Les intelligences artificielles au service de la transition écologique

Temps de lecture : 6 minute(s)

Si l’arrivée de l’intelligence artificielle est contestée dans plusieurs domaines, les chercheurs pensent qu’elle pourrait être un allié de poids pour résoudre les problèmes environnementaux. En effet, bien qu’énergivores, les intelligences artificielles peuvent participer aussi à la transition écologique. De par leurs caractéristiques à optimiser les processus, elles ont la capacité intrinsèque de modifier les usages autour de la consommation énergétique. C’est pour cela que les géants des nouvelles technologies tels que Google et IBM ont pris ce sujet à bras le corps pour créer des ponts entre les consommations actuelles et futures.

La question est, peuvent-elles devenir des outils de rationalisation du développement durable, c’est-à-dire offrir des solutions plus respectueuses de l’environnement sans compromettre l’innovation ? Sont-elles alors une étape intermédiaire entre une consommation irraisonnée et une consommation totalement écologique ?

Pourquoi peut-on avoir besoin des intelligences artificielles pour limiter le changement climatique ?

Il est nécessaire de comprendre dans quel contexte les intelligences artificielles s’inscrivent pour appréhender leurs actions environnementales. Tout d’abord, il faut souligner la progression constante du recueil de données dans ce domaine. De plus, il existe de plus en plus d’outils connectés permettant d’avoir des informations fiables, ces dernières permettant aux IA de gagner en compétence. La multiplication des objets connectés dans le domaine de l’environnement est, en effet, une aubaine pour elles. Une fois que ces dernières possèdent les ressources pour faire leurs analyses, elles participent à l’édification d’une solution. La précision des données jouant sur leurs capacités d’apprentissage, il est fondamental de créer une synergie entre les outils de recueil et d’analyse de données.

Pour illustrer ceci, il est possible de citer le capteur de pollution d’IBM. La marque américaine a lancé une gamme de capteurs intelligents afin d’améliorer la pertinence des relevées de qualité de l’air. Ces capteurs pouvant déterminer sa composition en temps réel, ils sont utilisés pour évaluer de manière précise les quantités d’éléments toxiques à proximité de lieux à risque. L’idée est ensuite de permettre l’expérimentation de nouvelles méthodes et d’observer leurs impacts réels dans les mesures. En ce sens, les données collectées sont de plus en plus fiables et vont permettre aux intelligences artificielles de définir de nouveaux modèles.

Les IA pour optimiser l’utilisation des ressources naturelles

Mais la première étape pour les IA reste d’optimiser les solutions existantes pour en limiter l’impact écologique. DeepMind, qui est considérée comme leader sur le marché des machines intelligentes, en est un exemple type. En effet, les technologies de l’entreprise sont utilisées par sa maison mère, Google, pour limiter l’impact de ses data center. Pour cela, son algorithme rassemble les informations de centaines de capteurs situés dans le lieu afin d’évaluer les déperditions d’énergie. Permettant ensuite à la machine ou à l’homme de trouver des meilleures pratiques pour limiter ces déperditions.

De plus, elle définit les températures optimales pour travailler dans de bonnes conditions, tout en limitant la consommation inutile d’énergie. C’est dans cette logique d’automatisation de l’analyse de la consommation énergétique que l’IA peut faire une grande différence. Elle est alors totalement inscrite dans une logique de rationalisation du développement durable.

Ce type de proposition peut s’inscrire à un niveau plus global et servir l’intérêt commun. En Californie, l’état d’alerte est souvent utilisé afin de limiter la consommation d’eau durant les périodes de sécheresse. Pour aider l’État à la réduire, l’entreprise OmniEarth, souhaite cartographier et analyser, grâce à son IA, le besoin en eau des terres californiennes. Cette analyse permet de mieux répartir la consommation d’eau entre les terres. Lancé en 2016, les utilisateurs d’OmniEarth ont déjà réduit leur consommation de 15%.

Inventer de nouvelles solutions plus vertueuses, la rationalisation du développement durable

Dans le monde de l’automobile, cette optimisation en matière d’usages est particulièrement palpable. En ce qui concerne les voitures hybrides, il est possible, par exemple, d’utiliser une IA pour avoir la meilleure autonomie possible avec le moins de carburant. Développé par des chercheurs de l’université de Californie, l’algorithme apprend à combiner idéalement les deux énergies en analysant la conduite de l’utilisateur et les comportements du véhicule. Cette solution réduit les émissions de C02 et augmente l’autonomie électrique. Avec une économie de 30% de la consommation, la recharge de la voiture est de même repoussée, créant ainsi un cercle vertueux écologique.

Un outil de prédiction pour un développement durable

Le changement climatique est un des plus grand défis de notre temps et il ne pourra être vaincu qu’en informant et sensibilisant la population. Pour cela des outils de prédictions sont nécessaires afin de donner les meilleurs conseils possibles. Le développement des IA, ces dernières années, a permis de faire d’elles de véritables aides à la décision. Par exemple, Green Horizon est un modèle du genre.

Cette solution en machine learning donne à la ville de Pékin les moyens de prédire par avance les zones précises de forte pollution, pour mieux communiquer à ce sujet. En effet, la pollution de l’air est une problématique majeure en Chine qui cause plus d’un million de décès prématurés par an. Grâce aux prédictions de Green Horizon, les populations sont prévenues plus tôt et les recommandations sont plus pertinentes. L’anticipation étant la première étape pour limiter l’impact du réchauffement climatique, les algorithmes prédictifs sont dans ce cadre particulièrement utiles.

Les intelligences artificielles dans les villes de demain

Dans la même logique, il est possible d’évoquer la start-up Aclima et le projet du même nom. En partenariat avec Google, cette entreprise, qui fabrique des capteurs de pollution, souhaite mettre en place des cartes de surveillance de la qualité de l’air. Elle a ainsi équipé les voitures Google Street View de ses capteurs afin de faire une cartographie précise de la pollution en zone urbaine. Pour gagner en efficacité, l’IA pourrait proposer à terme des itinéraires pour éviter les zones à fort trafic et réduire la pollution. L’analyse de ces données est un pas de plus vers l’avènement de la smart city.

Google réfléchit aussi à une solution pour permettre aux automobilistes de faire moins de kilomètres en ville. La firme américaine souhaite inclure à ses applications de navigation (Maps et Waze) une carte des places vides afin de se garer plus facilement en ville. Avec l’appui du machine learning, elle serait capable ainsi de déterminer à l’avance des places libres en ville. Elle calculerait ensuite le trajet le plus court pour y accéder et réduirait de facto la consommation d’essence.

Un outil d’apprentissage face aux questions environnementales

Les IA ne se limitent pas à la détection de problèmes, elles peuvent être utilisées pour trouver et étayer des solutions. Elles participent à la création de nouveaux modèles et deviennent de véritables outils de rationalisation du développement durable. L’institut technologique de Géorgie travaille sur une version libre d’IBM Watson et l’entraîne à apporter des réponses aux problèmes environnementaux. Ce système fonctionne à partir d’un jeu de questions/réponses entre l‘homme et la machine. Elle est en permanence confrontée à des articles de recherche ce qui lui permet de répondre aux questions et d’établir des relations entre les phénomènes naturels et les usages humains.

En modélisant mathématiquement ces phénomènes naturels qui lui sont suggérés, elle peut en tirer des utilisations possibles par le biais du biomimétisme. En effet, en relevant les caractéristiques communes des technologies humaines et des rouages de la nature, cet outil devient alors un véritable assistant de recherche. Il est d’ailleurs possible que les prochaines innovations tirées en la matière soient des idées originelles de cette intelligence.

Conclusion

Bien qu’il soit possible de jeter un regard critique sur les intelligences artificielles, ces dernières semblent pouvoir d’ores et déjà limiter notre impact écologique. Elles ne sont pas une solution miracle pour réduire à néant l’exploitation des ressources naturelles mais elles peuvent optimiser leur utilisation. Leur objectif à l’heure actuelle n’est pas de ne plus consommer mais de consommer plus intelligemment. Elles participent alors à lancer de nouveaux processus plus respectueux de l’environnement, sans empêcher l’innovation. Elles peuvent aussi être considérées comme une étape intermédiaire entre une consommation irraisonnée et une consommation totalement écologique.