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Des algorithmes au service de la transition écologique
Face à l'urgence climatique, les solutions technologiques ne sont ni des baguettes magiques, ni des ennemies systématiques. Parmi elles, l’intelligence artificielle (IA) suscite autant d’espoirs que d’interrogations. Elle promet d’optimiser la consommation d’énergie, de surveiller les écosystèmes en temps réel ou encore d’anticiper les catastrophes naturelles.
Mais peut-on vraiment utiliser l’IA pour "sauver la planète" ? Quels sont les usages réels, les limites, les risques, mais aussi les opportunités de cette technologie pour le climat ?
Ce dossier vous propose un tour d’horizon des apports concrets de l’IA dans la lutte contre le changement climatique, des applications opérationnelles aux conditions de succès pour une IA éthique, responsable et utile à la planète.
Bonne lecture !
L’IA climatique désigne l’ensemble des technologies d’intelligence artificielle (machine learning, deep learning, vision par ordinateur…) mobilisées pour surveiller, anticiper, ou atténuer les impacts du changement climatique.
Cette approche repose sur un constat : les données environnementales sont massives, complexes, souvent peu exploitables sans outils avancés. L’IA permet de les interpréter à grande échelle pour guider les politiques publiques, optimiser les processus industriels ou modéliser des phénomènes naturels.
Mais cette technologie pose aussi des paradoxes : son développement est énergivore, ses modèles parfois opaques, et son déploiement dépend souvent d’acteurs privés.
Les enjeux de l’IA pour la planète
• Précision et rapidité d’analyse : L’IA permet de traiter des flux massifs de données climatiques, satellitaires ou industrielles.
• Prévention des catastrophes naturelles : Mieux anticiper les événements extrêmes pour en limiter les conséquences humaines et écologiques.
• Optimisation des ressources : Agriculture, transport, énergie… L’IA aide à réduire les pertes et les émissions.
• Question éthique et sobriété numérique : Lutter contre le changement climatique avec des algorithmes puissants suppose de penser leur impact énergétique.
Les avantages de l’IA dans la lutte climatique
• Décisions plus éclairées : L’IA aide les États, ONG et entreprises à prendre des décisions basées sur des données fiables et en temps réel.
• Suivi environnemental automatisé : Détection des feux de forêt, surveillance de la déforestation ou des émissions de CO₂ via des images satellites ou des capteurs.
• Optimisation énergétique : De l’ajustement des réseaux électriques à la conception de bâtiments intelligents.
• Accélération de la recherche scientifique : Modélisation du climat, simulations, optimisation des énergies renouvelables.
Les défis de l’IA climatique
• Impact environnemental des technologies : Les modèles IA (notamment les grands modèles de langage) consomment beaucoup d’énergie et de ressources.
• Inégalités d’accès : Les pays du Sud et les ONG ont rarement les moyens d’accéder à ces outils sophistiqués.
• Transparence et gouvernance : Qui décide des finalités d’usage de ces IA ? Comment garantir une exploitation éthique et équitable ?
• Dépendance aux géants du numérique : Beaucoup de solutions IA sont conçues, hébergées ou financées par les GAFAM, posant la question de la souveraineté numérique.
1. Favoriser l’open data climatique et environnemental
Exemples d’actions :
• Libérer les données satellites, agricoles, météorologiques à des fins de recherche.
• Favoriser les projets IA open source en environnement.
2. Encourager une IA sobre et éco-conçue
Exemples d’actions :
• Développer des modèles IA moins gourmands en énergie et en puissance de calcul.
• Réduire l’usage de data centers polluants.
3. Développer les usages dans les secteurs à fort impact
Exemples d’actions :
• Agriculture de précision pour limiter les intrants.
• IA pour la maintenance prédictive dans l’industrie et les réseaux d’eau ou d’énergie.
4. Rendre l’IA accessible aux ONG, territoires et pays du Sud
Exemples d’actions :
• Co-développer des outils IA adaptés aux réalités locales.
• Financer des infrastructures de calcul éthique dans les pays en développement.
5. Inclure des experts climat dans les projets IA
Exemples d’actions :
• Créer des comités scientifiques pluridisciplinaires sur les projets IA-environnement.
• Intégrer les connaissances empiriques des communautés locales.
6. Créer une gouvernance éthique de l’IA environnementale
Exemples d’actions :
• Encadrer les usages privés de données environnementales.
• Définir des critères d’impact carbone et social dans les appels à projets IA.
• 87 % des projets IA climat sont portés par des pays du Nord (source : Climate Change AI, 2023).
• 1 entraînement de modèle IA génératif peut émettre jusqu’à 284 tonnes de CO₂ (source : MIT Tech Review).
• L’IA pourrait contribuer à réduire 5 à 10 % des émissions mondiales d’ici 2030, selon le Forum Économique Mondial.
• Les images satellites analysées par IA permettent de détecter des fuites de méthane invisibles à l’œil nu, réduisant les émissions de manière ciblée.
Les projets et acteurs à suivre
Exemples notables :
• Climate TRACE : IA + satellites pour suivre en temps réel les émissions de gaz à effet de serre, soutenu par Al Gore.
• DeepMind x Google : Optimisation des data centers, réduisant de 40 % leur consommation d’énergie.
• Wadhwani AI (Inde) : Modèles IA pour détecter précocement les maladies des cultures.
• IBM Green Horizon : Prévisions de pollution atmosphérique pour les grandes villes.
L’IA ne remplacera jamais l’action humaine, mais elle peut la renforcer si elle est utilisée à bon escient, dans une logique de sobriété, d’inclusion et de transparence. Loin des promesses technosolutionnistes, l’intelligence artificielle peut devenir un allié stratégique de la transition écologique, à condition d’en maîtriser les impacts et les objectifs.
Car l’enjeu n’est pas de développer plus d’IA, mais de développer une IA meilleure, pour de meilleures décisions, au service d’une planète vivable.
Pour aller plus loin sur cette tendance du marketing de la sincérité, voici quelques lectures et rapports :
"Sia Partners s'attache à décrypter le phénomène d'îlots de chaleur urbain et présente comment la mobilisation de l'intelligence artificielle (par l'exploitation des images satellites) peut contribuer à détecter, caractériser les ICU pour déterminer les plans d'action les plus adaptés."
"Tout ce que vous devez savoir sur la sobriété numérique par l'intelligence artificielle."
"Engagée pour une utilisation du numérique plus responsable, OpenStudio s’est lancée dans l’écriture d’un livre afin de chercher des pistes pour une IA plus verte délivrée de ses paradoxes"
"La qualité de l’air est un enjeu essentiel de santé publique."
"Dans le prolongement de notre réflexion, nous avons identifié 4 thématiques agissant comme 4 clés d’entrées aux enjeux sociétaux, cruciaux et indispensables, pour relever le défi des transitions. Nous avons questionné le rapport de l’Homme aux énergies, à la citoyenneté, aux gouvernances territoriales et à la nature."
"At a time of disruption and change in the energy sector, data use and sharing at scale allows companies to meet their pressing challenges and drive decarbonisation."
