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COP 26 : Quand la data soutient le développement durable

Dans l’optique de suivre les recommandations de la COP 26, il est admis que l’analyse de données permet de simuler les évolutions de la demande. Mais également de prévoir la maintenance des outils de production ou de réduire le risque d’erreurs. Coup de projecteur sur les solutions à mettre en place.

La COP 26 permet de s’interroger sur les meilleures manières de protéger l’environnement et l’avenir de nos enfants sans sacrifier notre présent. Autrefois considérée comme une manière de verdir l’image des entreprises, la RSE fait désormais partie du cœur de la stratégie et est un véritable moteur de création de valeur, d’innovations et de réductions des coûts sur le long-terme.

Avec l’avènement des nouvelles technologies comme le cloud, l’Intelligence artificielle et de l’apprentissage machine, nous assistons à un paradoxe : les entreprises doivent réconcilier l’usage de données consommatrices d’énergie avec leurs objectifs de développement durable. Grâce aux données, de nouveaux usages plus conformes au développement durable se développent, de nouveaux modèles stratégiques, de nouvelles expériences sont créées.

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Dans l’automobile, les données et la connectivité des véhicules permettent de fournir de nouveaux moyens de transports. On parle alors de covoiturage, de partage de voiture, ou encore d’abonnement à une voiture.

Imbriquer le développement durable dans sa stratégie

Afin d’être conforme aux objectifs de développement durable, les entreprises doivent faire appel à l’analyse de données. Cela leur permet de trouver des moyens plus efficaces et moins énergivores ou moins polluants de gérer leurs processus. Mais également leurs actifs.

Appareils connectés, technologies de détection, instrumentations, applis, ces nouveaux outils permettent une meilleure collecte des données. L’efficacité d’une stratégie de développement durable dépendra de la qualité et de la clarté de la stratégie de données mise en place, d’où l’importance de l’IA et des analyses préventives, qui in-fine permettent d’établir un système industriel adapté.

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Concrètement, une chaine d’approvisionnement représente 90% de l’impact environnemental d’une entreprise. Selon une étude de PwC, l’IA pourra potentiellement réduire jusqu’à 4% l’émission des gaz à effet de serre d’ici 2030. Une autre étude produite par Deloitte en mars 2021, met en lumière qu’un consommateur sur trois adapte ses achats en fonction de l’impact environnemental des produits ou des marques. Il n’en faut pas davantage pour convaincre les entreprises de la nécessité d’adapter leur stratégie au développement durable.

Grâce à la donnée, les entreprises peuvent apporter de nouvelles automatisations au sein de leur chaîne de production. L’analyse de données permet de simuler les évolutions de la demande. Mais également de faciliter la planification des tâches, prévoir la maintenance des outils de production, et réduire le risque d’erreurs.

COP 26 : l’apport de l’IA

Les systèmes d’intelligence artificielle basés sur une analyse de données fiable permettront également de prédire le comportement des clients. A terme, cela permettra de minimiser les coûts de gestion des stocks et des inventaires.

Dans le même ordre d’idée, les banques créent un indice prenant en compte plusieurs paramètres établis par les chartes de stratégies de développement durable des Nations Unies. Les banques pourront s’en servir pour prendre des décisions plus intelligentes. Mais également plus rapides en matière d’incitations des entreprises qui respectent sérieusement les directives en matière de protection du climat. Ces incitations, telles que des taux d’intérêt réduits, peuvent pousser les entreprises à obtenir un meilleur score dans l’indice bancaire vert. Ces dernières vont se concentrer sur les objectifs de durabilité.

De nombreuses entreprises collectent et communiquent déjà des données liées au développement durable. Et ces dernières se tournent de plus en plus vers l’analyse de données pour définir leur agenda écologique.

La collecte de datas en temps réel

En effet, la collecte de données en temps réel grâce aux capteurs ou aux objets connectés permet d’obtenir des données pertinentes. On parle alors de données sur la consommation d’eau et d’énergie. Ou bien encore le niveau de fréquentation des salariés selon les saisons. Les entreprises peuvent ainsi prioriser des infrastructures de bureau plus « intelligentes ».

Le moment est idéal pour les startups, PME ou grands groupes de se mettre au pas du développement durable. Considérer l’IA et l’analyse de données comme piliers est un premier pas pour s’approcher de cet objectif.

Cette tribune a été rédigée par Sunil Senan, Senior Vice-Président en charge de la Donnée et des statistiques chez Infosys.