La réduction de l’empreinte environnementale de la production alimentaire mondiale est dès à présent un enjeu majeur et urgent. De part son impact GES colossal—environ 30% des émissions mondiales, son impact massif sur la biodiversité et sur les ressources en eau et en terres arables, le secteur agro-alimentaire est désormais sous une pression croissante des régulateurs, des associations et des citoyens.
Pour répondre à ces enjeux, l’Analyse du cycle de Vie (ACV) est un outil indispensable pour réduire l’impact environnemental des produits alimentaires. En prenant en compte l’ensemble du cycle de vie d’un produit, de la production des matières premières à la transformation et au recyclage des déchets, il permet aux entreprises des chaînes alimentaires d’identifier les causes et les leviers permettant de réduire cet impact, puis de mettre en place des plans d’action adaptés.
Cependant, étant donné l’incroyable variété de produits alimentaires du marché, réaliser manuellement une ACV pour chaque produit alimentaire serait une tâche monumentale, et surtout extrêmement coûteuse. Pour répondre à ce défi, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en support de l’ACV, permet d’automatiser et de mieux maîtriser les calculs, et rendre ainsi les ACV bien moins coûteux et beaucoup plus fiables.
Chez Carbon Maps, 3 axes d’automatisation nous semblent prioritaires pour les ACV:
L’usage de l’IA appliquée aux ACV permet tout d’abord de traiter en masse des centaines de références produit, ce qui s’avère aujourd’hui nécessaire pour la plupart des grands industriels. En facilitant la collecte et le traitement des données ainsi que leur analyse et leur interprétation, l’IA permet de rendre les processus de calcul des ACV beaucoup plus rapides, la collecte de données moins laborieuse et les résultats plus simples à contrôler. Grâce à l’IA, les ACV deviennent ainsi accessibles aux entreprises de toutes tailles, y compris aux plus petites.
L’usage de l’IA appliquée aux ACV permet par ailleurs de mieux modéliser les impacts environnementaux liés aux activités agricoles. Ces impacts sont en effet généralement difficiles à intégrer dans les méthodes traditionnelles manuelles d’ACV du fait de la fragmentation des données et de la diversité des modèles d’impact à intégrer. Grâce à l’IA, une grande diversité de modèles peuvent être intégrés de manière systémique, incluant par exemple des modèle d’impact sur la biodiversité ou la santé des sols qui ne sont pas pris en compte dans les méthodes ACV traditionnelles, et permettent aux ACV fournir une vision plus holistique, et donc plus précise, des impacts environnementaux de l’alimentation.
Enfin, l’usage de l’IA permet de mettre à jour les ACV de manière beaucoup plus fréquente, sur la base de données mises à jour régulièrement, ce qui permet de réduire les délais de prise de décision. Dans un contexte climatique et international changeant, la capacité de disposer d’ACV de première « fraîcheur » est un enjeu indispensable pour le pilotage de la transition alimentaire et pour optimiser l’éco-conception.
Chez Carbon Maps, nous sommes convaincus que l’automatisation des ACV est un enjeu prioritaire pour accélérer la transition alimentaire. En permettant de démocratiser le calcul d’ACV plus précis, plus fiables et moins coûteux, elle permettra à toutes les entreprises de bénéficier de cet outil de mesure et de pilotage indispensable pour mettre en œuvre les mesures qui s’imposent au secteur.
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