Charlotte Degot: A more accurate way to calculate emissions | TED

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TED


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00:00
Transcriber: Leslie Gauthier Reviewer:
0
0
7000
Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
00:13
For decades now,
1
13080
1335
Cela fait des décennies
00:14
we’ve been saying we should reduce our emissions,
2
14415
2794
qu’on dit qu’on doit réduire nos émissions.
00:17
but they’ve kept increasing.
3
17209
1585
Or, elles ne cessent d’augmenter.
00:19
One of the key reasons is we don’t measure accurately
4
19253
4588
Une des raisons centrales est que nous ne mesurons pas précisément
00:23
the climate impact of our actions.
5
23841
2586
l’impact de nos actions sur le climat.
00:27
Imagine trying to save money,
6
27011
2711
Imaginez essayer de faire des économies
00:29
but when you go shopping,
7
29722
1335
mais quand vous faites des courses,
00:31
there is no price tag on any item ...
8
31057
3753
aucun prix de soit indiqué.
00:34
or trying to lose weight,
9
34810
2253
Ou que vous vouliez perdre du poids
00:37
but you cannot measure the portion sizes and the calories.
10
37063
3253
mais que vous ne puissiez pas mesurer vos portions et vos calories.
00:40
You would be bound to fail.
11
40733
1376
L’échec est inévitable.
00:43
This level of blindness is close to the one we have
12
43277
4046
Ce niveau d’aveuglement est proche de celui qui nous afflige
00:47
when it comes to our climate impact.
13
47323
1877
quand il s’agit d’impact sur le climat.
00:49
Measuring greenhouse gas emissions is hard.
14
49867
2961
Mesurer les émissions de gaz à effet de serre est difficile.
00:53
It has no color,
15
53704
1418
Ils sont incolores,
00:55
it has no smell;
16
55122
1835
inodores,
00:56
it’s invisible.
17
56957
1418
invisibles.
00:58
We cannot put sensors everywhere,
18
58751
3211
Il est impossible de poser des capteurs partout,
01:01
on every building,
19
61962
2002
sur chaque bâtiment,
01:03
every track,
20
63964
1460
sur chaque camion,
01:05
every field,
21
65424
1335
dans chaque champ,
01:06
every cow --
22
66759
2127
sur chaque vache...
01:08
so most of the time,
23
68886
1293
Donc, la plupart du temps,
01:10
we give up and we don’t measure.
24
70179
2586
on laisse tomber et on ne mesure pas.
01:13
And when we do measure,
25
73933
1334
Et si néanmoins nous mesurons,
01:15
we are reduced to relying on estimations
26
75267
3212
nous sommes réduits à nous reposer sur des estimations
01:18
and conversion factors.
27
78479
1501
et des facteurs de conversion.
01:21
The consequence is we end up working with highly incomplete
28
81148
5297
Par conséquent, nous travaillons sur base d’estimations de nos émissions
01:26
and inaccurate estimations of our emissions.
29
86445
2753
hautement incomplètes et imprécises.
01:30
Often we have a margin of error of 30 to 60 percent.
30
90407
3587
Nous aboutissons avec des marges d’erreur entre 30 et 60 %.
01:34
This means targets and action plans are set
31
94703
5464
Cela signifie que les objectifs et les plans d’actions sont fixés
01:40
based on inaccurate data.
32
100167
2086
sur base de données inexactes.
01:43
If we look at the corporations
33
103087
1710
Prenons les entreprises :
01:44
that report their progress on climate to the CDP,
34
104797
4296
elles font un rapport de leur progression vis-à-vis du climat au CDP,
01:49
which is a nonprofit organization that runs a global disclosure system
35
109093
4629
une ONG qui opère un système de transparence mondiale
01:53
for environmental impacts,
36
113722
3003
des impacts environnementaux.
01:56
what we see is striking:
37
116725
2753
Ce que nous observons est choquant :
01:59
more than two-thirds of the companies
38
119478
3295
plus de deux tiers des entreprises
02:02
are not accurately measuring their emissions,
39
122773
3629
ne mesurent pas précisément leurs émissions
02:06
and only seven percent of those companies
40
126402
4045
et seulement 7 % de celles-ci
02:10
are ultimately reducing their impact in some way.
41
130447
4088
finissent par réduire leur impact d’une manière ou d’une autre.
02:15
You cannot reduce what you cannot measure.
42
135661
3921
Or, c’est impossible de réduire ce qu’on ne peut pas mesurer.
02:19
It is key for corporations to be able to measure across all activities,
43
139999
6590
C’est la clé qui permet aux entreprises de mesurer dans leurs activités
02:26
all sources that drive carbon up or down.
44
146589
3920
toutes les sources d’émission ou de capture de CO2.
02:31
In a way,
45
151218
1043
D’une certaine manière,
02:32
that’s just putting the same rigor to carbon measurements
46
152261
3754
il s’agit simplement de mesurer le CO2 avec la même rigueur
02:36
that we have for financial accounting.
47
156015
3211
que celle que nous avons pour les résultats financiers.
02:40
It took more than 100 years to put modern, automated financial accounting in place.
48
160769
5256
Mettre en place le système comptable financier moderne a mis plus de 100 ans,
02:46
We don’t have 100 years when it comes to climate.
49
166817
3629
mais nous n’avons plus 100 ans en matière climatique.
02:51
But this is crucial for corporations to set meaningful targets
50
171238
6006
C’est toutefois crucial de fixer des objectifs qui font sens
02:57
and successful action plans.
51
177244
1835
et des plans d’actions susceptibles de réussir.
02:59
One of the most powerful tools we have
52
179997
3170
Un des outils les plus puissants à notre disposition
03:03
to help us accelerate on this journey is artificial intelligence.
53
183167
4463
pour nous aider à accélérer ce cheminement est l’intelligence artificielle.
03:08
Artificial intelligence can process data automatically
54
188297
4630
L’intelligence artificielle peut traiter automatiquement des données
03:12
from diverse, unstructured sources
55
192927
3044
de sources diversifiées et non structurées
03:15
like invoices, consumer behavior data.
56
195971
2878
comme les factures ou les données sur les comportements des consommateurs.
03:20
It can work by modeling to better estimate the missing information.
57
200059
5380
Elle peut modéliser de meilleures estimations des informations lacunaires.
03:26
It can simulate and ultimately optimize emissions.
58
206815
3754
Elle peut simuler et optimiser les émissions.
03:31
Let me share an example of how this could work.
59
211487
2377
Voici un exemple comment cela pourrait fonctionner.
03:34
A wine and spirits international company:
60
214907
2878
Une entreprise internationale de vins et spiritueux :
03:37
billions of sales,
61
217785
1668
des milliards de vente,
03:39
hundreds of brands,
62
219453
1168
des centaines de marques,
03:40
consumers across the globe.
63
220621
1710
des consommateurs partout dans le monde.
03:43
When they want to measure their impact,
64
223249
2293
Quand l’entreprise a voulu mesurer son impact,
03:45
they need to measure across the entire set of their emissions.
65
225542
3879
elle devait mesurer tous les types d’émissions.
03:50
This means direct emissions from facilities,
66
230381
3211
Ça signifie les émissions directes, issues des centres de production,
03:53
purchased electricity,
67
233592
1919
leur achat en électricité,
03:55
raw materials,
68
235511
1460
les matières premières,
03:56
leased assets,
69
236971
1126
les biens en leasing,
03:58
IT emissions
70
238097
1501
les émissions informatiques,
03:59
business travel,
71
239598
1085
les voyages d’affaires,
04:00
transportation,
72
240683
1334
tous les transports,
04:02
waste,
73
242017
1085
les déchets,
04:03
product end of life,
74
243102
1334
les produits en fin de vie,
04:04
etcetera, etcetera.
75
244436
1377
et encore bien d’autres.
04:06
That’s a huge amount of information to collect.
76
246397
2919
C’est un volume immense d’informations à collecter
04:10
And most of it is actually inaccessible to the company itself
77
250025
3963
dont la plupart ne sont pas accessibles à l’entreprise
04:13
because it comes from outside its direct scope of activity.
78
253988
3378
car elles sont issues de l’extérieur de son périmètre d’action.
04:17
For example,
79
257908
1001
Par exemple,
04:18
from suppliers that are not yet able to calculate their emissions either.
80
258909
4296
il peut s’agir de fournisseurs incapables de mesurer leurs émissions.
04:24
So when the sustainability team calculates their impact,
81
264248
5213
Dès lors, quand les équipes de la durabilité estiment leur impact,
04:29
they have no choice but to do rough estimates.
82
269461
3337
elles n’ont pas d’autres choix que faire des estimations à grosse maille.
04:33
Let’s examine the glass for bottles.
83
273507
2085
Examinons le verre des bouteilles.
04:36
The way they calculate glass emissions is the following.
84
276510
3045
Voici comment ils évaluent les émissions pour ce verre :
04:40
They take the total amount of glass bought last year --
85
280514
3712
ils prennent le volume total de verre acheté l’année précédente,
04:44
let’s say 1,000 tons.
86
284226
1585
disons 1 000 tonnes.
04:46
They multiply it by a conversion factor,
87
286687
3587
Il le multiplie par un facteur de conversion
04:50
which represents the average kilos of CO2 equivalent for one ton of glass --
88
290274
5881
qui représente l’équivalent moyen de kilos de CO2 par tonne de verre,
04:56
let’s say 950.
89
296155
1751
disons 950.
04:58
950 x 1000 makes 950,000.
90
298365
4171
950 multipliés par 1 000 égalent 950 000.
05:02
Of course this is hugely inaccurate
91
302995
2169
Manifestement, ceci est largement inexact
05:05
because it does not take into account
92
305164
2085
car cela ne prend pas en compte
05:07
all the numerous factors that impact actual emissions,
93
307249
5005
les nombreux facteurs qui influencent les émissions réelles.
05:12
so it’s hard to set targets and action plans.
94
312254
4129
C’est donc difficile de fixer des objectifs et des plans d’actions.
05:16
This is where the sustainability team calls data scientists
95
316884
4212
C’est à ce moment que l’équipe de durabilité fait appel
aux scientifiques des données
05:21
to come in and process detailed data about the type of glass,
96
321096
5965
pour traiter les données en détail sur les types de verre,
05:27
the color of the glass,
97
327061
1710
leur couleur,
05:28
the recycling share,
98
328771
1418
le pourcentage de recyclage,
05:30
the supplier country of origin,
99
330189
2252
les pays d’origine des fournisseurs,
05:32
the transportation mode,
100
332441
1543
les modes de transport,
05:33
by brand,
101
333984
1001
les marques,
05:34
by product.
102
334985
1001
les produits.
05:36
They can simulate the design and the supply chain
103
336070
4170
Ils peuvent simuler la conception et la chaîne d’approvisionnement
05:40
and integrate in the calculation
104
340240
1877
et intégrer dans leurs calculs
05:42
the importance of the glass color --
105
342117
2336
l’importance de la couleur du verre -
05:44
1.5 times more emissions for a clear bottle
106
344453
3503
il y a 1,5 fois plus d’émissions pour un verre transparent
05:47
versus a green bottle;
107
347956
2044
que pour un verre de couleur verte ;
05:50
the importance of the country of origin --
108
350000
2920
l’importance du pays d’origine :
05:52
twice the amount of emissions for one country versus another one,
109
352920
4337
deux fois plus d’émissions d’un pays à l’autre
05:57
depending on the energy mix;
110
357257
2128
en fonction du mix énergétique ;
05:59
the importance of the design itself --
111
359385
2752
l’importance du design :
06:02
for the same total weight,
112
362137
1919
pour un poids total final identique,
06:04
1.5 times more emissions for one design versus another one.
113
364056
5255
1,5 fois plus d’émission pour une forme que pour une autre.
06:09
Instead of having one big, average number,
114
369937
3795
Plutôt qu’un seul chiffre moyen énorme,
06:13
you now have a model which correlates and calculates emissions
115
373732
4672
on obtient un modèle qui corrèle et calcule les émissions
06:18
at a granular level.
116
378404
1418
au niveau granulaire.
06:20
With this type of methodology,
117
380989
1919
Avec une telle méthodologie,
06:22
the emissions figure is typically corrected by 30 to 50 percent.
118
382908
4922
on peut corriger les chiffres des émissions entre 30 et 50 %.
06:28
And more importantly,
119
388747
1502
Et plus important,
06:30
the company can now move to action
120
390249
3336
l’entreprise peut à présent agir
06:33
as they can, one, set meaningful targets,
121
393585
3671
car elle peut fixer des objectifs qui font sens,
06:37
two, identify very concrete initiatives,
122
397256
3378
identifier des initiatives très concrètes
06:40
and three,
123
400634
1001
et enfin,
06:41
recalculate emissions over time and measure their progress.
124
401635
3253
recalculer ses émissions dans le temps et mesurer ses progrès.
06:46
Let me share another example:
125
406098
2419
Voici un autre exemple :
06:48
cement.
126
408517
1001
le ciment.
06:50
Cement is a massive CO2 emitter.
127
410060
2753
Le ciment est un émetteur massif de CO2.
06:53
If cement were a country,
128
413981
2127
Si le ciment était un pays,
06:56
it would rank as the third-largest emitter,
129
416108
3378
il serait le troisième plus grand émetteur,
06:59
right after China and the US,
130
419486
2461
directement derrière la Chine et les États-Unis
07:01
in front of the European Union and India.
131
421947
2711
et devant l’Union européenne et l’Inde.
07:05
Most of the emissions come from the process of producing clinker,
132
425868
4546
La plus grande partie des émissions provient de la production du clinker,
07:10
the key ingredient in cement.
133
430414
1918
l’ingrédient principal du ciment.
07:13
To produce clinker,
134
433000
1376
Pour produire du clinker,
07:14
you need to maintain a temperature of over 1,400 degrees Celsius.
135
434376
4755
on doit maintenir une température de plus de 1 400 °C.
07:19
It requires a lot of fuel,
136
439715
2335
Cela nécessite beaucoup de carburant
07:22
and it’s really just carbon containing the whole materials.
137
442050
2920
alors qu’on ne parle que de carbone contenu dans les matériaux.
07:25
So the secret sauce is to produce cleaner and higher quality clinker,
138
445637
5464
Le secret est de produire un clinker plus propre et de meilleure qualité,
07:31
because the higher the quality of the clinker,
139
451101
2294
car meilleure est la qualité du clinker,
07:33
the less of it you will need to produce cement ultimately,
140
453395
3754
moins il est nécessaire de produire du ciment,
07:37
and therefore the less emissions you will generate.
141
457149
2586
et donc, cela induit moins d’émissions.
07:40
But producing high-quality clinker is a complex science.
142
460652
4171
Mais produire un clinker de haute qualité est une science complexe.
07:45
It depends on multiple factors that influence each other.
143
465365
3796
Cela dépend de multiples facteurs qui s’influencent mutuellement.
07:49
For example, the process parameters,
144
469411
2503
Par exemple, les paramètres de processus
07:51
like the rotation speed of the machine,
145
471914
2502
comme la vitesse de rotation des machines,
07:54
how quickly you fill it,
146
474416
1919
la vélocité de remplissage,
07:56
the type of fuel you use,
147
476335
1918
le type de combustible,
07:58
the raw materials and their exact chemical composition.
148
478253
3379
ou les matières premières et leur composition chimique précise.
08:02
This is where artificial intelligence can again have an enormous impact.
149
482674
4880
Ici aussi, l’intelligence artificielle peut avoir un impact important.
08:07
On-site operational teams are trying to manually maintain
150
487846
4421
Nos équipes sur le terrain essaient de maintenir manuellement
08:12
the best set of parameters possible.
151
492267
2378
le meilleur paramétrage possible de tout cela.
08:15
AI can help by measuring better through different sources,
152
495020
5380
Mais l’intelligence artificielle aide à mieux mesurer les diverses sources,
08:20
like direct measurements,
153
500400
1585
comme les mesures directes,
08:21
material and mass balance,
154
501985
1252
l’équilibre des matériaux et de leur masse, etc.,
08:23
etcetera ...
155
503237
1084
08:24
simulate all the potential decisions
156
504321
3212
à simuler toutes les décisions possibles
08:27
and recommend the optimal ones to the operators.
157
507533
3461
et faire les recommandations optimales aux opérateurs des machines.
08:31
These techniques implemented in a cement production process
158
511662
4045
Ces techniques utilisées dans les processus de production du ciment
08:35
enable a substantial emissions reduction
159
515707
3712
conduisent à une réduction significative des émissions
08:39
in a matter of months.
160
519419
1377
en l’espace de quelques mois.
08:42
There is an infinity of applications possible.
161
522172
3128
Le nombre d’applications est infini.
08:46
There is no company,
162
526009
1877
Totues les entreprises,
08:47
no industry that cannot derive significant climate impact
163
527886
4880
toutes les industries obtiendront un impact significatif sur le climat
08:52
from the use of artificial intelligence.
164
532766
2252
en utilisant l’intelligence artificielle.
08:55
I’m not saying artificial intelligence alone will save us.
165
535644
4004
Je ne dis pas que l’intelligence artificielle seule nous sauvera.
09:00
But artificial intelligence,
166
540607
2336
Mais l’intelligence artificielle,
09:02
by helping us measure accurately,
167
542943
3086
en nous aidant à mesurer précisément,
09:06
simulate
168
546029
1168
à modéliser
09:07
and optimize,
169
547197
2044
et optimiser,
09:09
enables significant emissions reduction
170
549241
3795
nous permet de réduire nos émissions de manière significative
09:13
in a quite fast, cheap and easy way.
171
553036
3671
rapidement, aisément et de manière bon marché.
09:17
We cannot miss this opportunity.
172
557583
3169
Nous ne pouvons pas nous permettre de rater cette occasion.
09:22
Thank you.
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Merci.
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