Hope, lauréat de l'appel à projets lancée par le Sommet pour l’Action sur l’IA

HOPE, ou encore Harmonizing Optimization and Precision in Emissions, est une application de calcul de l’impact carbone des consultants sur leurs missions utilisée par les commerciaux. 

Elle ne se contente pas de s'intéresser à la réduction des émissions carbone ; elle offre également un modèle de simulation qui permet de quantifier et de comprendre l'impact environnemental des actions de l'entreprise. C'est un outil de communication et de sensibilisation efficace qui renforce, par la pratique, l'engagement de Talan sur les technologies responsables. 

Le périmètre du projet inclut l'intégration de l'IA dans l'outil HOPE, déjà opérationnel dans sa première phase en tant qu'éco-calculateur, et l'extension de ses capacités pour automatiser les processus, faire des prédictions éclairées et fournir des recommandations exploitables. Cette intégration permet à Talan de renforcer ses efforts en matière de durabilité tout en répondant aux demandes des clients pour des évaluations transparentes et complètes des empreintes carbone. 

L'exemple du projet "Hope" est frappant dans sa capacité à montrer que Talan agit pour relever les défis environnementaux auxquels nous faisons face. En utilisant une application pour simuler les émissions des gaz à effet de serre lors des missions des collaborateurs, ce projet met en lumière une technologie à la fois responsable et au service de l’humain. 

Cette solution entre dans le cadre de la thématique du consultant augmenté.

Le projet HOPE est conçu pour s'aligner avec les objectifs de durabilité de Talan et les attentes de ses clients. En intégrant l'IA dans l'éco-calculateur, le projet vise non seulement à renforcer les engagements RSE de Talan, mais aussi à servir de modèle pour l'utilisation de l'IA afin de promouvoir la durabilité dans les secteurs du conseil et de la technologie

Hope est l’un des 111 lauréats de l’appel à projets « Efficience pour l’IA » lancée par le Sommet pour l’Action sur l’Intelligence Artificielle (10-11 février 2025).

IA et RSE peuvent-ils faire bon ménage ? 

Le projet a principalement un impact sur les initiatives RSE de Talan et ses opérations avec les clients, en particulier ceux du secteur public qui exigent des évaluations détaillées des empreintes carbone. L'outil HOPE amélioré soutient également les fonctions de développement commercial en offrant un avantage concurrentiel dans la réponse aux appels d'offres avec des exigences de durabilité. De plus, le système de recommandation peut influencer la planification opérationnelle en suggérant une utilisation optimisée des ressources et des arrangements de voyage.

Pourquoi l'IA est essentiel à ce projet ?

L'IA est essentielle pour atteindre ces objectifs, car elle réduit considérablement l'effort manuel et l'expertise nécessaires pour calculer les impacts carbone et explorer des alternatives. L'utilisation de l'IA améliore à la fois l'efficacité et la précision de l'outil, tout en révélant des opportunités de réduction du carbone qui pourraient autrement être négligées.

Les données utilisées pour ce projet incluent un ensemble de données d'offres d'appels d'offres et de propositions commerciales. De plus, des annotations manuelles sont disponibles pour ces documents, spécifiant toutes les informations qui peuvent être directement extraites et ce qui peut être inféré du texte. Cet ensemble de données annoté fournit une base critique pour la formation et l'évaluation des modèles d'IA utilisés dans le projet.

Comment l'IA est-elle utilisée ?

La mise en œuvre de l'IA se concentre sur deux approches principales. La première utilise des modèles de langage de grande taille (LLMs) pour des tâches traditionnelles d'extraction d'informations, tandis que la seconde implique une méthodologie mini-Retrieval-Augmented Generation (mini-RAG). L'approche mini-RAG combine un mécanisme de récupération léger avec des capacités de génération pour obtenir des résultats précis de manière efficace en termes de ressources. Ces modèles sont conçus pour compléter les capacités existantes de l'éco-calculateur en automatisant l'extraction de données et en fournissant des insights intelligents.