Kristin Milchanowski:
Choisissez un processus où l'IA peut directement réduire le gaspillage d'énergie ou optimiser la consommation, que ce soit dans les centres de données, les chaînes de fabrication ou l'immobilier commercial. Chez BMO, nous avons commencé par intégrer l'IA dans nos opérations de données pour réduire les coûts informatiques et diminuer l'intensité carbone simultanément. Le message est simple : mesurez ce qui compte, automatisez ce qui est répétitif et élargissez ce qui fonctionne.
Michael Torrance:
Bienvenue à Chefs de file en matière de durabilité. Je suis Michael Torrance, chef de la durabilité à BMO. Dans cette émission, nous nous entretiendrons avec des leaders en durabilité des milieux corporatifs, investisseurs, académiques et des ONG pour explorer comment ce domaine de la durabilité en évolution rapide influence les investissements mondiaux, les pratiques d'affaires et notre monde.
Conférencier 3:
Les opinions exprimées ici sont celles des participants et non celles de la Banque de Montréal, ses affiliés ou filiales.
Melissa Fifield:
Bonjour, je suis Melissa Fifield, chef de l'Institut climatique de BMO, et je suis vraiment emballée par l'épisode d'aujourd'hui. Nous entendons parler d'IA tous les jours dans tellement d'applications différentes. L'intelligence artificielle est une technologie captivante qui évolue rapidement et qui est énergivore. À mesure que la demande en puissance informatique augmente, les défis liés à l'approvisionnement en énergie propre et à la modernisation de notre réseau électrique augmentent également. C'est une histoire importante, c'est certain, mais je pense qu'il y en a une autre qui mérite d'être racontée. L'IA peut être un outil puissant pour les organisations afin d'accélérer leurs transitions énergétiques et améliorer leur résilience. Et aujourd'hui, je suis accompagnée de ma collègue Kristin Milchanowski, chef de l'IA et des données à BMO. Nous allons explorer comment l'IA peut faire partie d'une stratégie corporative de durabilité et son potentiel à soutenir des résultats positifs et mesurables. Bienvenue, Kristin. Merci beaucoup de te joindre à moi.
Kristin Milchanowski:
Salut, Melissa. Merci beaucoup de m'accueillir. Je suis vraiment emballée d'en parler avec toi.
Melissa Fifield:
Commençons par un peu de contexte. Qu'est-ce qui t'a amenée à poursuivre une carrière en IA et pourquoi ton rôle englobe-t-il spécifiquement à la fois l'IA et les données?
Kristin Milchanowski:
Mon parcours vers l'IA a commencé à l'intersection des mathématiques, à la fois les mathématiques quantitatives et même une touche de science quantique. Et au début de ma carrière, j'ai vu comment les données n'étaient pas seulement un sous-produit des affaires, mais c'était vraiment la matière première pour l'avantage décisionnel et l'IA est devenue un prolongement naturel de cette réalisation. Et donc, aujourd'hui, en tant que chef de l'IA et des données chez BMO, mon mandat couvre vraiment ces deux domaines, parce que vous ne pouvez tout simplement pas avoir l'un sans l'autre. Les données sont le système sanguin et l'IA est l'intelligence qui les interprète. Donc ensemble, ils définissent vraiment comment une organisation apprend, s'adapte et rivalise.
Melissa Fifield:
Tellement intéressant. Je pense que nous voyons tellement d'entreprises qui explorent ou mettent en œuvre des outils d'IA pour aider à améliorer l'efficacité, stimuler la productivité, réduire la complexité. Alors que l'IA devient une partie centrale de la stratégie d'affaires, pourquoi est-il tout aussi important de l'intégrer dans la planification de la durabilité selon ton point de vue?
Kristin Milchanowski:
L'IA n'est pas seulement un outil pour l'efficacité, c'est un catalyseur pour la responsabilisation. Alors que les entreprises tissent l'IA dans leur tissu stratégique, je vois cela comme vraiment critique à la mission d'être dans la durabilité et la planification de la durabilité. Et c'est parce que ces mêmes algorithmes qui peuvent optimiser la croissance peuvent aussi optimiser pour la réduction du carbone, la circularité et aussi pour l'impact social. Donc quand l'IA est intégrée dans les objectifs de durabilité, elle peut transformer l'ESG d'un exercice de rapport en un moteur de performance, et c'est un moteur qui aligne le profit avec l'objectif.
Melissa Fifield:
J'adore ça et j'adore cette expression, catalyseur pour la responsabilisation. Je pense que c'est tellement important et super intéressant. Tu es manifestement quelqu'un qui surveille les développements et les cas d'utilisation de l'IA à travers les industries, les géographies, certainement à travers l'Amérique du Nord. Quels sont quelques exemples inspirants que tu vois de l'IA produisant des résultats plus durables en particulier?
Kristin Milchanowski:
Je passais beaucoup de temps à l'université dans les terres agricoles et les ranchs de bétail, donc je suis vraiment passionnée par le suivi de cet espace. Un de mes meilleurs amis possède l'un des plus grands champs de coton dans le sud du Texas. Et en agriculture, la vision par ordinateur aide les agriculteurs à utiliser 40 % moins d'eau tout en augmentant les rendements. C'est une différence mesurable. Et donc, non seulement vous préservez notre précieuse réserve d'eau, mais les agriculteurs sont en mesure d'augmenter leurs rendements et ensuite aussi de soutenir leurs familles avec les rendements accrus, aider également à bénéficier du montant d'argent qu'ils ramènent à la maison. Et donc, je suis vraiment emballée par la façon dont la vision par ordinateur les aide d'une manière réelle et tangible. La maintenance prédictive est l'autre domaine dans les entreprises d'équipement industriel, où nous voyons jusqu'à 20 % de réduction des émissions en donnant du pouvoir à la maintenance prédictive avec l'IA. Ce sont donc deux domaines spécifiques à l'industrie. Et puis, dans le secteur bancaire, les modèles d'IA quantifient le risque climatique dans les portefeuilles de prêt, transformant la durabilité d'une aspiration qualitative en une discipline quantitative, ce qui me passionne vraiment. Ce ne sont plus des projets pilotes. Ce sont des points de preuve que l'intelligence et l'impact peuvent coexister.
Melissa Fifield:
J'adore cet exemple sur le coton en particulier. Dans mon expérience dans l'industrie du vêtement, nous savons que le coton est une culture particulièrement assoiffée, et j'adore cet exemple spécifiquement des réductions que cela peut aider à générer, et tu as absolument raison, il y a tellement d'avantages dérivés de ces réductions de ressources. Je veux pivoter un peu. À l'Institut climatique, nous faisons un sondage annuel des leaders d'affaires à travers les États-Unis et le Canada, et nous avons constaté qu'un manque de données est un obstacle majeur pour beaucoup de leaders d'affaires à leur propre planification de durabilité. Comment l'IA peut-elle aider les organisations à identifier les sources de données pertinentes, gérer leurs données efficacement, et tu as mentionné cela plus tôt autour des rapports ESG, mais rendre compte aux parties prenantes de manière opportune et précise?
Kristin Milchanowski:
Je vois que le plus grand obstacle au progrès est la perspicacité. La plupart des organisations ne manquent pas d'engagement autour de cela. Leur intention est à la bonne place, le manque de clarté sur quelles données comptent, et donc l'IA peut en fait aider à faire ressortir des relations cachées à travers des systèmes fragmentés maintenant. Vous n'avez plus besoin d'avoir un environnement de données parfait, donc vous pouvez utiliser l'IA pour aider à prédire quels signaux de données sont les plus importants pour votre organisation, et ensuite vous pouvez automatiser l'intégration de ces données dans des tableaux de bord de durabilité, donc vous pouvez transformer les données brutes en intelligence décisionnelle, pour que les conseils d'administration, les investisseurs et les régulateurs obtiennent une visibilité en temps réel ou en temps quasi réel au lieu de simples rapports rétrospectifs.
Melissa Fifield:
Eh bien, c'est tellement important de ne pas être, je veux dire, je pense que chaque leader d'affaires lutte avec le fait de ne pas avoir de données parfaites. C'est un défi éternel.
Kristin Milchanowski:
Tu as absolument raison, et je voulais juste rebondir sur ça avec toi pendant une seconde, que la mentalité selon laquelle les données doivent être dans une situation parfaite et immaculée pour pouvoir les exploiter n'est tout simplement plus vraie, à cause de ces avancées que je viens de mentionner en IA. Donc j'essaie vraiment d'aider les gens à comprendre que ce n'est plus un obstacle aussi grand qu'avant, parce que la technologie a évolué et nous pouvons vraiment maintenant poursuivre la prédiction de ces signaux de données.
Melissa Fifield:
Je pense que c'est un parallèle tellement intéressant dans la durabilité en général. Je pense que nous avons pendant des décennies essayé de poursuivre des données parfaites et des rapports parfaits et de la précision. Je pense que ce que nous voyons avec la promesse de certaines de ces différentes applications activées par l'IA, c'est que l'élément prédictif peut générer les perspectives qui vous amènent peut-être vers le progrès plutôt que la perfection. Et je pense que c'est un développement vraiment, vraiment important.
Kristin Milchanowski:
Et je pense que nous tous qui écoutons prendrions le progrès et les perspectives actionnables toute la journée plutôt que d'être paralysés par le fait de savoir si quelque chose va être parfait dans un an.
Melissa Fifield:
Absolument. À travers de nombreuses industries, les chaînes d'approvisionnement sont vraiment la source d'une partie substantielle de l'empreinte carbone d'une entreprise. Quel rôle vois-tu l'IA jouer dans l'optimisation de la logistique de la chaîne d'approvisionnement, ou as-tu des exemples spécifiques de la façon dont elles minimisent leur impact environnemental dans leurs chaînes d'approvisionnement en particulier?
Kristin Milchanowski:
Les chaînes d'approvisionnement sont à la fois une zone de risque et d'opportunité, donc l'IA peut optimiser dynamiquement les itinéraires, prédire les hausses de demande et identifier les fournisseurs avec des émissions plus faibles et/ou une intensité d'émissions plus faible. Au-delà de la logistique, cependant, l'IA générative peut simuler des scénarios de chaîne d'approvisionnement pour trouver les voies à plus faible empreinte carbone qui respectent toujours les niveaux de service, ce que je pense être un équilibre vraiment important. Imaginez chaque expédition, fournisseur et processus étant continuellement recalibré pour l'efficacité environnementale et économique. Je pense que c'est à quoi ressemble la durabilité intelligente.
Melissa Fifield:
Absolument. Sur une note connexe, encore une fois, j'ai mentionné notre sondage des leaders d'affaires et au fil des ans, nous avons constaté comment une part croissante d'entreprises à travers les États-Unis et le Canada, elles développent de plus en plus des plans climatiques pour leurs organisations, mais que vois-tu comme peut-être certains des principaux défis d'intégrer l'IA dans les cadres de durabilité existants? Nous avons parlé un peu de précision versus progrès et prédiction. Je suis juste curieuse de ce que tu vois comme certains des défis actuels.
Kristin Milchanowski:
Le principal défi n'est pas technique, il est plus structurel ou organisationnel. Beaucoup de cadres de durabilité ont été conçus avant que tout ce mouvement d'IA générative sophistiquée arrive et ils se concentraient sur des métriques statiques et des divulgations annuelles, mais l'IA prospère sur les boucles de rétroaction. Donc combler cet écart signifie reconcevoir les modèles de gouvernance, recycler les équipes et intégrer la littératie en IA dans les fonctions ESG. Il s'agit de passer de la conformité à l'optimisation continue.
Melissa Fifield:
Je pense que c'est tellement bien. Ça amène le progrès, pas la perfection au niveau suivant. Alors que les leaders d'affaires considèrent les outils et solutions d'IA dans le contexte de ces plans de durabilité et comme tu l'as dit, intégrer cette littératie en IA dans leurs opérations et peut-être reconcevoir les modèles de gouvernance, quelles sont les considérations éthiques à garder à l'esprit? Comment gardons-nous cette vue holistique au premier plan alors que ce train de l'IA avance si rapidement?
Kristin Milchanowski:
L'innovation sans empathie est vide. L'IA doit être conçue avec la transparence, la traçabilité et la confiance à son cœur. Lorsqu'elle est appliquée à la durabilité, l'IA éthique signifie s'assurer que les modèles ne réduisent pas seulement le carbone, mais aussi maintiennent l'équité, la vie privée et l'inclusivité. Les données doivent représenter toutes les communautés impactées par les décisions environnementales. L'étoile du Nord sur cela est vraiment claire. L'intelligence sans éthique n'est pas un progrès. C'est un risque rebaptisé.
Melissa Fifield:
Absolument. Bien dit. Kristin, je sais que tu suis les développements en ce qui concerne la productivité à travers les États-Unis et le Canada. Où vois-tu des forces particulières au Canada spécifiquement sur cette conversation?
Kristin Milchanowski:
Le Canada a une progression significative en IA dont on peut parler, et il a des forces distinctes. Par exemple, la stratégie pancanadienne en IA, nous avons établi une fondation nationale, des instituts de premier ordre à Toronto, Montréal, Edmonton. Il y a un bassin de talents profond et l'un des taux les plus élevés de production de recherche en IA dans le G7. Donc en même temps, nous sommes à un moment d'inflexion pivot. Le Canada a une recherche de classe mondiale et un investissement de démarrage, mais le défi maintenant est de traduire cela en adoption à grande échelle à travers l'industrie, surtout dans les services financiers, les marchés des capitaux, les chaînes d'approvisionnement, les cadres de durabilité. Et donc, c'est exactement pourquoi des entreprises comme la nôtre existent, c'est pour aider à créer un pont entre la recherche et la valeur d'entreprise. Le Canada peut vraiment mener l'IA et la conversation de productivité tous les deux, parce qu'ils ont un écosystème solide sur lequel s'appuyer. Ils ont un processus et un programme de gouvernance très actifs à travers les entités gouvernementales qui veulent aider à établir des réglementations appropriées. Vous avez des institutions de recherche de classe mondiale à travers le milieu académique, et vous avez un engagement actif des secteurs public et privé au Canada, qu'ensemble cet écosystème massif est positionné pour vraiment mener la conversation en IA et aider à soutenir la productivité pour le Canada.
Melissa Fifield:
Basé sur ton expérience en stratégie d'IA ici à BMO, quelle est selon toi une étape pratique que les leaders d'affaires peuvent prendre aujourd'hui pour utiliser l'IA dans l'accélération de leur transition énergétique?
Kristin Milchanowski:
Je recommande de commencer petit, mais stratégiquement. Choisissez un processus où l'IA peut directement réduire le gaspillage d'énergie ou optimiser la consommation, que ce soit dans les centres de données, les chaînes de fabrication ou l'immobilier commercial. Chez BMO, nous avons commencé par intégrer l'IA dans nos opérations de données pour réduire les coûts informatiques et diminuer l'intensité carbone simultanément. Le message est simple : mesurez ce qui compte, automatisez ce qui est répétitif et élargissez ce qui fonctionne. Et pour ces leaders qui veulent aller plus loin, aller au-delà de l'expérimentation et vraiment institutionnaliser l'intelligence, je peux offrir au public que mon livre va sortir à la fin mars, Retour sur l'Intelligence. C'est un guide stratégique pour les agents d'IA évolutifs. Il ne s'agit pas seulement de technologie, mais il s'agit de discipline de leadership. Et donc, Melissa, dans le livre, nous exposons comment concevoir des agents d'IA comme des collègues numériques et moderniser les fondations de données, et construire ces retours mesurables sur l'intelligence, et cela couvre la croissance, l'efficacité, le risque. Il y a beaucoup de bons éléments là-dedans comme feuille de route pour transformer l'IA du potentiel à la performance.
Melissa Fifield:
C'est excitant. J'ai hâte de le lire. J'ai peut-être une question plus personnelle pour toi. Dans ta vie de tous les jours, soit personnellement ou professionnellement, quelle est ta commande d'IA préférée ou peut-être la plus utilisée?
Kristin Milchanowski:
Je ne sais pas si j'ai une commande préférée la plus utilisée, mais je peux partager mon truc et astuce pour l'ingénierie de commande, qui est de commencer par dire à votre modèle génératif de choix qui il est et qui vous êtes. Donc si je veux demander la meilleure recette de barbecue, je vais lui dire qu'il est le maître du fumoir le plus réputé au monde et que je suis un chef de barbecue novice avec un simple gril. En lui disant très spécifiquement qui il est et qui vous êtes, il répond à la question beaucoup plus directement de la façon dont vous avez besoin qu'on y réponde juste avec cette petite astuce simple.
Melissa Fifield:
C'est tellement fantastique. C'est une si bonne perspicacité. Ça fournit le contexte nécessaire pour obtenir la réponse que vous voulez vraiment. Je vais essayer ça aujourd'hui. Avant de conclure, autre chose que tu aimerais partager avec ce public, qui je suis sûre vient d'un large spectre de compréhension et d'appréciation pour ce qu'est l'IA et ce qu'elle a le potentiel de faire, mais autre chose que tu aimerais partager avec notre public aujourd'hui?
Kristin Milchanowski:
Je reçois souvent cette question à propos de est-ce que l'IA va prendre mon emploi? Et j'aime tisser ça que l'IA ne remplace pas l'intelligence humaine. C'est une extension de celle-ci. L'avenir appartiendra aux organisations qui traitent l'IA non pas comme un produit technologique ou un projet technologique, mais comme une discipline de leadership. La question n'est pas de savoir si l'IA peut accélérer la durabilité. Il s'agit vraiment de savoir si nous avons le courage de diriger avec intelligence et intégrité en cours de route, et je sais que nous l'avons chez BMO, et je sais que nos auditeurs ont vraiment ce courage de diriger de cette façon. La transition énergétique peut parfois être vue comme une destination, mais vraiment nous pouvons la voir comme une direction et nous pouvons exploiter l'IA pour nous y rendre plus rapidement et plus intelligemment, et maintenir toutes nos valeurs éthiques et responsabilité que nous devons avoir.
Melissa Fifield:
Je pense que c'est tellement vrai. C'est vraiment une transformation. Nous avons besoin de tous les outils dans notre arsenal. Tellement de bonnes pépites dans la conversation d'aujourd'hui, Kristin. Merci beaucoup de te joindre à moi et de partager tes perspectives avec notre public.
Kristin Milchanowski:
J'apprécie.
Melissa Fifield:
Merci.
Michael Torrance:
Merci d'avoir écouté Chefs de file en matière de durabilité. Ce balado est présenté par BMO. Vous pouvez trouver notre émission sur Apple Podcasts, Spotify, ou votre lecteur de balado préféré. Appuyez sur le bouton suivre si vous voulez être informé quand de nouveaux épisodes sont publiés. Nous valorisons votre contribution, donc veuillez laisser une note, une critique et tout commentaire que vous pourriez avoir, ou visitez-nous à bmo.com/chefsdefiledurabilite. Notre émission et nos ressources sont produites avec le soutien de l'équipe marketing de BMO et Puddle Creative. Jusqu'à la prochaine fois, merci d'avoir écouté et passez une excellente semaine.
Conférencier 5:
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