Améliorer l'estimation de l'empreinte carbone avec l'apprentissage automatique

Les préoccupations concernant le changement climatique et les émissions de gaz à effet de serre ont poussé de nombreux pays à créer des accords, comme l'Accord de Paris, pour limiter ces émissions. Un moyen de mesurer l'impact des activités humaines sur l'environnement est le concept d'Empreinte carbone (EC). Ce terme fait référence à la quantité totale de gaz à effet de serre libérée dans l'atmosphère à cause d'un produit ou d'une activité. Il existe différentes méthodes pour calculer l'EC, allant d'outils simples pour les particuliers à des méthodes complexes utilisées par les industries.

Traditionnellement, le calcul de l'EC, surtout pour les industries, a été un processus long et coûteux. Beaucoup d'entreprises font appel à des consultants pour fournir ces calculs, ce qui peut prendre pas mal de temps et de ressources. Cependant, il y a une tendance vers des méthodes automatiques qui utilisent des approches basées sur les données, comme l'apprentissage machine (AM), pour rendre ce processus plus efficace.

Le problème avec de nombreuses méthodes automatiques, c'est qu'elles fonctionnent souvent comme des "boîtes noires". Ça veut dire que le processus de prise de décision n'est pas clair pour l'utilisateur. Ce manque de transparence peut rendre les utilisateurs hésitants à faire confiance aux résultats fournis par ces systèmes. Donc, il est essentiel de développer des solutions qui non seulement automatisent l'estimation de l'EC, mais qui fournissent aussi des explications faciles à comprendre.

Cet article se concentre sur une nouvelle approche pour estimer automatiquement l'empreinte carbone des activités industrielles en se basant sur la classification des transactions bancaires. En utilisant le Traitement du langage naturel (TLN) et l'AM, cette méthode vise à fournir à la fois des estimations précises et des explications compréhensibles des résultats.

#Motivation pour le calcul de l'empreinte carbone

La prise de conscience croissante du changement climatique et de ses conséquences a amené de nombreux particuliers et entreprises à considérer leur impact environnemental. Il y a plusieurs raisons de calculer l'EC :

1. Conformité légale : Beaucoup d'organisations doivent se conformer aux réglementations environnementales qui leur demandent de rendre compte de leurs émissions.

2. Certification de durabilité : Les entreprises cherchent des certifications pour prouver leur engagement envers des pratiques durables, ce qui peut améliorer leur réputation et attirer des investisseurs soucieux de l'environnement.

3. Éviter les taxes environnementales : En suivant leurs émissions, les entreprises peuvent éviter des pénalités liées à des émissions de carbone excessives.

4. Sensibilisation personnelle : Beaucoup d'individus, surtout les jeunes, se préoccupent du changement climatique et veulent suivre leur empreinte carbone pour faire des choix éclairés.

Pour aider les utilisateurs à comprendre et réduire leur empreinte carbone, diverses applications et outils ont été développés. Bien que certains de ces outils exigent que les utilisateurs saisissent leurs données manuellement, d'autres utilisent des méthodes automatiques, y compris l'analyse des transactions bancaires.

#Approches manuelles vs automatiques

#Approches manuelles

Pour les particuliers, les calculateurs manuels demandent souvent aux utilisateurs de fournir des informations sur leurs habitudes, comme combien ils voyagent ou consomment. Ces calculateurs utilisent des formules prédéfinies pour estimer les émissions de carbone en fonction des données fournies. Dans les contextes industriels, les entreprises de conseil offrent des services pour aider les entreprises à calculer leur EC, ce qui peut devenir chronophage et coûteux.

#Approches automatiques

À l'inverse, les méthodes automatiques visent à simplifier le processus en utilisant la technologie pour analyser les données directement. Certaines applications existent déjà qui estiment automatiquement les émissions de carbone en fonction des données de transactions bancaires. Ces applis classifient les dépenses en différents types et utilisent ces informations pour calculer les émissions associées.

Malgré les avantages des méthodes automatiques, il y a un manque de recherche axée sur l'utilisation de ces techniques à des fins industrielles, en particulier en ce qui concerne l'Explicabilité des résultats. C'est là que la nouvelle méthode entre en jeu, visant à fournir des explications transparentes sur la manière dont les Classifications et estimations sont faites.

#La proposition : estimation automatique de l'EC explicable

Cette étude propose une solution qui combine l'apprentissage machine et le traitement du langage naturel pour estimer automatiquement l'empreinte carbone des activités industrielles. Les caractéristiques clés de cette approche incluent :

1. Classification des transactions bancaires : Le système classifie les transactions bancaires en catégories correspondant à différents secteurs industriels. Cette classification est cruciale car elle détermine comment les émissions sont calculées.

2. Apprentissage machine explicable : La solution proposée met l'accent sur l'explicabilité, permettant aux utilisateurs de comprendre comment le système est arrivé à ses conclusions. En utilisant des termes et descriptions spécifiques des transactions bancaires, le système fournit de la clarté sur ses décisions.

3. Intégration avec des données existantes : La méthode intègre des sources de données externes pour améliorer le processus de classification. Cela inclut l'utilisation d'informations sur des entreprises et secteurs spécifiques pour garantir l'exactitude.

#Méthodologie

#Traitement des données

Pour préparer les données de transactions bancaires à l'analyse, plusieurs étapes sont effectuées :

1. Suppression des informations non pertinentes : Les numéros ou codes qui ne sont pas pertinents pour la classification sont supprimés. Cela inclut les numéros de compte et les identifiants de reçu.

2. Reconstruire les termes : Souvent, les descriptions bancaires sont courtes et peuvent utiliser des abréviations. Le système les développe en termes complets pour une meilleure compréhension.

3. Nettoyage du texte : Tous les symboles ou accents sont supprimés du texte. Cela garantit que l'accent est mis sur le contenu qui a du sens.

4. Lemmatisation : Les termes restants sont traités dans leurs formes de base pour aider à la catégorisation.

#Modèle de classification

Une fois les données prétraitées, la classification des transactions est effectuée à l'aide de divers modèles d'apprentissage machine. Les modèles sélectionnés visent à fournir de bonnes performances dans la catégorisation précise des transactions. Les principaux modèles utilisés dans cette étude incluent :

• Machine à vecteurs de support (SVM) : Ce modèle est connu pour son efficacité dans les tâches de classification.

• Forêt aléatoire (RF) : Cette méthode d'ensemble utilise plusieurs arbres décisionnels pour améliorer la précision de la classification.

• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Un modèle plus complexe adapté pour traiter des séquences et le contexte dans les données.

#Module d'explicabilité

L'aspect explicabilité de la méthode proposée est crucial, car il permet aux utilisateurs de voir comment les décisions sont prises. Ce module sert deux objectifs :

1. Génération d’explications : Le système génère des explications basées sur les termes clés identifiés lors du processus de classification. La classification de chaque transaction est liée à des termes pertinents trouvés dans la description de la transaction bancaire.

2. Validation des explications : Les explications générées sont validées en les comparant avec des informations spécifiques au secteur. Si les termes utilisés dans l'explication correspondent étroitement aux termes attendus pour ce secteur, l'explication est considérée comme fiable.

#Évaluation expérimentale

Pour évaluer la performance de cette méthode d'estimation automatique de l'EC, un ensemble de données expérimental composé de vraies transactions bancaires a été utilisé. Cet ensemble de données comprenait plus de 25 000 transactions, soigneusement nettoyées et étiquetées pour la classification.

#Résultats

Les résultats des modèles de classification ont montré que tant le SVM que le RNN ont atteint des taux de précision élevés, dépassant les 90 %. Le modèle de forêt aléatoire a obtenu des résultats légèrement inférieurs mais restait satisfaisant. Le modèle le plus efficace en termes de temps de traitement était le SVM, tandis que le RNN nécessitait plus de temps pour l'entraînement.

En termes d'explicabilité, une grande proportion des explications générées a été jugée satisfaisante selon le jugement humain. L'approche du système a permis la validation automatique d'environ 60 % de ces explications, offrant aux utilisateurs une confiance dans les résultats.

#Discussion

Les résultats de cette étude soulignent le potentiel d'utiliser des méthodes automatiques pour estimer les empreintes carbone basées sur les transactions bancaires. En intégrant l'apprentissage machine avec le traitement du langage naturel, la méthode améliore non seulement l'efficacité des calculs d'EC, mais aborde également les problèmes de transparence souvent liés aux solutions automatisées.

L'importance de l'explicabilité ne peut pas être sous-estimée, particulièrement dans les contextes industriels où la confiance dans les systèmes automatisés est cruciale. Les utilisateurs peuvent se sentir plus confiants dans les résultats quand ils peuvent comprendre le raisonnement derrière les classifications.

#Limitations

Bien que cette approche montre des promesses, il y a des limitations à considérer. La classification dépend de l'étiquetage initial des transactions bancaires, qui peut nécessiter un effort humain significatif. De plus, les catégories utilisées pour l'estimation de l'EC peuvent avoir besoin d'être adaptées à des secteurs spécifiques, car chaque secteur peut avoir des dépenses uniques.

#Travaux futurs

Il y a plusieurs directions pour la recherche future afin d'améliorer cette méthode :

1. Expansion linguistique : Explorer l'application du système dans plusieurs langues pour étendre son utilisation à différentes régions.

2. Explications améliorées : Incorporer plus d'informations sur les entreprises dans les explications pour fournir aux utilisateurs un contexte plus riche pour les classifications.

3. Classification hiérarchique : Étudier des méthodologies hiérarchiques pour la catégorisation pourrait aider à améliorer l'exactitude des classifications en tirant parti des relations entre différentes catégories.

4. Approches semi-supervisées : Combiner la méthode supervisée actuelle avec des stratégies semi-supervisées pourrait réduire la charge manuelle pour l'étiquetage initial.

En conclusion, cette étude présente une avancée significative dans l'estimation automatique des empreintes carbone dans les industries. En se concentrant sur des explications transparentes et en tirant parti des données des transactions bancaires, elle ouvre la voie à une approche plus efficace et fiable pour comprendre et gérer les émissions de carbone.