Paris, jeudi 4 avril 2024 — EY Fabernovel publie le « Manifeste pour une IA au service de la planète ». Cette étude, réalisée avec le soutien de Microsoft, met en relief un ensemble de cas et d’usages qui peuvent être utiles pour la durabilité de notre planète en les faisant passer à l’échelle. C’est aussi un appel à tous les acteurs du terrain réglementaire et politique, à tous les entrepreneurs et entreprises et à tous les citoyens pour travailler ensemble afin d’amplifier l’impact de ces initiatives propices au bien commun. 

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Alors que la traction business liée à l’IA est une évidence, l’étude souhaite se poser la question de la manière dont l’IA pourrait impacter le bien commun. L’IA peut-elle aider la planète, ou nous aider à la protéger ? 

En s’appuyant sur le cadre de réflexion du 6^e rapport du GIEC « Impacts, adaptation et vulnérabilité », sur les interactions couplées entre les systèmes climatiques, les écosystèmes et la société humaine, cette étude évalue le potentiel de l’IA à accélérer l’atteinte de trois objectifs clés : « passer de l’action urgente à l’action opportune », « s’adapter à et atténuer », « conserver et restaurer ».

Cette étude se veut « techno réaliste » et considère pour chaque cas la dette en ressource que constitue une application IA et les potentielles externalités négatives d’un passage à l’échelle. « Inaugurer le navire, c’est inaugurer le naufrage ! Et le numérique vient avec un lot de risques réels.​ La mise à l’eau est pourtant nécessaire »​ pour paraphraser la feuille de route numérique et données pour la planification Écologique du gouvernement français.​

L’étude développe plus concrètement trois pistes possibles pour être en mesure d’implémenter l’IA au service de la planète :

• Quels modèles d’organisation et de coopération pour placer avec succès l’humain et la planète au centre des stratégies d’IA au service du bien commun ? Et si en 2030, nous passions du modèle « B Corp » au modèle « P Corp » pour la planète ? 
• Comment faire évoluer le cadre réglementaire de l’IA ?
• Comment standardiser les données ESG, les penser en communs numériques ? 
  

Synopsis du rapport (non exhaustif)

De l’action urgente à l’action opportune

En facilitant l’analyse et la compréhension rapides de notre environnement, l’IA peut jouer un rôle important dans la transition vers une adaptation durable holistique et proactive, plutôt que réactive, court-terme et mono-sectorielle.​ Avec une interface adéquate (outil métier, plateforme), l’IA peut permettre l’utilisation de données peu exploitées aujourd’hui pour les enjeux de durabilité. Elle favorise l'établissement de référentiels communs, transsectoriels et internationaux, essentiels pour orchestrer des actions coordonnées et efficaces à l’échelle.

Par exemple, comment amplifier la démarche des géo-communs de l’IGN initiée en 2021 ? Elle pourrait permettre à tous les acteurs d’anticiper des mesures à prendre concernant l'aménagement du territoire, évaluer les risques afin d'atteindre le Zéro Artificialisation Nette (ZAN) d'ici 2050 en se reposant sur une carte de l’anthropocène. La gouvernance des masses de données, leur moyen de collecte et leur accessibilité équitable restent les enjeux clés dans la mise en place de ces outils. ​Ces questions nécessitent une redéfinition des mécanismes de suivi normatif et des cadres de coopération intergouvernementaux.

S’adapter à et atténuer

L'intelligence artificielle peut être considérée comme un levier essentiel pour aider nos systèmes de distribution, de production et nos infrastructures urbaines et rurales à optimiser la gestion des ressources, réduire les gaspillages et améliorer l'efficacité énergétique, tout en favorisant une inclusion sociale plus large.​ Son efficacité dépend d'une implémentation ciblée, guidée par une stratégie de développement durable claire et une approche transparente pour éviter de déplacer ou d'exacerber les problèmes environnementaux, tout se jouant sur la réduction de l’impact net et non sur l’augmentation de l’efficacité relative.​ En concentrant l'IA sur des objectifs précis, comme la réduction des déchets, l’assistance à l’éco-conception ou la maintenance prédictive, nous pouvons non seulement améliorer l'efficacité et la résilience de nos systèmes mais également contribuer à une transition écologique profonde.

​Protéger, restaurer​

​Les outils d'IA, comprenant le traitement du signal pour les capteurs et le machine learning pour les applications de sciences participatives comme Pl@ntNet, sont depuis une dizaine d’années de puissants moyens d’intensification des efforts de recherche dans la protection des écosystèmes grâce à une meilleure interprétation des données. ​L’alliance récente de l’IA et de la robotique enclenche une nouvelle phase, celle d’actions autonomes et concrètes pour la restauration des écosystèmes. ​Ces nouvelles opportunités exigent néanmoins une attention particulière, tant les écosystèmes existants sont complexes et les risques d'effets contre-productifs nombreux comme l’afforestation non contrôlée.

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Contacts presse 

EY Fabernovel & EY

Joachim Martin | 06 25 59 63 23 | joachim.martin@fabernovel.ey.com

Amélie Fournier | 06 34 27 50 47 | amelie.fournier@fr.ey.com 

Nicolas Bouchez | 07 64 84 09 19 | nicolas.bouchez@fr.ey.com 

Microsoft France‍

Agence Babylone |  microsoft@babylone.fr

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À propos d’EY Fabernovel

EY Fabernovel est une entreprise internationale, experte du conseil en transformation stratégique, et de la création de produits et de services innovants.​

Créé en 2003 par Stéphane Distinguin, Fabernovel est devenue EY Fabernovel le 5 juillet 2022, fruit du rapprochement avec EY Consulting pour devenir le leader de la convergence des transitions numériques et écologiques en Europe. ​

Les équipes pluridisciplinaires, composées de développeurs, designers, créatifs, analystes, ingénieurs data, spécialistes du marketing  apportent leurs convictions et solutions sur toute la chaîne de valeur du numérique, de la phase de conseil à la phase de réalisation de produits utiles au quotidien, jusqu’à la campagne marketing et à la valorisation des stratégies de transformation.

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