L’intelligence artificielle (IA) possède des usages insoupçonnés qui peuvent s’avérer bénéfiques dans la lutte aux changements climatiques – comme les défis de taille que peuvent constituer les incendies de forêt, les inondations et les grandes sécheresses. Mais l’ironie du sort : l’IA n’est pas carboneutre en soi.
Avec les dérèglements climatiques, les agriculteurs, pour ne nommer que ces travailleurs, sont confrontés à des défis plus nombreux et plus complexes que jamais. Non seulement les maladies dues aux températures plus élevées sont de plus en plus nombreuses, le calendrier des récoltes se voit aussi perturbé. Dans les pays du Sud, les invasions acridiennes (invasions de criquets ravageurs) se multiplient, menaçant la sécurité alimentaire.
Un nouvel outil nommé Kuzi – en l’honneur du nom swahili de l’étourneau sansonnet, un oiseau réputé pour manger des criquets – donne un coup de pouce aux agriculteurs en fournissant des données en temps réel, provenant de satellites et d’observations météorologiques au sol, sur la température de surface, l’humidité du sol, l’indice de végétation, etc.
Kuzi affiche une carte thermique des zones à haut risque ainsi que des prévisions de reproduction, de formation d’essaims et d’attaques migratoires qui peuvent alerter les agriculteurs et les éleveurs de bétail d’une invasion potentielle 2 à 3 mois avant l’événement. L’outil peut même envoyer des alertes par SMS lorsque les criquets sont susceptibles d’attaquer les exploitations agricoles d’une région, y compris les plantes destinées au bétail.
Identifier les maladies dans les pommes de terre
L’AgriRobot, créé par Charan Preet Singh, un étudiant à la maîtrise au département d’ingénierie de conception durable de l’Université de l’Île-du-Prince-Édouard, est un robot formé à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) pour identifier les maladies dans les plants de pommes de terre.
Ce petit engin noir à quatre roues avec deux bras tendus se déplace à travers une rangée de feuilles vertes, ses pneus géants soulevant la terre. Il générera une carte avec les informations nécessaires afin d’identifier les plantes infectées et les éliminer explique Aitazaz Farooque, doyenne associée par intérim de l’École sur les changements climatiques et l’adaptation de l’Université de l’Île-du-Prince-Édouard.
Des castors pour lutter contre la sécheresse
Grâce aux informations fournies par l’IA les environnementalistes pourront aussi identifier plus facilement de nouveaux emplacements pour réintroduire les castors.
Alors que les sécheresses, les inondations et les incendies s’intensifient, les castors aident en quelque sorte à réduire ces trois phénomènes d’un cran souligne Emily Fairfax, professeur adjointe de géographie à l’Université du Minnesota, dont la majeure partie de ses recherches portent sur le rôle écologique des castors.
Les castors sont d’ailleurs d’incroyables ingénieurs – ils construisent des barrages, des étangs et des zones humides qui conservent des millions de gallons d’eau.
En stockant une grande quantité d’eau à la fois en surface dans les étangs, mais aussi sous terre dans le sol, les castors créent ces grandes zones spongieuses dans le paysage à partir desquelles les plantes peuvent accéder à l’eau en cas de période de sécheresse – et qui sont tout simplement trop humide pour brûler quand vous avez une période d’incendie explique Emily Fairfax.
Ces structures réduisent également l’érosion et les impacts des inondations, ajoute-t-elle.
Détecter les incendies de forêt
Dryad Networks, une société basée en Allemagne, a développé des capteurs solaires capables de détecter un incendie avant même qu’une flamme ne se déclare.
L’entreprise a déjà déployé 20 000 de ses capteurs dans le monde, avec un projet pilote dans une partie des forêts californiennes.
Prédire la météo extrême
Au fur et à mesure que les risques liés aux changements climatiques augmentent, les ingénieurs et les scientifiques mettent au point de nouveaux outils pour détecter et même prédire les phénomènes météorologiques extrêmes qui font maintenant partie de notre réalité et risquent de devenir plus fréquents au cours des prochaines années.
Qu’il s’agisse de nous aider à mieux prévoir l’énergie solaire et l’énergie éolienne sur le réseau électrique afin de mieux les intégrer dans les réseaux électriques ou encore de nous aider à cartographier la déforestation et les émissions à l’aide de l’imagerie satellite mondiale, l’IA est utilisée de toutes sortes de manières pour aborder l’action climatique.
L’ironie du sort c’est que si l’IA contribue à l’adaptation et à l’atténuation des changements climatiques, elle a son propre problème d’émissions de dioxyde de carbone (CO2). Si elle peut sembler invisible pour la plupart des gens, les ordinateurs qui l’exécutent sont hébergés dans des centres de données qui nécessitent beaucoup d’électricité. Si cette électricité provient d’un réseau utilisant des combustibles fossiles, l’IA contribuera donc à son tour aux émissions.
Dans un même ordre d’idées, les serveurs de ces centres de données génèrent beaucoup de chaleur et doivent être refroidis, ce qui nécessite souvent davantage d’électricité.
L’envers de la médaille
Cependant, les ordinateurs qui font fonctionner l’IA sont hébergés dans des centres de données qui produisent beaucoup de chaleur et nécessitent beaucoup d’électricité. Malgré le fait que l’IA a un énorme potentiel, il faut absolument avoir une meilleure idée de sa contribution aux émissions, soutiennent les experts.
Nous devons vraiment être attentifs à l’augmentation de l’empreinte des émissions de l’IA. Fondamentalement, il n’y a pas assez de transparence entre les fournisseurs de centres de données et les entités d’apprentissage automatique qui créent des algorithmes de surveillance et de mesure d’émissions de gaz à effet de serre.
Évidemment, le besoin en énergie variera selon l’utilisation qui en est faite. Une récente étude suggère que chaque fois que l’IA génère une image, elle utilise suffisamment d’énergie pour charger un cellulaire.
Priya Donti souligne donc que nous devons réévaluer quels usages valent l’électricité consommée et revoir nos pratiques. Nous ne devrions certainement pas croire que l’IA n’a aucune répercussion ou aucun coût environnemental termine-t-elle.
Avec les informations de Nicole Mortillaro et Sheena Goodyear, de CBC News
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