L'IA, nouvel allié incontournable pour prévenir les risques environnementaux ?
L'évolution rapide de la technologie, notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle, offre des opportunités sans précédent pour aborder les défis complexes liés aux risques environnementaux.
Face aux changements climatiques, à la dégradation de l'écosystème et aux catastrophes naturelles, l'IA émerge comme un outil puissant pour prédire et anticiper ces menaces, offrant ainsi la possibilité de prendre des mesures préventives et de minimiser les impacts négatifs.
Cette convergence entre la technologie et la préservation de l'environnement ouvre la voie à une approche novatrice dans la gestion des risques, plaçant l'IA au cœur des efforts visant à assurer la durabilité et la résilience de notre planète.
Dans cette perspective, explorons comment l'IA peut jouer un rôle essentiel dans la prédiction et l'anticipation des risques environnementaux, ouvrant de nouvelles perspectives pour une gestion proactive et éclairée de notre environnement.
1) Des données disponibles en grande quantité et de plus en plus actualisées
À l'ère du changement climatique accéléré et des risques environnementaux croissants, la prévention et la gestion de ces risques dépendent de plus en plus de l'utilisation intelligente de vastes ensembles de données.
L'augmentation rapide des capteurs environnementaux, allant des stations météorologiques aux satellites, fournit des informations essentielles sur des phénomènes tels que l'évolution du niveau des océans, la fonte des glaciers et l'état des forêts. Ces données sont complétées par des études du paléoclimat, offrant une perspective historique grâce à l'analyse de carottes glacières et d'autres archives naturelles.
Les progrès technologiques en hardware et software facilitent la capture et l'analyse de ces données, permettant une modélisation climatique d'une précision sans précédent. Malgré l'abondance de données, des incertitudes persistent, particulièrement dans la prévision de phénomènes extrêmes et la distribution inégale des données à l'échelle mondiale.
L'intégration de l'intelligence artificielle, en particulier avec l'imagerie satellite, offre une solution prometteuse pour surmonter ces défis, améliorant notre capacité à anticiper et à réagir aux défis environnementaux de manière plus précise et efficace.
2) L'IA comme outil de prévision et d'analyse des risques environnementaux
Plusieurs technologies basées sur l’intelligence artificielle jouent actuellement un rôle crucial dans la compréhension et l'anticipation des tempêtes, incendies de forêt, inondations, et autres catastrophes naturelles.
Tout d’abord, des modèles d'apprentissage profond sont utilisés pour analyser des images satellites en temps réel et des données historiques, permettant de détecter la formation de tempêtes et de prédire leur trajectoire et leur intensité à un degré de précision inégalé. Parmi les solutions les plus prometteuses dans ce domaine, on retrouve GraphCast de Google DeepMind qui peut prédire la trajectoire des cyclones avec une grande précision, et prédire l'apparition de températures extrêmes.
Mais GraphCast peut également prévenir les risques d’inondation en identifiant les rivières atmosphériques - d'étroites régions de l'atmosphère qui transfèrent la majeure partie de la vapeur d'eau en dehors des tropiques. L'intensité d'une rivière atmosphérique peut indiquer si elle apportera des pluies bénéfiques ou un déluge provoquant des inondations.
Enfin, l’analyse d’images satellites associées à des données de capteurs terrestres et des modèles météorologiques, peut aussi prédire les risques de feux de forêt avec une précision remarquable. Des systèmes comme Kayrross ou Firecast utilisent l'IA pour identifier les zones à haut risque et permettent une intervention rapide pour prévenir la propagation des incendies.
Les experts reconnaissent l'IA comme un outil révolutionnaire pour la gestion environnementale, principalement en raison de sa capacité à traiter et à analyser de vastes ensembles de données environnementales. Le professeur Johan Rockström, directeur du Potsdam Institute for Climate Impact Research, souligne que l'IA aide les scientifiques à "décoder" le système Terre en fournissant des analyses détaillées des interconnexions entre les différents systèmes climatiques. Cette capacité d'analyse approfondie est essentielle pour anticiper les risques environnementaux et formuler des stratégies d'atténuation efficaces.
3) L'IA dans la mise en œuvre de plans d'urgence basés sur des analyses prédictives
L'intelligence artificielle joue un rôle clé non seulement dans la prévention mais aussi dans la préparation et l'exécution de réponses efficaces face aux catastrophes naturelles. Elle est particulièrement utile dans la coordination des secours, optimisant l'allocation des ressources et améliorant la collaboration entre les organismes de secours.
L'IA aide aussi à élaborer des plans d'urgence robustes grâce à des analyses prédictives qui estiment avec précision l'impact des catastrophes. Un exemple notable est HAZUS, développé par la FEMA, qui utilise l'IA pour prédire les pertes potentielles et permettre une planification et une réponse plus efficaces. Ces analyses sont cruciales pour la mise en place de mesures préventives, la planification des évacuations et la coordination efficace des opérations de secours, assurant une gestion d'urgence rapide et organisée.
4) Des innovations vertes rendues possibles grâce à l’IA, une manière de réduire les risques environnementaux à long terme
L'IA est au cœur de la révolution verte car elle propose d’ores et déjà des solutions innovantes pour l'agriculture de précision, la gestion durable des ressources, et la réduction des émissions de CO2, contribuant à minimiser l'impact humain sur la Terre. Voici quelques exemples :
- En agriculture, l'IA analyse des images satellites pour fournir des informations précises sur l'état des cultures, optimisant l'utilisation des ressources et prévenant les maladies. Kanop.io, par exemple, utilise l'IA pour faciliter la reforestation et le calcul de la densité arboricole.
- Dans l'industrie, l'IA améliore l'efficacité énergétique en surveillant et ajustant la consommation d'énergie.
- En milieu urbain, elle optimise les flux de trafic et soutient la mobilité verte, réduisant ainsi les émissions de gaz à effet de serre. En intégrant les énergies renouvelables dans les réseaux électriques, l'IA aide également à ajuster la demande énergétique, favorisant ainsi la durabilité des villes et industries.
5) Les défis environnementaux de l’IA
Si l’IA est un allié face aux enjeux climatiques, elle suscite cependant beaucoup de débats liés à son usage et ses zones opaques. Tout d’abord, le manque de transparence dans la mesure de l'empreinte carbone en raison de l’absence d’une méthodologie unifiée pour les raisons suivantes :
- Transparence des données : la nature propriétaire des algorithmes et des modèles d'IA rend difficile la divulgation complète des informations nécessaires pour évaluer précisément les émissions de carbone associées aux systèmes d'IA.
- Consommation d'énergie de l'infrastructure d'IA : les modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul importante, qui repose souvent sur des data centers. Ces derniers consomment d'énormes quantités d'électricité, et les émissions de carbone associées à leurs opérations ne sont pas toujours divulguées ou facilement accessibles.
- Complexité des systèmes d'IA : la complexité des systèmes d'IA rend difficile le suivi des émissions de carbone tout au long de leur cycle de vie. Les modèles d'IA sont entraînés à l'aide de grands ensembles de données, qui nécessitent des ressources de calcul importantes.
Conclusion
L'intelligence artificielle est devenue un outil clé dans la lutte contre le changement climatique, offrant des solutions innovantes pour la surveillance environnementale, la prévention des risques, et la réduction des émissions de CO2.
Toutefois, son empreinte carbone appelle à une utilisation responsable et à l'optimisation de ses processus. À mesure que nous l’exploitons, il est crucial de reconnaître et d'adresser la question des biais potentiels. Ces biais peuvent se traduire par des prédictions inéquitables et une prise de décision biaisée. Il est impératif de mettre en œuvre des mécanismes de contrôle et de transparence pour identifier et atténuer ces biais dans les modèles d'IA. Cela nécessite une diversité des données utilisées pour l'entraînement, mais aussi la participation de diverses parties prenantes, y compris les communautés locales, les experts en environnement, pour garantir une perspective holistique et éthique dans le développement et l'application de l'IA. De cette façon, il est possible de maximiser les avantages de l'IA tout en minimisant les risques, créant ainsi un partenariat entre l'intelligence artificielle et la préservation équitable et durable de notre planète.
Auteurs : Marie-Lucie ANFRAY, Manager CIO Advisory et Guillaume BALEY, Manager Digital, au sein de Magellan Consulting, cabinet de Conseil en Organisation et Systèmes d’information du Groupe Magellan Partners.