Étude
Propulser le changement en 2025
Décarbonisation industrielle à l'ère de l'IA générative
10 minutes de lecture
15 août 2025
En bref
Des projets isolés à la transformation multigénérationnelle
- Les projets pilotes ponctuels ne décarboniseront pas suffisamment rapidement l'industrie. L'industrie lourde étant à la traîne par rapport aux objectifs climatiques de 2050, les entreprises doivent passer de projets isolés à une approche multigénérationnelle axée sur le portefeuille qui comprend l'apprentissage, la normalisation et la modularisation des composants, et encourage l'innovation.
- La mise à niveau permet de réaliser des économies : nos recherches confirment que les investissements précoces à faible émission de carbone, bien que coûteux, deviennent compétitifs au fur et à mesure que l'apprentissage continu et l'efficacité prennent place.
- L'IA améliore l'efficacité de la multiplication : au-delà de l'accélération des projets, l'IA préserve les connaissances institutionnelles et s'assure que chaque initiative s'appuie sur les informations passées pour favoriser des réductions de coûts durables.
Réinventer les infrastructures de neutralité carbone à grande échelle
Chaque année menant à 2050 compte, pour la planète et les secteurs qui la redéfinissent. Les entreprises de l'industrie lourde, du pétrole et du gaz, et de l'électricité doivent réduire considérablement leurs émissions tout en continuant à répondre à la demande croissante et à maintenir une croissance rentable.
L'étude Propulser le changement en 2025 se concentre sur le comment. Elle établit une feuille de route pour réinventer le développement d'infrastructures de neutralité carbone, y compris les énergies renouvelables, le nucléaire, l'hydrogène vert, la capture du carbone, la fabrication à faibles émissions de carbone, ainsi que les réseaux de transport et de distribution qui les relient.
Au cœur se trouve une approche multigénérationnelle : le passage de projets isolés à des systèmes connectés où chaque génération d'infrastructure s'appuie sur la dernière, techniquement, financièrement et stratégiquement (voir Figure 1).
Figure 1. Les coûts diminuent et les économies augmentent lorsque vous adoptez une approche multigénérationnelle.
Proportions basées sur une courbe en S inversée et un calcul de la VAN pour le coût actualisé de l’hydrogène vert en Europe dans le scénario de base et le scénario « multigénérationnel » optimisé. Source : modèle de courbe en S d’Accenture.
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Pourquoi cela est important maintenant
L'ambition seule ne suffit plus. La volatilité des marchés, la perturbation des échanges, la fragilité des supply chains et l'incertitude politique rendent les projets d'investissement plus difficiles à réaliser. Notre étude révèle un scepticisme croissant envers les projets d'investissement, à la fois traditionnels et écologiques. Le sentiment négatif est passé de moins de 35 % en 2024 à 50 % en 2025. Dans le même temps, les entreprises sont confrontées à des obstacles persistants au-delà de l'économie, notamment la rigidité des infrastructures, l'absence de consentement communautaire et une pénurie de talents.
Figure 2. Les entreprises se préoccupent de plus en plus de la viabilité des projets d'investissement. Le sentiment négatif est en hausse.
Pourcentage d’entreprises des secteurs des services publics, du pétrole et du gaz, de la chimie, ainsi que des mines et métaux, qui mentionnent l’annulation de projets d’investissement ou la réduction ou le report d’investissements en capital — mesuré en proportion de l’ensemble des entreprises faisant référence à des projets d’investissement ou à des plans d’investissement. Source : analyse d’Accenture Research enrichie par l’IA, à partir de données issues de conférences téléphoniques sur les résultats et de publications d’entreprises du 1er janvier 2024 au 15 avril 2025.
Une approche multigénérationnelle et reproductible aide les entreprises à se protéger contre l'incertitude, à protéger l'accès au capital et à maintenir leur élan en transformant l'apprentissage en avantages combinés.
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Des projets sur mesure à une approche multigénérationnelle
Aujourd'hui, la plupart des projets d'infrastructure de neutralité carbone sont encore planifiés et exécutés comme des efforts ponctuels. Ce modèle sur mesure augmente les coûts, les risques et les délais de livraison.
Une approche multigénérationnelle remplace la réinvention par l'itération. Les entreprises développent des conceptions modulaires, des méthodes de travail standardisées et des supply chains reproductibles, puis les améliorent à chaque déploiement. Au fil des générations, l'apprentissage accumulé entraîne des réductions de coûts importantes et un délai de rentabilisation plus court.
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La livraison reproductible redéfinit la courbe des coûts
La modélisation de la courbe en S inverse d'Accenture montre comment les coûts diminuent à mesure que les entreprises passent de projets originaux à une livraison reproductible. Les premiers projets permettent de réaliser des économies modestes, suivies d'un point de basculement où l'apprentissage et l'échelle entraînent des réductions rapides des coûts, puis des gains durables à mesure que l'apprentissage s'étend à l'ensemble des portefeuilles.
L'hydrogène vert illustre cet effet, comme le montre la Figure 3 ci-dessous. Une approche multigénérationnelle permet d'obtenir une parité des coûts plus précoce, d'importantes économies cumulées et une valeur actuelle nette matérielle en capturant les enseignements tirés de projets successifs plutôt que de traiter chaque projet de manière isolée.
Figure 3. Adopter l'approche multigénérationnelle et la modéliser sur l'hydrogène vert, en utilisant une courbe S inverse optimisée.
Taux d’actualisation de 7 %, actualisé de 2025 à 2050, pour l’Europe. Le coût de l’hydrogène gris à base de combustibles fossiles devrait augmenter en fonction de la taxe carbone de l’UE, passant de 70 à 80 $/t de CO2 aujourd’hui, à 150 $/t en 2037 et à 300 $/t en 2050. Source : modèle de courbe en S d’Accenture.
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L'IA comme multiplicateur de force
L'impact le plus important de l'IA n'est pas d'accélérer des projets individuels, mais d'intégrer l'apprentissage continu dans tous les portefeuilles. En analysant de grandes quantités de données de projet structurées et non structurées, l'IA capture des informations au-delà de l'échelle humaine, accélérant les courbes d'apprentissage et améliorant la qualité des décisions.
Les entreprises qui développent cette capacité peuvent être plus performantes aujourd'hui et créer les bases d'une surperformance dans les générations futures de projets, comme le montre la modélisation sur l'hydrogène vert dans la Figure 4 ci-dessous.
Figure 4. Adopter une approche multigénérationnelle avec l'hydrogène vert représente une opportunité de plus de 60 milliards de dollars.
Demande d’H2 basée sur le scénario NZE 2050 de l’IEA WEO 2024. Calcul de la VAN basé sur l’écart de coût actualisé de l’hydrogène (LCOH) entre le scénario de base et le scénario optimisé, avec un taux d’actualisation de 7 %, actualisé de 2025 à 2050. Le coût de l’hydrogène gris à base de combustibles fossiles devrait augmenter en fonction de la taxe carbone, passant de 70 à 80 $/t de CO2 aujourd’hui, à 150 $/t en 2037 et à 300 $/t en 2050. Source : modèle de courbe en S d’Accenture.
Quatre leviers qui permettent l'approche multigénérationnelle
Objectif industriel : Les réseaux électriques à l'ère de l'IA
Les réseaux électriques sont ceux où les pressions décrites dans « Propulser le changement en 2025 » convergent le plus rapidement. L'électrification rapide, la demande de centres de données basée sur l'IA, les actifs vieillissants et les risques croissants de résilience poussent les services publics du réseau au-delà des modèles conçus pour une croissance stable et prévisible.
Historiquement, les réseaux ont été optimisés pour une efficacité statique : équipes allégées, processus fragmentés et intégration de bout en bout limitée gérant une base d'actifs fixes. Ce modèle atteint maintenant les limites d'évolutivité. La fragmentation entre les entreprises, les plateformes et les données rend plus difficile la compression des délais, l'optimisation dans des conditions d'incertitude ou la connexion de la capacité au rythme.
Les correctifs supplémentaires et les solutions d'IA ponctuelles ne suffisent pas. L'intégration de l'IA dans les processus existants laisse encore les résultats limités par une orchestration au rythme humain et des transferts manuels. Les réseaux électriques doivent plutôt devenir natifs de l'IA, réinvitant les processus de bout en bout autour de ce que l'IA rend possible.
Figure 5. Un exemple de réseau électrique natif dans l'IA
Source : recherche d’Accenture, 2026.
Dans un réseau natif de l'IA, les agents d'IA, guidés par des humains et soutenus par des plateformes et des données, optimisent et orchestrent de manière dynamique le travail tout au long de la planification et de la livraison. Cela réduit les durées de cycle, améliore la qualité des décisions et permet une optimisation continue en fonction des conditions, tout en libérant les collaborateurs pour qu'ils puissent se concentrer sur le jugement, la responsabilité et les compromis au niveau du système.
Les réseaux électriques montrent comment l'approche multigénérationnelle prend vie. En passant de la livraison fragmentée à l'optimisation native de l'IA, les services publics peuvent faire évoluer la capacité plus rapidement, concevoir une seule fois, ainsi que reproduire et composer l'apprentissage à travers des générations de travail plutôt que de traiter chaque programme ou projet isolément.
Comment Accenture peut vous aider
Accenture accompagne les entreprises tout au long du parcours de neutralité carbone, de la stratégie à la transformation et aux opérations de l'infrastructure. Cela inclut la stratégie de neutralité carbone, les produits et marchés durables, la finance neutre en carbone, l'intelligence carbone des entreprises, la transformation des infrastructures et les opérations à faible émission de carbone.
À propos de cette étude
« Propulser le changement en 2025 » combine une analyse de signal augmentée par IA, des entretiens avec des cadres, une modélisation propriétaire de la courbe en S inverse, ainsi qu'une analyse de brevets pour fournir une feuille de route rigoureuse et exploitable pour la décarbonisation industrielle.