La société spécialisée dans la qualité de l'air Airly a annoncé le lancement d'un nouvel outil d'IA qui, selon elle, a été développé pour révolutionner le travail des consultants en qualité de l'air et accélérer considérablement la production d'évaluations de la qualité de l'air dans les applications de planification.
"En travaillant en étroite collaboration avec des consultants en qualité de l'air, nous avons utilisé la puissance de l'IA pour supprimer l'obligation de rechercher manuellement des données géographiques, environnementales et de transport locales, puis de générer des rapports", a déclaré Marta Steiner, responsable produit d'Airly. « Ce sont des tâches chronophages, répétitives et franchement ennuyeuses. Il est donc tout à fait logique de les automatiser et de libérer les consultants pour des tâches qui nécessitent réellement leur expertise.
« Nos essais ont montré qu’Airly AI réduirait de 70 % le temps nécessaire à la rédaction des évaluations de la qualité de l’air », ajoute-t-elle. « Cela représentera un énorme avantage pour les cabinets de conseil en matière de qualité de l'air, mais peut-être plus important encore, cela signifiera également que les demandes de planification pourront progresser plus rapidement – en particulier lorsqu'une évaluation de la qualité de l'air est demandée tard dans le processus, dans des domaines réservés et dans le cadre de une proposition de planification détaillée.
Comment ça marche
An IA aérienne L'utilisateur démarre le processus en saisissant quelques détails de base sur un projet sur la plateforme Airly, qui utilise ensuite la puissance de l'IA pour collecter rapidement des données pertinentes à partir de ressources en ligne des secteurs public et privé. Les sources de données typiques incluent les autorités locales, le Defra, le ministère des Transports, l'Agence pour l'environnement, Google Earth et Ordnance Survey. En plus des données cartographiques et de la politique locale en matière de planification et de transport, Airly AI comprend également des données de surveillance provenant des rapports de situation annuels des autorités locales, ainsi que des concentrations de fond, des récepteurs humains et des récepteurs écologiques. Le logiciel fournit également automatiquement des liens vers les sources de données. « La traçabilité est extrêmement importante », explique Jethro Redmore, fondateur de Redmore Environmental. « Nous avons évalué le nouvel outil Airly AI et avons été heureux de constater que les sources de données sont exactement les mêmes que celles que nous utilisons lorsque nous suivons le processus manuellement, il n'y a donc aucun changement dans les niveaux de confiance que nous avons dans fournir des évaluations précises, fiables et défendables de la qualité de l’air.
En règle générale, l’outil d’IA est capable de générer des matériaux en quelques minutes seulement, ce qui aurait auparavant pris des jours à compiler. Le consultant en qualité de l'air est alors en mesure de définir rapidement le modèle et de générer des fichiers d'entrée ADMS. Grâce à l'IA générative, l'outil crée un brouillon de texte à inclure dans les rapports, ainsi que des tableaux, des figures et des images, et un plug-in MS Word est disponible pour améliorer la rédaction des rapports.
Dans le passé, un individu devait visiter chaque ressource de données en ligne, rechercher la partie pertinente, puis souvent copier et coller les données d'un format à un autre. Cette approche fastidieuse n'est plus nécessaire, ce qui signifie que les consultants auront plus de temps pour interpréter les données et offrir des idées et des conseils d'experts.
Concernant l'importance suggérée de l'outil Airly AI, Jethro Redmore déclare : « Le paysage du conseil va changer et les premiers utilisateurs bénéficieront d'une efficacité améliorée qui permettra à leurs consultants de se concentrer sur les aspects de leur travail qui ajoutent une réelle valeur aux clients. Je crois que cette mesure sera rapidement adoptée dans notre secteur, car il deviendra plus difficile pour les autres de rivaliser sans elle.
Freya Hoyle, directrice associée chez Rappor est d'accord. Elle déclare : « Beaucoup de gens se méfient peut-être au départ de l’IA, mais aucun d’entre nous n’est allé à l’université pour apprendre à copier et coller ! Ainsi, en éliminant le temps nécessaire à l’exécution de ces tâches banales, nous libérerons nos experts pour qu’ils puissent effectuer un travail plus intéressant et plus stimulant. Freya estime également que l'outil Airly AI apportera également un avantage potentiellement involontaire en matière de recrutement et de fidélisation du personnel. « Inévitablement, la collecte de données est généralement effectuée par les consultants les plus récents et les plus jeunes, ce qui constitue la pire façon possible de les initier au secteur de la qualité de l'air », explique-t-elle. « Le recrutement est un défi constant, donc tout ce qui contribue à rendre le travail plus intéressant et plus agréable doit être accueilli à bras ouverts. »
L'outil a été développé en stricte conformité avec les directives fournies par Environmental Protection UK et l'Institute of Air Quality Management (IAQM) dans leur document pivot, « Land-Use Planning & Development Control : Planning for Air Quality ». L'IAQM est l'organisme leader pour les professionnels de la qualité de l'air au Royaume-Uni, et cette publication a joué un rôle déterminant pour garantir qu'Airly AI respecte toutes les normes pertinentes.
En tant que membre de l'IAQM et ayant précédemment dirigé la politique de qualité de l'air à Londres, Lucy Parkin se félicite également du développement de l'IA dans le domaine de la qualité de l'air. « Tout ce qui contribue à fournir des données probantes plus efficacement contribuera à éclairer l’élaboration des politiques », dit-elle. "Par exemple, cela aidera les décideurs politiques et les urbanistes à comprendre pourquoi un point chaud de pollution est un point chaud, afin qu'ils soient mieux placés pour concevoir des mesures d'atténuation."
Évaluation de l'IA Airly
Dans le cadre de la phase d'évaluation initiale, plus de vingt-cinq cabinets de conseil en qualité de l'air se sont inscrits pour critiquer le nouvel outil. Chacune de ces entreprises a déjà bénéficié d'une démonstration du système et Marta Steiner déclare : « La réponse a été unanimement positive – tout le monde était ravi de constater l'augmentation spectaculaire de la vitesse avec laquelle nous avons pu rassembler toutes les données clés. , et ils ont tous déclaré que cela permettrait à leur personnel de consacrer plus de temps à des activités à valeur ajoutée. Beaucoup ont également déclaré que l’automatisation des éléments les plus banals de ce travail contribuerait également à éliminer le risque d’erreur humaine.
Courant mars 2024, chacun des cabinets de conseil participants se verra attribuer un compte utilisateur afin de pouvoir tester l'outil « en colère ». Marta déclare : « La plupart des utilisateurs appliqueront d'abord l'outil à des projets qu'ils ont déjà réalisés. Ils seront ainsi immédiatement en mesure d’évaluer la qualité du matériel livré et de le comparer avec celui créé manuellement.
Établissant des parallèles avec les développements d'autres technologies basées sur des logiciels, Wiktor Warchalowski, PDG d'Airly, déclare : « Nous pensons que l'impact de ce nouvel outil d'IA dans le secteur de la qualité de l'air sera similaire à celui des logiciels de CAO dans le secteur de l'ingénierie. Aujourd’hui, presque tous les nouveaux produits dans le monde sont conçus avec un logiciel de CAO, et nous pensons que le jour viendra bientôt où chaque évaluation de la qualité de l’air sera réalisée efficacement avec l’aide de l’IA.
Pour l’avenir, Wiktor ajoute : « Grâce à l’IA d’Airly, les consultants en qualité de l’air réduiront les coûts et gagneront du temps. Dans le même temps, leur travail deviendra plus intéressant et plus agréable, leur permettant d'optimiser l'utilisation de leurs compétences et de leur expérience, mais du point de vue du public, l'effet le plus visible sera peut-être des résultats plus rapides dans les demandes de planification.
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- La source: https://envirotecmagazine.com/2024/03/13/could-ai-help-unblock-the-logjam-in-planning-applications/
