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IA et RSE : un lien pas si artificiel

Interview de Jean-David Benassouli, Associé responsable de l’activité Data Intelligence, PwC France et Sylvain Lambert, Associé responsable du département Développement durable, PwC France

Rendez-vous lundi 9 mars de 12h45 à 13h30 avec les experts PwC pour une session Tech lors de Big Data Paris 2020 sur le thème suivant : “Les données RSE deviennent-elles plus stratégiques que les données financières ? “

L’Intelligence Artificielle (IA) et la valorisation de nouvelles sources de données (IoT, Open Data) sont amenées à avoir un impact significatif sur certains domaines d’activités, comme l’énergie et les transports. Jean-David Benassouli et Sylvain Lambert, Associés chez PwC, nous parlent des retombées économiques et environnementales positives de ces technologies.

Quelles sont les grandes tendances actuelles qui visent à transformer notre façon de travailler ?

Sylvain : Dans une étude portant sur les liens entre IA et développement durable, nous constatons deux tendances majeures impactant les domaines technologiques et le développement durable : la digitalisation et le changement climatique.

La digitalisation transforme les outils et les processus. Elle bouleverse notre quotidien au travail en profondeur. Par exemple, la démocratisation des méthodes d’analyse de données et d’automatisation permettent de fluidifier et de faciliter les processus de reporting.

Le changement climatique et ses conséquences entraînent à la fois une accélération des régulations, mais aussi une forte prise de conscience des enjeux environnementaux amenant les entreprises les plus concernées à mesurer leur impact et surtout à mettre en œuvre des actions de réduction de leurs émissions. Au-delà des seules questions environnementales, la question plus large de la Responsabilité Sociale des Entreprises (RSE) est clairement adressée par de multiples parties prenantes (clients, investisseurs, salariés, société civile, etc.).

Quel est le lien avec l’IA ? Quels secteurs seront touchés par ces évolutions ?

Sylvain : L’objectif est de comprendre en quoi la RSE est un facteur d’opportunités et de risques pour les solutions d’Intelligence Artificielle (IA). Bien que les méga-tendances touchent tous les secteurs, l’étude évoquée se concentre sur quatre secteurs (l’agriculture, l’eau, l’énergie et les transports) ayant un impact significatif sur l’économie, l’environnement et les écosystèmes naturels.

Quel impact pourrait avoir l’IA à terme sur la réduction des émissions de gaz à effet de serre ?

Sylvain : Nous projetons qu’à l’horizon 2030, les solutions d’IA dans ces secteurs pourraient mondialement contribuer à réduire de 4% les émissions de GES et à augmenter de 4.4% le PIB. A l’échelle de l’Europe, cela serait respectivement – 4.9% de GES et + 5.4% du PIB.

Ces projections reposent elles principalement sur l’utilisation de l’IA ?

Jean-David : Ces projections ne reposent pas uniquement sur l’IA mais plus globalement sur la digitalisation de ces secteurs par l’adoption plus large d’innovations technologiques, culturelles et opérationnelles. Je pense par exemple aux “smart grids” dans l’énergie, au co-voiturage pour le transport ou encore à la collaboration avec des start-ups dans l’agriculture.

Quel est le périmètre d’application de ces technologies ?

Jean-David : Les solutions d’IA offrent des bénéfices qui vont bien au-delà de la réduction de GES. Elles peuvent également agir sur la qualité de l’eau, la pollution de l’air, la déforestation, la dégradation des terres et de la biodiversité.

Grâce à la multiplication des sources de données – issues de capteurs connectés, des images satellites ou des réseaux sociaux – nous pouvons proposer de nouvelles solutions couvrant des espaces géographiques toujours plus importants en temps réel. Je pense notamment au suivi de la déforestation, la mesure de la pollution dans les centres urbains ou la détection d’épisodes climatiques.

Quels sont les éléments à prendre en compte avant de se lancer dans un projet d’IA pour l’environnement ?

Jean-David : En ce qui concerne l’environnement, cinq principes « facilitateurs » seront essentiels :

  1. Faciliter la sensibilisation, l’alignement des valeurs, la collaboration et les partenariats pluridisciplinaires ;
  2. Veiller à aborder les sujets avec l’angle d’une « IA responsable » et étendre cette approche de principe pour inclure l’impact sociétal et environnemental ;
  3. Répondre aux besoins en matière d’infrastructures numériques, d’accès aux outils et aux données d’IA, et plus largement aux technologies complémentaires ;
  4. Offrir des possibilités et des formations pour améliorer les compétences et la requalification pour s’adapter aux transformations sectorielles ;
  5. Encourager la R&D à passer de la recherche au déploiement commercial.

Quels sont les éléments constitutifs d’une IA dite responsable ?

Jean-David : Selon nous, une IA responsable répond à cinq grands critères :

  • Gouvernance : une gouvernance claire a été établie afin d’encadrer la conception, l’exploitation et la maintenance des modèles ;
  • Explicabilité : les modèles et algorithmes déployés ont un niveau suffisant de documentation et d’interprétation ;
  • Impartialité : les modèles déployés ne présentent pas de biais de conception ;
  • Sécurité : des mesures techniques et organisationnelles suffisantes ont été mise en œuvre afin d’assurer la sécurité des modèles déployés ;
  • Conformité : les modèles déployés sont conformes aux réglementations applicables.

PwC propose une boîte à outils permettant la mise en place d’IA responsable (disponible ici).

Quels seraient les cas d’usages potentiels pour des projets d’IA pour l’environnement ?

Sylvain : Parmi les cas d’usages les plus impactants, nous pourrions citer la gestion prédictive des terres arables pour en optimiser le rendement et la consommation d’énergie associée. Un autre exemple est l’utilisation de modèles prédictifs sur l’optimisation d’itinéraires récurrents.

PwC a notamment développé une application, à destination des banques et des assurances, permettant de réaliser des stress tests climatiques sur des portefeuilles d’investissements et de mesurer l’exposition des actifs aux risques de changement climatique.

Auriez-vous des conseils à proposer aux organisations désireuses d’intégrer une démarche RSE à leurs ambitions business ?

Sylvain : A notre sens, les deux facteurs clés de réussite dans l’implémentation d’objectifs RSE est leur intégration au cœur même de l’entreprise et leur portage, voire leur incarnation, au plus haut niveau de l’organisation. Il sera aussi essentiel de favoriser la collaboration, en interne et en externe par la création de partenariats stratégiques avec d’autres parties prenantes (gouvernements, universités, etc.) à même de créer des synergies autours de ces sujets.

Quel est le levier essentiel pour mener à bien cette transformation ?

Jean-David : L’”upskilling” est pour nous la clé de voûte de cet exercice. Cela permet à la fois de palier aux risques structurels liés au vieillissement de la population et à l’automatisation, tout en favorisant l’émergence de nouvelles pratiques, dont une culture orientée RSE. Ce constat fait écho aux préoccupations des dirigeants observées dans la dernière édition de l’étude annuelle “PwC Global CEO Survey”.

Sources :

Bâtir un avenir durable grâce à l’intelligence artificielle
Adoptez l’IA dans votre entreprise, oui mais une IA responsable
Framework « Responsible AI »
Creating a strategy for a better world
23ème PwC Global CEO Survey

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