L'IA contre la pénurie d'eau : Plus qu'une goutte dans l'océan
L'intelligence artificielle n'est pas seulement gourmande en énergie, elle est aussi avide d'eau. Néanmoins, cette technologie du futur pourrait s'avérer être un outil important dans la lutte contre la pénurie d'eau. Le gestionnaire de portefeuille Daniel Fauser met en avant une variété d'applications qui pourraient intéresser les investisseurs dans les fonds thématiques.
« L'IA est-elle bonne pour le climat ?» Nous avons récemment abordé cette question dans un article. En y regardant de plus près, il devient clair que l'utilisation généralisée de l'IA pourrait rendre l'approvisionnement en énergie plus efficace et réduire les émissions de CO2 de centaines de mégatonnes. Une prévision passionnante pour les investisseurs intéressés par des thèmes d'investissement durables tels que la protection du climat et la décarbonisation.
Les centres de données d'IA sont avides d'eau
Mais ce n'est qu'un aspect parmi tant d'autres concernant l'IA et le développement durable.La technologie du futur est non seulement considérée comme une grande consommatrice d'énergie, mais aussi comme extrêmement gourmande en eau.
Un centre de données typique de 100 mégawatts, la base de l'IA, consomme environ 1,1 million de gallons (4,164 millions de litres) d'eau par jour pour refroidir les processeurs. C'est ce qui ressort d'une étude des États-Unis publiée par le Lawrence Berkeley National Laboratory en 2016. En supposant qu'un ménage américain moyen consomme environ 300 gallons (environ 1 136 litres) d'eau, la consommation quotidienne d'eau d'un centre de données correspond à celle de 3 667 ménages américains (voir graphique ci-dessous). Compte tenu du développement rapide de la technologie, la consommation pourrait même augmenter de dix fois aux États-Unis à l'avenir.
Consommation d'eau des centres de données d'IA aux États-Unis (en gallons)
Les centres de données sont souvent situés dans des régions souffrant d'unepénurie d'eau partielle. Par conséquent, les efforts pour augmenter l'efficacité de l'eau dans les centres de données sont significatifs. Cela inclut la réutilisation de l'eau en circuit fermé ou l'optimisation des processus de refroidissement. Cependant, le véritable potentiel pour une utilisation plus efficace de la précieuse ressource qu'est l'eau réside dans ce que produisent les centres de données : l'IA.
Le champ d'application des applications de l'IA dans la lutte contre la pénurie d'eau est étonnamment vaste. Bien que de nombreuses solutions en soient encore à leurs débuts, nous identifions déjà quatre sous-domaines où l'utilisation de l'IA pourrait faire une différence. Les investisseurs intéressés par le thème d'investissement durable de l'eau et les solutions contre la pénurie d'eau peuvent d'ores et déjà se positionner.
- L'IA physique comprend les systèmes d'IA qui interagissent avec le monde physique, souvent par le biais de la robotique et de l'automatisation. Dans l'approvisionnement en eau, par exemple, les vannes et les pompes contrôlées par l'IA peuvent ajuster dynamiquement le débit et la pression de l'eau en temps réel. Cela optimise la distribution, minimise les pertes d'eau et améliore l'efficacité énergétique dans les stations de pompage. De plus, les systèmes assistés par l'IA peuvent contrôler et optimiser de manière autonome divers processus dans les stations de traitement de l'eau, tels que le dosage des produits chimiques pour la coagulation et la floculation, l'aération dans le traitement biologique et les taux de filtration. L'objectif est de garantir une qualité optimale de l'eau et de réduire l'utilisation de produits chimiques.
Exemple d'entreprise : Xylem, spécialiste américain du traitement de l'eau, propose dans sa division « Smart Pumping Solutions » des systèmes de pompage intégrant des moteurs, des systèmes hydrauliques et des systèmes de contrôle avec une intelligence embarquée. Ces systèmes peuvent ajuster dynamiquement la vitesse et le débit de l'eau en fonction des conditions en temps réel, optimiser la consommation d'énergie et prévenir les obstructions.
- L'IA prédictive utilise des données pour prédire des événements, des schémas et des comportements futurs. Les données historiques sur la consommation d'eau, les schémas météorologiques, la croissance démographique et les indicateurs économiques peuvent être analysées avec l'IA pour prédire la demande future en eau – mais aussi des catastrophes telles que les sécheresses ou les inondations. Cela permet aux services publics d'optimiser l'allocation de l'eau et de gérer plus efficacement les niveaux des réservoirs. Les agriculteurs, quant à eux, peuvent appliquer de l'eau et des engrais lorsque cela est vraiment nécessaire, grâce à l'IA prédictive. D'autres applications incluent la maintenance prédictive des pompes, des moteurs, des filtres et la prévision de la qualité de l'eau.
Exemple d'entreprise : La société américaine de nettoyage industriel Ecolab utilise déjà l'IA avec son système Water Quality IQ. Ce système analyse les données opérationnelles et historiques pour prédire les changements de qualité de l'eau dans les processus industriels. Les alertes en temps réel peuvent également optimiser l'utilisation des produits chimiques.
- L'IA « voyante » : « Computer Vision »permet aux systèmes d'IA de reconnaître et d'interpréter des données visuelles. Des exemples incluent des caméras montées sur des véhicules télécommandés, des drones ou des véhicules sous-marins autonomes. Grâce à « Computer Vision », ils peuvent inspecter des pipelines, des réservoirs et d'autres structures difficiles d'accès pour détecter des fuites, des fissures, de la corrosion et des dommages structurels – souvent en temps réel. La vision par ordinateur peut également être utilisée pour l'analyse visuelle de la qualité de l'eau ou pour détecter la contamination par des déchets.
Exemple d'entreprise : Xylem propose à nouveau divers outils d'inspection pour les tuyaux et les égouts. Bien que non exclusivement assistés par l'IA dans tous les cas, « Computer Vision » est de plus en plus utilisée pour la détection et la classification automatiques des défauts sur la base des données visuelles.
- L'IA générative se concentre sur la création de nouvelles données, conceptions ou solutions. Les algorithmes génératifs peuvent concevoir des réseaux de distribution d'eau nouveaux et optimisés, en tenant compte de facteurs tels que la densité de population, la topographie, l'infrastructure existante, les coûts, les exigences de pression et la résilience aux perturbations. L'IA générative peut également être utilisée pour moderniser les infrastructures existantes en aidant à planifier l'intégration de nouvelles technologies.
Exemple d'entreprise : Les entreprises d'ingénierie et de conseil comme Tetra Tech sont susceptibles d'intégrer tôt l'IA générative dans leurs services de conception, de planification et de simulation pour les projets d'infrastructure de l'eau.
Répartir les opportunités et les risques de l'IA pour le thème d'investissement de l'eau
Comme mentionné précédemment, certaines de ces applications en sont encore à un stade précoce. Du point de vue de l'investissement, il semble donc raisonnable de diversifier les risques dans ce domaine afin de limiter les éventuelles pertes de valeur du portefeuille. Le fonds thématique durable « Swisscanto (LU) Equity Fund Sustainable Water » met cela en œuvre en combinant des investissements dans les sous-thèmes de l'efficacité de l'eau, de l'infrastructure de l'eau et de la protection de l'eau. L'objectif est toujours de profiter du potentiel à long terme du thème d'investissement de l'eau et des applications contre la pénurie d'eau. L'IA pourrait s'avérer être un moteur important.
Trois points clés à retenir sur l'IA dans la lutte contre la pénurie d'eau :
- La consommation d'eau des centres de données est déjà considérable. Avec la croissance continue des applications de l'IA, elle pourrait encore augmenter.
- L'IA offre un grand potentiel pour une utilisation plus efficace de la ressource en eau et la lutte contre la pénurie d'eau, en particulier dans les domaines de l'approvisionnement en eau et de l'agriculture.
- Avec des prévisions assistées par l'IA, le risque de pénurie d'eau à long terme peut être mieux abordé. Cela pourrait rendre le monde plus résilient aux sécheresses et aux catastrophes environnementales.
Entretien sur le thème d'investissement « Water »
Information juridique Suisse et international
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