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L’essentiel de l’IA au défi du climat
👉 TL;DR : L’intelligence artificielle s’impose comme un levier clé dans la lutte contre le changement climatique. Avec le boom de l’IA générative, la consommation énergétique est plus que jamais un sujet écologique urgent. En traitant des masses de données environnementales, en optimisant la consommation d’énergie ou en automatisant le tri des déchets, l’IA permet néanmoins des avancées concrètes et mesurables pour l’écologie. Cet article présente 5 exemples inspirants d’IA qui agissent déjà, à leur échelle, pour réduire notre impact carbone et construire un avenir plus durable.
Chez LabSense, voilà plus de dix ans que nous explorons les possibilités offertes par l’intelligence artificielle pour valoriser la donnée, automatiser la production de contenus et enrichir l’information. Aujourd’hui, cette technologie ne se limite plus à améliorer l’efficacité des entreprises : l’IA ouvre aussi de nouvelles voies face aux grands défis de notre époque — à commencer par la transition écologique.
Des prévisions météo ultra-localisées à l’optimisation énergétique des bâtiments, en passant par le tri intelligent des déchets ou la mesure fine des émissions carbone… Avec son effet sans précédent sur notre consommation d’énergie et la santé de notre planète, l’IA a le devoir d’agir pour la préservation de l’environnement. Dans cet article, nous vous proposons un panorama concret de cinq innovations qui montrent comment l’intelligence artificielle peut, de manière mesurée et maîtrisée, contribuer à construire un avenir plus durable. 🌱
Comment préserver le climat grâce à l’IA
📊 Big data et écologie : comment l’IA révolutionne l’analyse environnementale
Les défis climatiques reposent sur la capacité à collecter, interpréter et exploiter des données de plus en plus complexes. Satellites météorologiques, capteurs IoT, séries temporelles, images radar… Les modèles climatologiques traitent des téraoctets d’informations qui excèdent les capacités humaines et même certains systèmes informatiques classiques.
L’IA, grâce à ses algorithmes d’apprentissage automatique, permet d’extraire des corrélations, d’identifier des signaux faibles et de générer des prédictions exploitables, en un temps record. Cette puissance analytique transforme des données brutes en leviers décisionnels, et ouvre la voie à des politiques climatiques mieux ciblées.
⛅ Des prévisions météo plus précises pour des actions mieux ciblées
Qu’il s’agisse d’anticiper des événements extrêmes comme les canicules, les inondations ou les sécheresses, ou de modéliser l’évolution du niveau de la mer, l’IA permet une approche prédictive affinée. En croisant les historiques météo, les données terrain et les modèles physiques, elle améliore la précision des prévisions et permet de mieux allouer les ressources, à savoir gestion des réseaux d’eau, distribution d’énergie, planification agricole ou mesures d’adaptation urbaine.
🔋 Efficacité énergétique augmentée : le rôle stratégique de l’IA pour le climat
Autre champ d’application stratégique : l’optimisation des consommations énergétiques. Dans les bâtiments intelligents, les centres de données ou les installations industrielles, l’IA permet d’ajuster en temps réel les systèmes HVAC (chauffage, ventilation, climatisation), de piloter la consommation en fonction de la météo ou de la fréquentation, et de réduire jusqu’à 40 % la consommation électrique liée au refroidissement. Une performance difficilement atteignable avec les outils traditionnels.
Exemples concrets d’IA mises au service du climat
🌍 Climatiq : automatiser le calcul carbone à grande échelle
Origines et mission
Créée à Berlin en 2019 par Hessam Lavi et ses cofondateurs, Climatiq ambitionne de simplifier et fiabiliser la mesure des émissions de gaz à effet de serre, un des principaux sujets d’inquiétude écologique, notamment les émissions indirectes de type Scope 3, souvent sous-estimées mais représentant parfois plus de 90 % de l’empreinte carbone d’une entreprise.
Technologie et fonctionnement
Le principe de Climatiq repose sur une API intelligente, alimentée par des bases de données issues du GIEC, d’ONG, de partenaires logistiques et industriels. Grâce à l’IA, l’outil convertit des flux d’activité (expéditions, achats, consommation) en estimations précises d’émissions carbone. Cette automatisation facilite la conformité aux normes ESG (pour Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance). C’est aussi le cas pour la mise en place de stratégies de décarbonation plus ciblées.
Business model et développement
Avec une levée de fonds de 11,6 millions de dollars en juin 2025 menée par Alstin Capital, la startup entend accélérer ses développements IA et étoffer son équipe technique.
🏢 BrainBox AI : le cerveau numérique qui optimise les bâtiments
Genèse et rachat stratégique
Née en 2017, BrainBox AI développe une IA dédiée à l’optimisation autonome des systèmes CVC. Sa technologie phare, ARIA, s’appuie sur l’IoT et l’apprentissage machine pour ajuster le chauffage et la climatisation en fonction de l’occupation, du climat et des habitudes. En 2024, l’entreprise québécoise est rachetée par Trane Technologies, spécialiste mondial des systèmes HVAC.
Fonctionnement de la solution
ARIA collecte des données toutes les 5 minutes (température, humidité, fréquentation, météo). Elle utilise des capteurs connectés, puis les traite grâce à des algorithmes prédictifs. Résultat : les systèmes de régulation thermique anticipent les besoins au lieu de réagir passivement, réduisant les inefficacités énergétiques.
Quel est l’impact mesuré pour l’écologie ?
Avec plus de 14 000 bâtiments équipés avec ARIA dans 20 pays, BrainBox AI affiche des résultats probants. Jusqu’à 35 % d’économie d’énergie et 40 % de réduction des émissions CO₂ auraient été enregistrés. Exemple concret : l’immeuble 45 Broadway à New York, qui économise chaque année 42 000 dollars et 37 tonnes de CO₂.
❄️ DeepMind (Google) : coup de frais sur les data centers
Une IA pionnière de l’efficacité énergétique
Rachetée par Google en 2014, la startup britannique DeepMind applique ses algorithmes de deep learning à la gestion thermique des data centers. Ces installations énergivores sont au cœur de l’infrastructure numérique mondiale – leur efficacité énergétique est un enjeu climatique majeur.
Comment ça marche ?
En analysant cinq années de données internes (température, consommation, pression…), l’IA de DeepMind prédit les besoins en refroidissement. De plus, elle ajuste en temps réel les équipements (pompes, ventilateurs, systèmes de climatisation). Le système, aujourd’hui supervisé mais autonome dans ses décisions, s’intègre directement aux infrastructures Google.
Résultats tangibles
L’initiative aurait permis une réduction de 40 % de l’énergie consommée pour le refroidissement et une amélioration de 15 % du PUE (Power Usage Effectiveness). Le PUE est un indicateur clé de l’efficacité énergétique des data centers.
🌾 Microsoft AI for Earth & FarmBeats : l’agriculture durable boostée par l’IA
Programme global, ancrage local
Avec AI for Earth, lancé en 2017 et doté de 50 millions de dollars, Microsoft finance des projets environnementaux dans plus de 40 pays, autour de quatre axes : agriculture, biodiversité, eau et climat. Avec son impact sur la planète, investir en retour pour l’écologie semblait une évidence.
FarmBeats : l’agriculture connectée
Parmi les initiatives phares, FarmBeats combine capteurs IoT, drones et satellites pour collecter des données agricoles (humidité, luminosité, croissance des plantes). Ces données nourrissent des modèles IA qui optimisent l’irrigation, la fertilisation et la planification des cultures.
Bilan sur le terrain
Les projets pilotes menés en Inde et aux États-Unis montrent une réduction des intrants (eau, engrais) et une augmentation des rendements agricoles. À ce jour, AI for Earth soutient plus de 950 projets. Elle s’appuie sur un réseau de 50 partenaires scientifiques et industriels.
♻️ Greyparrot & Deepnest : vers un recyclage 4.0
IA et tri sélectif automatisé
Greyparrot installe dans les centres de tri des caméras couplées à une IA capable d’identifier plus de 70 catégories de déchets en temps réel. En 2024, elle aura analysé plus de 40 milliards d’objets. Le but : améliorant radicalement la qualité du tri et la valorisation des matériaux et aider l’environnement à son échelle.
Avec Deepnest, sa nouvelle plateforme lancée en 2025, elle offre aux marques (Unilever, Asahi…) une visibilité inédite sur le recyclage de leurs emballages. Elle souhaite se conformer aux futures réglementations REP (Responsabilité élargie du producteur) au Royaume-Uni.
Avantages mesurables
Les centres de tri automatisés permettent d’éviter l’enfouissement de plusieurs tonnes de plastiques et papiers chaque jour. Chaque tonne correctement recyclée représente jusqu’à 1,5 tonne de CO₂ économisée, avec des économies financières chiffrées en millions d’euros par site.
🪴 S’appuyer sur l’IA pour le climat : quand innovation rime avec responsabilité
L’intelligence artificielle ouvre des perspectives ambitieuses pour relever les défis climatiques. Traitement massif des données, efficacité opérationnelle, automatisation des décisions : quelques bénéfices sont déjà mesurables dans de nombreux secteurs. Mais cette technologie reste une brique dans une stratégie globale, et non une solution miracle. Son développement doit être accompagné d’une gouvernance responsable, d’une transparence sur les données, et d’une évaluation rigoureuse de son propre impact environnemental. En effet, l’IA consomme aussi énormément d’énergie, de matériel et de ressources humaines.
Pour les entreprises, intégrer l’IA dans leur stratégie climat suppose donc un équilibre entre innovation, exigence de résultats et éthique. Un défi à la hauteur de l’enjeu : préserver notre planète. 🌍
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