L’Intelligence Artificielle (IA) peut être un véritable atout pour aider les organisations à atteindre leurs objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). Elle se révèle particulièrement efficace dans la collecte et l’analyse des données nécessaires à l’élaboration de rapports de durabilité. Cependant, l’IA présente également des défis notables, tant sur le plan environnemental que social.
L’IA pour une gestion ESG plus efficace
Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués, l’intelligence artificielle (IA) offre des capacités d’analyse avancées dans le domaine de l’ESG. Au-delà de répondre à des questions spécifiques comme les émissions de CO2, la consommation énergétique ou les pratiques de gouvernance d’une entreprise, l’IA peut détecter des tendances et modèles complexes qui passeraient inaperçus lors d’une analyse manuelle.
Par exemple, en examinant les données salariales, l’IA pourrait identifier des disparités cachées entre les rémunérations des hommes et des femmes, permettant ainsi aux entreprises de prendre des mesures correctives pour promouvoir l’équité. Cette capacité à révéler des insights cachés dans les données ESG représente un avantage clé de l’utilisation de l’IA.
Ainsi, combinée à des méthodologies robustes, l’IA devient un outil puissant pour analyser en profondeur la performance ESG, identifier les zones d’amélioration et promouvoir la transparence auprès des parties prenantes.
De plus, l’IA permet d’analyser rapidement d’immenses volumes de données non structurées provenant de diverses sources comme les rapports d’entreprise, les médias sociaux et les actualités. Cela facilite l’identification des risques et opportunités ESG pertinents. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent détecter les tendances, les sentiments et les informations clés liées aux enjeux ESG.
Reporting RSE : l’IA pour collecter et analyser les données
L’IA se révèle être un atout précieux pour la collecte, l’extraction et l’analyse des données ESG/RSE, en particulier dans le contexte des exigences croissantes en matière de reporting de durabilité comme la CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive). Par exemple :
- Le pré-remplissage des documents de reporting ESG en s’appuyant sur des données existantes, comme le font Avisia et Ekimetrics avec l’IA générative;
- L’analyse comparative des rapports ESG/RSE des entreprises, comme avec le chatbot « Barbatus » d’Iceberg Data Lab;
- La cartographie des risques de la chaîne d’approvisionnement en scannant le web pour collecter des certificats et rapports ESG des fournisseurs.
Les entreprises peuvent utiliser l’IA pour automatiser la collecte, l’analyse et la présentation des données ESG requises pour les rapports de durabilité et la conformité réglementaire. L’IA aide à rationaliser ce processus chronophage et à améliorer la qualité des rapports.
Optimisation des opérations
L’IA peut optimiser les opérations des entreprises, réduisant ainsi leur empreinte écologique. Par exemple, les systèmes de gestion de l’énergie basés sur l’IA peuvent analyser les modèles de consommation d’énergie et proposer des solutions pour réduire la consommation et les émissions de carbone. De plus, l’IA peut améliorer l’efficacité des chaînes d’approvisionnement en prédisant les demandes et en optimisant les processus logistiques.
Détection et gestion des risques
Les outils d’IA peuvent identifier et prévoir les risques liés à l’ESG, tels que les risques environnementaux ou les violations des droits de l’homme. Les modèles prédictifs peuvent analyser des données historiques et actuelles pour anticiper les problèmes potentiels, permettant aux entreprises de mettre en place des mesures préventives.
Transparence et reporting
L’IA facilite la transparence et le reporting ESG en automatisant la compilation et l’analyse des rapports. Cela permet aux entreprises de communiquer plus efficacement avec leurs parties prenantes et de répondre aux exigences réglementaires avec plus de précision et de rapidité.
Cependant l’IA peut représenter de nombreux défis environnementaux :
- Impact de la production des matériels
L’IA repose sur une infrastructure matérielle complexe dont la production a un impact environnemental significatif. Les phases de développement, de conception, d’entraînement des modèles et d’utilisation de l’IA consomment une quantité considérable d’électricité, souvent issue de sources carbonées.
- Consommation énergétique
Les données sur le cycle de vie complet de l’IA, notamment en matière de consommation énergétique, restent limitées. Une étude récente a analysé uniquement la phase d’entraînement d’un modèle comme GPT-3, laissant de côté les impacts des autres phases.
Google estime que l’IA représente entre 10 et 15 % de sa consommation électrique totale. L’Agence Internationale de l’Énergie prévoit que la consommation électrique des data centers pourrait doubler entre 2022 et 2026, dans le pire des scénarios, atteignant des niveaux comparables à la consommation électrique de pays comme la Suisse et l’Allemagne. Cette augmentation est en grande partie due à l’IA et à la cryptomonnaie.
- Sécurité et confidentialité des données
L’utilisation de l’IA implique souvent la collecte et l’analyse de grandes quantités de données, ce qui pose des défis en matière de sécurité et de confidentialité. Les entreprises doivent garantir que les données des parties prenantes sont protégées contre les cyberattaques et les violations de la vie privée.
Vers une IA plus responsable et durable ?
- Transparence
Pour rendre l’IA plus durable, il est crucial d’améliorer la transparence en matière de données. Actuellement, les informations sur l’empreinte environnementale de l’IA sont insuffisantes. Les régulateurs doivent inciter les entreprises à fournir des données complètes et précises pour permettre une meilleure évaluation et gestion de l’impact environnemental de l’IA.
- Efficacité énergétique
Les opérateurs de data centers, tels que Google et Microsoft, jouent un rôle clé dans l’optimisation de l’empreinte énergétique de l’IA. Ils peuvent adopter des méthodes écoresponsables et utiliser davantage d’énergies renouvelables. Des techniques variées existent pour améliorer l’efficacité énergétique et réduire la consommation.
- Sobriété
Les entreprises doivent adopter une approche raisonnée de l’utilisation de l’IA, en intégrant une dimension environnementale dans leurs analyses de cas d’usage. Cela implique de consommer moins et de manière plus judicieuse les services d’IA.
L’IA : un allié pour la transition écologique ?
Malgré son impact environnemental, l’IA peut également être un atout pour la transition écologique. Par exemple, l’agriculture de précision utilise l’IA pour optimiser les rendements et réduire les déchets. L’IA peut également améliorer l’efficacité énergétique des bâtiments et des systèmes de chauffage et de refroidissement.
- Optimisme et réalité
Les avis divergent quant à savoir si l’IA peut réellement contribuer à sauver la planète. Certains, comme Google, estiment que l’IA pourrait réduire les émissions de gaz à effet de serre de 10 % d’ici 2030 en Europe. Cependant, aux États-Unis, l’IA est également responsable d’une demande accrue en électricité, retardant la fermeture des centrales à charbon.
Conclusion
L’intégration de l’IA dans les pratiques ESG présente à la fois des défis et des opportunités pour les entreprises. Elles doivent tirer parti des avantages de cette technologie tout en étant conscientes de ses impacts environnementaux et sociaux. Une approche de sobriété et de transparence, ainsi que des mesures pour améliorer l’efficacité énergétique, sont essentielles pour une IA plus durable.
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