Un angle mort écologique menace la survie des initiatives ESG. L’IA peut apporter une solution

Les aspects environnementaux, sociaux et de gouvernance ont mauvaise réputation dans certains milieux du monde des affaires. Les défenseurs de l’ESG identifient le problème comme résidant dans l’importance excessive accordée à l’environnement, au détriment des questions sociales et de gouvernance. Ricardo Vargas et Antonio Nieto-Rodriguez écrivent que, lorsqu’elle est utilisée correctement, l’intelligence artificielle pourrait apporter la solution à ce problème, en aidant les organisations à mettre l’accent sur tous les aspects de l’ESG dans leurs projets.

Le terme « ESG » (environnement, social et gouvernance), traditionnellement au cœur des débats du sommet du Forum économique mondial réunissant les grands dirigeants d’entreprise à Davos, n’a même pas été mentionné lors de la réunion de 2024. Au contraire, et ce n’est pas un hasard, le thème de cette année était « Rebâtir la confiance », ce qui s’applique directement et de manière appropriée aux crises de confiance qui entourent l’ESG.

Alors que les délégués se réunissaient à Davos, l’agence de notation Morningstar a publié un rapport montrant que 2023 avait été la première année où les fonds ESG avaient subi une sortie nette de capitaux. Les investisseurs ont retiré plus de 13 milliards de dollars des fonds durables en raison de leurs inquiétudes concernant des résultats décevants, une surveillance politique de plus en plus intense et « l’absence de réglementation claire et transfrontalière en matière d’environnement, de social, de gouvernance et d’investissement durable ».

Toutes ces préoccupations sont réelles, mais elles ne vont pas au fond de la crise à laquelle est confronté l’ESG : celui-ci a perdu de sa pertinence et de son impact en raison d’une obsession pour les impacts environnementaux, sans que les questions plus larges de nature sociale et de gouvernance ne soient guère, voire pas du tout, examinées. Cette « cécité verte » représente une menace importante, voire existentielle, pour l’ESG. Sans accorder une importance égale aux trois lettres de son acronyme, nous nous rapprocherons de plus en plus de la fin de l’ESG et de sa promesse de rendre le monde plus propre, plus résilient et plus juste.

Comment la cécité verte sape l’ESG

Permettez-moi de vous donner un exemple. Les Nations unies ont reçu des directives des pays donateurs stipulant que tous les nouveaux projets d’infrastructures publiques (tels que les écoles et les hôpitaux) devaient être équipés de panneaux solaires afin de les rendre autonomes sur le plan énergétique. En théorie, c’était une excellente idée, en particulier pour les projets dans les pays disposant d’un réseau électrique peu développé, voire inexistant.

Cependant, l’environnement local a été ignoré. Dans certains pays sahariens où cette stratégie était envisagée, la présence persistante de poussière et de tempêtes de sable est une réalité quotidienne, et celles-ci peuvent être extrêmement destructrices pour les panneaux solaires en verre, même avec un nettoyage et un entretien constants. Lorsque les panneaux ont commencé à succomber aux ravages de l’environnement, les projets sont devenus des éléphants blancs technologiques, symboles de l’arrogance et du gaspillage du monde développé. Telles étaient les réalités que les pays donateurs, dans leur empressement à adopter ce qu’ils considéraient comme une victoire environnementale évidente, n’avaient pas prises en compte.

Il n’est pas difficile de voir comment cet angle mort écologique nuit à l’ensemble de la question de l’ESG. Malgré l’attention croissante portée à cette lacune dans la réflexion ESG, nous ne tirons tout simplement pas les leçons de nos erreurs passées et continuons à mettre l’accent sur une seule des trois lettres d’une stratégie qui pourrait sauver le monde.

Il y a toutefois de l’espoir que l’intelligence artificielle nous aide à consacrer autant de temps et d’efforts aux trois lettres de l’ESG et à enfin exploiter son énorme potentiel. Mais pour utiliser cette technologie afin de réaliser le prochain bond en avant dans le domaine de l’ESG, nous devons adopter une approche holistique afin de garantir que l’IA ait un impact globalement positif.

Le danger de l’angle mort

Une initiative conjointe de 2020 entre l’université de Cambridge et l’université de Melbourne, le Green Algorithms a permis de créer des calculateurs que « les chercheurs peuvent utiliser pour estimer l’empreinte carbone de leurs projets [and] et obtenir des conseils pour être plus respectueux de l’environnement ». Le calculateur Green Algorithms a déjà été utilisé dans le cadre de recherches novatrices sur l’empreinte carbone des technologies nécessitant une puissance de calcul considérable.

Par exemple, une étude historique publiée en 2022 par l’université de Cambridge et le Baker Institute de Melbourne, en Australie, a révélé que les besoins énergétiques colossaux des « infrastructures informatiques à grande échelle » exigeaient de mettre l’accent sur l’utilisation de logiciels et de matériel de pointe dans les centres de données afin d’éviter de générer des émissions de carbone non durables et injustifiables.

L’étude a également révélé que certaines des solutions mises en œuvre à ce jour aggravent le problème. Certains chercheurs en IA se tournaient vers « des processeurs plus rapides ou une plus grande parallélisation » pour réduire le temps d’exécution et la consommation d’énergie. Mais si le temps d’exécution est plus court, l’utilisation de ces machines plus rapides « peut entraîner [a] une empreinte carbone plus importante ». À l’inverse, l’utilisation de logiciels et de matériel plus efficaces dans les centres de données peut réduire l’empreinte carbone de plus de 30 %, plaçant ainsi l’exploration et l’analyse des données du bon côté de l’équation ESG.

Cependant, sous leur forme actuelle, ces algorithmes verts – entièrement axés sur les impacts environnementaux – ne contribuent pas nécessairement à la cause ESG, ni ne garantissent que notre besoin urgent de réduire les émissions de gaz à effet de serre n’aura pas de conséquences négatives imprévues.

Pour les chefs de projet, le véritable défi consiste à déterminer comment utiliser l’IA pour cocher les trois cases de l’ESG : nous montrer comment obtenir davantage de ce dont nous avons besoin sur une période beaucoup plus longue tout en consommant moins d’énergie et en garantissant que les bénéfices soient accessibles au plus grand nombre.

Pour les projets dans les pays en développement, les bailleurs de fonds et les agences internationales sont enclins à utiliser des matériaux avancés, recyclés et respectueux de l’environnement pour construire des infrastructures telles que des ponts. Cependant, ces projets nécessitent généralement l’importation de matériaux, ce qui exclut les entreprises locales du processus d’approvisionnement. Les matériaux de pointe exigent également des travailleurs dotés de compétences avancées, qui ne sont pas disponibles en nombre suffisant dans le pays bénéficiaire. Ainsi, des main-d’œuvre entières sont importées, ce qui fausse les marchés du travail locaux.

La voie à suivre

Nous avons besoin d’un moyen de modéliser et de calculer les conséquences ESG de chaque projet. Mais la plupart des outils associés aux algorithmes verts se concentrent presque exclusivement sur les impacts environnementaux. Que l’on utilise un calculateur algorithmique ou que l’on effectue une analyse manuelle des données, une approche plus holistique et plus complète est nécessaire. Nous proposons six étapes pour y parvenir :

Définir les objectifs de durabilité

Dans la gestion de projet moderne, des objectifs sociaux bien définis peuvent servir de feuille de route, aidant à orienter les solutions basées sur l’IA que vous pourriez mettre en œuvre.

Tirer parti des cadres de référence

Des cadres de référence tels que les Objectifs de développement durable des Nations Unies (ODD) peuvent être utilisés pour identifier les objectifs de durabilité et les objectifs sociaux qui risquent d’être négligés dans une évaluation axée uniquement sur l’environnement. Asana ou un logiciel de gestion de projet similaire peut être adapté pour inclure des indicateurs de durabilité, sociaux et de gouvernance dans vos objectifs et résultats clés (OKR).

Centralisez les données

Pour que les algorithmes verts fonctionnent de manière optimale dans un contexte de gestion de projet, il est essentiel de disposer de données solides et centralisées. Cela garantit que les algorithmes et autres outils disposent de données complètes en temps réel pour prendre des décisions éclairées. Utilisez des plateformes de gestion des données ou des lacs de données pour stocker tous les indicateurs. Les plateformes open source telles que CKAN peuvent être personnalisées pour la durabilité, les indicateurs sociaux et le suivi des données.

Personnalisez les algorithmes

L’essence d’une gestion de projet efficace réside dans la personnalisation. Les projets présentent souvent des défis uniques en matière de durabilité et de gouvernance, auxquels les algorithmes génériques ne peuvent pas répondre efficacement. Adaptez les algorithmes prêts à l’emploi pour répondre à vos objectifs de durabilité et sociaux, qu’il s’agisse de réduire les émissions ou d’améliorer l’efficacité énergétique. TensorFlow et scikit-learn sont des bibliothèques d’apprentissage automatique qui proposent des algorithmes prédéfinis pouvant être personnalisés pour répondre aux critères de durabilité et aux critères sociaux de votre projet.

Réalisez des tests pilotes

Avant qu’un algorithme puisse être intégré dans le cadre plus large de la gestion de projet, il doit être testé dans des conditions réelles. Un test pilote bien mené fournit des informations sur l’efficacité de l’algorithme au regard des objectifs de durabilité et sociaux du projet, ainsi que sur les ajustements qui pourraient être nécessaires. Utilisez des techniques de simulation pour modéliser l’écosystème de votre projet, ce qui vous permettra de tester rigoureusement vos algorithmes dans divers scénarios. Des logiciels de simulation tels que Simul8 peuvent vous aider à créer un jumeau numérique de votre projet, facilitant ainsi les essais pilotes de vos algorithmes verts.

Passez à la mise en œuvre à grande échelle

C’est à ce stade que l’algorithme passe d’un concept théorique à un outil pratique qui aide le projet à atteindre ses objectifs. Adoptez une approche par étapes, en intégrant progressivement l’algorithme dans différents aspects du projet tout en surveillant de près les indicateurs de performance. Des plateformes logicielles telles que Jira offrent des fonctionnalités permettant de suivre le processus de mise en œuvre à travers plusieurs services ou sous-projets.

Les craintes que l’ESG soit en train d’échouer ou ait déjà échoué sont fondées. Dans la précipitation à revendiquer des références ESG, nous avons pris de nombreux raccourcis et commis de nombreuses erreurs. Et la plus grande erreur actuellement est de mettre l’accent uniquement sur les préoccupations environnementales au détriment des aspects sociaux et de gouvernance.

La bonne nouvelle, c’est que les outils modernes peuvent nous donner une vision complète et une clarté totale sur l’ensemble des impacts de n’importe quel projet. Nous devons simplement veiller à adopter une vision globale et ne pas succomber à la tentation de nous concentrer sur un seul aspect et de nous contenter de cocher une seule case.

• Cet article de blog reflète les opinions de son ou ses auteurs, et non la position de LSE Business Review ou de la London School of Economics and Political Science.
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