Finance Climatique à la COP30 : Bilan et Perspectives

Publié le par Yves Zieba

🌍 Le rôle crucial de la finance dans le processus de la COP30 : entre engagements et défis non résolus

La finance climatique est, depuis les débuts des négociations, le moteur essentiel de l’action contre le changement climatique, et son rôle à la COP30 à Belém (Brésil) a été plus que jamais sous les projecteurs, dix ans après l’Accord de Paris. Elle est la clé pour permettre aux pays en développement, particulièrement vulnérables, d’opérer leur transition écologique, de s’adapter aux impacts climatiques et d’atteindre les objectifs d’atténuation.

Ce qui fonctionne : Les avancées notables

Plusieurs aspects du rôle de la finance à la COP30 ont montré une dynamique positive, même si les résultats restent en deçà des besoins.

  • Réaffirmation des Engagements Nationaux : Des pays développés, comme la France, ont communiqué des montants annuels conséquents de financements pour le climat en faveur des pays en développement, illustrant un engagement continu malgré les difficultés.
  • L’Accent mis sur l’Adaptation : L’importance de financer l’adaptation aux impacts climatiques (plutôt que la seule atténuation) est de plus en plus reconnue. La France, par exemple, a continué de consacrer une part importante de ses financements à cet enjeu, se concentrant sur les pays et populations les plus vulnérables.
  • La Montée de la « Transition Juste » : Le mécanisme de la transition juste a reçu un mandat clair pour réfléchir aux évolutions du système économique afin d’assurer un financement équitable de la transition. Cela place l’humain et les enjeux sociaux (emploi, inégalités, droits des communautés) au cœur de l’agenda financier climatique.
  • Le Rôle des Institutions Financières : Il y a une volonté croissante de déplacer la focale des objectifs vers la mise en œuvre concrète, encourageant les institutions financières publiques nationales et infranationales à passer de l’engagement à l’action pour combler le déficit financier.

Ce qui manque : Les lacunes persistantes

Malgré les signaux positifs, la COP30 n’a pas réussi à combler le fossé béant entre l’ambition affichée et l’action réelle, principalement en raison de blocages persistants sur la finance climat.

  • L’Échec du Nouvel Objectif de Financement : La principale attente était la mise en œuvre du nouvel objectif collectif quantifié (NCQG) pour le financement climatique post-2025, censé succéder à l’objectif des 100 milliards de dollars par an (que les pays développés ont eu du mal à atteindre de manière transparente). La COP30 a lancé un programme de travail procédural, mais sans parvenir à un accord clair et contraignant sur un montant précis, une base de référence, ou un horizon temporel ferme. L’objectif de tripler la finance d’adaptation est resté flou et son horizon a été repoussé.

  • La Crise de la Dette et le Financement Équitable : Malgré les demandes répétées des pays du Sud, la conférence a manqué l’occasion de traiter de la crise de la dette qui empêche les pays les plus vulnérables d’emprunter pour l’action climatique. L’absence de financement clair, rapide et équitable réduit la capacité des pays en développement à rehausser leur ambition climatique.

  • Manque de Clarté et d’Additionnalité : Le manque de clarté sur l’accès aux financements et le faible niveau général de la finance dans le cadre de la Convention-cadre des Nations unies sur les changements climatiques (CCNUCC) rendent les plans d’action difficiles à réaliser. De plus, la question de savoir si les financements climatiques s’ajoutent réellement à l’aide au développement existante (additionnalité) ou s’y substituent reste une préoccupation majeure.

  • L’Absence de Cadre de Financement des Pertes et Dommages : Bien qu’un fonds pour les pertes et dommages (Loss and Damage Fund) ait été établi lors de la COP précédente, son financement effectif et son fonctionnement concret manquent de clarté et de cadre financier contraignant à l’issue de la COP30.

  • Financement des Fossiles : Le fait que certains pays et institutions continuent de financer massivement les énergies fossiles est en contradiction avec les objectifs climatiques et affaiblit les appels à la solidarité financière internationale.

En conclusion, la COP30 a souligné que le financement climatique est le moteur de l’action climatique, mais les négociations ont été jugées comme un rendez-vous manqué pour livrer un cadre financier véritablement opérationnel, juste et équitable.

L’heure est maintenant à la réflexion sur la manière de rendre les prochaines COP plus concrètes, en quittant le mode des négociations éternelles pour passer à la mise en œuvre réelle de l’Accord de Paris.

Adoption Éthique de l’IA : L’Outil Juste pour l’Usage Juste

Publié le par Yves Zieba

🤖 L’Avenir de l’IA : Vers une Adoption Responsable et Ciblée

L’intelligence artificielle n’est plus une promesse lointaine, elle est le moteur silencieux de la prochaine révolution technologique. Cependant, pour que cette révolution soit bénéfique et durable, nous devons opérer un changement de paradigme : passer d’une course à l’IA la plus puissante à une approche axée sur l’outil juste pour l’usage juste. L’avenir de l’IA réside dans sa pertinence ciblée et son encadrement éthique et légal.

🛠️ Le Principe de l’Outil Juste : Pertinence avant Puissance

L’erreur courante est de vouloir appliquer un modèle d’IA générative massif (comme un grand modèle de langage, ou LLM) à tous les problèmes. La réalité est plus nuancée :

  • IA de Spécialité : Pour des tâches critiques (diagnostic médical, maintenance prédictive industrielle), un modèle plus petit, entraîné sur des données très spécifiques, peut être plus précis, plus rapide et plus économe qu’un LLM généraliste. C’est l’ère des Small Language Models (SLMs) et des modèles Edge AI.
  • Efficacité Énergétique : Utiliser des modèles plus petits pour des tâches simples réduit considérablement la consommation d’énergie (empreinte carbone).
  • Maîtrise des Données : Pour les entreprises, l’entraînement d’un modèle sur leurs propres données privées et contrôlées (RAG, Fine-Tuning) garantit une meilleure sécurité des informations et une réponse plus pertinente au contexte métier.

L’avenir est à l’orchestration d’IA, où différentes IA spécialisées travaillent de concert, chacune excellente dans son domaine, au lieu d’une unique IA « couteau suisse » médiocre dans plusieurs.

🌍 L’Impératif Environnemental : Réduire l’Empreinte Carbone de l’IA

L’intelligence artificielle, malgré ses promesses, a une empreinte écologique significative. L’entraînement des modèles massifs, notamment les LLM de dernière génération, nécessite d’énormes quantités d’énergie pour alimenter les serveurs et les puces spécialisées (GPU). Selon certaines estimations, l’entraînement d’un seul modèle d’IA de grande taille peut générer autant de CO2 que le cycle de vie de cinq voitures. C’est pourquoi le principe de l’outil juste pour l’usage juste est aussi un impératif environnemental. En privilégiant les Small Language Models (SLMs), l’IA frugale, et les infrastructures optimisées (comme le cloud vert ou l’Edge Computing), nous pouvons réduire drastiquement la consommation énergétique, rendant l’innovation technologique durable et responsable.

🛡️ Les Enjeux Réglementaires et Éthiques : L’IA au Service de la Confiance

L’essor de l’IA s’accompagne de risques majeurs qui nécessitent une prise de conscience et une action immédiate. C’est ici qu’interviennent les cadres légaux comme l’EU AI Act.

1. L’EU AI Act : Un Cadre Mondial

L’EU AI Act (ou Règlement Européen sur l’IA) est la première loi complète au monde visant à encadrer l’IA. Elle instaure une approche basée sur le risque :

Niveau de RisqueExemples d’ApplicationsExigences Clés
Risque InacceptableNotation sociale, manipulation cognitive subliminale.Interdiction totale.
Haut RisqueSystèmes de recrutement, véhicules autonomes, dispositifs médicaux.Conformité stricte (documentation, supervision humaine, qualité des données).
Risque LimitéChatbots, systèmes de détection d’émotion.Obligation de transparence (informer l’utilisateur que le contenu est généré par l’IA).

Il est impératif pour les entreprises de cartographier l’usage de l’IA dans leurs produits pour assurer la conformité.

2. L’Explicabilité (XAI)

Dans les systèmes à Haut Risque, il devient essentiel de comprendre pourquoi une IA a pris une décision. C’est l’Explicabilité de l’IA (XAI). Le temps de la « boîte noire » (où les décisions sont incompréhensibles) est révolu. Les utilisateurs et les régulateurs doivent pouvoir auditer et contester les résultats.

3. Protection des Données Privées (RGPD) et Confidentialité

L’IA se nourrit de données. L’application stricte du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) aux modèles d’IA est cruciale.

  • Anonymisation/Pseudonymisation : Les données d’entraînement doivent être traitées.
  • Risque d’Inférence : L’IA ne doit pas pouvoir « régurgiter » des données privées ou confidentielles contenues dans son jeu d’entraînement. C’est pourquoi l’utilisation de modèles internes (on-premise ou privés) formés sur des données contrôlées est souvent la seule option viable pour les informations sensibles.

4. Droits d’Auteur et Propriété Intellectuelle

La question de la paternité du contenu généré par l’IA est l’un des plus grands défis légaux.

  • Données d’Entraînement : Les modèles ont-ils été entraînés sur des œuvres protégées par le droit d’auteur sans compensation ? L’EU AI Act impose une obligation de transparence sur les données utilisées.
  • Contenu Généré : Qui détient les droits sur un texte, une image, ou une musique créée par une IA ? Le créateur humain qui a donné la « prompte » (instruction) ? L’entreprise qui fournit le modèle ? Ces questions font l’objet de procès majeurs et nécessitent des contrats et des politiques d’utilisation clairs.

🚀 Conclusion : Vers une IA Mature et Humaine

L’avenir de l’IA est radieux, à condition que nous abordions son développement avec maturité. Le progrès ne se mesure pas seulement à la complexité de l’algorithme, mais à sa capacité à améliorer nos vies de manière éthique, légale et durable.

Il est temps de choisir l’outil le plus éthique, le plus économe et le plus pertinent pour notre objectif, tout en ayant une connaissance pointue des responsabilités que nous impose le paysage réglementaire. L’IA doit être un partenaire de confiance, et cette confiance passe par la transparence et la conformité.

Nous avons échangé sur ces sujets et j’ai eu le plaisir de répondre aux questions incisives de Karine Pollien au sujet de l’IA et de son impact ESG dans ce podcast « Rock’n’Sobre #41 IA : alliée ou ennemie de l’environnement? » : Retrouvez mon intervention à partir de la minute 16:18.
https://radiovostok.ch/?p=40775

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Êtes-vous prêt à auditer l’utilisation de l’IA dans votre organisation pour garantir la conformité à l’EU AI Act ? L’avenir de votre entreprise en dépend.

Contactez moi pour poursuivre cette discussion et l’adapter à votre contexte.

L’IA, mythe ou réalité ?

Publié le par Yves Zieba

Récemment, plusieurs entreprises m’interpellent au sujet de l’intelligence artificielle. Leurs directions se demandent s’il faut « s’y mettre » sans trop savoir par où commencer.

Ils se demandent surtout s’il y a des risques associés à l’adoption de l’IA. La peur semble l’emporter, alors que je pense qu’il y a surtout une tonne d’opportunités à explorer et un domaine des possibles vertigineux.

Je partage donc avec vous ma veille active des cas d’usage concrêts mis en place pour les entreprises pour les aider à démarrer dans l’IA.

Quel est l’intérêt de l’IA pour les entreprises ? Quelles opportunités peuvent elles saisir ?

J’en vois 3 principales : l’efficacité, la personnalisation et la prise de décision.

Cette année l’intelligence artificielle (IA) s’est profondément intégrée dans les opérations des entreprises, offrant une gamme de solutions.

  1. Service Client : Les chatbots et assistants virtuels propulsés par l’IA offrent un service client 24/7, réduisant les délais de réponse et augmentant la satisfaction client par des interactions personnalisées.
  2. Ressources Humaines : L’IA simplifie le recrutement via l’analyse des CV, l’identification de talents cachés, et l’anticipation des besoins en formation. Elle aide également à personnaliser les parcours de développement des employés.
  3. Marketing Personnalisé : L’analyse des comportements clients permet de proposer des recommandations personnalisées, optimisant l’engagement et la conversion.
  4. Optimisation des Processus : Dans la logistique, l’IA optimise les stocks, les itinéraires de livraison, et la gestion des ressources, réduisant ainsi les coûts et améliorant l’efficacité.
  5. Prise de Décision : L’analyse prédictive aide les entreprises à anticiper les tendances du marché, identifier de nouvelles opportunités, et ajuster leurs stratégies en temps réel.
  6. Maintenance Prédictive : Utilisée dans l’industrie et la fabrication, l’IA prédit les pannes avant qu’elles n’arrivent, augmentant la fiabilité des équipements et diminuant les coûts de maintenance.
  7. Génération de Contenu : L’IA générative produit du contenu (texte, images, vidéos) rapidement, ce qui peut économiser du temps et des ressources, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
  8. Automatisation des Tâches Administratives : De la génération de documents à la gestion des congés, l’IA automatise diverses tâches administratives, libérant du temps pour des activités plus créatives ou stratégiques.
  9. Analyse de Données : L’IA permet une analyse en profondeur des données, fournissant des insights qui peuvent révolutionner la manière dont les entreprises comprennent leurs marchés, leurs clients, et leurs opérations.
  10. Sécurité et Surveillance : L’IA aide dans la détection des anomalies et la surveillance en temps réel, améliorant la sécurité et la gestion des risques.

Ces applications de l’IA en entreprise démontrent non seulement une amélioration de l’efficacité et de la compétitivité mais aussi une transformation profonde des modèles d’affaires, des interactions client, et des processus internes.

Quels sont les risques à se lancer ?

Les entreprises qui se lancent dans l’intégration de l’intelligence artificielle en 2024 s’exposent à une série de risques qui peuvent affecter leur fonctionnement, leur réputation, et leur compétitivité :

  1. Cybersécurité et Protection des Données : L’IA, en utilisant des quantités massives de données, devient une cible attractive pour les cyberattaques. Les entreprises doivent veiller à la sécurité de ces données, car une brèche pourrait exposer des informations confidentielles, entraînant des pertes financières, des sanctions légales, et une perte de confiance des clients.
  2. Biais et Éthique : L’IA peut reproduire ou amplifier des biais présents dans les données d’entraînement, ce qui peut mener à des décisions injustes ou discriminatoires. Les entreprises doivent investir dans des méthodes pour détecter et corriger ces biais, tout en assurant que les applications de l’IA respectent les normes éthiques et légales, comme le règlement européen sur l’IA qui impose des exigences strictes pour les systèmes d’IA à risque élevé.
  3. Dépendance et Compétence Humaine : Une trop grande dépendance envers l’IA peut diminuer les compétences humaines dans les secteurs où l’IA prend des décisions ou optimise des processus. Il y a le risque de perdre l’expertise humaine, rendant les entreprises vulnérables si l’IA échoue ou si des changements rapides dans la technologie rendent obsolètes leurs systèmes d’IA.
  4. Impact sur l’Emploi : L’automatisation par l’IA peut réduire la demande pour certains types de travaux, ce qui pourrait entraîner des licenciements ou une reconversion professionnelle pour les employés. Les entreprises doivent anticiper ces changements et offrir des programmes de formation pour éviter le désarroi social et maintenir la satisfaction des employés.
  5. Responsabilité et Transparence : Avec l’IA prenant des décisions, déterminer la responsabilité en cas d’erreur ou d’accident peut devenir complexe. La transparence des algorithmes, expliquant comment et pourquoi les décisions sont prises, devient cruciale pour la confiance des consommateurs et la conformité légale.
  6. Coûts et Retour sur Investissement : Développer ou intégrer des solutions d’IA peut être coûteux, avec des investissements en recherche, développement, et maintenance. Il y a un risque que le retour sur investissement ne soit pas aussi rapide ou élevé que prévu, surtout si la technologie évolue rapidement, nécessitant des mises à jour constantes.
  7. Réglementations et Conformité : Les régulations en matière d’IA, comme celles en cours d’adoption en Europe, peuvent changer rapidement. Les entreprises doivent rester à jour avec ces évolutions pour éviter des sanctions et s’assurer que leur adoption de l’IA est conforme aux lois en vigueur.
  8. Perception Publique et Marque : L’utilisation de l’IA, surtout dans des secteurs sensibles comme la santé ou la justice, peut affecter la perception publique. Les entreprises doivent gérer cette perception pour éviter des réactions négatives ou des mouvements de boycott.
  9. Innovation et Concurrence : Si l’IA est mal intégrée, elle pourrait freiner l’innovation en standardisant les processus créatifs ou décisionnels, rendant les entreprises moins agiles face à la concurrence ou aux changements du marché.

En naviguant ces risques, les entreprises doivent adopter une approche proactive, investissant dans la formation, la recherche, et le développement, tout en gardant un œil sur l’évolution des technologies et des régulations.

L’IA offre des opportunités significatives, mais sa gestion requiert une vigilance continue et une stratégie bien pensée pour minimiser ses risques.

Bref, en conclusion, l’adoption de l’IA permet aux entreprises de se réinventer, offrant des solutions plus agiles et adaptées à un marché en constante évolution. Pour en savoir plus, pour tester certains outils, découvrir les risques et les opportunités spécifiques à votre activité, selon les forces et les faiblesses actuelles de votre entreprise, n’hésitez pas à me contacter pour en discuter. (Yves Zieba, +41795611054)

Et selon vous, quels sont les principaux risques et les principales opportunités ?

L’IA, l’interdire ou la démocratiser ?

Publié le par Yves Zieba

C’est une des questions que nous avons explorées à l’occasion de la table ronde à l’Espace André Malraux de Nantua, un magnifique écrin, tout proche du lac, dans un des haut lieux de la gastronomie, de la nature et de la résistance, pendant une soirée débat dans le cadre du MAIF numérique éthique tour qui présentait des solutions pédagogiques et numériques pour les petits et pour les grands.

Le soleil était au rendez vous sur les rives du lac de Nantua et aux abords de la médiathèque et de l’espace André Malraux.

Il y avait foule pour découvrir les robots, les casques de réalités virtuelles, les stands de sensibilisation à la cyber sécurité, aux risques de harcèlement en ligne. Cette journée était une belle occasion de présenter les solutions de recyclage des appareils électroniques et les imprimantes 3D des fablabs voisins, mais aussi de mettre en valeur les filières et les matériaux naturels comme le bois local, et de trouver des alternatives pour sortir du plastique.

Très impressionné par le travail de préparation, d’animation, de sensibilisation des conseillers numériques de Haut Bugey Agglomération, et par la mobilisation des acteurs de l’écosystème de Nantua à cette occasion.

Le numérique éthique tour fédéré par la MAIF propose notamment d’aller de ville en ville avec un camion et des stands/présentoirs amovibles en bois très bien conçu. Une sorte de fablab itinérant pour aller à la rencontre des territoires et des citoyen.ne.s.

Ce tour faisait escale à Nantua cette semaine, et j’ai eu le plaisir de participer à la table ronde sur l’impact de l’intelligence artificielle sur les métiers d’aujourd’hui et de demain. Après avoir été chaleureusement accueilli par Monsieur le Maire de Nantua, Jean-Pascal Thomasset, nous avons pu explorer les nouveaux risques et les belles opportunités que l’intelligence artificielle créé, notamment du point de vue de l’avenir des métiers.

Ravi de revoir pour l’occasion, Pascal Minguet Deschamps, avec qui nous avons pu échanger lors de cette table ronde. Nos parcours se croisent décidemment lors de belles occasions, souvent sur les sujets de médias, de santé, de protection de la nature, de gastronomie, de tiers-lieux et de fablabs et j’apprends beaucoup à chacun de nos retours d’expérience !!!

A l’évidence, l’IA représente une opportunité à saisir pour l’avenir d’une ville de 4000 habitants, telle que Nantua et pour une agglomération telle que celle du Haut Bugey.

Les questions posées par le public ont porté sur les conséquences éthiques et sociétales de l’IA.

Ravi d’avoir pu soutenir cette belle initiative de sensibilisation à l’importance du numérique éthique et durable. Les sujets sont très proches de ceux que nous traitons dans les chartes et dans les labels de l’Institut du Numérique Responsable (INR / l’ISIT) en France ou en Suisse.

Je n’oublie pas que la MAIF avait déjà été il y a 10 ans notre premier assureur lorsque nous étions quelques pionniers à vouloir faire de l’innovation numérique dans des espaces ouverts et inclusifs, (des fablabs, des makers spaces ou des hackerspaces : anglicismes pour ateliers partagés et lieux de créativité et d’innovation ouverte), et dans des tiers-lieux et que leurs conseils nous ont sensibilisé aux risques à couvrir dans de tels espaces créatifs et à la responsabilité des dirigeants de tels lieux hybrides.

A l’époque, ils nous ont ouvert la porte et ont accepté de nous assurer quand d’autres assureurs ne comprenaient pas ce que voulait dire « fablab » ou refusait tout simplement de couvrir (comprendre?) un concept qui ne rentre pas dans leurs cases.

Notre format coordonné et animé de main de maître par Odile Verdure Labeille, (Conseillère Numérique France Services), sur l’intelligence artificielle et sur les métiers de demain, est désormais bien rodé !!!

Au plaisir de poursuivre les débats aux quatre coins de la Région Auvergne Rhône-Alpes, de la France ou sur les chemins de l’Europe ou de la francophonie 😉 !!!