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L’intelligence artificielle au service du climat !

De la surveillance à la conception : les systèmes d’intelligence artificielle (AI) peuvent être d’une aide formidable pour développer de meilleures stratégies pour faire face au changement climatique que nous subissons.

La science tient maintenant pour acquis que la planète se réchauffe à cause de nous et qu’il est nécessaire d’intervenir par tous les moyens, pour arrêter ce processus qui met en danger notre planète. Et ce, malgré l’opposition politique, comme en témoignent les positions critiques sur les dangers du réchauffement climatique, prises officiellement par certains pays producteurs de pétrole lors de la session de mi-parcours des négociations climatiques qui s’est tenue à Bonn (en Allemagne) fin juin. A cette occasion, l’Arabie Saoudite a bloqué le débat sur les relations climatiques du GIEC, demandé par un grand nombre de pays.

Toutefois, en ce qui concerne le changement climatique, des experts en apprentissage machine et en intelligence artificielle se font également entendre. Dans un document long et substantiel, les auteurs examinent les domaines dans lesquels, selon eux, il est possible d’utiliser des systèmes d’apprentissage automatique (appelé Machine Learning). Avec eux, et au moyen de méthodes consistant à alimenter un grand nombre d’ordinateurs (travaillant en parallèle) avec d’énormes flux de données cohérents, ils aident à identifier des « Patterns » et des modèles répétés.

Les problèmes climatiques

Les domaines de recherche et de conception dans lesquels le machine Learning peut aider, vont du transport à la production et à la gestion de l’énergie, des prévisions météorologiques et climatiques aux processus industriels. Après analyse du problème, les interventions possibles peuvent être classées comme des actions à gain élevé (extrêmement utiles), à long terme ou à haut risque, c’est-à-dire celles où l’incertitude domine ; même si elles peuvent être résolues.

Les solutions de production et de prévision de la demande d’électricité ou, dans un autre domaine, d’optimisation des itinéraires de transport, par exemple, sont aujourd’hui des domaines très rentables.

Vers des villes intelligentes

Des ordinateurs et des programmes perfectionnés sont de nos jours en mesure de concevoir des bâtiments ayant une meilleure empreinte carbone, de manière à réduire la consommation de ressources ou de carburants générateurs de gaz à effet de serre, ainsi que l’ensemble des infrastructures à faibles émissions.

Mais les domaines dans lesquels les experts pensent que ces systèmes informatiques peuvent contribuer à construire un avenir moins pollué par le carbone, vont des « outils individuels » (par exemple, des applications pour calculer le coût ou l’impact du chauffage domestique ou son empreinte énergétique personnelle) aux outils plus globaux. Il peuvent être représentés sous la forme de programmes, dans une infrastructure en réseau, qui étudient les résultats des futures politiques énergétiques, ou fournissent des outils pour analyser l’opinion publique et les tendances du changement climatique.

L’agriculture de précision par exemple, produit des millions de données de surveillance, collectées instantanément par des machines très puissantes. Une énorme quantité d’informations cachant des schémas récurrents, peuvent être facilement isolés des systèmes par les systèmes utilisant du Machine Learning, permettant une meilleure intervention dans la gestion des ressources (par exemple, l’irrigation ou la lutte contre les parasites dans les cultures).

Pour un future proche et moins proche

Les auteurs de l’étude abordent également les questions de l’adaptation au réchauffement climatique (l’efficacité des comportements visant à réduire l’impact du climat) et de l’atténuation du phénomène (évaluation des solutions pour la réduction des émissions de composés de carbone dans l’atmosphère). En bref, les systèmes d’apprentissage automatique, les Machines Learning et l’intelligence artificielle peuvent aider à interpréter les données qui arrivent chaque jour, et à prédire des tendances à long terme du climat.