Introduction

Dans un monde où la technologie évolue à une vitesse fulgurante, l’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer profondément le paysage des affaires. Les entreprises cherchent de plus en plus à intégrer l’IA dans leurs opérations pour améliorer leur productivité et créer de nouvelles opportunités de croissance. Gartner, une entreprise de recherche et de conseil renommée, a développé un cadre analytique appelé le « Radar d’opportunité de l’IA » pour guider les organisations dans l’exploitation des divers aspects de l’IA.

Ce cadre distingue deux principales catégories d’IA : l’IA quotidienne (Everyday AI) et l’IA transformatrice (Game-Changing AI). L’IA quotidienne se concentre sur l’amélioration de la productivité, permettant aux entreprises de réaliser des gains d’efficacité significatifs, estimés entre 5 et 20%. En revanche, l’IA transformatrice vise à créer de nouvelles valeurs, produits, services et modèles économiques, avec le potentiel de bouleverser des industries entières.

Cet article explore en détail ce cadre de Gartner, illustrant chaque quadrant du radar avec des exemples concrets et des données chiffrées. En outre, nous examinerons comment l’IA peut accélérer l’impact environnemental en fonction des choix faits par ses utilisateurs, en utilisant l’IA pour augmenter la productivité au service de la transition écologique et en trouvant de nouveaux leviers de transition grâce à des cas d’usage « game-changing ».

Alors que les entreprises adoptent l’IA pour améliorer leurs performances, il est crucial de considérer les implications environnementales de ces technologies. En optimisant les processus et en innovant dans de nouveaux domaines, l’IA peut jouer un rôle clé dans la création d’un avenir plus durable. Rejoignez-nous pour découvrir comment l’IA, à travers le prisme du cadre de Gartner, peut transformer non seulement les entreprises, mais aussi notre approche de la durabilité environnementale.

I. Comprendre le Cadre de Gartner pour l’IA

Gartner a développé un cadre analytique, connu sous le nom de « Radar d’opportunité de l’IA », pour aider les entreprises à naviguer dans l’intégration de l’IA. Ce cadre distingue deux principales catégories d’IA, chacune ayant des objectifs et des impacts différents : l’IA quotidienne (Everyday AI) et l’IA transformatrice (Game-Changing AI).

A. Les deux saveurs de l’IA

IA Quotidienne (Everyday AI)

L’IA quotidienne se concentre principalement sur l’amélioration de la productivité. Elle agit comme un partenaire de productivité, permettant aux entreprises d’accomplir leurs tâches plus rapidement et plus efficacement. Voici quelques points clés sur l’IA quotidienne :

• Focus sur la productivité : L’objectif principal de l’IA quotidienne est d’optimiser les processus existants pour gagner du temps et réduire les coûts.
• Gains de productivité estimés entre 5 et 20% : Les entreprises qui adoptent l’IA quotidienne constatent des améliorations significatives de leur efficacité opérationnelle, avec des gains de productivité variant de 5% à 20%.
• 77% des entreprises se concentrent sur cette forme d’IA : Une majorité d’entreprises (77%) mettent l’accent sur l’IA quotidienne pour améliorer leurs opérations internes et externes.

IA Transformatrice (Game-Changing AI)

L’IA transformatrice, en revanche, se concentre sur la créativité et la création de nouvelles valeurs. Elle ne se contente pas de rendre les processus plus efficaces ; elle vise à révolutionner des secteurs entiers en introduisant de nouveaux produits, services et modèles économiques. Voici les caractéristiques principales de l’IA transformatrice :

• Focus sur la créativité et la création de nouvelles valeurs : L’IA transformatrice permet de développer des solutions innovantes qui n’existaient pas auparavant, créant ainsi de nouvelles opportunités de marché.
• Potentiel de bouleversement d’industries entières : Cette forme d’IA a le pouvoir de transformer radicalement des secteurs entiers, en réinventant les modèles commerciaux et en introduisant des innovations de rupture.

Le cadre de Gartner permet aux entreprises de situer leurs initiatives d’IA sur ce radar, en identifiant si elles se concentrent sur des améliorations de productivité (IA quotidienne) ou sur des innovations créatives et disruptives (IA transformatrice). En comprenant ces deux dimensions de l’IA, les entreprises peuvent mieux aligner leurs stratégies technologiques avec leurs objectifs de croissance et de transformation.

B. Le Radar d’Opportunité de l’IA

Le « Radar d’opportunité de l’IA » de Gartner offre un cadre structuré pour analyser et classifier les différentes applications de l’IA en fonction de leur impact et de leur domaine d’application. Ce radar est divisé en quatre zones principales, chacune représentant un type spécifique d’utilisation de l’IA, allant de l’amélioration de la productivité à la transformation radicale des industries.

Explication des quatre zones du radar :

Bas gauche : IA Quotidienne Interne (Back Office)

Cette zone concerne l’utilisation de l’IA pour améliorer les opérations internes d’une entreprise. L’objectif est d’optimiser les processus back-office, tels que l’administration, la gestion des données et le support technique.

• Exemples :
  • Yabble et son assistant Jen : Yabble utilise un assistant IA nommé Jen pour analyser les données propriétaires de manière instantanée. Jen aide les équipes stratégiques en générant des premières ébauches d’analyses SWOT, permettant ainsi aux employés de se concentrer davantage sur l’analyse des données que sur la collecte manuelle d’informations.

Haut gauche : IA Quotidienne Externe (Front Office)

Dans cette zone, l’IA est utilisée pour améliorer les interactions externes avec les clients et le public, augmentant ainsi l’efficacité des services front-office comme le marketing, les ventes et le service client.

• Exemples :
  • Détection des incendies par l’Université de Californie à San Diego : L’université utilise des modèles d’IA pour détecter les incendies de forêt en temps réel grâce à un réseau de plus de mille caméras haute définition. Ce système a permis de détecter 77 incendies avant que des appels d’urgence ne soient passés.
  • Application « Be My Eyes » : Cette application aide les personnes malvoyantes en utilisant l’IA pour reconnaître les objets, suggérer des recettes basées sur les ingrédients disponibles et assister dans diverses tâches quotidiennes.

Bas droit : IA Transformatrice Interne (Nouveaux Résultats)

Cette zone se concentre sur l’utilisation de l’IA pour transformer les capacités internes des entreprises, créant de nouvelles méthodes pour atteindre des résultats innovants et efficaces.

• Exemples :
  • IRS et détection de l’évasion fiscale : L’Internal Revenue Service (IRS) des États-Unis utilise l’IA pour améliorer la détection de l’évasion fiscale. En 2021, ils ont identifié 688 milliards de dollars d’impôts impayés grâce à l’IA.
  • Insilico Medicine dans la découverte de médicaments : Insilico Medicine, une entreprise de biotechnologie, utilise l’IA pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments. En 2023, ils ont nominé neuf nouveaux médicaments, dont plusieurs ont atteint les essais cliniques de phase 1.

Haut droit : IA Transformatrice Externe (Nouveaux Produits et Services)

Cette zone est dédiée à la création de nouveaux produits et services grâce à l’IA, permettant aux entreprises de proposer des innovations révolutionnaires sur le marché.

• Exemples :
  • Bloomberg GPT : Bloomberg a développé Bloomberg GPT pour fournir de nouveaux services d’analyse financière basés sur l’IA, améliorant ainsi la qualité et la rapidité des informations fournies à leurs clients.
  • Khan Academy et Khanmigo : Khan Academy a introduit Khanmigo, un tuteur virtuel alimenté par l’IA, qui aide les étudiants à apprendre de manière interactive et engageante. Khanmigo peut fournir des indices sans donner la réponse, et permet aux étudiants d’interagir avec des personnages historiques ou littéraires pour enrichir leur expérience d’apprentissage.

Ces quatre zones du radar d’opportunité de l’IA de Gartner offrent une vision claire des différentes façons dont l’IA peut être intégrée dans les opérations d’une entreprise, que ce soit pour améliorer la productivité quotidienne ou pour transformer radicalement les industries grâce à des innovations disruptives. En comprenant et en exploitant ces opportunités, les entreprises peuvent non seulement renforcer leur efficacité opérationnelle, mais aussi explorer de nouvelles avenues de croissance et de développement.

II. IA Quotidienne : Amélioration de la Productivité

A. Gains de productivité et exemples concrets

L’IA quotidienne se concentre sur l’amélioration de la productivité en automatisant les tâches répétitives et en optimisant les processus existants. Les entreprises qui adoptent cette forme d’IA constatent des gains significatifs en efficacité opérationnelle, estimés entre 5 et 20%. Ces gains de productivité se manifestent tant dans les services internes (back office) que dans les services externes (front office).

Estimations de gains de productivité : 5-20%

Les entreprises utilisant l’IA quotidienne rapportent des améliorations substantielles dans leurs opérations. Ces gains, qui varient de 5% à 20%, sont obtenus grâce à l’automatisation des tâches routinières, à l’optimisation des flux de travail et à l’amélioration de la précision des processus.

Exemples d’améliorations dans les services internes (back office)

Dans le back office, l’IA quotidienne transforme les opérations internes en réduisant la charge de travail manuelle et en augmentant l’efficacité des équipes. Voici quelques exemples concrets :

• Yabble et son assistant Jen : L’assistant IA de Yabble, nommé Jen, aide les équipes à analyser rapidement les données propriétaires. Jen permet aux équipes stratégiques de générer des ébauches d’analyses SWOT, ce qui réduit le temps passé sur la collecte de données et permet aux employés de se concentrer sur l’analyse approfondie et la prise de décisions stratégiques.
• Automatisation des scripts de test : Les équipes de développement logiciel utilisent l’IA pour automatiser la création de scripts de test, ce qui accélère les cycles de développement et réduit les erreurs humaines. Par exemple, l’IA peut générer et exécuter des scripts de test en continu, garantissant ainsi une qualité logicielle supérieure tout en libérant les développeurs pour des tâches plus complexes et créatives.

Exemples d’améliorations dans les services externes (front office)

Dans le front office, l’IA quotidienne améliore l’efficacité des interactions avec les clients et la qualité des services fournis. Voici quelques exemples concrets :

• Détection des incendies par l’Université de Californie à San Diego : En utilisant des modèles d’IA pour analyser les images capturées par un réseau de plus de mille caméras haute définition, l’université a réussi à détecter 77 incendies avant que des appels d’urgence ne soient passés. Ce système permet une réponse rapide et efficace, réduisant les dommages et améliorant la sécurité publique.
• Application « Be My Eyes » : Cette application utilise l’IA pour aider les personnes malvoyantes à accomplir des tâches quotidiennes. L’IA reconnaît les objets, suggère des recettes en fonction des ingrédients disponibles et guide les utilisateurs dans la préparation de repas. Grâce à l’IA, « Be My Eyes » améliore considérablement l’autonomie et la qualité de vie des personnes malvoyantes.

En résumé, l’IA quotidienne apporte des gains de productivité tangibles dans divers domaines, tant internes qu’externes, en automatisant les tâches répétitives, en optimisant les processus et en améliorant l’interaction avec les clients. Ces améliorations permettent aux entreprises de fonctionner de manière plus efficace et de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, contribuant ainsi à leur compétitivité et à leur croissance.

B. Impact environnemental potentiel

L’IA quotidienne ne se contente pas d’améliorer la productivité des entreprises ; elle peut également jouer un rôle crucial dans la transition écologique. En optimisant les processus et en réduisant les inefficacités, l’IA contribue à une utilisation plus durable des ressources et à une réduction des impacts environnementaux.

Comment l’augmentation de la productivité peut-elle accélérer la transition écologique ?

L’augmentation de la productivité grâce à l’IA permet de réaliser plus de tâches avec moins de ressources. En automatisant les processus répétitifs et en optimisant les opérations, les entreprises peuvent réduire leur consommation d’énergie, minimiser les déchets et améliorer leur efficacité globale. Voici quelques manières dont l’IA quotidienne peut accélérer la transition écologique :

• Automatisation et optimisation : L’IA permet d’automatiser les tâches énergivores, réduisant ainsi la consommation d’énergie. Par exemple, l’automatisation des processus de fabrication et de logistique permet de réduire le gaspillage de matériaux et d’énergie.
• Analyse prédictive : Les outils d’IA peuvent analyser les données en temps réel pour prédire les besoins en ressources, évitant ainsi les surproductions et les stocks inutiles. Cela permet une gestion plus efficace des ressources et une réduction des déchets.
• Gestion de l’énergie : Les systèmes d’IA peuvent optimiser l’utilisation de l’énergie dans les bâtiments et les infrastructures, en ajustant automatiquement les niveaux de chauffage, de climatisation et d’éclairage en fonction de l’occupation et des conditions environnementales.

Réduction des ressources nécessaires grâce à l’optimisation des processus

L’optimisation des processus grâce à l’IA quotidienne permet une utilisation plus efficace des ressources, réduisant ainsi l’empreinte écologique des entreprises. Voici quelques exemples concrets de cette optimisation :

• Réduction des déchets dans la production : En utilisant l’IA pour surveiller et contrôler les processus de production, les entreprises peuvent identifier les inefficacités et ajuster les paramètres en temps réel pour minimiser les déchets. Par exemple, dans l’industrie manufacturière, l’IA peut optimiser les coupes de matériaux pour maximiser l’utilisation des matières premières.
• Efficacité énergétique dans les opérations : Les systèmes d’IA peuvent analyser les données de consommation d’énergie et identifier les opportunités d’amélioration. Par exemple, dans les centres de données, l’IA peut ajuster la charge de travail des serveurs pour maximiser l’efficacité énergétique, réduisant ainsi la consommation d’énergie globale.
• Logistique verte : En optimisant les itinéraires de livraison et en consolidant les expéditions, l’IA permet de réduire les kilomètres parcourus par les véhicules de transport, diminuant ainsi les émissions de CO2 et les coûts de carburant. Par exemple, les systèmes de gestion de flotte basés sur l’IA peuvent planifier les itinéraires les plus efficaces et minimiser les trajets à vide.

En conclusion, l’IA quotidienne a le potentiel d’accélérer la transition écologique en augmentant la productivité et en optimisant l’utilisation des ressources. En automatisant les tâches, en réduisant les déchets et en améliorant l’efficacité énergétique, les entreprises peuvent non seulement réaliser des gains économiques, mais aussi contribuer de manière significative à la protection de l’environnement. Cette approche intégrée de l’IA et de la durabilité représente une opportunité majeure pour les entreprises de se positionner en tant que leaders dans la transition vers une économie plus verte et plus durable.

III. IA Transformatrice : Création de Nouvelles Valeurs

A. Transformation des industries

L’IA transformatrice va bien au-delà de l’amélioration de la productivité ; elle révolutionne des secteurs entiers en créant de nouvelles valeurs, produits et services. Cette forme d’IA est particulièrement puissante dans des domaines comme les sciences de la vie et l’éducation, où elle ouvre de nouvelles perspectives et bouleverse les méthodes traditionnelles.

Exemples de transformations dans les sciences de la vie et l’éducation

1. Sciences de la vie
   • Insilico Medicine : Cette entreprise de biotechnologie utilise l’IA pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments. Insilico Medicine a réussi à nominer neuf nouveaux médicaments en une seule année, dont plusieurs ont atteint les essais cliniques de phase 1. Leur technologie permet de générer de nouvelles molécules, de prédire les résultats des essais cliniques et de découvrir des traitements pour diverses maladies plus rapidement et à moindre coût.
   • Prédictions de Gartner : Gartner prévoit qu’à l’horizon 2025, plus de 30% des nouveaux médicaments et matériaux seront découverts grâce à l’IA. Cette prédiction souligne l’impact considérable de l’IA sur le secteur de la recherche et développement (R&D) dans les sciences de la vie, transformant les processus de découverte et réduisant les coûts associés.
2. Éducation
   • Khan Academy et Khanmigo : Khan Academy a introduit Khanmigo, un tuteur virtuel alimenté par l’IA qui aide les étudiants à apprendre de manière interactive. Khanmigo fournit des indices sans donner directement les réponses, ce qui encourage la réflexion et l’autonomie des élèves. De plus, il permet aux étudiants d’interagir avec des personnages historiques ou littéraires pour enrichir leur expérience d’apprentissage. Par exemple, les élèves peuvent poser des questions à une version virtuelle de Marie Curie ou discuter des œuvres de Tolkien avec Gandalf.
   • Nouvelles approches pédagogiques : L’IA permet de personnaliser l’apprentissage en fonction des besoins individuels des élèves, améliorant ainsi l’efficacité et l’engagement. Elle offre également des outils pour évaluer et suivre les progrès des étudiants en temps réel, fournissant aux enseignants des insights précieux pour adapter leur enseignement.

L’IA transformatrice offre un potentiel immense pour bouleverser des industries entières, en particulier celles où l’innovation et la personnalisation sont essentielles. En sciences de la vie, l’IA accélère la découverte de médicaments, réduisant ainsi les coûts et les délais. Dans le domaine de l’éducation, elle révolutionne les méthodes d’enseignement et d’apprentissage, rendant l’éducation plus accessible et personnalisée.

Les entreprises et les institutions qui adoptent cette forme d’IA peuvent non seulement gagner un avantage concurrentiel significatif, mais aussi contribuer à des avancées majeures dans leurs secteurs respectifs. L’IA transformatrice est donc un catalyseur clé pour l’innovation et la création de nouvelles valeurs dans l’économie moderne.

B. Impact environnemental potentiel

L’IA transformatrice, en plus de révolutionner des secteurs entiers, joue un rôle crucial dans la transition écologique. En permettant de découvrir de nouveaux leviers de durabilité et en optimisant l’utilisation des ressources, l’IA contribue de manière significative à la protection de l’environnement.

Utilisation de l’IA pour découvrir de nouveaux leviers de transition écologique

L’IA peut analyser des volumes massifs de données environnementales pour identifier des patterns et des opportunités qui seraient autrement difficiles à détecter. Voici quelques exemples de la manière dont l’IA peut être utilisée pour découvrir de nouveaux leviers de transition écologique :

• Analyse prédictive pour la conservation des ressources : L’IA peut prévoir les tendances de consommation d’énergie et de ressources naturelles, permettant ainsi une gestion plus proactive et durable. Par exemple, en agriculture, l’IA peut analyser les conditions météorologiques et les données sur les sols pour optimiser l’utilisation de l’eau et des engrais, réduisant ainsi l’impact environnemental.
• Optimisation des chaînes d’approvisionnement : En analysant les données logistiques, l’IA peut identifier des moyens de rendre les chaînes d’approvisionnement plus efficaces et moins polluantes. Cela inclut la réduction des distances parcourues par les produits, l’optimisation des itinéraires de transport et la minimisation des emballages inutiles.

Cas d’usage de l’IA pour la détection précoce des incendies, réduction des émissions, optimisation des énergies renouvelables

1. Détection précoce des incendies
   • Université de Californie à San Diego : Un exemple concret est l’utilisation de l’IA pour détecter les incendies de forêt en temps réel. En analysant les images de plus de mille caméras haute définition, les modèles d’IA peuvent identifier les signes de fumée avant même que les appels d’urgence ne soient passés. Ce système a permis de détecter 77 incendies avant qu’ils ne deviennent incontrôlables, contribuant ainsi à la protection des écosystèmes et des communautés locales.
2. Réduction des émissions
   • Optimisation des processus industriels : L’IA peut être utilisée pour surveiller et optimiser les processus industriels afin de minimiser les émissions de gaz à effet de serre. Par exemple, les systèmes de gestion de l’énergie basés sur l’IA peuvent ajuster en temps réel les paramètres de fonctionnement des usines pour réduire leur consommation d’énergie et leurs émissions.
   • Gestion intelligente des villes : Dans les villes intelligentes, l’IA peut gérer le trafic en temps réel pour réduire les embouteillages et les émissions de CO2. Des capteurs et des algorithmes d’IA peuvent optimiser les feux de signalisation et les flux de circulation, améliorant ainsi la qualité de l’air.
3. Optimisation des énergies renouvelables
   • Gestion des réseaux électriques : L’IA peut optimiser l’intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques. Par exemple, elle peut prévoir la production d’énergie solaire et éolienne en fonction des conditions météorologiques, ajustant l’offre en conséquence pour éviter les surcharges et les pénuries.
   • Maintenance prédictive : Les systèmes d’IA peuvent surveiller les éoliennes et les panneaux solaires pour prévoir et prévenir les pannes, assurant ainsi une production continue et efficace d’énergie verte.

En conclusion, l’IA transformatrice offre des outils puissants pour accélérer la transition écologique. En détectant les incendies précocement, en réduisant les émissions et en optimisant les énergies renouvelables, l’IA contribue à créer un avenir plus durable. Les entreprises et les institutions qui exploitent ces technologies peuvent non seulement améliorer leur performance environnementale, mais aussi jouer un rôle de leader dans la lutte contre le changement climatique et la préservation des ressources naturelles.

IV. L’IA au Service de la Transition Environnementale

A. IA Quotidienne au service de l’environnement

L’IA quotidienne, en optimisant les processus et en améliorant l’efficacité opérationnelle, joue un rôle crucial dans la réduction de l’impact environnemental des entreprises. Voici comment l’IA quotidienne peut contribuer à la transition écologique.

Exemple : Optimisation des processus pour réduire la consommation d’énergie

L’un des principaux avantages de l’IA quotidienne est sa capacité à optimiser les processus pour réduire la consommation d’énergie. Les systèmes d’IA peuvent analyser en temps réel les données de consommation énergétique et identifier des opportunités d’amélioration.

• Gestion de l’énergie dans les bâtiments : Les bâtiments intelligents équipés de systèmes d’IA peuvent ajuster automatiquement les niveaux de chauffage, de climatisation et d’éclairage en fonction de l’occupation et des conditions environnementales. Par exemple, l’IA peut réduire le chauffage ou la climatisation dans des zones inoccupées, ou ajuster l’éclairage en fonction de la lumière naturelle disponible, ce qui permet de réaliser des économies d’énergie significatives.
• Optimisation des processus industriels : Dans les usines, l’IA peut surveiller et ajuster les équipements en temps réel pour minimiser la consommation d’énergie tout en maintenant la productivité. Par exemple, un système d’IA peut identifier les moments où certaines machines peuvent être mises en veille ou fonctionner à une capacité réduite sans affecter la production globale, réduisant ainsi la consommation d’énergie.

Réduction des déchets grâce à une gestion plus efficace des ressources

L’IA quotidienne permet également de réduire les déchets en optimisant l’utilisation des ressources et en améliorant la gestion des stocks et des matériaux.

• Optimisation des chaînes d’approvisionnement : L’IA peut analyser les données de la chaîne d’approvisionnement pour prévoir avec précision la demande et optimiser les niveaux de stock. Cela permet de réduire les excédents et les pénuries, minimisant ainsi les déchets de produits. Par exemple, dans l’industrie alimentaire, l’IA peut aider à gérer les dates de péremption des produits et à ajuster les commandes en fonction des prévisions de vente, réduisant ainsi le gaspillage alimentaire.
• Gestion des matériaux dans la production : Les systèmes d’IA peuvent optimiser l’utilisation des matériaux en surveillant les processus de production et en ajustant les paramètres pour minimiser les pertes. Par exemple, dans la fabrication de vêtements, l’IA peut optimiser les motifs de découpe pour maximiser l’utilisation du tissu, réduisant ainsi les chutes et les déchets de matière première.

En conclusion, l’IA quotidienne offre des solutions pratiques et efficaces pour réduire l’impact environnemental des entreprises. En optimisant les processus pour réduire la consommation d’énergie et en améliorant la gestion des ressources pour minimiser les déchets, l’IA quotidienne contribue activement à la transition écologique. Les entreprises qui adoptent ces technologies peuvent non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle, mais aussi renforcer leur engagement en faveur du développement durable.

B. IA Transformatrice pour une transition écologique

L’IA transformatrice, par sa capacité à créer de nouvelles valeurs et à révolutionner des secteurs entiers, joue un rôle essentiel dans la transition écologique. En développant de nouvelles technologies vertes et en explorant des modèles d’affaires durables, l’IA ouvre la voie à un avenir plus respectueux de l’environnement.

Exemple : Utilisation de l’IA pour développer de nouvelles technologies vertes

L’IA transformatrice est à la pointe du développement de technologies vertes innovantes, qui sont cruciales pour la réduction de l’empreinte carbone et la préservation des ressources naturelles.

• Énergies renouvelables : L’IA est utilisée pour optimiser la production et la gestion des énergies renouvelables. Par exemple, des algorithmes d’IA peuvent prévoir la production d’énergie solaire et éolienne en fonction des conditions météorologiques, ajustant l’injection de cette énergie dans le réseau pour équilibrer l’offre et la demande. Cette optimisation améliore l’efficacité des énergies renouvelables et réduit la dépendance aux énergies fossiles.
• Agriculture durable : L’IA permet de développer des pratiques agricoles plus durables en optimisant l’utilisation de l’eau, des engrais et des pesticides. Par exemple, des capteurs et des systèmes d’IA peuvent surveiller les conditions du sol et des cultures en temps réel, fournissant des recommandations précises pour l’irrigation et la fertilisation. Cela réduit la consommation d’eau et l’usage de produits chimiques, tout en augmentant les rendements agricoles.
• Gestion des déchets : L’IA contribue à la gestion intelligente des déchets en optimisant les processus de tri et de recyclage. Des robots équipés d’IA peuvent identifier et trier les matériaux recyclables plus efficacement que les méthodes traditionnelles, augmentant ainsi les taux de recyclage et réduisant les déchets envoyés en décharge.

Exploration de nouveaux modèles d’affaires durables grâce à l’IA

L’IA transformatrice encourage également l’émergence de nouveaux modèles d’affaires durables, qui intègrent des pratiques écologiques et économiques pour répondre aux défis environnementaux.

• Économie circulaire : L’IA facilite la mise en place de modèles d’économie circulaire en optimisant l’utilisation des ressources tout au long du cycle de vie des produits. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser l’IA pour suivre et gérer les matériaux recyclables, reconditionnés ou réutilisés, réduisant ainsi la nécessité d’extraire de nouvelles ressources. Des plateformes basées sur l’IA peuvent également faciliter la revente et le partage de produits, prolongeant leur durée de vie et réduisant les déchets.
• Mobilité durable : L’IA transforme les modèles de mobilité en développant des solutions de transport plus propres et plus efficaces. Par exemple, les véhicules autonomes électriques, gérés par des systèmes d’IA, peuvent optimiser les trajets pour réduire la consommation d’énergie et les émissions de CO2. De plus, les plateformes de mobilité partagée basées sur l’IA, comme les services de covoiturage et de vélopartage, réduisent le nombre de véhicules sur les routes et les émissions associées.
• Smart Cities : Les villes intelligentes utilisent l’IA pour gérer les ressources de manière durable. Par exemple, les systèmes de gestion de l’énergie basés sur l’IA peuvent surveiller et optimiser la consommation d’énergie des infrastructures urbaines, réduire les pertes d’eau dans les réseaux de distribution, et améliorer l’efficacité des transports publics. Ces innovations contribuent à rendre les villes plus résilientes et durables.

En conclusion, l’IA transformatrice est un moteur puissant de la transition écologique. En développant de nouvelles technologies vertes et en explorant des modèles d’affaires durables, l’IA contribue à la création d’un avenir plus durable et respectueux de l’environnement. Les entreprises et les collectivités qui adoptent ces innovations peuvent non seulement améliorer leur performance environnementale, mais aussi jouer un rôle de leader dans la lutte contre le changement climatique.

Conclusion

Le cadre de Gartner pour l’usage de l’IA, avec ses deux dimensions principales – l’IA quotidienne et l’IA transformatrice – offre une feuille de route claire pour les entreprises cherchant à tirer parti de l’intelligence artificielle. L’IA quotidienne, axée sur l’amélioration de la productivité, permet d’optimiser les processus internes et externes, tandis que l’IA transformatrice ouvre des perspectives de création de nouvelles valeurs et de bouleversement des industries.

Nous avons exploré comment l’IA quotidienne peut non seulement améliorer l’efficacité opérationnelle, mais aussi réduire l’impact environnemental en optimisant la consommation d’énergie et en minimisant les déchets. De plus, l’IA transformatrice a le potentiel de développer des technologies vertes innovantes et de promouvoir des modèles d’affaires durables, contribuant ainsi de manière significative à la transition écologique.

L’avenir de l’IA est prometteur, avec des applications toujours plus innovantes qui repoussent les limites de ce qui est possible. Dans le contexte de la transition écologique, l’IA joue un rôle crucial en offrant des solutions avancées pour la gestion des ressources, la réduction des émissions et l’optimisation des énergies renouvelables. En intégrant ces technologies, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur performance environnementale, mais aussi se positionner comme des leaders dans la lutte contre le changement climatique.

Nous invitons les entreprises à envisager les opportunités offertes par l’IA pour devenir plus durables. Que ce soit en adoptant des solutions d’IA quotidienne pour optimiser leurs opérations ou en explorant les innovations de l’IA transformatrice pour créer de nouvelles valeurs, il est crucial de s’engager dans cette voie pour construire un avenir plus respectueux de l’environnement. En intégrant l’IA dans leurs stratégies de durabilité, les entreprises peuvent non seulement réaliser des gains économiques, mais aussi contribuer activement à la préservation de notre planète.

Exemple d’utilisation du Framework pour des cas d’usages environnementaux

Voici un tableau structuré qui répertorie différents cas d’usage liés à la transition écologique, organisés selon les quadrants du cadre de Gartner, avec des évaluations de faisabilité technique, de préparation interne et externe, et d’impact sur l’environnement.

Quadrant	Cas d’Usage	Faisabilité Technique	Préparation Interne	Préparation Externe	Impact Environnemental
Bas gauche : IA Quotidienne Interne (Back Office)	– Optimisation de l’énergie des bâtiments	4	3	2	High
	– Gestion intelligente des déchets	3	3	2	Medium
	– Automatisation des processus administratifs pour réduire l’utilisation de papier	5	4	3	Low
Haut gauche : IA Quotidienne Externe (Front Office)	– Optimisation des itinéraires de livraison	4	4	4	High
	– Application de gestion des ressources pour les consommateurs (e.g., eau, énergie)	3	2	4	Medium
	– Système d’alerte de détection précoce des incendies	4	3	5	High
Bas droit : IA Transformatrice Interne (Nouveaux Résultats)	– Développement de nouveaux matériaux durables	3	2	2	High
	– Optimisation de la chaîne d’approvisionnement pour réduire les émissions	4	3	3	High
	– Analyse prédictive pour la gestion des ressources naturelles	4	3	2	Medium
Haut droit : IA Transformatrice Externe (Nouveaux Produits et Services)	– Développement de véhicules autonomes électriques	3	2	4	High
	– Plateforme d’économie circulaire pour le partage et la revente de produits	3	3	4	High
	– Solutions basées sur l’IA pour l’agriculture durable	4	3	3	High

Explication des évaluations :

• Faisabilité Technique : Évaluée sur une échelle de 1 à 5, où 1 indique une faible faisabilité technique et 5 indique une faisabilité technique élevée.
• Préparation Interne : Évaluée sur une échelle de 1 à 5, où 1 indique une faible préparation des ressources internes et 5 indique une forte préparation interne.
• Préparation Externe : Évaluée sur une échelle de 1 à 5, où 1 indique une faible préparation du marché externe et 5 indique une forte préparation externe.
• Impact Environnemental : Classé en « Low », « Medium », ou « High » en fonction de l’effet attendu sur l’environnement.

Ce tableau permet aux entreprises de visualiser les différentes opportunités offertes par l’IA pour soutenir la transition écologique et de prioriser les projets en fonction de leur faisabilité et de leur impact environnemental.

Pour aller plus loin :