Les pratiques d’évaluation d’impact doivent aujourd’hui composer avec de grands volumes de données, des échéanciers accélérés et des exigences réglementaires accrues. Dans ce contexte, les organisations doivent pouvoir justifier leurs décisions avec davantage de clarté. Dans cette entrevue, Michael Taylor, vice-président, Écologie, EIE et patrimoine – C.-B. et Yukon chez WSP au Canada, présente comment des approches alliant expertise et IA peuvent aider[DR1.1] les organisations à naviguer dans la complexité, à gagner en assurance et à passer de l’analyse à l’action.

Q1. Quels facteurs redéfinissent aujourd’hui les processus d’évaluation d’impact?

Michael Taylor:  À travers le monde, la pression s’accentue pour accélérer le développement des grands projets et réduire les délais entre les étapes d’évaluation et de réalisation. Dans plusieurs territoires de compétence, y compris au Canada, certains processus sont en voie d’être rationalisés afin d’éliminer les obstacles inutiles.

Le véritable défi consiste toutefois à trouver comment y parvenir sans affaiblir les protections environnementales et sociales. Des mécanismes de protection robustes demeurent essentiels. À l’heure actuelle, les organismes de réglementation et les équipes de projet s’efforcent donc de concilier ces protections et la volonté d’accélérer les démarches.

Pour les promoteurs et les organismes de réglementation, cela peut accentuer[DR3.1] la pression de produire des évaluations plus rapidement, sans compromettre leur crédibilité ni leur rigueur, tout en respectant les exigences établies en matière de consultation, de données et de délais d’examen. Trouver le juste équilibre n’est pas chose facile, ce qui explique l’intérêt grandissant pour de nouvelles approches et de nouveaux outils.

Q2. À l’heure actuelle, quels sont les principaux défis associés aux processus d’évaluation d’impact?

Michael Taylor: L’un des principaux obstacles constitue la longueur des échéanciers. Plus les évaluations s’échelonnent sur plusieurs années, plus les projets sont susceptibles d’évoluer. Pourtant, les mécanismes de gestion et d’évaluation des impacts peinent souvent à s’adapter au même rythme.

En conséquence, les équipes ont parfois à recommencer une partie du travail : réviser les données, mettre à jour des documents déconnectés les uns des autres et revoir leurs décisions. Cette situation entraîne des dédoublements ou des efforts répétés, et rend de plus en plus difficile de déterminer quelles informations sont à jour ou ont déjà été examinées.

À mesure que ce travail de reprise s’accumule, il peut être plus difficile de maintenir un alignement entre l’information disponible ainsi que les attentes et la confiance des promoteurs, des organismes de réglementation et des parties prenantes. L’évaluation d’impact peut alors devenir un exercice de gestion des délais et des incohérences, au détriment de son objectif premier : comprendre clairement les impacts et y répondre de façon adéquate.

Q3. Pourquoi est-il si difficile de transformer les données environnementales en décisions claires? 

Michael Taylor: Le principal défi réside dans le volume et la diversité des données. L’information provient de multiples sources – jeux de données spatiales, rapports, littérature grise et relevés de terrain – qui sont dispersées et qui évoluent souvent en parallèle.

La collecte, le tri et la synthèse de ces données représentent un effort considérable, ce qui peut ralentir l’avancement des travaux lorsque les équipes doivent fournir rapidement des résultats clairs. Trouver des données n’est que la première étape. Le véritable défi consiste à savoir lesquelles sont importantes et comment les traduire en constats utiles pour un projet donné.

Q4. Comment l’IA peut-elle apporter une valeur ajoutée aux évaluations d’impact, et quelles limites faut-il garder à l’esprit? 

Michael Taylor: La plus grande valeur se situe en amont du processus, en permettant d’optimiser la collecte et la synthèse des données. L’IA peut aider à repérer les informations pertinentes, à résumer d’importants volumes de contenu et à les organiser en catégories structurées et exploitables en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs semaines.

Cela dit, la prudence demeure essentielle. L’IA ne devrait pas prendre de décisions de manière autonome. Il est indispensable de pouvoir se fier aux données, d’établir des balises claires et de maintenir une révision humaine structurée. Sans cet encadrement, le risque d’interprétation erronée et de confiance excessive envers les résultats automatisés devient bien réel.

Q5. Dans quelle mesure l’IA peut-elle rendre les évaluations plus cohérentes et mieux étayées, sans remplacer le jugement expert?

Michael Taylor: L’IA contribue à renforcer la structure et la cohérence des processus d’évaluation d’impact. Lorsqu’un cadre commun est appliqué à l’ensemble des évaluations, il devient plus facile de gérer l’évolution des projets au fil du temps tout en préservant l’historique des décisions, les hypothèses et leur justification, même lorsque les exigences ou les conditions changent.

Cette structure peut réduire la nécessité de reprendre des travaux déjà réalisés, aider les équipes à comprendre ce qui a été évalué et rendre plus transparente la façon dont les décisions ont été prises. Ainsi, il est plus facile de mettre à jour, d’expliquer et de justifier les évaluations.

Cela dit, chaque projet est unique et le contexte demeure essentiel. Les données à elles seules ne peuvent pas saisir la réalité du site, les considérations propres aux communautés ou encore la tolérance au risque du client. Le jugement expert reste donc indispensable. L’IA peut mettre en évidence des tendances et des gains d’efficacité, mais il faut toujours des spécialistes pour repérer les lacunes, interpréter le contexte et prendre des décisions informées.

Q6. Concrètement, à quoi ressemble un processus moderne d’évaluation d’impact axé sur la prise de décision?