Sommaire

1. L’intelligence artificielle : une technologie de plus en plus utilisée dans le secteur du E-commerce
2. Les effets de la transformation digitale des entreprises sur l’environnement
3. L’intelligence artificielle, un désastre écologique ?
4. Les data centers verts, une solution durable pour limiter l’empreinte carbone des entreprises ?
5. Comment inciter les entreprises à adopter une stratégie plus respectueuse de l’environnement afin de réduire leur consommation énergétique?
6. Conclusion
7. Sources

« Avec l’explosion de l’accès aux données, de la puissance de calcul et de la rapidité que permet le cloud, les entreprises peuvent déployer l’intelligenceA à grande échelle plus rapidement, améliorer leurs résultats et accélérer le retour à une croissance durable »

Sanjeev Vohrva, Global Lead à Accenture Applied Intelligence 

Bien plus qu’un effet de mode, l’intelligence artificielle s’est invitée dans nos sphères personnelles et professionnelles. Si elle en fascine beaucoup, elle est également source de nombreuses inquiétudes et de méfiance pour certains. Qu’on le veuille ou non, l’IA s’est imposée dans notre quotidien : 

• Assistants virtuels intégrés dans nos smartphones (e.g. commande vocale avec Siri ou Alexa),
• Filtres de réalité augmentée sur les réseaux sociaux (e.g. Instagram),
• Maisons connectées,
• Voitures autonomes ou encore diagnostics médicaux.

Au-delà de la sphère privée, les entreprises ont également pu tirer profit de cette innovation qui leur a permis d’avoir accès à de nouvelles données stratégiques. C’est ce qu’on appelle notamment le big data, et c’est grâce à l’IA que les entreprises sont capables aujourd’hui d’exploiter ces données de façon plus intelligente et efficiente.

L’intelligence artificielle : une technologie de plus en plus utilisée dans le secteur du E-commerce

Le secteur du E-commerce a explosé ces dernières années, et tout particulièrement suite aux crises sanitaires liées à la COVID-19. En 2020, les ventes de produits sur internet en France sont estimées à +32% par rapport à l’année dernière. Le chiffre d’affaires est passé de 57 milliards d’euros. En 2014 à 112 milliards d’euros en 2020, soit une hausse de presque 100% ! La croissance devrait d’ailleurs se poursuivre avec une hausse moyenne de 5,2% par an jusqu’à 2025. 

Si le secteur du E-commerce a de beaux jours devant lui, l’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier stratégique indispensable aux entreprises pour gagner en compétitivité. En 2018, le taux de croissance annuel de l’intelligence artificielle était estimé à 40%. Ce chiffre n’est pas près de baisser puisque de plus en plus d’entreprises intègrent l’IA dans leur stratégie. En 2019, 51% des décideurs clés des entreprises de E-commerce en France ont déclaré qu’ils travaillaient déjà activement sur l’exploitation de l’IA dans leur stratégie d’entreprise⁽²⁾. D’ici 2023, on prédit qu’environ 1,5 milliards d’euros seront investis dans l’intelligence artificielle par les entreprises et startups françaises (tout secteur confondu) contre 850 millions d’euros en 2021⁽³⁾. 

Les acteurs du E-commerce utilisent l’intelligence artificielle majoritairement pour la prédiction des ventes (61%), segmentation pour pousser du contenu personnalisé (50%), la gestion de données clients (46%) et la modélisation du comportement d’achat (46%)⁽⁴⁾. Par exemple, le moteur de recommandation d’Amazon proposant des recommandations personnalisées aux clients à l’aide du Machine Learning, génère entre 30 et 40% du chiffre d’affaires E-commerce du géant du web et de réduire ses coûts⁽⁵⁾.

Les effets de la transformation digitale des entreprises sur l’environnement

Le constat est sans appel, la production de données augmente à une vitesse fulgurante. En effet, 90% des données mondiales auraient été créées au cours des deux dernières années. Selon IBM, ce n’est pas moins de 2,5 trillions d’octets de données qui sont générées chaque jour dans le monde⁽⁶⁾ et d’après un rapport de l’ADEME, le secteur du numérique représenterait à lui tout seul 10% de la consommation mondiale d’électricité, soit près de 4% de nos émissions de gaz à effet de serre.

En 2015, les pays membres des Nations Unies ont adopté un programme de 17 objectifs de développement durable à atteindre à l’horizon 2030. Et pour cause, le bilan est plus qu’alarmant car 2019 a été l’année la plus chaude enregistrée de l’histoire. Nous avons déjà quasiment atteint un point de non-retour en termes de réchauffement climatique mais si aucune mesure drastique n’est prise d’ici là, la température moyenne mondiale devrait augmenter entre 3°C et 5°C d’ici la fin du siècle.

S’il est impératif que les entreprises entreprennent des actions concrètes contre le réchauffement climatique, ces dernières sont également très influencées par les consommateurs qui exigent aujourd’hui davantage de transparence et d’éthique de la part des entreprises et n’hésitent pas à les challenger sur leurs engagements pour la planète. Bien que des efforts soient faits pour réduire l’impact environnemental des entreprises à travers différentes initiatives, comment peuvent-elles limiter leur consommation énergétique, notamment celle liée à l’intelligence artificielle, en pleine transformation numérique ?

L’intelligence artificielle, un désastre écologique ?

Le numérique est énergivore, et l’intelligence artificielle tout particulièrement. Au-delà des métaux rares indispensables aux batteries des machines, l’intelligence artificielle nécessite beaucoup d’énergie car elle doit traiter un important volume de données afin d’être entraînée à reproduire automatiquement un comportement. En effet, les algorithmes d’apprentissage sont basés sur des modèles mathématiques et des données d’échantillons colossales afin d’apprendre à la machine à faire des prédictions ou prendre des décisions à partir de nouvelles données entrantes⁽⁷⁾. En somme, plus l’IA est entraînée, plus elle devient intelligente. Cependant, plus la machine a de calculs à effectuer et de données à traiter dans les data centers, plus elle chauffe. Une climatisation vient donc refroidir la machine, ce qui va paradoxalement consommer davantage d’énergie. On entre alors dans un cercle vicieux au bilan carbone alarmant. 

En 2019, des chercheurs de l’Université du Massachusetts ont cherché à estimer l’impact environnemental de l’entraînement de certains modèles de deep learning tels que le Transformer, utilisé notamment par les assistants vocaux ou les services de traduction instantanée. D’après leur étude, certains modèles d’entraînement d’algorithme pour le traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing) ont généré jusqu’à 626 155 livres d’équivalent CO2 (soit 284 019 kg eCO2) en seulement quelques jours. À titre de comparaison, entraîner un modèle de deep learning pendant une semaine émettrait donc autant d’émissions de CO2 qu’un humain pendant 57 ans ou 5 voitures de la fabrication jusqu’à la fin du cycle de vie⁽⁸⁾. 

Il est cependant nécessaire de mettre en perspective ces chiffres puisque l’entraînement d’un modèle de deep learning constitue la phase la plus énergivore. Il existe en effet des modèles pré-entraînés adaptés aux besoins des entreprises. La phase d’inférence (ou phase de prédiction) qui suit cette dernière est, quant à elle, bien moins énergivore.

Les data centers verts, une solution durable pour limiter l’empreinte carbone des entreprises ?

Indispensables aux activités du E-commerce, les entreprises doivent aujourd’hui réfléchir à de nouvelles solutions pour réduire la consommation énergétique de leurs data centers et limiter l’impact environnemental de ces centres. En effet, les data centers représentent presque un tiers de la consommation mondiale d’électricité, aux côtés des équipements terminaux (ordinateurs, smartphones et autres objets connectés) et des réseaux sociaux (respectivement 30% chacun).

Également appelé centre de données, un data center est une infrastructure numérique qui permet de stocker, organiser, traiter et sécuriser un volume conséquent de données à disposition d’une entreprise. Ces data centers sollicitent d’importantes ressources énergétiques autant pour leur alimentation que pour leur refroidissement, d’où la nécessité de trouver des solutions plus durables et moins polluantes.

Selon une étude d’IDC publiée début 2021, le passage au cloud permettrait d’économiser jusqu’à 1 milliard d’émissions CO2 d’ici 2024⁽⁹⁾. Une économie non négligeable quand on sait l’urgence de trouver une solution pour ralentir le réchauffement climatique. Pour aller plus loin, des opérateurs de data centers français tels que OVHcloud et Scaleway ont signé et développé en collaboration avec la Commission Européenne, un pacte visant à atteindre la neutralité carbone d’ici 2030, le “Climate Neutral Datacenter Pact”, à travers 5 objectifs dont l’utilisation d’une énergie 100% renouvelable. Des géants du web comme Facebook commencent également à faire le choix des data centers verts, ce dernier a investi pas moins de 1 milliard d’euros dans un nouveau centre de données qui fonctionnera à partir d’énergies 100% renouvelables à Singapour⁽¹⁰⁾.

Comment inciter les entreprises à adopter une stratégie plus respectueuse de l’environnement afin de réduire leur consommation énergétique?

Il n’y a pas de solution miracle, l’intelligence artificielle va prendre de plus en plus de place dans la stratégie des entreprises, et plus particulièrement dans le E-commerce. Par conséquent, comment peut-on pousser les entreprises à implémenter l’IA pour réduire leur consommation énergétique ? 

Pour aider les entreprises qui s’engagent à réduire leur impact environnemental et optimiser leur consommation énergétique, l’Organisation internationale de normalisation (ISO) a créé la norme ISO 50001. Cette norme incitative permet à ces dernières d’être accompagnées dans leur transition écologique et de bénéficier d’exonérations fiscales. De nombreuses initiatives ont été également lancées telles que Tech for Good, lancée par Emmanuel Macron en 2019 ou encore le label “GreenTech verte” attribué par le ministère de la Transition écologique et solidaire.

Conclusion

Malgré la prise de conscience des entreprises sur la nécessité de faire du commerce autrement. Les actions mises en place aujourd’hui ne sont encore pas suffisantes. Quand on sait que l’intelligence artificielle prend de plus en plus de place dans notre quotidien. Il est impératif que les entreprises revoient leur façon d’exploiter les données de manière plus responsable. En effet, dans le secteur du E-commerce plus que partout ailleurs, il est difficile d’adopter une stratégie de sobriété numérique face à des concurrents qui valorisent plus que jamais le big data pour atteindre leurs objectifs de croissance.

Mathilde Walker, Cassandre Riera, Augustin Solleux

Sources:

(1) Fevad. (2021, February 4). Bilan du e-commerce en 2020 : les ventes sur internet atteignent 112 milliards d’euros grâce à la digitalisation accélérée du commerce de détail [Press release].
https://www.fevad.com/bilan-du-e-commerce-en-2020-les-ventes-sur-internet-atteignent-112-milliards-deuros-grace-a-la-digitalisation-acceleree-du-commerce-de-detail/

(2) Dux, N. (2019a). Is the deployment of AI in your e-commerce solutions an important subject in your business? [Graph]. Statista.
https://www.statista.com/statistics/1096189/artificial-intelligence-ecommerce-adoption-france/

(3) Statista Research Department. (2018). Projected value of investment by French companies in artificial intelligence (AI) between 2017 and 2023 (in million euros), by type [Graph]. Statista.
https://www.statista.com/statistics/1075557/forecast-artificial-intelligence-business-investments-by-type-france/

(4) Dux, N. (2019). Objectives of French businesses using Artificial Intelligence for their e-commerce strategies in 2019 [Graph]. Statista.
https://www.statista.com/statistics/1096260/artificial-intelligence-objectives-ecommerce-france/

(5) Debray, E. (2017, February 11). Amazon voit son avenir avec de l’intelligence artificielle. Entreprises Numériques.
https://entreprisesnumeriques.co/2017/02/06/2668/

(6) Guérin, X. (2018, March 30). Le temps réel, le véritable facteur de disruption des marchés. Les Echos.
https://www.lesechos.fr/idees-debats/cercle/le-temps-reel-le-veritable-facteur-de-disruption-des-marches-132002

(7) Vasseur, R. (2020, January 27). L’intelligence artificielle, un bienfait pour la planète ou un risque écologique ? ORSYS.
https://blog.orsys.fr/les-carnets/index.php/2020/01/23/lintelligence-artificielle-un-bienfait-pour-la-planete-ou-un-risque-ecologique/

(8) Soyez, F. (2019, July 3). Pourquoi l’intelligence artificielle est un désastre écologique. CNET France.
https://www.cnetfrance.fr/news/pourquoi-l-intelligence-artificielle-est-un-desastre-ecologique-39886927.htm

(9) Anderson, C., Gantz, J. F., O’Boyle Kelly, D., Cooke, J., Subramanian, S., Nadkarni, A., Little, G., Brothers, R., & Muñoz Méndez-Villamil, M. (2021, January). Worldwide CO2 Emissions Savings from Cloud Computing Forecast, 2021–2024: A First-of-Its-Kind Projection. IDC.
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US47426420

(10) Zaffagni, M. (2018, September 6). Facebook va dépenser 1 milliard pour son premier datacenter en Asie, 100% énergies renouvelables. CNET France.
https://www.cnetfrance.fr/news/facebook-va-depenser-1-milliard-pour-son-premier-datacenter-en-asie-100-energies-renouvelables-39873245.htm