Certaines des technologies émergentes les plus en vogue, notamment l’intelligence artificielle et le métavers, devraient permettre aux entreprises de réduire considérablement leurs émissions de gaz à effet de serre. Toutefois, pour atteindre cet objectif, il faudrait disposer de vastes quantités de données et de professionnels qualifiés.
Un grand modèle de langage (LLM), constitué d’algorithmes de réseaux neuronaux capables d’analyser des volumes massifs de données, peut synthétiser des informations et créer des résultats complexes à une vitesse bien supérieure à celle des humains. Cela permettrait d’automatiser les flux de travail pour la capture et le commerce du carbone, a déclaré Chen Nan, directeur adjoint de l’Institut de recherche de SinoCarbon Innovation and Investment Co., Ltd.
Cependant, les experts ont averti que les informations générées par ces modèles de langage pouvaient parfois être inexactes et peu fiables, d’où la nécessité d’impliquer des professionnels dans la formation des modèles.
« Lorsque nous utilisons l’IA pour améliorer le fonctionnement d’un parc éolien ou pour sélectionner un site idéal pour certaines installations d’énergie renouvelable, nous attendons normalement un degré de précision élevé », a déclaré M. Chen.
Réduction des émissions de carbone grâce à l’IA
Selon M. Chen, la gestion des émissions de carbone basée sur l’IA est une solution commerciale prometteuse dans des domaines tels que la comptabilité carbone et le commerce du carbone.
La comptabilité carbone, qui consiste à quantifier les émissions de gaz à effet de serre, peut être complexe en raison des variations entre les régions et les secteurs. Différents lieux et industries ont des normes, des lignes directrices et des exigences variables, ce qui « place la barre très haut pour de nombreux acteurs du secteur ».
L’IA pourrait aider à identifier les lignes directrices et les normes pertinentes tout en soulignant leurs différences en fonction de scénarios spécifiques. Toutefois, selon M. Chen, cela ne fonctionnerait que si des professionnels étaient impliqués pour fournir des directives spécifiques de formation des modèles afin d’analyser et de comparer ces informations.
Les entreprises sont également confrontées à des défis pour remplir leurs obligations de déclaration envers le mécanisme d’ajustement carbone aux frontières de l’Union européenne, un outil conçu pour lutter contre les fuites de carbone en provenance des pays non membres de l’UE. Dans de tels scénarios, M. Chen a déclaré que les LLM pourraient être d’une grande aide.
Bien que les régulateurs fournissent des règles détaillées pour le calcul des émissions intégrées pendant le processus de production des produits soumis au mécanisme CBAM, l’IA pourrait aider les importateurs à comprendre où et comment remplir les informations nécessaires, a ajouté M. Chen.
Parallèlement, l’IA pourrait également faciliter le commerce international du carbone. Alors que les modèles mathématiques financiers ont traditionnellement été utilisés pour prévoir les prix du marché du carbone, l’IA pourrait améliorer l’approche du commerce du carbone en proposant des stratégies plus complètes et plus spécifiques.
Cependant, l’IA aurait besoin des conseils d’experts humains, qui fourniraient à ces systèmes des connaissances relatives aux politiques, réglementations et règles commerciales spécifiques en vigueur, a déclaré M. Chen.
IA et métavers
Les experts affirment que de nouvelles mesures d’économie d’énergie pour les entreprises pourraient émerger en tirant parti de l’IA et du métavers.
« La formation de l’IA dans les métavers deviendra le nouveau paradigme de la recherche et du développement de l’IA », a déclaré à l’auditoire Yuan Yu, directeur du Centre de promotion du métavers et de la numérisation de l’Institut de recherche industrielle de Tsinghua.
Les experts du secteur ont indiqué que le métavers pourrait fournir un environnement de formation plus économique, moins risqué, plus efficace et plus diversifié. Cela permettrait donc de stimuler le développement de l’IA pour lutter contre le changement climatique.
L’une des premières manifestations de ce nouveau paradigme consiste à tester des véhicules autonomes dans des conditions routières complexes et variées dans un monde virtuel, ce qui est déjà devenu une pratique courante dans l’industrie.
Le métavers industriel peut également être un outil efficace dans la lutte contre le changement climatique, grâce aux technologies de jumeaux numériques, qui sont des représentations virtuelles d’objets physiques, de systèmes ou de processus.
« Les prévisions climatiques à long terme sont notoirement difficiles en raison de la complexité des interactions entre divers facteurs », a déclaré Ralf Ma, directeur général de Beijing Miaorun Technology Co. Ltd. « Une réplique de haute qualité de notre planète pourrait améliorer notre capacité à prévoir les modèles climatiques.
En exploitant les jumeaux numériques et la puissance de calcul du métavers, les scientifiques pourraient simuler divers scénarios de changement climatique et évaluer l’efficacité de différentes stratégies d’atténuation. Par exemple, ils pourraient tester l’impact de la plantation d’arbres dans différentes zones géographiques ou simuler les effets de la transition vers des sources d’énergie renouvelable.
« Le métavers industriel est un outil précieux pour la conception et l’optimisation de systèmes énergétiques complexes », a déclaré M. Ma. « En testant et en affinant ces systèmes dans un environnement virtuel, nous pouvons minimiser les risques et les coûts associés à la mise en œuvre dans le monde réel. »
Cependant, les experts ont averti que l’utilisation généralisée de l’IA et du métavers pour la protection de l’environnement nécessiterait une infrastructure informatique importante et une consommation d’énergie considérable. Pour que ces technologies soient véritablement écologiques, il faudrait qu’elles soient alimentées par des sources d’énergie renouvelable.
« Nous devons nous assurer que l’empreinte carbone de l’IA et du métavers est minimale », a souligné M. Yuan. « En optimisant les algorithmes d’IA et en développant des centres de données écologiques, nous pouvons garantir que ces technologies contribuent positivement à la lutte contre le changement climatique. »
En conclusion, l’IA et le métavers ont le potentiel de révolutionner la manière dont nous abordons les défis environnementaux. Toutefois, pour exploiter pleinement ce potentiel, il est essentiel de développer ces technologies de manière durable et responsable. En combinant l’innovation technologique avec une conscience écologique, nous pouvons créer un avenir plus vert pour tous.
