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IA et la course contre les changements climatiques

Les héros de la technologie au service de la neutralité carbone : l'IA et la lutte contre les changements climatiques. Le temps nous presse, et l'Industrial AI accélère notre progression. Pour en savoir plus, lisez l'article de Pina Schlombs.

Les héros de la technologie au service de la neutralité carbone : l'IA et la course contre les changements climatiques

Le temps reste la grande force imparable. Il peut être notre allié et facilitateur — l'un des « guerriers les plus puissants » de Tolstoï. Cela nous rassemble tous dans la course vers la neutralité carbone, une course où nous avons tous la même ligne d’arrivée, les mêmes règles et le même juge pour déterminer si nous avons gagné. Et dans cette course, l’Industrial IA peut contribuer à accélérer le rythme pour réduire au minimum notre impact sur l’environnement. Voici comment.

Author: Pina Schlombs, Sustainability Lead, Siemens Digital Industries Software

Auteur : Pina Schlombs, responsable de la durabilité, Siemens Digital Industries Software

Aujourd'hui, les changements sismiques transforment le monde dans lequel nous vivons. Notre capacité à les maîtriser ces « mégatendances » — le changement démographique, l'urbanisation, la glocalisation, les changements environnementaux et l'efficacité des ressources, et la numérisation — façonneront notre avenir collectif.

La pression du temps pèse lourdement sur tout ça. Mais cette pression devient existentielle lorsqu'il s'agit de la course au zéro net; au zéro net au sens large englobant tous les impacts environnementaux induits par l'homme. Le temps presse pour atteindre les objectifs de l'Accord de Paris et, comme souligné dans l'Infrastructure Transition Monitor 2023, moins de 50 % des organisations s'attendent actuellement à atteindre leurs objectifs de décarbonisation d'ici 2030.

L'IA, cependant, promet de changer la donne dans nos efforts ici. Une étude publiée dans le magazine Nature, examinant le rôle de l'IA dans la réalisation des objectifs de développement durable, décrit le potentiel, ainsi que les considérations pour le réaliser. D'autres facteurs de succès sont référencés dans recherche par PwC, ce qui souligne que l'IA pourrait aider à réduire les émissions de CO2 en 0,9 à 2,4 gigatons d'ici 2030, égale aux émissions annuelles de l'Australie, du Canada et du Japon.

Lorsqu'il s'agit de transformer les épines dorsale de nos économies, comme la fabrication, les infrastructures et les transports, il ne s'agit pas de faire un grand saut avec l'IA. L'utilisation stratégique de l'Industrial AI (une IA de niveau industriel : fiable, sécurisée et digne de confiance) peut servir d'accélérateur et d'amplificateur. Cela peut nous aider à maîtriser des problèmes plus complexes plus rapidement et à grande échelle pour augmenter l'efficacité et réduire les émissions. À quoi ressemble ce progrès? Voici cinq bons exemples :

A digital twin factory cover image with a factory layout and digital twin technology concept.

1. Jumaux numériques : construire un avenir à zéro émission nette

Au cœur de cette révolution améliorée par l'IA se trouvent des jumeaux numériques alimentés par l'IA, faisant partie intégrante de l'Industrial Metaverse. Ces simulations sophistiquées d'actifs du monde réel permettent aux ingénieurs de « voyager dans le temps », leur permettant d'analyser les données passées et de prévoir des scénarios futurs. L'impact environnemental des produits peut ainsi être simulé, ce qui permet aux ingénieurs de prendre des décisions d'optimisation basées sur les données en minimisant les empreintes réelles.

Par exemple, la technologie jumelée numérique aide ACC améliorer considérablement le rendement dans la fabrication des électrodes. Cela accélère non seulement leur transition vers des usines à zéro émission nette, mais cela accélère également leur augmentation du nombre de Gigafactories. En conséquence, cela accélère le virage vers la mobilité électrique.

2. Infrastructure plus intelligente : Économiser l'eau de manière intelligente

L'accès à l'eau est le besoin humain le plus élémentaire. À l'échelle mondiale, cependant, la disponibilité et la gestion de l'eau constituent un défi — exacerbé par des facteurs tels que les changements climatiques, les changements démographiques rapides et l'urbanisation. Nous sommes confrontés à une Aaugmentation de 1 % dans la demande d'eau chaque année, contre une réalité où environ 30 % de toute l'eau produite est perdue dans le monde entier.

Une gestion de l'eau radicalement plus efficace est donc essentielle. Et des innovations telles que celles réalisées par la compagnie suédoise des eaux VA SYD, qui peuvent réduire efficacement les fuites d'eau, sont essentielles pour résoudre ce problème. Ici, une solution basée sur l'IA détecte des fuites aussi petites que 0,5 litre par seconde, offrant une plus grande transparence et une gestion des actifs plus intelligente, pour mieux soutenir et transporter la précieuse ressource qu'est l'eau.

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.
A person is standing in front of a white wall, wearing a black shirt and holding a black object in their hand.

3. Conception générative : Accélérer l'innovation

La conception générative utilise l'intelligence artificielle pour explorer un vaste espace de conception, générant ainsi de nombreuses solutions répondant à des exigences multicritères. Cette méthode offre non seulement un large éventail de solutions, mais permet également de sélectionner efficacement les plus performantes, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources lors des tests. Il en résulte une réduction notable des coûts, de l'impact environnemental et des risques.

La refonte des préhenseurs robotisés industriels pilotée par l'IA met en valeur cette innovation. En imitant les conceptions naturelles grâce à l'optimisation de la topologie alimentée par l'IA et en exploitant le potentiel de la fabrication additive, cette approche a conduit à une réduction de 82 % des émissions de CO2 par robot.

4. Maintenance prédictive : Un monde avec une plus grande disponibilité de la mobilité

La maintenance prédictive, renforcée par l'IA, révolutionne la façon dont nous gérons et maintenons des systèmes complexes. Cette approche implique l'utilisation de l'IA pour analyser les données d'exécution et prédire les problèmes potentiels avant qu'ils ne surviennent, réduisant efficacement les temps d'arrêt, améliorant l'efficacité et prolongeant la durée de vie des actifs.

Un exemple remarquable est le projet Rhein-Ruhr-Express. Dans ce contexte, les analyses basées sur l'IA et le logiciel Railigent X contribuent à garantir une disponibilité du service supérieure à 99 %. Cette efficacité permet également de prolonger la durée de vie des composants et de réduire l'utilisation de matériaux, ce qui se traduit directement par une diminution de la consommation de ressources et d'énergie, ainsi que par une réduction des émissions. De plus, cela a considérablement amélioré la fiabilité et l'attrait du système ferroviaire pour les navetteurs quotidiens.

A person is standing in front of a large building with a blue sky and clouds in the background.
A person is standing in a field with a large rock in the background.

5. Aider à équilibrer l'impact de l'IA : Opérations écoénergétiques des centres de données

Bien que l'IA soit un outil puissant dans la lutte contre les changements climatiques, il est important de reconnaître sa propre nature énergivore. L'innovation est en cours pour s'attaquer aux causes profondes de cela, en ciblant l'efficacité du LLM, la façon dont l'architecture de l'infrastructure est conçue, le matériel sur lequel les modèles fonctionnent, et plus encore.

Parallèlement à cela, les centres de données, cruciaux pour nos activités numériques, nos opérations commerciales et l'économie mondiale, consomment beaucoup d'énergie, en particulier à des fins de refroidissement. Pourtant, l'IA fournit également une partie de la solution ici. Un exemple convaincant est la gestion du refroidissement alimentée par l'IA dans les centres de données Greenergy en Estonie. L'application innovante de l'IA ici a transformé l'installation en l'un des centres de données les plus durables des pays baltes, améliorant l'efficacité d'environ 30 % à la simple pression d'un bouton.

En fin de compte, notre cheminement vers un avenir plus respectueux de l'environnement est marqué par la convergence synergique de l'IA avec d'autres technologies. L'Industrial AI, en particulier, transforme notre capacité à maîtriser des problèmes multidimensionnels complexes à une vitesse et une échelle sans précédent, en améliorant les autres technologies dont nous disposons et en accélérant nos capacités d'apprentissage et d'innovation.

C'est aussi un voyage de collaboration, soutenu par des plateformes commerciales numériques comme Siemens Xcelerator. Personne ne peut relever seul nos plus grands défis. Les grands esprits, les entreprises, les développeurs et les innovateurs doivent s'unir, au-delà des frontières, et adopter une approche de l'innovation axée sur l'écosystème, afin de co-créer et de tirer parti des synergies et de l'interopérabilité entre l'IA industrielle et d'autres technologies.

En acceptant cela, nous avons l'occasion non seulement de nous adapter ou de répondre aux défis environnementaux et de ressources; nous pouvons, ensemble, conduire et façonner notre avenir de manière proactive en combinant le monde numérique et le monde réel. Ce sera une étape essentielle vers un monde plus intelligent et respectueux de l'environnement
; avec l'IA industrielle, un outil de plus en plus puissant contribuant à accélérer notre rythme dans la course à la zéro émission nette.

A Siemens Xcelerator X device in a box with a blue and white color scheme.

Accélérer la transformation numérique pour développer la durabilité

Siemens Xcelerator est une plateforme commerciale numérique ouverte qui facilite la collaboration et l'innovation grâce à un portefeuille organisé qui combine des mondes réels et numériques et un puissant ecosystem de partenaires qui peuvent accélérer conjointement pour atteindre vos objectifs de décarbonisation spécifiques à votre entreprise.

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