l'IA peut également les aider à améliorer leur efficacité opérationnelle, à garantir la sécurité, à accroître la confiance et les relations avec les clients, à augmenter la productivité, à étendre les capacités de traitement des données, et bien plus encore.

Lutter contre les impacts du changement climatique

L’intelligence artificielle peut apporter une contribution significative aux efforts des entreprises pour atteindre les objectifs de zéro émission nette, tout en aidant également à se préparer aux futures perturbations liées au changement climatique. Pour le secteur de l’énergie électrique, un objectif clé est de faire correspondre avec précision la demande et la production afin de fournir en permanence la quantité d’énergie nécessaire aux clients des services publics.

Lorsque la demande dépasse la capacité du réseau, elle peut provoquer des arrêts incontrôlés des équipements de production d’électricité, entraînant un effet domino catastrophique et des pannes du réseau. Ce scénario potentiel est devenu réalité l’année dernière lorsque des conditions météorologiques extrêmes ont fait que la demande a dépassé l’offre, entraînant des pannes de courant persistantes en Californie et au Texas. Alors que les effets du changement climatique devraient continuer à intensifier les conditions météorologiques cet été, l'examen de la fiabilité de l'été 2022 de la North American Reliability Corporation (NERC) tire la sonnette d'alarme : le réseau obsolète des États-Unis est confronté à un risque élevé de pannes dans les mois à venir.

La capacité des producteurs et des opérateurs de réseau à prévoir et à gérer avec précision les flux d’électricité sur l’infrastructure physique du réseau afin d’adapter la production disponible à la demande est une étape cruciale dans l’atténuation des futures perturbations liées au changement climatique. Les sociétés énergétiques et les opérateurs de réseau ont donc besoin de l’IA pour prédire et prévoir la demande avec précision et en temps opportun, ce qui leur permet d’aligner la production sur leur variabilité inhérente à mesure que les points de consigne changent et que la variabilité due à l’impact des nuages ​​et du vent sur les énergies renouvelables tarde à s’adapter. Le plus grand avantage que l’IA peut apporter aux objectifs de zéro émission nette est de permettre aux gestionnaires d’installations d’utiliser autant d’énergie renouvelable que possible tout en tenant compte de tous ces paramètres et de cette variabilité. L’intelligence artificielle jouera un rôle clé en soutenant les objectifs du secteur énergétique d’un avenir plus efficace, connecté et durable.

D'autres exemples de la façon dont les initiatives d'IA abordent les problèmes climatiques incluent :

• la mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage automatique pour améliorer la production d'énergie en temps réel.
• L'automatisation des opérations en aval augmente l'efficacité de l'usine de 8 à 12 %.
• Améliorer les systèmes de réseau pour améliorer la prévisibilité et les performances, permettant des stratégies d'énergie renouvelable plus réfléchies.
• L'optimisation du trafic et de la navigation grâce à des applications d'IA et de ML telles que Google Maps et Waze, ainsi que d'autres solutions de collecte de données sur les véhicules, réduisent les émissions et la pollution en fournissant aux consommateurs des données pertinentes sur l'efficacité des véhicules, le trafic et d'autres données similaires sur les embouteillages.
• Utilisez la robotique équipée de puces IA à la pointe pour éviter les pannes d'équipement catastrophiques et plus encore en inspectant de manière autonome les oléoducs, les raffineries ou autres.

AI Now & Future

Travailler vers un avenir à faibles émissions de carbone nécessitera des actions autour de l'efficacité opérationnelle, de l'amélioration des stratégies de production et de la réduction des déchets – tout cela peut être réalisé grâce à des solutions d'IA cognitive. L’importance des initiatives mondiales pour parvenir à un monde plus durable ne peut être surestimée, mais la technologie a un rôle essentiel à jouer : aider à identifier et à atteindre des objectifs audacieux et réalisables. L’intelligence artificielle deviendra un outil pratique encore plus essentiel pour aider les entreprises, les industries et les villes à atteindre d’importants objectifs de zéro émission nette.

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