WPC 2023 Jour trois: L’IA dans l’industrie de l’énergie - Donner un sens au bruit

20 septembre 2023

Écrit par Sébastien Gittens

Il y a beaucoup de bruit autour de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie de l’énergie. Bennett Jones' Sébastien Gittens a aidé à lui donner un sens le troisième jour de la World Petroleum Congress à Calgary. Il s’est entretenu avec les participants à la conférence sur la façon dont l’IA est utilisée en ce moment et sur ce que les entreprises énergétiques devraient prendre en compte lors de son intégration.

Comment l’IA est utilisée dans l’industrie de l’énergie

Peu importe où une entreprise énergétique peut se trouver tout au long de son parcours de transition énergétique, l’IA peut être utilisée de plusieurs façons, notamment:

• améliorer la planification de la demande d’inventaire;
• éviter le gaspillage de produits et de matières premières;
• réduire le temps d’inactivité des machines;
• optimiser les processus de production en temps réel; et
• identifier les anomalies dans les installations utilisant la vision industrielle.

Certaines des plus grandes entreprises énergétiques du monde utilisent actuellement l’IA dans leurs opérations existantes. Par exemple:

• Shell utilise l’IA dans la maintenance prédictive et pour améliorer l’efficacité et réduire les émissions de sa flotte de méthaniers;
• Saudi Aramco applique l’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour optimiser la gestion des réservoirs, la surveillance des torchères et la consommation d’énergie; et
• Chevron utilise l’IA pour éclairer ses décisions d’exploration et de forage, et pour faire progresser la façon dont la société capture et stocke en permanence le carbone profondément sous terre.

Où en est la réglementation de l’IA au Canada

• Il existe de nombreuses définitions et cadres concurrents et un consensus n’est pas encore établi. La Loi fédérale sur l’intelligence artificielle et les données (ACRA) proposée définit l’IA comme « un système technologique qui, de manière autonome ou partiellement autonome, traite des données liées aux activités humaines par l’utilisation d’un algorithme génétique, d’un réseau neuronal, de l’apprentissage automatique ou d’une autre technique afin de générer du contenu ou de prendre des décisions, des recommandations ou des prédictions ». D’autres administrations le définissent différemment.
• L’ACRA en est maintenant à sa deuxième lecture à la Chambre des communes. Il a été présenté dans le cadre du projet de loi C-27 et si le projet de loi reçoit la sanction royale, un processus de consultation sur la réglementation de l’IA sera lancé. On prévoit qu’il y aura une période d’au moins deux ans après la sanction royale du projet de loi C-27 avant l’entrée en vigueur de l’ACRA.
• L’ACRA s’appliquera aux « systèmes d’IA à fort impact », mais ce que cela inclut exactement n’est pas clairement défini par l’ACRA. Un document d’accompagnement pour l’ACRA fournit quelques exemples de « systèmes d’IA à fort impact » comme suit :
  • les systèmes de dépistage ayant une incidence sur l’accès aux services;
  • les systèmes biométriques utilisés pour l’identification et l’inférence;
  • des systèmes qui peuvent influer sur le comportement humain à grande échelle; et
  • les systèmes essentiels à la santé et à la sécurité.
• Au fur et à mesure que l’ACRA progresse, le gouvernement canadien a : (i) entamé des consultations sur son projet de Code de pratique;  et (ii) a publié un Guide sur l’utilisation de l’IA générative. Le Guide vise à : (i) fournir une orientation préliminaire aux institutions fédérales sur leur utilisation des outils d’IA générative; et (ii) faciliter le respect des lois et politiques existantes. Toutefois, le Code doit être mis en œuvre sur une base volontaire par les entreprises canadiennes avant l’entrée en vigueur de l’ACRA.
• Les lois existantes continuent de s’appliquer, notamment dans les domaines de la protection de la vie privée, de la propriété intellectuelle et des droits de la personne. Les normes, les codes et les règles des organismes de réglementation applicables devraient également être pris en considération.

Considérations et risques clés liés à l’IA dans le secteur de l’énergie

Bien qu’elles ne soient pas exhaustives, certaines des choses que les entreprises du secteur de l’énergie devraient prendre en compte lors de l’utilisation de l’IA comprennent:

• L’IA est un outil. Il ne permet pas aux utilisateurs d’abdiquer leurs responsabilités.
• Gouvernance concernant l’adoption et la mise en œuvre de l’IA. Les organisations devraient adopter des politiques, des pratiques et des procédures pratiques en ce qui concerne l’adoption de l’IA qui intègrent diverses considérations pour identifier, évaluer et atténuer les risques. Ces considérations comprennent, entre autres, les éléments suivants :
  • La solution d’IA répond-elle aux exigences de votre entreprise? Étant donné qu’il y a beaucoup de bruit autour de l’IA, les entreprises doivent: (i) évaluer avec diligence si l’adoption d’une solution d’IA particulière répondra réellement à leurs besoins; et (ii) s’assurer qu’il existe une analyse de rentabilisation pour l’adoption (qui reflète les coûts, le calendrier, etc.).
  • Quels sont les intrants et les résultats de la conception? Par exemple, quelles sont les sources de données utilisées par la solution d’IA? L’organisation dispose-t-elle de tous les droits et autorisations nécessaires pour utiliser ces données ? Quelle est la qualité, l’intégrité et la fiabilité de la sortie? La sortie peut-elle être validée indépendamment ? Quelle est la probabilité que la solution d’IA « hallucine » ou perpétue les préjugés? Y aura-t-il une surveillance et un suivi humains de la solution d’IA?
  • Quelles sont les ramifications des erreurs? Selon le cas d’utilisation, il peut y avoir des conséquences importantes (y compris la responsabilité légale, la perte d’opportunité, la perte de clientèle / réputation et le risque de marque) en adoptant une solution d’IA particulière.
  • Comment l’IA est-elle livrée? Par exemple, la solution est-elle livrée « sur site » ou dans le cloud ? La solution est-elle suffisamment résiliente et fiable? La solution d’IA est-elle sécurisée ?
  • Dans quelle mesure l’IA est-elle transparente? L’organisation peut-elle expliquer la solution d’IA? L’organisation comprend-elle les forces et les limites de la solution d’IA?
• Gouvernance concernant l’utilisation de l’IA. Les organisations devraient adopter des politiques, des pratiques et des procédures pratiques en ce qui concerne l’utilisation de l’IA par les employés et d’autres personnes.
• Il n’y a pas de solution universelle. Les paramètres relatifs à l’utilisation responsable de l’IA seront différents pour chaque organisation.
• Les exigences réglementaires vont changer d’une juridiction à l’autre dans le monde entier. Les pays en sont à différentes étapes du continuum des politiques. Il sera important de suivre l’évolution de la réglementation et du droit.

Bennett Jones vient de publier un nouvel aperçu sur Générence artificielle (IA) : Le gouvernement canadien continue de clarifier l’utilisation des systèmes d’IA générative.

La société a écrit sur les dernières nouvelles sur AIDA dans Artificial Intelligence— A Companion Document Offers a New Roadmap for Future AI Regulation in Canada.

Pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle dans le secteur de l’énergie, contactez Sébastien Gittens.

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