L’IA bruissait de partout ce mardi 11 février à Station F (Paris). Plein à craquer, le havre parisien des start-ups accueillait le « business day », le dernier temps fort du Sommet pour l’IA organisé en France.
Dans la ronde des tables rondes, quelques industriels établis - ArcelorMittal, Renault, Siemens, Schneider Electric ou encore Dassault Systèmes - avaient voix au chapitre pour exposer les bienfaits que l’apprentissage automatique produit sur la plupart de leurs processus métiers : maintenance prévisionnelle, coordination des opérations, contrôle-qualité…
Des gains d’efficacité opérationnelle et de productivité qui se font sentir sur le plan comptable. « Ces 18 derniers mois, on a économisé 300 millions d’euros en coût fixe et en coût variable, après avoir poussé la transformation (de nos processus) par l’IA », affirmait ainsi François Lavernos, directeur des systèmes d’information du groupe Renault, participant à un panel qui apportait un éclairage sur les défis et les opportunités de l’IA pour l’industrie européenne.
Mais comment tirer profit de l’IA pour réduire l’impact des activités industrielles sur le climat ? La question de la soutenabilité, pour reprendre un terme désormais courant dans le lexique de l’industrie, a donc été abordée.
Aide à la navigation optimale
« Avec l’appui de données extraites au niveau de chaque usine, nous sommes capables aujourd’hui d’évaluer et d’optimiser usine par usine la façon dont nous consommons l’eau, l’électricité et le gaz », a indiqué François Renault, sans livrer de chiffres précis.
Dans une autre table ronde dédiée à l’optimisation des processus grâce à l’IA, CMA-CGM, groupe français de transport maritime, a mis en lumière un exemple plus frappant avec son programme Smartship, lancé en 2021.
« Il s'agit d'améliorer la navigation, de façon à ce que nous ayons toujours la meilleure analyse des paramètres en fonction de la météo, du tangage, du roulis, de l'équilibre, du poids du navire, de l'état de la mer, etc., a expliqué Christine Cabeau, vice-présidente exécutif en charge des actifs et des opérations. Nous avons donc équipé nos navires, 166 jusqu'à présent et 200 d'ici la fin de l'année, de dizaines de capteurs qui transmettent des données en temps réel à notre siège social, où elles sont analysées et renvoyées au navire. L’équipage peut s’en servir pour diriger le navire. »
L’idée est de minimiser l’usage des moteurs. « Notre objectif pour cette année est d’économiser 100000tonnes de carburant, a-t-elle estimé, (…) ce qui correspond à une réduction de 300000tonnes de CO2 dans l’atmosphère. »
Réflexion dès la conception
Un cas comparable avec ce qui se passe dans le ciel. Les compagnies aériennes tablent progressivement sur l’IA pour optimiser les trajectoires de leur avions et réduire la génération de traînées de condensation piégeant les infrarouges dans l’atmosphère. Les réseaux de neurones infusent également les logiciels de contrôle aérien, par exemple chez Thales, avec la même finalité.
Lors du même débat, Dassault Systèmes a rappelé cependant que l’impact sur le climat devait être réfléchi en amont. « Nous croyons qu’un jumeau numérique motorisé par l’IA est une arme de destruction massive de CO2, a fait savoir Florence Verzelen, en charge des industries, du marketing et du développement. Pourquoi ? Parce que, fondamentalement, 80% de vos émissions se décident durant la phase de conception. »
Activé dans les logiciels de 3DS, le mode Eco-Design fournit ainsi des pistes en matière d’architecture, de matériaux, etc., pour réduire autant que possible les émissions de CO2.
L'IA pèse elle-aussi sur le climat
Mais pour que l’IA étale sa puissance, en particulier sur le terrain opérationnel, elle a besoin de se nourrir d’énormément de données. Ce qui reste un écueil. « Actuellement, seulement 20% des données existantes dans les usines sont réellement exploitées », tempérait Doris Birkhofer, présidente de Siemens France, qui intervenait à la table ronde « Défis et opportunités ». Des données qu’il faut structurer, car souvent dispersées dans des fichiers, des documents papier…
Pas un mot, en revanche, sur la consommation énergétique requise pour exécuter ces modèles d’IA, qui devient une question épineuse. L’été dernier, Google avait signalé que ses émissions de CO2 avaient augmenté de 48%, en se référant à l’année 2019. Ses datacenters où sont entraînées et inférées les IA, dévorant les mégawatts-heures, en sont la source principale. Et le bilan est similaire pour tous les Gafam. Le compromis entre les avantages de l'IA et sa gloutonnerie énergétique ne sera pas simple à trouver…
