L'IA au service du bilan carbone

Face à la demande croissante d'une comptabilité carbone précise, l'application de l'Intelligence Artificielle (IA) dans ce domaine devient de plus en plus cruciale. Le 28 novembre 2024, Carbon+Alt+Delete a organisé unwebinairesur la façon dont l'IA peut aider les experts à gagner du temps dans la comptabilité carbone. Dans cet article, nous résumons les principales conclusions.

L'IA : entre battage médiatique et valeur réelle

L'IA est devenue un terme à la mode ces dernières années, et son importance dans divers secteurs est indéniable. Malgré les critiques courantes - la vulnérabilité de l'IA aux erreurs et sa consommation énergétique considérable - les Grands Modèles de Langage (LLM) représentent une avancée technologique majeure. Ces modèles peuvent considérablement optimiser les flux de travail des experts sans remplacer l'élément humain irremplaçable.

La réalité est que les professionnels de la comptabilité carbone ont besoin des gains de temps que l'IA peut apporter pour suivre la demande du marché. Selon l'analyse de Carbon+Alt+Delete, le marché de la comptabilité carbone en Europe devrait être multiplié par quatre, passant de 1,4 milliard d'euros aujourd'hui à 4,9 milliards d'euros d'ici 2028. La moitié de cette croissance doit provenir de l'augmentation de la capacité des experts carbone, en recentrant les experts existants et en formant de nouveaux experts carbone. L'autre moitié de la croissance doit venir des gains d'efficacité, notamment en réduisant le temps consacré à la collecte et au nettoyage des données. C'est dans ce dernier aspect que l'IA excelle particulièrement.

Ce qu'en pensent les consultants en développement durable

Pendant le webinaire, nous avons interrogé l'audience d'experts en développement durable sur leur vision du rôle de l'IA dans le reporting développement durable. Il s'est avéré qu'une grande majorité est optimiste quant à la valeur que l'IA peut leur apporter (voir figure ci-dessous).

Dans la suite de cet article, nous nous concentrons sur 2 cas d'usage concrets où l'IA peut réellement apporter de la valeur dans la comptabilité carbone.

Cas d'usage 1 : trouver le meilleur facteur d'émission disponible

La sélection du bon facteur d'émission peut être un défi. Les descriptions des données d'activité peuvent parfois être trop vagues ou trop spécifiques, rendant difficile leur correspondance avec le facteur d'émission approprié. Avec plus de 100 000 facteurs d'émission disponibles, naviguer parmi les options peut être écrasant. De plus, il n'existe souvent pas de "meilleur" facteur unique, en particulier pour les émissions du Scope 3, notamment pour les biens et services.

C'est là que l'IA peut aider. En analysant les modèles de langage, l'IA peut identifier les facteurs ayant des descriptions statistiquement similaires, facilitant ainsi la recherche de correspondances pertinentes. L'IA peut également effectuer des recherches dans différentes langues, élargissant ainsi le champ des données disponibles. De plus, les insights générés par l'IA peuvent suggérer des facteurs d'émission potentiels qui n'auraient pas été envisagés initialement.

Cas d'usage 2 : lecture des données d'activité à partir des factures

Au-delà de la sélection des facteurs d'émission, la collecte de données reste l'un des plus grands points sensibles de la comptabilité carbone. De nombreuses entreprises sont confrontées à des difficultés liées à la disponibilité centralisée des données, aux formats de données inefficaces, aux délais prolongés, aux multiples itérations et aux changements de dernière minute. Ces problèmes ralentissent le reporting et la prise de décision. Même une fois les données collectées, les problèmes de qualité persistent. Les entreprises font souvent face à des données manquantes ou approximatives, des sources de données peu claires, des enregistrements incomplets et une terminologie incohérente. Sans données fiables, les calculs d'empreinte carbone manquent de précision, rendant difficile le suivi précis des progrès.

Les solutions basées sur l'IA peuvent répondre à ces défis en automatisant la collecte de données et en améliorant la précision. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent traiter de grands volumes de données financières et opérationnelles, assurant l'exhaustivité et la cohérence.

Une approche prometteuse basée sur l'IA est l'analyse des factures, où les données financières servent de source de vérité centralisée et exhaustive. En analysant les factures, l'IA peut extraire les données carbone pertinentes, permettant une empreinte basée sur l'activité plutôt que sur des estimations moins exploitables basées sur les dépenses.

À mesure que la technologie progresse, les grands modèles de langage deviennent plus efficaces pour reconnaître et interpréter les données liées au carbone dans les factures et autres documents commerciaux. L'objectif à long terme que nous avons chez Carbon+Alt+Delete est d'automatiser le traitement des factures pendant la nuit, fournissant aux comptables carbone une empreinte complétée à 80%, réduisant significativement la charge de travail manuelle et améliorant la précision.

À propos de Carbon+Alt+Delete

Nous fournissons un logiciel de comptabilité carbone pour les consultants en durabilité et les entreprises de conseil qui guident les entreprises vers le net zéro.

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