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Immeuble de bureaux écologiques - Étensification de l'impact sur Sustainability - Base de données d'imagerie
Rapports sur l'IA et le développement durable

Comment l'IA peut-elle améliorer les rapports sur le développement durable ?

La durabilité environnementale n'est plus seulement une question d'ambition — il s'agit de données robustes. En tirant parti de l'intelligence artificielle (IA), nous pouvons gérer efficacement la complexité croissante et établir de nouvelles références de l'industrie en matière de gestion environnementale et de rapports sur la durabilité.

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En mettant sur pied une équipe spécialisée en analyse de données axée sur la protection de l'environnement qui fusionnera une expertise environnementale approfondie avec une infrastructure de données de pointe et des capacités d'IA, nous traduisons la protection de l'environnement en solutions robustes et axées sur les données.

Dans tous les secteurs, les rapports sur le développement durable sont entrés dans une nouvelle ère. Des réglementations telles que la Directive sur les rapports sur la durabilité des entreprises (CSRD) dans l'UE élargissent les exigences strictes en matière de divulgation.

Les entreprises doivent maintenant fournir des informations solides sur les sujets environnementaux, sociaux et de Governance (ESG) avec rapidité et précision. Les méthodes manuelles traditionnelles ont de plus en plus de mal à faire face à l'échelle et à la complexité de la gestion des données maintenant requises.

Tirer parti de l'intelligence des données environnementales

Pour relever ces défis, nous combinons une expertise environnementale avec une infrastructure de données robuste et une intelligence des données basée sur l'IA.

Nous utilisons cette approche pour soutenir nos propres opérations et processus — par exemple pour aider à évaluer les risques liés à l'eau sur nos sites ou pour combler les lacunes lors de la déclaration du poids des substances dans les produits chimiques, les matériaux et les composants.

La technologie de l'IA augmente l'expertise humaine pour nous aider à mieux gérer notre propre empreinte environnementale.

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Sven Kristen (à gauche) dirige l'équipe Data Analytics au sein de la fonction de protection de l'environnement ; Christian Gilabert Alarcón (à droite) était responsable du développement de SERA.

Assistant IA pour l'évaluation des risques liés à l'eau

Les évaluations de conformité environnementale reposent de plus en plus sur des ensembles de données complexes, des questionnaires détaillés et des connaissances spécialisées. Cela se traduit souvent par des processus chronophages et une forte dépendance à l'expertise individuelle. Nous avons développé le Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA) en réponse à ce défi.

SERA soutient nos experts tout au long du processus d'évaluation. Il fournit des conseils contextuels, interprète les données, intègre des informations externes et effectue des vérifications de plausibilité. Lorsque des divergences surviennent, cela remet en question les intrants tandis que le jugement final appartient toujours à l'expert.

L'approche montre comment l'assistance basée sur l'IA peut réduire l'effort d'évaluation tout en préservant la transparence, la surveillance d'experts et l'auditabilité. Le document d'information Pionnier de la protection de l'environnement grâce à l'intelligence des données fournit plus de détails sur notre approche.

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Hansi Senaratne (à gauche) était responsable de la mise en place de SieKG ; Kaiyuan Xin (à droite) supervise l'ingénierie des données, l'architecture d'apprentissage automatique et l'infrastructure cloud.

Combler les lacunes en matière de données dans les rapports environnementaux avec l'IA

La gestion des substances dangereuses est l'une des responsabilités les plus critiques et les plus complexes dans les opérations industrielles. Cela affecte directement la conformité environnementale, l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement et la sécurité des produits. Les nouvelles exigences, telles que celles introduites par le CSRD, exigent également des divulgations qui n'ont pas été signalées auparavant.

L'un des principaux défis est que les données brutes derrière les divulgations sont souvent fragmentées et dispersées sur une multitude de systèmes internes et externes.

Pour résoudre ce problème, nous avons développé le Siemens Environmental Knowledge Graph (SIEKG). Il connecte les données provenant de différentes sources et intègre les exigences réglementaires (par exemple, CSRD, SVHC, listes de restrictions) directement dans le modèle. SieKG permet des évaluations environnementales complexes et des calculs de KPI dans des environnements de données réels. Plus d'informations sur SieKG peuvent être trouvées dans notre document d'information Pionnier de la protection de l'environnement grâce à l'intelligence des données .

Mise à l'échelle de l'intelligence environnementale

Nous tirons parti de l'IA non seulement pour résoudre des défis opérationnels isolés. Notre approche basée sur l'IA permet de produire des rapports environnementaux évolutifs, fiables et prêts à être vérifiés dans un paysage réglementaire en évolution rapide.

Le document d'information Pionnier de la protection de l'environnement grâce à l'intelligence des données explore ce sujet plus en détail.