Décarbonation

Sur ce point comme sur celui de la compétitivité, les cas d’usage sont suggérés sans exemple de développement concret existant à date.

Gestion de l’énergie : L’IA peut gérer intelligemment la consommation d’énergie dans les usines, en ajustant la consommation en fonction des besoins réels, en évitant les gaspillages, en favorisant l’intégration des sources d’énergies renouvelables.

Optimisation des ressources : L’IA peut optimiser l’utilisation des ressources, telles que l’eau et les matières premières, en analysant les données de consommation, en produisant au plus juste pour éviter les écarts de production et en identifiant les opportunités de recyclage et de réutilisation.

Mesure des réductions des gaz à effet de serre (GES) liées à l’alimentation animale. Pour atteindre l’objectif ambitieux d’une réduction de 20% d’ici 2030, le secteur travaille sur l’ensemble de ses leviers et notamment, l’approvisionnement en matières premières bas carbone, des solutions nutritionnelles innovantes et des avancées technologiques. L’IA pourrait fournir une aide pour chiffrer cette performance à toutes les étapes.