Il n’existe peut-être pas de solution miracle au changement climatique, mais la recherche basée sur l’IA peut nous aider à trouver des solutions à la crise la plus complexe de notre époque, écrivent Marijana Novak et Megan Murdie.
À l’heure actuelle, la plupart d’entre nous connaissent certains modèles de langage, comme ChatGPT ou OpenAI, qui sont devenus presque omniprésents dans le discours public sur l’intelligence artificielle.
Ils ont fait sensation, suscité à la fois des éloges et du mépris, suscitant un débat plus large sur la place de l’IA dans nos vies.
Mais beaucoup d’entre nous ne savent peut-être pas que les scientifiques et les analystes de données utilisent depuis des années des modèles linguistiques basés sur l’IA pour faciliter les efforts de recherche – également dans le monde de la durabilité. À l’heure où la crise climatique se profile – qui représente une menace vaste et complexe pour la vie sur Terre – l’IA s’impose comme un outil permettant de trouver des solutions efficaces.
L’une de ces solutions est l’économie circulaire, un cadre systémique qui transforme notre économie linéaire « prendre-faire-déchets » en une économie qui fait circuler les ressources et régénère la nature.
Pour les chercheurs et les décideurs politiques souhaitant surveiller les activités de l’économie circulaire et l’utilisation des ressources, ainsi que découvrir les impacts de ces activités, l’IA a le potentiel de fournir des informations précieuses.
Mettre l’IA au service de l’analyse circulaire du marché du travail
Pour faire passer l’économie circulaire de la théorie à la pratique, les décideurs politiques doivent d’abord comprendre quelles compétences sont recherchées par les entreprises mettant en œuvre des stratégies circulaires, et quels secteurs et professions doivent recycler leurs travailleurs.
Cela sera crucial pour faire avancer les industries à fort impact : le secteur du textile et de l’habillement, par exemple, qui rejette 1,2 milliard de tonnes de CO2 chaque année.
Alors, où intervient l’IA ? Plus tôt en 2023, l’organisation d’impact basée à Amsterdam, Circle Economy, a déployé une nouvelle méthode innovante pour analyser la demande de compétences sur le marché du travail dans son rapport Putting Circular Textiles to Work, qui explore le potentiel d’emploi de l’industrie textile néerlandaise.
Une année d’offres d’emploi dans l’ensemble du secteur a été analysée, l’IA étant exploitée pour déterminer si les offres indiquaient ou non un besoin de compétences « circulaires » – pensez à la réparation ou à la conception circulaire, par exemple.
Cela a mis en évidence la demande de compétences circulaires par rapport aux compétences « traditionnelles » : une sorte de bulletin de notes pour la transition durable de l’industrie.
Cette méthode peut être appliquée à tous les secteurs : des partenariats avec des sites d’offres d’emploi, d’Indeed à LinkedIn, pourraient aider à surveiller en permanence la demande de compétences circulaires par rapport aux compétences linéaires.
L’IA permet une recherche circulaire plus holistique
Un obstacle courant pour les chercheurs est que des données complètes et fiables ne sont pas une évidence.
Les chercheurs qui tentent d’évaluer les activités circulaires ne sont souvent pas en mesure de le faire parce que les activités sont classées sous des codes sectoriels traditionnels (par exemple, Construction ou Fabrication), qui ne reflètent pas avec précision les activités circulaires (par exemple, la construction de bâtiments circulaires, la démolition circulaire). , activités de réparation secondaire ou fabrication d’éoliennes).
Les entreprises sont également souvent associées à de multiples activités, ce qui ne se reflète pas dans les données traditionnelles sur les activités commerciales et les fausse donc.
L’Institut flamand de recherche technique (VITO), Circle Economy et l’association KU Leuven se sont associés à Inoopa, une entreprise qui effectue une analyse du langage naturel des entreprises basée sur l’IA, pour estimer les activités circulaires des secteurs.
Ils ont utilisé l’IA pour analyser tout le texte apparaissant sur les sites Web des entreprises – qu’il s’agisse d’un blog, d’un rapport, d’une vidéo ou d’une page Web – et l’organiser en thèmes similaires appelés « concepts ». En corrélant ces « concepts » avec des concepts circulaires prédéfinis, les entreprises pourraient être notées sur leur activité circulaire.
Dans la pratique, par exemple, une entreprise de biens de consommation présenterait largement des « concepts » entourant ses produits – mais aussi potentiellement autour d’objectifs visant à réduire les emballages ou à minimiser la consommation d’eau dans ses processus de production.
Ces thèmes peuvent être analysés pour générer un score indiquant dans quelle mesure l’entreprise parle de ses activités circulaires.
En utilisant cette méthode, une entreprise de réparation spécialisée obtiendrait probablement un score très élevé, tandis que l’entreprise de biens de consommation mentionnée ci-dessus (qui semble travailler sur des objectifs circulaires) pourrait avoir un score moyen.
Grâce à ces nouvelles connaissances sur la circularité, les décideurs politiques peuvent mieux élaborer des politiques permettant de soutenir la collaboration interindustrielle et les infrastructures pour les secteurs et les entreprises actifs dans la transition vers une économie circulaire.
L’IA peut favoriser la création rapide de documents juridiques et politiques
Un facteur crucial pour conduire la transition circulaire : joindre le geste à la parole. Les projets durables ont besoin de capitaux pour prospérer – et pour se développer.
Alors que l’UE est à l’avant-garde dans ce domaine avec des réglementations financières durables telles que la taxonomie européenne, qui peuvent aider les investisseurs à faire des choix plus écologiques, la divulgation complexe des données brouille le processus.
Briink explique comment le traitement du langage naturel peut également aider ici : ces modèles peuvent parcourir d’énormes quantités de texte non structuré pour trouver des preuves des activités durables répertoriées dans la taxonomie de l’UE, par exemple, ce qui peut aider les investisseurs à déterminer lesquelles s’appliquent à une entreprise, un portefeuille. ou une liste de clients.
Et à mesure que des lois nouvelles et complexes émergent dans différents États membres de l’UE, le traitement du langage naturel peut être mis à profit pour cartographier divers documents juridiques, fournissant ainsi un aperçu actualisé du paysage législatif.
Cela facilitera le travail des analystes et des praticiens, permettant aux développements de se dérouler au rythme et à l’échelle qu’exige la crise climatique.
IA, big data et crise climatique
Même si l’intégration de l’IA dans la recherche sur l’économie circulaire est en bonne voie, il reste encore beaucoup à explorer en utilisant des modèles de langage naturel.
Compte tenu de la quantité de textes disponibles (études de cas, documents politiques, offres d’emploi, documents de recherche, publications sur les réseaux sociaux) et de la maturité des modèles linguistiques d’IA, il existe des opportunités d’exploiter l’IA pour combler les lacunes en matière de données et offrir de nouvelles perspectives sur l’économie circulaire. il évolue dans différents secteurs et géographies.
Il n’existe peut-être pas de solution miracle au changement climatique, mais la recherche basée sur l’IA peut nous aider à trouver des solutions à la crise la plus complexe de notre époque.
