Meilleure qualité de l’air, de l’eau et des sols, amélioration des rendements agricoles ou industriels tout en préservant l’environnement, gestion optimisée des déchets, mais aussi de l’eau et de l’énergie selon les besoins: Le Big data n’a pas fini de nous surprendre.
Chaque activité génère des données. Une quantité de données, dont l’importance, autrefois non estimée, est aujourd’hui capitale. Pour les entreprises, industriels, agriculteurs ou collectivités locales, la qualité et l’analyse de ces données massives sont en effet l’occasion d’améliorer leur impact sur l’environnement et de préserver les écosystèmes naturels. Découvrez un outil essentiel pour les entreprises qui se veulent plus « green ».
Les fondamentaux du Big data
Le Big data, également appelé « mégadonnées » ou « données massives », est l’ensemble des données dont les caractéristiques en termes de volume, vélocité et variété requièrent des capacités de stockage, de traitement et d’analyse que les outils classiques n’offrent pas.
Des données numériques qui proviennent aussi bien d’applications satellitaires ou signaux GPS que de réseaux sociaux, vidéos publiées en ligne, recherches sur les moteurs de recherches ou encore achats réalisés sur le web.
Les informations collectées sont stockées dans des infrastructures informatiques, appelées centres de données, data centers ou green data centers (pour les installations plus respectueuses de l’environnement). Riches et variées, ces données sont utilisées dans des domaines aussi divers que le marketing, la santé, l’agriculture, l’environnement, etc.
À l’ère du développement durable, elle est devenue une source précieuse d’information pour les entreprises (dans le cadre de la responsabilité sociétale des entreprises ou RSE, par exemple), industriels, agriculteurs ou collectivités locales qui souhaitent minimiser leur impact environnemental.
Une révolution dans la prise de décision environnementale
L’avènement du Big data a profondément bouleversé les process décisionnels. Grâce à une analyse avancées des multiples données collectées et aux modèles prédictifs disponibles, les entreprises, comme les agriculteurs, les industriels ou les collectivités sont en mesure de prendre des décisions éclairées pour améliorer leur impact sur l’environnement et leur rentabilité.
Quelques applications spécifiques du Big data :
Pour les entreprises, industriels et agriculteurs
- Gestion des besoins: les données liées aux historiques de vente par exemple permettent de prédire les tendances et d’ajuster l’approvisionnement auprès des fournisseurs.
- Organisation des transports : elles améliorent la visibilité logistique et facilitent une organisation plus responsable des flux de marchandises.
- Gestion des émissions de gaz à effet de serre: les entreprises peuvent identifier les sources potentielles d’émissions et trouver des solutions pour les réduire.
- Meilleure gestion des ressources: les informations relatives à l’utilisation des ressources permettent de minimiser le gaspillage d’eau, d’électricité ou de matières premières.
- Agriculture de précision : les données liées à la qualité des sols, à la météorologie ou les prévisions saisonnières permettent une utilisation efficace et raisonnée des intrants et ressources en eau ou peuvent fournir des indications sur les périodes idéales de plantation et de récolte. Les rendements sont améliorés et l’impact de l’agriculture sur l’environnement, minimisé.
Pour les collectivités locales
- Planification urbaine: une analyse avancée des données (environnementales, géospatiales, démographiques, etc.) permet d’évaluer les impacts de l’urbanisation sur l’environnement et d’orienter les choix en matière d’architecture, optimiser l’utilisation des terres, la gestion des transports ou l’aménagement des espaces afin de préserver les espaces naturels et la qualité de l’air ou de l’eau, par exemple.
- Engagement citoyen: les informations recueillies auprès des citoyens peuvent faciliter la mise en place d’actions encourageant la participation communautaire dans des projets environnementaux.
- Mobilité urbaine: les données de transport en temps réel et les modèles de trafic favorisent une gestion efficace de la mobilité en ville et permettent de réduire les émissions de gaz à effet de serre, également.
- Surveillance en temps réel : les collectivités peuvent identifier en temps réel la pollution des sols, de l’air ou de l’eau et apporter rapidement des solutions pour préserver la santé des habitants et la biodiversité.
Pour chacun de ces acteurs, les données numériques offrent également des informations essentielles à la mise en place d’une gestion durable des déchets ou d’une utilisation responsable des ressources en eau et en énergie.
Des exemples de villes inspirantes
Barcelone est l’une des premières villes « green » à utiliser la data pour réduire son impact sur l’environnement. Parmi les applications de la technologie auxquelles elle a recours : l’ajustement en temps réel et l’optimisation du parcours des camions-bennes grâce aux capteurs qui surveillent le niveau de remplissage des poubelles.
À Singapour, un autre type de capteurs fournit également des données précieuses. Les fuites d’eau, pics de pollution ou pertes énergétiques sont ainsi détectées immédiatement. Les services concernés peuvent ainsi apporter rapidement des solutions.
Vers une gestion environnementale plus durable
Surveillance environnementale précise, prévision des risques, évaluation des impacts, identification de modèles ou de tendances, le rôle de l’analyse approfondie des données est fondamental pour élaborer des politiques responsables et durables efficaces.
Face à l’urgence écologique, de nombreuses initiatives basées sur la donnée numérique ont vu le jour. Afin d’utiliser cette donnée de manière optimale et agir en faveur d’un avenir plus vert, il est essentiel pour les entreprises et autres acteurs du changement de collaborer avec des experts de la data et des organisations spécialisées dans la protection de l’environnement.
