Mise à profit de la valeur de l’intelligence artificielle en gestion environnementale

Le paysage environnemental évolue rapidement et entraîne de nouvelles exigences pour les organisations responsables de la gestion des résultats en santé, sécurité et environnement (SSE). La réglementation s’élargit, les attentes des parties prenantes augmentent et les volumes de données continuent de croître.  

De nombreuses organisations exploitent des systèmes et des processus qui ne sont pas conçus pour ce niveau de complexité. Leurs données environnementales se trouvent dans des plateformes ayant des formats différents, ce qui limite la visibilité dans une organisation. Par conséquent, elles ont de la difficulté à relever les tendances, à anticiper les risques et à réagir de manière uniforme. La prise de décision ralentit, les risques prennent plus de temps à cerner et beaucoup de temps est passé à réconcilier les données au lieu de les utiliser pour éclairer les mesures à prendre.

La qualité et la structure des données sous-jacentes sont au cœur de ces défis. L’efficacité des analyses et de l’IA repose sur les données utilisées. Si celles-ci sont incomplètes, incohérentes ou mal régies, même les outils les plus avancés ne pourront pas générer de l’information fiable. 

Grâce à des données structurées et bien gérées, une organisation peut accéder à l’information et l’utiliser plus efficacement. Elle lui permet alors de contourner la production de rapports sur les événements et de comprendre pourquoi l’événement est survenu et quelles sont les mesures à prendre. 

Investir dans la qualité de ses données est donc plus qu’un simple exercice technique. Il s’agit plutôt d’un élément stratégique qui appuie une prise de décision en toute confiance, réduit les reprises et aide les initiatives d’analyse et d’IA à produire quelque chose de valeur.

Surmonter ces limites exige un changement fondamental : passer de systèmes compartimentés à un environnement de données connecté. Une base unifiée de données environnementales rassemble les différentes sources de données en une seule couche structurée qui appuie les analyses, la production de rapports et l’IA. 

Cette base relie les données des différents domaines (conformité, surveillance, sécurité et gestion des actifs) à l’aide de pratiques de gouvernance et de cadres cohérents. Ainsi, elle fournit une vision cohérente et fiable du rendement environnemental de l’organisation. 

Grâce à cette base, l’organisation obtient une meilleure visibilité de ses opérations. Elle peut mieux comprendre où sont les lacunes en matière de conformité, comment les risques apparaissent et comment il est possible de gérer le rendement environnemental de chaque site.  

Ce changement permet à l’organisation de passer de la gestion d’ensembles de données isolés à la gestion globale de son portefeuille. Il permet aussi d’appliquer les analyses de manière plus cohérente, ce qui appuie à la fois les décisions opérationnelles du quotidien ainsi que la planification à long terme.

Une base de données connectée permet de profiter d’un large éventail d’applications pratiques qui offrent une valeur immédiate. Du point de vue du risque, une organisation peut déterminer les points chauds de contamination, prédire les déplacements des risques environnementaux et établir la priorité des sites en fonction de l’exposition au risque. Cela permet aux équipes d’agir en amont et de réduire les répercussions des problèmes émergents. 

En ce qui a trait à l’efficacité, les analyses optimisent les programmes de surveillance et les stratégies d’échantillonnage, ce qui dirige les ressources vers les endroits où elles auront le plus d’impact. Il est aussi possible d’analyser en continu les systèmes de traitement afin d’améliorer le rendement et de gérer les coûts. 

Quant à la conformité, l’organisation peut mettre en œuvre une production de rapports automatisée, assurer un suivi des obligations réglementaires et établir des systèmes d’alerte rapide qui signalent toute non-conformité potentielle. Ces approches réduisent la dépendance aux processus manuels et appuient une production de rapports plus cohérente. 

Les opérations sur le terrain tirent aussi profit des outils propulsés par l’IA. La vision informatisée peut contribuer aux inspections en relevant les problèmes de sécurité, comme de l’équipement de protection individuelle manquant, alors qu’une surveillance par drone augmente la visibilité sur les sites de grande envergure ou en région éloignée. Dans tous ces cas d’utilisation, les données connectées et fiables représentent le dénominateur commun. Sans elles, ces capacités demeurent limitées ou non durables.

La transition d’une gestion fragmentée des données à l’analytique avancée et l’IA s’effectue en étapes. Les organisations peuvent suivre une trajectoire structurée qui harmonise les priorités avec les capacités.

1. Évaluer l’état actuel et l’état de préparation : Harmoniser les objectifs stratégiques et comprendre les compétences, la technologie et les processus existants.

2. Évaluer la maturité des données : Examiner la gouvernance des données, leur qualité et la sécurité de l’accès pour cerner les lacunes.

3. Déterminer les cas d’utilisation de grande valeur : Classer les cas d’utilisation en ordre de priorité en fonction des objectifs d’affaires pour obtenir une valeur mesurable, comme le suivi de la conformité ou la surveillance des actifs.

4. Établir une feuille de route en étapes : Élaborer un plan de mise en œuvre qui classe les initiatives en ordre, en fonction de la valeur, de la faisabilité et de l’état de préparation.

En commençant avec des cas d’utilisation ciblés, les organisations démontrent rapidement de la valeur et développent leur rythme au fil du temps.

Le changement vers une gestion environnementale axée sur les données crée une occasion claire d’améliorer la gestion du rendement et la réaction au changement d’une organisation. Tirer profit de cette occasion dépend de l’efficacité de la structure, de la connexion et de l’application des données. 

Une organisation qui développe cette base avec des priorités claires est bien placée pour réagir au risque, s’adapter aux exigences en évolution et améliorer les résultats de ses opérations. Alors que les attentes continuent d’évoluer, la capacité à transformer les données en information influencera la performance d’une organisation. 

Pour une discussion approfondie sur le sujet, regardez notre webinaire (en anglais) « Création d’une base de données pour la gestion environnementale (Building the data foundation for environmental management) ».