Vendée Territoire Connecté, l’un des douze projets lauréats de l’appel à projets DIAT, entre dans sa phase opérationnelle. Porté par Vendée Numérique et soutenu par un large consortium d’acteurs publics locaux, ce projet vise à doter le département de la Vendée d’infrastructures numériques mutualisées et innovantes au service de la transition numérique et écologique.

Piloté par le Secrétariat général pour l’investissement et opéré par la Banque des Territoires, l’AAP DIAT s’inscrit dans le cadre de France 2030 et a pour objectif de soutenir des projets structurants qui démontrent l’efficacité de technologies basées sur l’IA et la science des données, faisant usage d’une IA frugale en énergie et/ou en données, en les validant dans des environnements réels.

Il s’adresse aux collectivités territoriales ou à leur regroupement (syndicat, GIP) et aux établissements publics locaux. Ceux-ci avaient la possibilité de former un consortium avec des acteurs publics ou privés, chargés de la conception, de la réalisation, et de la gestion de tout ou partie des composantes du projet.

Le projet Vendée Territoire Connecté

Le consortium, mené par le GIP Vendée Numérique qui associe le Département et le SYDEV (Syndicat Départemental d’Energie et d’Equipement de la Vendée) a pour parties prenantes Vendée Eau, Trivalis, E-Collectivités, Géo Vendée, la French Tech Vendée ainsi que la majorité des établissements publics de coopération intercommunale (EPCI) vendéens. GeoFit et SOGETREL leur apportent l’expertise technique nécessaire pour le réaliser.

Une réponse aux enjeux environnementaux

La transition écologique est au cœur des préoccupations du Département de la Vendée. L’objectif du projet est de mettre à disposition des communes, intercommunalités, et acteurs publics des outils numériques de pointe pour gérer efficacement les ressources et soutenir la prise de décision en matière de développement durable.

Alain Leboeuf, Président du Département de la Vendée et de Vendée Numérique, explique :

“Je souhaite que la Vendée se dote collectivement de moyens permettant à notre territoire de répondre aux enjeux environnementaux, en évitant le développement d’une Vendée à deux vitesses ; cela passe par des innovations numériques performantes et partagées”. 

Trois leviers technologiques pour transformer le territoire

Le projet Vendée Territoire Connecté s’appuie sur trois innovations majeures pour renforcer le socle technique public numérique du département.

1 : Un réseau d’objets connectés

Ce réseau d’objets connectés est le fruit d’une concertation avec les syndicats de l’eau, de l’énergie et des déchets, ainsi que les collectivités locales, dans le cadre d’une enquête réalisée à l’été 2022, qui, tous, ont témoigné d’un intérêt certain à ce qu’un tel réseau soit déployé sur leur territoire.

SOGETREL a été chargé du développement d’un réseau très bas débit LoRaWAN et d’un dispositif d’objets connectés via ce réseau.

Ces capteurs, qui permettent la collecte de données en temps réel, sont faciles à installer, ne nécessitent pas de connexion internet supplémentaire ni d’alimentation électrique. Ils peuvent être utilisés pour divers besoins, réguliers ou ponctuels, avec plus de 70 cas d’usages envisagés. Parmi ceux-ci, un relevé quotidien des consommations d’eau via un partenariat entre Vendée Eau et Vendée Numérique, ou l’optimisation de la collecte des déchets et du stationnement.

2 : Un hub de données

Ce hub centralisera, standardisera et protégera les données générées par les objets connectés. Il facilitera la gestion des flux d’informations entre les collectivités et permettra une meilleure exploitation des données ;

3 : Un jumeau numérique

Ce modèle 3D du territoire vendéen, co-développé par Géo Vendée et GéoFit, permettra de cartographier avec précision les bâtiments, la végétation, et les infrastructures. Il permettra de simuler des projets comme l’installation d’éoliennes ou d’évaluer l’impact de catastrophes naturelles, comme les tempêtes ou les submersions marines.

L’une des premières applications pratiques de ce jumeau à voir le jour sera un cadastre solaire, développé en partenariat avec le SYDEV. Ce cadastre calculera l’irradiation solaire des sols et toitures, aidant ainsi les usagers à optimiser l’installation de panneaux photovoltaïques et favorisant la production d’énergie solaire en Vendée.

Le réseau d’objets connectés et le jumeau numérique seront accessibles dès 2025, avec une couverture complète de la Vendée prévue pour 2027.

La création de démonstrateurs faisant usage d’une IA frugale dans des secteurs-clés pour atteindre les objectifs climatiques, tels que les villes durables, les bâtiments intelligents, la mobilité et l’agriculture de précision, est au cœur de la seconde phase de la Stratégie nationale en intelligence artificielle (SNIA) à l’horizon 2025. Le projet IA Eco-Pilot porté par Advizeo, expert en Energy Management, la Métropole du Grand Paris et Tilt, société spécialisée dans la gestion de la flexibilité énergétique, figure parmi les lauréats de la deuxième vague de l’AAP DIAT consacré à ces démonstrateurs.

Piloté par le Secrétariat général pour l’investissement et opéré par la Banque des Territoires, l’AAP DIAT a la particularité de réunir deux stratégies d’accélération : “Ville durable et bâtiments innovants” et “IA”. Son objectif est de soutenir des projets structurants qui démontrent l’efficacité de technologies basées sur l’IA et la science des données, faisant usage d’une IA frugale en énergie et/ou en données, en les validant dans des environnements réels.

IA Eco-Pilot : assister les gestionnaires d’espaces tertiaires

L’AAP DIAT s’adresse aux collectivités territoriales ou à leur regroupement (syndicat, GIP) et aux établissements publics locaux. Ceux-ci avaient la possibilité de former un consortium avec des acteurs publics ou privés, chargés de la conception, de la réalisation, et de la gestion de tout ou partie des composantes du projet.

La Métropole du Grand Paris s’est donc associée à Advizeo et Tilt pour le projet IA Eco-Pilot  dont l’objectif est d’automatiser la gestion et le suivi énergétique des bâtiments à distance. Il permettra ainsi aux collectivités de la Métropole de réduire substantiellement la consommation énergétique des bâtiments, notamment en intégrant des mécanismes de flexibilité électrique.

Le projet sera divisé en deux briques d’IA, l’une conçue pour aider les gestionnaires d’énergie à surveiller et optimiser la consommation énergétique des bâtiments, la seconde pour permettre aux bâtiments de s’autoréguler.

La première s’appliquera à un parc de plus de 7000 bâtiments répartis sur 54 collectivités. L’IA va préconiser des réglages sur les équipements et des actions de rénovation énergétique, adaptés à la typologie des bâtiments et à leur usage, facilitant ainsi la prise de décision des gestionnaires d’énergie ainsi que l’atteinte des objectifs du Dispositif Éco-Énergie Tertiaire (DEET) qui impose une réduction progressive de la consommation d’énergie dans les bâtiments à usage tertiaire afin de lutter contre le changement climatique.

La seconde brique d’IA du projet sera expérimentée sur un groupe plus restreint de douze bâtiments répartis dans six collectivités pilotes. Cette phase se concentrera sur l’autorégulation des équipements CVC (chauffage, ventilation, climatisation), à l’aide d’un contrôle prédictif prenant en compte des variables telles que la météo, l’usage et les caractéristiques des bâtiments. L’intégration de la flexibilité électrique permettra d’ajuster les usages énergétiques en fonction de la demande sur le réseau, offrant ainsi une gestion plus souple et optimisée.

Un projet central pour la transition écologique

Les collectivités territoriales jouent un rôle clé dans la transition énergétique et écologique, car elles sont directement responsables d’environ 15 % des émissions de gaz à effet de serre à travers leurs infrastructures et leurs services (bâtiments publics, gestion des déchets, transports, etc.). En utilisant des solutions telles qu’IA Eco-Pilot, elles pourront non seulement mieux respecter les nouvelles réglementations, mais aussi contribuer activement à la réduction des émissions de CO2 à l’échelle nationale.

Si les tests sont concluants, ce démonstrateur pourrait être déployé à plus grande échelle dans les années à venir, ouvrant la voie à une gestion énergétique optimisée dans les territoires, en ligne avec les objectifs de France 2030.

Les systèmes d’IA, de plus en plus performants, nécessitent d’importantes ressources matérielles et énergétiques, soulevant une prise de conscience sur l’empreinte environnementale de l’IA. Face à cette préoccupation croissante, l’AFNOR a récemment publié l’AFNOR Spec 2314, intitulé “Référentiel général pour l’IA frugale : s’attaquer à l’impact environnemental de l’IA et défendre la diffusion de l’IA frugale”. Cette initiative, soutenue par le ministère de la Transition écologique et de la cohésion des territoires, vise à fournir des méthodologies de calcul et des bonnes pratiques pour mesurer et réduire l’impact environnemental de l’IA ainsi que permettre aux entreprises de communiquer de manière transparente sur leur système d’IA.

Le groupe de travail pour le développement de ce référentiel a été lancé en janvier 2024, dans le cadre de la Stratégie Nationale pour l’IA. Co-piloté par l’AFNOR et l’Ecolab du Commissariat Général au Développement Durable, il est le fruit de six mois de travaux auxquels ont contribué le groupe La Poste, Hub France IA, l’ADEME, et EcoInfo, soutenus par une quarantaine d’organisations.

Une méthodologie rigoureuse pour évaluer l’impact environnemental

Le référentiel propose une méthodologie exhaustive basée sur une approche de cycle de vie pour évaluer les impacts environnementaux des systèmes d’IA. Il contient 31 fiches de bonnes pratiques et des recommandations pour communiquer de manière juste sur le caractère frugal des services d’IA.

Des outils pratiques pour les entreprises

Pour faciliter l’adoption de ces bonnes pratiques, le référentiel met à disposition une boîte à outils opérationnelle, spécifiquement conçue pour les équipes data/IA et RSE (Responsabilité Sociétale des Entreprises). Cette boîte à outils vise à guider les entreprises dans la mise en œuvre des recommandations et à intégrer des critères environnementaux dans leurs politiques d’achat de services d’IA, en particulier pour les marchés publics.

Principe de l’IA frugale

L’IA frugale se définit par la nécessité de développer des systèmes d’IA qui consomment le moins possible tout en évitant l’effet rebond, où une IA plus efficiente pourrait entraîner une utilisation accrue et donc un impact environnemental plus élevé. Pour le groupe de travail, la notion de frugalité passe par le développement de l’IA, mais aussi par la redéfinition des besoins (qu’est-ce qui est nécessaire ?) et des usages (comment mieux utiliser l’IA ?). Selon lui, un système d’IA frugale est un système pour lequel :

• la nécessité de recourir à un système d’IA plutôt qu’à une autre solution moins consommatrice pour répondre au même objectif a été démontrée ;
• de bonnes pratiques sont adoptées par le producteur, le fournisseur et le client pour diminuer les impacts environnementaux du service utilisant un algorithme d’IA ;
• les usages et les besoins visent à rester dans les limites planétaires et ont été préalablement questionnés.

Exemple de calcul d’impact environnemental

L’annexe 3 du référentiel présente un exemple concret de calcul des coûts environnementaux pour les modèles d’inférence et d’entraînement du service d’IA générative Stable Diffusion. Ce calcul prend en compte divers paramètres tels que :

• L’équipement et son empreinte environnementale (fabrication, transport, fin de vie) ;
• L’impact environnemental du mix électrique local ;
• L’efficacité énergétique des centres de données ;
• L’allocation du temps d’usage de l’équipement sur sa durée de vie.

Cette méthodologie inclut également le coût environnemental de l’inférence, des entraînements, des réentraînements, et autres coûts fixes, permettant ainsi une évaluation globale et précise de l’empreinte écologique des systèmes d’IA.

Vers une communication transparente

Pour éviter le greenwashing (écoblanchiment) et assurer une communication transparente, le référentiel recommande une évaluation quantitative des indicateurs environnementaux et une communication claire sur le caractère frugal des services d’IA. Les développeurs ou fournisseurs devront donc apporter ces informations en :

• fournissant une évaluation précise des impacts environnementaux sur le cycle de vie ;
• informant sur les effets négatifs potentiels et les contre-mesures mises en place ;
• communiquant sur les bénéfices environnementaux tout en mentionnant les possibles transferts d’impact.

Vers un modèle universel

L’ambition du groupe de travail est que ce référentiel devienne un modèle universel pour la gestion de l’impact environnemental de l’IA et, dans ce but, entend le promouvoir aux niveaux européen et international (ISO).

Pour consulter gratuitement le référentiel, cliquer ici.

Le programme de recherche (PEPR) Intelligence Artificielle, lancé le 25 mars dernier, co-piloté par le CEA, le CNRS et Inria, est doté d’un budget de 73 millions d’euros sur six ans, financé par France 2030 dans le cadre de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle. Il vise à accompagner l’accélération de la France dans le domaine de l’IA à travers trois grandes thématiques de recherche : l’IA frugale et embarquée, l’IA de confiance et distribuée et les fondements mathématiques de l’IA.

Les objectifs du PEPR IA sont multiples, notamment renforcer l’écosystème français de recherche et d’innovation, lever les verrous du déploiement de l’IA, faire émerger des technologies de rupture, et positionner la France et l’Europe comme des leaders sur des thématiques stratégiques. Il vise à passer de la recherche fondamentale aux preuves de concept, en se concentrant sur des domaines tels que l’IA frugale, l’IA embarquée, l’IA de confiance et l’IA distribuée.

Le PEPR IA vise également à faciliter l’interdisciplinarité, attirer les talents notamment en s’appuyant sur Choose France pour encourager l’installation des titulaires de chaires en France et créer des passerelles entre la recherche publique et l’innovation, en collaboration avec les start-ups et les PME. Il s’inscrit ainsi pleinement dans la seconde phase de la stratégie nationale pour l’IA axée sur la formation à l’IA, le développement d’une offre de technologies deeptech sur l’IA embarquée, l’IA de confiance, l’IA frugale et l’IA générative ainsi que le rapprochement de l’offre et de la demande de solutions d’IA.

Neuf projets répartis autour de trois thématiques stratégiques

Les objectifs de ces trois grandes thématiques de recherche correspondant à des problématiques centrales autour de l’IA et de la souveraineté sont :

• La recherche sur l’IA frugale et l’IA embarquée se concentre sur le développement de technologies d’IA qui soient efficaces en termes de ressources et qui puissent être intégrées dans des appareils et des systèmes embarqués. Son ambition est d’identifier les architectures logicielles, les méthodologies d’apprentissage frugal d’entraînement sur des bases de données maîtrisées et l’optimisation avancée des applications pour rationaliser au maximum la consommation énergétique des systèmes d’IA à base d’apprentissage machine.

• La recherche engagée sur l’IA de confiance et distribuée vise à améliorer la compréhension des défis liés à la robustesse, à la confidentialité et à la sécurité des systèmes d’IA, notamment ceux opérant dans des environnements décentralisés. Son objectif est de développer des méthodologies pour renforcer la fiabilité, évaluer et qualifier ces systèmes en conformité avec les normes de confiance et de régulation.

• Les axes de recherche sur les fondements mathématiques de l’IA vont stimuler l’écosystème national de recherche en sciences mathématiques vers la construction et l’analyse des fondements des systèmes d’IA.

Neuf projets répartis autour de ces trois grandes thématiques ont été définis en concertation avec des experts en IA et la communauté de recherche, impliquant plus de 50 équipes françaises réparties sur tout le territoire, favorisant ainsi une dynamique nationale de recherche.

Bruno Bonnell, secrétaire général du plan d’investissement (SGPI), chargé de piloter France 2030, explique :

“Le choix des axes de ce programme repose sur les avantages compétitifs sur lesquels la France peut assurer un leadership avéré. Ce sont surtout les socles sur lesquels reposent les percées technologiques qui façonneront l’IA de demain. Comme pour tous les PEPR, on confie aux pilotes des programmes de recherche eux-mêmes le soin de fédérer leur communauté, autour d’actions « dirigées » et d’excellence scientifique. Ainsi l’Etat oriente, mais fait confiance aux acteurs de la recherche eux-mêmes, aux chercheurs et aux enseignants chercheurs, pour faire avancer la discipline, la recherche, et à terme, ses conséquences pour l’industrie et pour le pays tout entier”.