Agents d'IA pour un monde plus durable : perspectives de la science des données

Alors que le soutien politique à la durabilité diminue, le besoin de pratiques durables à long terme est plus grand que jamais. Les agents d’IA peuvent jouer un rôle crucial dans ce domaine.

Comment pouvons-nous utiliser l’analytique, renforcée par une IA puissante, pour accompagner les entreprises dans leur transformation verte ?

Depuis des années, l’objectif de mon blog est toujours d’utiliser des méthodologies et des outils d’analyse de la chaîne d’approvisionnement pour résoudre des problèmes spécifiques. Aujourd’hui, avec l’importance croissante de la durabilité, nous nous concentrons sur l’intégration de ces outils pour atteindre les objectifs environnementaux.

En LogiGreen, la startup que j'ai fondée, déploie ces solutions d'analyse pour aider les détaillants, les fabricants et les entreprises de logistique à atteindre leurs objectifs de durabilité. Nous utilisons des outils tels que des modèles prédictifs et l’optimisation des itinéraires pour réduire les émissions.

Dans cet article, je vais montrer comment nous pouvons dynamiser ces solutions existantes à l’aide d’agents d’IA. Nous explorerons comment l’IA peut améliorer nos capacités d’analyse pour atteindre les objectifs de durabilité plus rapidement et plus efficacement.

L’objectif est de faciliter et d’accélérer la mise en œuvre des initiatives. الاستدامة Dans toutes les chaînes d’approvisionnement des entreprises. En intégrant l’IA, nous pouvons automatiser les processus et identifier de manière proactive les opportunités d’amélioration.

 

Obstacles à la transformation verte des entreprises

Alors que les pressions politiques et financières s’éloignent de la durabilité, faciliter et rendre la transition verte plus accessible est devenu plus urgent que jamais.

La semaine dernière, j’ai assisté à une conférence. Change maintenant Mondial, organisé dans ma ville natale, Paris.

Cette conférence a réuni des innovateurs, des entrepreneurs et des décideurs engagés à construire un avenir meilleur, malgré le contexte difficile.

Ce fut une excellente occasion de rencontrer certains de mes lecteurs et d’entrer en contact avec des dirigeants qui sont à l’origine du changement dans divers secteurs.

Au travers de ces discussions, un message clair est ressorti.

Les entreprises sont confrontées à trois obstacles majeurs lorsqu’elles mènent une transformation durable :

• Manque de visibilité sur les processus opérationnels,
• La complexité des exigences en matière de rapports sur la durabilité,
• Le défi de concevoir et de mettre en œuvre des initiatives tout au long de la chaîne de valeur.

Dans les sections suivantes, j’explorerai comment nous pouvons tirer parti de IA agentique Pour surmonter deux de ces obstacles majeurs :

• Améliorer les rapports pour se conformer à la réglementation
• Accélérer la conception et la mise en œuvre d'initiatives durables

 

Résoudre les problèmes de reporting avec des agents IA

La première étape de toute feuille de route en matière de développement durable consiste à établir une base de reporting. Construire cette base est essentiel pour garantir l’exactitude et l’accessibilité des données, permettant ainsi de prendre des décisions éclairées.

Les entreprises devraient mesurer et publier leur empreinte environnementale actuelle avant de prendre toute mesure.

Par exemple, un rapport ESG décrit la performance environnementale d’une entreprise. (E)et sa responsabilité sociale (S)et la solidité de ses structures de gouvernance. (G). Le rapport ESG est un outil essentiel pour évaluer la performance des entreprises dans les domaines de la durabilité environnementale, sociale et de gouvernance.

Commençons par aborder la question de la préparation des données.

 

Problème 1 : Collecte et traitement des données

De nombreuses entreprises sont confrontées à des défis importants dès le départ, à commencer par : La collecte des données, ce qui constitue un défi fondamental dans les projets d’analyse du cycle de vie des produits.

Dans un article précédent, j'ai introduit le concept de L'évaluation du cycle de vie ou (ACV) – une méthode d’évaluation des impacts environnementaux d’un produit depuis l’extraction des matières premières jusqu’à son élimination.

Cela nécessite un pipeline de données complexe pour se connecter à plusieurs systèmes, extraire des données brutes, les traiter et les stocker dans un entrepôt de données. Cela comprend l’intégration de données provenant de diverses sources pour garantir une analyse précise.

Ces pipelines sont utilisés pour générer des rapports et fournir des sources de données cohérentes aux équipes d'analyse et commerciales, facilitant ainsi des décisions éclairées basées sur des informations précises.

 

Comment pouvons-nous aider les équipes non techniques à naviguer dans cet environnement complexe ?

En LogiGreenNous explorons l’utilisation d’un agent d’IA pour les applications texte-to-SQL, connu sous le nom d’agent d’IA texte-to-SQL.

La grande valeur ajoutée réside dans le fait que les équipes opérationnelles et commerciales ne dépendent plus des experts en analyse pour créer des solutions personnalisées. Cela réduit la dépendance aux analystes de données et améliore l’efficacité.

En tant qu'ingénieur de la chaîne d'approvisionnement, je comprends la frustration des responsables des opérations qui doivent créer des tickets d'assistance simplement pour extraire des données ou calculer une nouvelle métrique.

Grâce à cet agent d’IA, nous offrons une expérience d’analyse en tant que service à tous les utilisateurs, leur permettant de formuler leurs demandes en anglais simple. Cela permet un accès plus rapide et plus facile aux informations sur les données.

Par exemple, nous aidons les équipes de reporting à créer des invites spécifiques pour collecter des données à partir de plusieurs tables afin d'alimenter un rapport. Cela accélère le processus de reporting et réduit l’effort manuel.

 

« Veuillez créer un tableau indiquant les émissions totales de dioxyde de carbone (CO₂) par jour pour toutes les livraisons de l'entrepôt XXX. »

 

Problème 2 : Formatage du rapport

Même après avoir collecté des données, les entreprises sont confrontées à un autre défi : Créer le rapport dans les formats requis.

En Europe, il fournit Directive sur les rapports de développement durable des entreprises (CSRD) Un nouveau cadre permettant aux entreprises de divulguer leurs impacts environnementaux, sociaux et de gouvernance.

En vertu de la directive CSRD sur les rapports de développement durable des entreprises, les entreprises doivent soumettre des rapports structurés dans un format XHTML.

Ce document, appuyé par des notations, exige (ESG) Détaillé, le processus peut être très technique et sujet aux erreurs, en particulier pour les entreprises ayant une faible maturité des données.

Nous avons donc expérimenté l’utilisation d’un agent d’IA pour examiner automatiquement le rapport et fournir un résumé aux utilisateurs non techniques.

 

Comment ça marche?

Les utilisateurs soumettent leurs rapports par courrier électronique.

Endpoint télécharge automatiquement le fichier joint et vérifie le contenu et le formatage pour détecter les erreurs ou les valeurs manquantes. Ce processus garantit un examen minutieux des données.

Les résultats sont ensuite envoyés à un agent IA, qui génère un résumé d’audit clair en anglais. L'agent utilise des algorithmes avancés pour analyser et résumer efficacement les données.

L'agent renvoie un rapport à l'expéditeur..

Nous avons développé un service entièrement automatisé d’audit des rapports générés par les consultants en développement durable. (Notre client est une société de conseil) Que tout le monde peut utiliser sans avoir besoin de compétences techniques. Ce service permet d’économiser du temps et des efforts et garantit des rapports précis.

 

Êtes-vous intéressé à mettre en œuvre une solution similaire ?

J'ai construit ce projet en utilisant la plateforme n8n sans aucun code.

Vous pouvez trouver le modèle prêt à publier sur Mon profil de créateur de contenu sur n8n.

Maintenant que nous avons exploré les solutions de reporting, nous pouvons passer au cœur des transformations vertes : Concevoir et mettre en œuvre des initiatives durables.

IA efficace pour les produits d'analyse de la chaîne d'approvisionnement

Produits d'analyse pour la durabilité

Au cours des deux dernières années, je me suis concentré sur la création de produits d’analyse, notamment des applications Web, des API et des flux de travail automatisés. Mon expérience comprend le développement de solutions analytiques avancées qui soutiennent les initiatives de durabilité environnementale et sociale des entreprises, en mettant l'accent sur la mesure de l'impact environnemental et l'amélioration de l'efficacité des ressources.

 

Qu’est-ce qu’une feuille de route pour le développement durable ?

D’après mon expérience, ce processus commence souvent par une impulsion de la haute direction.

Par exemple, la direction pourrait demander au service de la chaîne d’approvisionnement de mesurer les émissions de dioxyde de carbone (CO₂) de l’entreprise pour l’année de référence 2021.

J'étais responsable de l'estimation Émissions de portée 3 Pour la chaîne de distribution.

C'est pourquoi j'ai appliqué la méthodologie présentée dans l'article lié ci-dessus.

Une fois la ligne de base déterminée, le objectif de réduction Avec un délai clair.

Par exemple, votre direction pourrait s’engager à atteindre une réduction de 30 % d’ici 2030.

Le rôle du département Supply Chain est alors de concevoir et de mettre en œuvre des initiatives visant à réduire les émissions de dioxyde de carbone.

Dans l’exemple ci-dessus, l’entreprise parvient à une réduction de 30 % d’ici l’année N grâce à des initiatives dans les domaines de la fabrication, de la logistique, des opérations de vente au détail et de la compensation carbone.

Pour soutenir ce parcours, nous développons des produits analytiques qui simulent l’impact de différentes initiatives, aidant les équipes à concevoir des stratégies de durabilité optimales.

Jusqu’à présent, les produits se présentaient sous la forme d’applications Web avec une interface utilisateur et un backend connectés à leurs propres sources de données.

Chaque module fournit des informations clés pour soutenir la prise de décision opérationnelle.

 

« D’après les résultats, nous pouvons atteindre une réduction de 32 % des émissions de dioxyde de carbone (CO₂) en déplaçant notre usine du Brésil aux États-Unis. »

Cependant, pour un public peu familier avec l’analyse de données, l’interaction avec ces applications peut être un peu déroutante. Il est nécessaire de posséder une compréhension de base des principes d’analyse des données pour extraire des informations précieuses, ce qui peut être difficile pour les non-experts.

 

Comment pouvons-nous utiliser les agents IA pour mieux accompagner ces utilisateurs ? Comment les agents IA peuvent-ils contribuer à améliorer l’expérience utilisateur et fournir des solutions innovantes ?

 

IA efficace pour les produits d'analyse

Nous faisons désormais évoluer ces solutions en incluant des agents d’IA autonomes qui interagissent directement avec les modèles et outils d’analyse via des points de terminaison API.

Ces agents sont conçus Pour guider les utilisateurs non techniques Tout au long du parcours, en commençant par une simple question :

« Comment puis-je réduire les émissions de dioxyde de carbone (CO₂) de mon réseau de transport ? »

L'agent IA prend alors en charge :

• Formuler des requêtes correctes,
• Modèles d'amélioration des contacts,
• Interprétation des résultats,
• Et fournir des recommandations concrètes.

L'utilisateur n'a pas besoin de comprendre comment fonctionne le backend.
Ils reçoivent des résultats directs et orientés vers les affaires, tels que :

« Mettre en œuvre la solution XXX avec un budget d’investissement de YYY euros pour atteindre une réduction des émissions de CO2 de ZZZ tonnes équivalent CO2. »

En combinant des modèles d'optimisation, des API et des conseils basés sur l'IA, nous offrons une expérience complète d'analyse en tant que service.

Notre objectif est de rendre l’analyse de la durabilité accessible à toutes les équipes, pas seulement aux experts techniques.

Conclusion et conclusions finales

 

Utilisation responsable de l'intelligence artificielle

Avant de conclure, un mot sur la réduction de l’empreinte environnementale des solutions que nous développons.

Nous sommes pleinement conscients des impacts environnementaux de l’utilisation de grands modèles linguistiques (LLM).

Par conséquent, le cœur de nos produits reste construit sur modèles d'optimisation déterministes، soigneusement conçu par nos soins. Ces modèles garantissent une grande efficacité énergétique et en matière de ressources.

Les grands modèles de langage (LLMS) ne sont utilisés que lorsqu'ils apportent une réelle valeur ajoutée, principalement pour simplifier l'interaction avec l'utilisateur ou pour automatiser des tâches non critiques. Cela est conforme aux meilleures pratiques en matière de durabilité dans l’IA.

Cela nous permet de :

• Assurer la durabilité et la fiabilitéPour les mêmes entrées, les utilisateurs reçoivent systématiquement les mêmes sorties, évitant ainsi les comportements aléatoires typiques des modèles d’IA pure.
• Réduire la consommation d’énergie : En réduisant le nombre de jetons utilisés dans nos appels API et en optimisant chaque appel pour qu'il soit le plus efficace possible.

En bref, nous nous engageons à créer des solutions durables par conception. Notre objectif est d’équilibrer la puissance de l’IA avec la responsabilité environnementale.

 

Les agents IA changent la donne dans l’analyse de la chaîne d’approvisionnement.

Pour moi, les agents d’IA sont devenus de puissants alliés pour aider nos clients à accélérer leurs feuilles de route en matière de développement durable. L’utilisation d’agents d’IA dans l’analyse de la chaîne d’approvisionnement représente un véritable changement de paradigme.

Comme j'interagis avec un public cible non technique, cela représente un avantage concurrentiel, me permettant de fournir des solutions d'analyse en tant que service qui autonomisent les équipes opérationnelles. Ces solutions basées sur l’IA fournissent des informations précieuses de manière simplifiée.

Cela simplifie l’un des plus gros obstacles auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles démarrent leur transformation écologique, car la compréhension de données complexes devient beaucoup plus facile avec ces outils.

à travers Communiquer des visions dans un langage simple et Guidez les utilisateurs tout au long de leur parcours, les agents IA aident Combler le fossé entre les solutions basées sur les données et la mise en œuvre opérationnelle. Cela garantit une adoption plus large de solutions durables.