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L’IA contre l’inaction climatique et pour activer la transition énergétique

7 novembre 2022 par binaire Coopérer 223 visites 0 commentaire

Un article repris de https://www.lemonde.fr/blog/binaire...

Grâce à l’explosion des données sur le climat, l’IA offre des possibilités de visualisation de scénarios nous permettant de prendre conscience de notre inaction climatique. Elle déploie également l’étude des changements climatiques et facilite une transition efficace vers des énergies propres.

Un article repris du blog binaire, une publication sous licence CC by

Patricia Gautrin, doctorante en éthique de l’IA et chercheure à l’Algora Lab, un laboratoire interdisciplinaire de l’Université de Montréal et du MILA, nous présente et discute ici le rôle potentiel de l’IA pour l’inaction climatique et comment cet outil peut aider à activer la transition énergétique. Merci à elle et CScience IA pour l’autorisation du partage de cet article, disponible aussi chez nos confrères surle lien suivant. Ikram Chraibi Kaadoud et Thierry Viéville/div>

Rappelez-vous de la marche de Montréal pour le climat du 27 septembre 2019, avec Greta Thunberg, de la ferveur des militants rassemblés près du monument George-Étienne Cartier, sur l’avenue du Parc… Mises au pied du mur, nos sociétés réagissent et emboîtent nécessairement le pas vers la transition énergétique. Or, comment atteindre plus rapidement nos objectifs de décarbonation ? Comment changer drastiquement nos habitudes et ne plus dépendre des énergies non renouvelables ?

« Prendre d’urgence des mesures pour lutter contre les changements climatiques et leurs répercussions. »– Objectif 13 des Nations Unies

CONSTAT ALARMANT ET INACTION CLIMATIQUE

Année après année, nous ne pouvons que constater les effets dévastateurs des changements climatiques. Désormais, ils affectent tous les pays du monde, en perturbant les vies et les économies nationales. Selon le rapport 2021 du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat(GIEC) : « la température de la planète devrait augmenter de 1,5°C dès 2030, soit dix ans plus tôt que la précédente prévision du GIEC. Le GIEC étudie cinq scénarios et le plus pessimiste prévoit un réchauffement compris entre 3,3 et 5,7°C. »

« Le niveau des océans s’est élevé de 20 cm depuis un siècle, et le rythme de cette hausse s’est accéléré durant la dernière décennie avec la fonte des calottes glaciaires. D’après les prévisions, la mer pourrait gagner 1 mètre d’ici 2100 et 2 mètres d’ici 2300. »

Le GIEC montre que la concentration de gaz carbonique (CO2) dans l’atmosphère depuis 2011 est en moyenne de 410 ppm (parties par million), un niveau jamais atteint depuis 2 millions d’années. Sachons que le CO2 est le principal agent des gaz à effet de serre à l’origine du réchauffement climatique. De plus, les émissions de CO2 sont dues aux énergies fossiles. D’après la NASA, « 19 des années les plus chaudes se sont produites depuis 2000, à l’exception de 1998. »

« Toute la planète chauffe et certaines régions plus que d’autres. Selon les experts, la fonte des calottes glaciaires constitue un point de rupture. Elle aura des conséquences dévastatrices, radicales et même irréversibles pour la planète et l’humanité », confirme le GIEC. L’inaction climatique finira par nous coûter bien plus que de s’engager dans la transition énergétique. Cependant, réduire les émissions de gaz à effet de serre, tout en renforçant la résilience climatique, ne peut que créer prospérité et vie meilleure.

L’IA POUR VISUALISER LES IMPACTS DU CLIMAT

L’apprentissage automatique permet de scénariser et d’amplifier nos gestes pour voir où nous mènerait l’inaction climatique. Alors, pour visualiser l’effet des changements climatiques sur une zone donnée, une équipe de recherche en intelligence artificielle du Mila a développé un site Web. Le site Ce climat n’existe pasgénère un filtre réaliste de l’effet des changements climatiques à partir de Google Street View.

Cette expérience nous permet de voir les scénarios envisageables si l’inaction climatique demeure le réflexe global. Conçu par une classe d’algorithmes d’apprentissage automatique, ce projet a mobilisé des spécialistes et de collaborateurs sous la direction de Yoshua Bengio.

L’IA AMASSE DES DONNÉES SUR LE CLIMAT

Les données amassées sur le climat sont de plus en plus nombreuses et leur variété de même que leur hétérogénéité s’amplifient. Or, les méthodes de traitement et d’analyse deviennent de plus en plus complexes.

Grâce à de nouveaux capteurs, nous avons accès aux données satellitaires, aux stations météorologiques et aux simulations qui nous permettent de faire des observations climatiques sans pareil. De surcroît, les données de production et de consommation d’énergie sont de plus en plus accessibles. Cependant, de grands défis persistent quant à l’extraction de ces données et à leur analyse. L’apprentissage statistique offre alors de bons outils de calcul.

L’IA POUR ANALYSER LE CLIMAT

Bien que nous soyons souvent témoin de prévisions météorologiques fautives, les estimations sur les variations climatiques sont beaucoup plus fiables, car elles reposent sur des données stables, comme les saisons ou la géographie.

« On peut prévoir le climat alors même qu’on ne sait pas prévoir la météo au-delà de quelques jours. » – Olivier Talagrand, directeur de recherche émérite CNRS au Laboratoire de Météorologie Dynamique.

L’IA engendre une approche pilotée par les données, pour extraire les caractéristiques primordiales du climat. Ce qui permet de procéder à la classification :

  • des régimes météorologiques ;
  • des modes de variabilité climatique ;
  • des chaînes de causalité.

ANALYSE DE CAS EXTREMES

L’IA offre également la possibilité d’analyser et de simuler des cas extrêmes, parfois très impactants. Elle permet de déceler ces conditions climatiques extrêmes et leurs changements, et ensuite de modéliser les relations entre extrêmes météorologiques. Enfin, l’analyse peut montrer les impacts potentiels sur les sociétés ou sur les écosystèmes de ces situations extrêmes. On procède alors à une analyse de la chaîne de causalité de ces extrêmes.

LA MODELISATION CLIMATIQUE

L’IA permet l’élaboration de paramètres physiques, comme la convection, le rayonnement ou encore la micro-physique, pour produire des modèles climatiques. Ces modèles sont alors fondés sur des méthodes d’apprentissage de type physics-inspired AI (IA inspirée par la physique).

En effet, une intelligence artificielle pure, ou sans contrainte physique, n’est pas pertinente dans le cas des changements climatiques et ne fournit pas de bonnes extrapolations ou généralisations. Elle doit être alimentée par des données physiques.

L’IA POUR ACTIVER LA TRANSITION ÉNERGÉTIQUE

Tout d’abord, il faut comprendre que les données climatiques seraient inexploitables sans l’intelligence artificielle. Puis, sachons que l’IA est en mesure de développer des scénarios de transition énergétique.

« L’IA sera utilisée dans la supervision et le contrôle du trafic des véhicules autonomes dans le but de réduire l’empreinte énergétique et environnementale des transports. » – Institut EuropIA

Les actions concrètes permises par l’IA :

  • Modélisation de la topologie des réseaux
  • Gestion de contraintes comme l’intermittence
  • Modélisation du comportement des consommateurs et des producteurs
  • Estimation des modèles prédictifs profonds de séries temporelles
  • Identification des ressources renouvelables
  • Gestion du réseau pour assurer son équilibre optimal, sa résilience et sa flexibilité

Comment une entreprise peut-elle lutter contre les changements climatiques avec l’IA ?

Les entreprises peuvent faire partie de la solution en s’engageant à décarboner leurs activités et chaînes d’approvisionnement. Pour ce faire, elles peuvent :

  • améliorer leur efficacité énergétique par des calculs prévisionnels ;
  • réduire l’empreinte carbone de leurs produits, services et processus grâce aux données recueillies et aux analyses ;
  • fixer des objectifs de réduction des émissions en phase avec les recommandations des spécialistes du climat ;
  • augmenter leurs investissements dans le développement de produits, services et solutions sobres en carbone ;
  • automatiser la chaîne d’approvisionnement.

En somme, l’IA transforme complètement le monde de l’énergie et de l’environnement, grâce aux performances de l’apprentissage et aux capacités phénoménales de traitement massif de données. La mobilité change grâce à la conduite autonome. La gestion globale de la demande énergétique et des systèmes complexes, comme la production décentralisée d’énergie renouvelable ou l’optimisation de procédés industriels, ce fera grâce à l’IA.

« L’électrification croissante du mix énergétique et la diversification des sources de production, intermittentes, variables, distribuées, les multiples techniques algorithmiques incluant l’IA engendrent un formidable potentiel de nouvelles fonctionnalités au service des secteurs de l’énergie, de la mobilité et de l’environnement grâce à des moyens de communication autorisant des transferts massifs de données et à l’augmentation phénoménale des puissances de calcul », selon l’Institut EuropIA.

L’intelligence artificielle est source d’innovation. Elle attire le monde des start-ups et transforme radicalement « tant l’offre d’énergie que le rapport du citoyen à son usage de l’énergie. »

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Patrica Gautrin. Patricia est doctorante en éthique de l’IA, sous la direction de M. le professeur Marc-Antoine Dilhac, et chercheure à l’Algora Lab, un laboratoire interdisciplinaire de l’Université de Montréal et du MILA, qui développe une éthique délibérative de l’IA et de l’innovation numérique et analyse les aspects sociétaux et politiques de la société algorithmique émergente. Patricia est également journaliste en éthique de l’IA pour CScience IA, un média 100% dédié à l’Intelligence artificielle au Québec et auteure du livre « PAUSE : Pas d’IA sans éthique » dans lequel elle aborde le rôle des systèmes artificiels intelligents, leurs impacts sociaux et la nécessité de prendre conscience de l’impact de l’IA. En tant que présidente d’Intelligence NAPSE, un Think Thank sur la place de l’éthique en IA, elle cherche à développer un nouveau cadre éthique international de l’IA aligné sur l’Objectif de Développement Durable 16 des Nations Unies.

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