Mesure de l’empreinte environnementale, panier alternatif dans l’e-commerce alimentaire, transformation des modèles économiques… Les projets à impact s’emparent de l’intelligence artificielle. Illustration avec Avisia.

Des acteurs de l’énergie ou de l’industrie minière comme Eramet et Suez ont déjà témoigné des usages de l’intelligence artificielle qu’ils développent pour améliorer l’empreinte environnementale de leurs activités.

Ces projets, notamment sociétaux et environnementaux, sont labellisés à impact – car “orientant les business”. Le cabinet de conseil Avisia, s’il reconnaît un “buzzword”, en observe la croissance dans les organisations, “publiques, privées, à mission ou non.”

Des entreprises qui bifurquent, mais pas en aveugle

Les enjeux RSE sont moteurs dans ces initiatives auxquelles la Data et l’intelligence artificielle peuvent apporter des solutions. Ces outils sont particulièrement mis à contribution pour accompagner des “changements de trajectoire en termes de modèle de business.”

C’est par exemple le cas dans le secteur du textile, qui adopte les codes de l’économie circulaire et développe, entre autres, la seconde main. La Data intervient dans l’analyse, notamment sous l’angle de la performance et de la rentabilité, et l’adaptation de ces “nouveaux business”, explique Avisia.

“Dans le commerce, tout le monde se cherche et les entreprises examinent et mesurent leurs meilleures options pour bifurquer, un autre terme très employé actuellement. Nous recevons de nombreuses demandes autour de la mesure, de la prédiction et du pilotage par la Data.”

Mais cette recherche de l’impact, les équipes du cabinet la développent aussi en interne. A l’occasion du dernier SAS Hackathon, les participants d’Avisia ont décidé de mobiliser les techniques d’IA et les outils SAS au service de la protection des espèces menacées.

Amélie Poilvert, Data Analyst manager et leader du projet, justifie ce choix par la volonté de s’investir dans un projet porteur de sens. La consultante appartient en parallèle à la Team RSE de l’entreprise constituée par les collaborateurs eux-mêmes.

Descriptif et prédictif pour un numérique qui fait sens

“Nous souhaitions nous investir dans une initiative avec du sens et sur un thème qui nous tient à cœur”, déclare-t-elle. La création de la Team RSE contribue à affermir la prise de conscience autour de l’environnement et des impacts sur celui-ci. La fresque du climat organisée au sein d’Avisia participe à cette responsabilisation.

Data analystes et Data scientists ont donc été réunis autour de l’enjeu de la sauvegarde de la biodiversité. Les équipiers ont conçu une solution analytique destinée à détecter les espèces en voie de disparition et à prédire leur extinction.

L’application comprend deux volets. Le premier est axé sur l’analyse descriptive. “Son but est d’aider à comprendre la situation des espèces menacées. Elle nous permet de les identifier par zone géographique et par espèce.”

Le second volet fait appel au machine learning afin de prédire les espèces susceptibles d’être menacées. Pour répondre à cette problématique, Avisia a identifié, dans un délai contraint, deux bases de données : The Living Planet Database et la Liste rouge des espèces menacées de l’UICN.

“C’est le mixte des deux bases de données qui va permettre d’essayer de prédire, à partir des espèces connues comme menacées, celles qui pourraient devenir à leur tour menacées”, détaille la Data analyste. 

Ambition : un outil au profit des associations et chercheurs

Aux données descriptives sur les animaux et espèces, mais également géographiques, l’équipe d’Avisia a ajouté des données bioclimatiques liées aux zones dont proviennent les espèces. Pour ses prédictions, elle a fait appel à un modèle de ML assez classique de type gradient boosting.

Plusieurs modèles ont été testés et comparés par l’intermédiaire du module Model Studio de la plateforme SAS Viya. Celui-ci permet automatiquement de tester différents modèles pour mesurer leurs performances respectives.

Les données descriptives et prédictives sont restituées via une interface de datavisualisation. Avisia s’efforce à présent de redévelopper dans son propre environnement l’application conçue sur une période d’un mois dans le cadre du hackathon.

Elle sera ensuite enrichie, notamment en termes de sources de données. Des approfondissements sur le volet Machine Learning sont également prévus. A plus long terme, l’équipe Avisia ambitionne de proposer son outil à des associations et des chercheurs du domaine de la protection de la biodiversité. 

“Nous espérons pouvoir les aider dans leur activité. Cet échange est aussi clé pour concevoir une solution adaptée à leurs besoins”, souligne Amélie Poilvert. Roadmap et jalons restent encore à définir.