L’intelligence artificielle au secours de l’environnement
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Publié le 26 mars 2021
En bref :
Alors que la crise écologique ne cesse de prendre de l’ampleur, l’intelligence artificielle apporte des solutions pertinentes. En utilisant les données et les capacités de calcul du cloud, les algorithmes peuvent :
- limiter les émissions de CO2
– aider à la conservation des espèces animales
– favoriser l’économie circulaire
Réchauffement climatique, effondrement de la biodiversité, pollution généralisée.… En 2021, la crise écologique fait plus que jamais peser une lourde menace sur l’avenir. Pour corriger le tir, les algorithmes pourraient être de précieux alliés. Explications.
Selon le Rapport Planète Vivante 2020 établi par WWC (World Wide Fund for Nature), 70% des espèces de vertébrés ont disparu de la surface du globe en à peine 50 ans. De son côté, le GIEC (Groupe d’Experts Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat) prévoit une augmentation des températures pouvant aller jusqu’à 4°c d’ici la fin du siècle, avec des conséquences désastreuses pour la vie sur Terre.
Il est donc urgent d’inverser la courbe. Et pour y parvenir, l’IA recèle un véritable vivier de solutions. Depuis quelques années, elle a prouvé qu’elle pouvait faire du bien à la planète. Elle est utile notamment pour réduire la quantité de pesticides déversés dans les champs ou pour recenser et surveiller les espèces en voie de disparition.
A date, ces initiatives restent pourtant isolées. Comment faire mieux ? En mobilisant toute la puissance des algorithmes grâce à des solutions déployables à grande échelle.
En effet, l’IA est aujourd’hui capable d’apporter une réponse aux trois principaux défis environnementaux : 1) Le réchauffement climatique, 2) L’effondrement de la biodiversité, 3) La pollution généralisée. C’est tout l’enjeu du programme AI for Earth développé par Microsoft.
Ralentir le changement climatique
Sur les cinq extinctions de masse que le vivant a connu depuis son apparition il y a 3,8 milliards d’années, quatre ont été causées par une augmentation ou une baisse brutale des températures. Et elles ont à chaque fois éliminé entre 70 et 90% des espèces biologiques. Le moindre petit réchauffement a la capacité de mettre à mal les écosystèmes. C’est valable également pour les cultures et les ressources en eau potable. Quelques degrés supplémentaires signifient sécheresses, canicules, famines et épidémies récurrentes, avec à la clé la mort de millions de personnes chaque année. En 2015, les Accords de Paris avaient fixé à 1,5 degrés l’augmentation soutenable pour la planète d’ici 2100. Il est absolument primordial de tenir ce cap.
Pour y parvenir, les algorithmes peuvent être mobilisés de différentes manières. Selon le rapport de Capgemini « Climate AI : How artificial intelligence can power your climate change strategy » datant de 2020, l’IA peut aider les entreprises à faire baisser leurs émissions de CO2 de 16% d’ici 2025. Par ailleurs, l’étude « How AI can enable a sustainable future » du cabinet PWC indique quant à elle que l’IA pourrait réduire de 4% les émissions mondiales de gaz à effet de serre d’ici 2030, soit l’équivalent de 2,4 Gigatonnes de CO2 en moins dans l’atmosphère. Un progrès réel donc. Embarqués dans un satellite, les algorithmes peuvent mesurer en temps réel les émissions de CO2à l’échelle d’un continent. Sur le plancher des vaches, ils peuvent optimiser les transports, le fret des marchandises et la production énergétique à très grande échelle…
Et ce ne sont pas leurs seules vertus. Grâce au Machine Learning, les algorithmes. peuvent également prédire les risques climatiques. En Californie, le projet Terrafuse agrège dans Microsoft Azure les données historiques sur la propagation des feux de forêt, les simulations d’incendie et les observations satellite en temps réel des précipitations, du vent et de l’humidité pour déterminer le risque d’un départ de feu à l’échelle hyperlocale, et notamment dans les zones qui ont déjà été touchées par ce type de sinistre.
En Inde, le Symbiosis Institute of Technology, partenaire d’AI for Earth, s’est engagé dans cette voie. Une équipe de chercheurs a développé un algorithme qui utilise les données provenant des compteurs électriques intelligents pour prédire la demande en énergie. Les services publics peuvent ainsi aligner la production sur la demande prévue pour réduire les émissions de carbone.
Ces initiatives sont prometteuses. Pour autant, le réchauffement climatique n’est pas le seul problème que l’humanité doit résoudre.
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Protéger la biodiversité
L’effondrement du vivant, avec la disparition de nombreux vertébrés mais aussi d’insectes au cours des dernières décennies, est en train de déséquilibrer les écosystèmes partout sur la planète. L’affaiblissement de la faune et de la flore impacte l’agriculture et fait peser un risque sur la sécurité alimentaire mondiale. La perte de biodiversité favorise la transmission de virus mortels des animaux vers l’être humain. C’est le cas avec le Covid. Actuellement, selon WWF, un million d’espèces sont menacées d’extinction. En France, ce sont 20% des vertébrés qui pourraient disparaître bientôt. La diminution des espaces naturels, en baisse de 50% ces dernières années selon l’Unesco, l’urbanisation grandissante, la déforestation galopante et la pollution accrue accélèrent ce phénomène.
Comme réponse, le programme AI for Earth de Microsoft a notamment pour but de « démocratiser l’IA pour comprendre les espèces et protéger la biodiversité. » A ce titre, le projet Conservation Metrics combine le Machine Learning, la télédétection et l’expertise scientifique pour augmenter l’efficacité des enquêtes sur la faune sauvage, tandis que NatureServe utilise le cloud computing Microsoft pour cartographier les espèces menacées, permettant ainsi aux scientifiques de mieux les protéger.
Dans la même logique, la plateforme open source Wildbook, hébergée dans Azure, associe les atouts de l’IA à la mobilisation citoyenne pour lutter contre l’extinction des espèces. Grâce à la vision par ordinateur et aux algorithmes de deep learning, elle peut scanner des millions de photographies d’animaux sauvages fournies par les utilisateurs. Ces données constituent une mine d’informations extrêmement utile pour aider à la conservation des espèces car elles permettent de recenser avec précision les populations et de déterminer si elles sont menacées.
L’IA est également pertinente pour protéger les forêts. Le projet SilviaTerra utilise l’observation satellite, le Machine Learning et la puissance de Microsoft Azure pour collecter des images haute résolution afin de cartographier les espèces d’arbres et de déterminer leur taille et leur densité. En combinant ces informations aux données recueillies sur le terrain, il est alors possible de créer des cartes très précises qui peuvent être utilisées pour évaluer la santé des forêts et identifier les risques plus rapidement et avec plus de précision que jamais.
Les algorithmes servent également à lutter contre la pêche illégale. Dans les océans, le Machine learning peut être utilisé pour pister les navires et identifier les comportements suspects. C’est l’objectif du projet Ocean Mind qui analyse les données marines stockées dans le Cloud, puis transmet des alertes en temps réel aux garde-côtes afin qu’ils puissent intervenir rapidement pour mettre fin aux actes de braconnage en mer.
Toutes ces solutions protègent la vie animale et végétale. Il reste cependant un autre problème à adresser et il est de taille.
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Réduire la pollution
Phénomène aggravant des deux premiers, la masse de déchets rejetés dans la nature ne cesse de croître. En 2018, un rapport de la Banque Mondiale indiquait que 2 milliards de tonnes de déchets étaient produits chaque année dans le monde, dont huit millions qui finissent dans les océans. Ce chiffre pourrait grimper à 3,4 milliards de tonnes en 2050 selon ce même rapport. Cette masse énorme de détritus empoisonne les écosystèmes et participe au réchauffement de l’atmosphère.
Aujourd’hui, l’IA est capable de s’attaquer à ce problème. L’application Plastic Origins, un projet de science participative développé par Surfrifer Foundation, cartographie la pollution plastique dans les rivières et les fleuves. Les volontaires participant au projet filment les berges et l’application détecte , grâce aux algorithmes, les déchets visibles. Le but étant d’identifier les territoires les plus touchés et de proposer des solutions aux acteurs locaux.
En mettant à profit ses capacités d’analyse, l’IA est en mesure de booster l’économie circulaire. A ce titre, Recycleye, partenaire d’AI for Earth, utilise l’IA pour automatiser la gestion des déchets. Grâce à un système de vision par ordinateur, les déchets sont triés par catégorie en un temps record… Plastique, verre, carton, électronique… Cette solution particulièrement efficace est à la fois apte à être déployée rapidement dans le monde entier et peu coûteuse. Elle pourrait ainsi démocratiser l’économie circulaire.
De son côté, l’entreprise Breeze technologies utilise l’IA pour améliorer la mesure de la qualité de l’air dans les zones urbaines. Elle fournit un ensemble de données hyperlocales à partir de données publiques et privées afin de mesurer le niveau de pollution en ville. Dans le secteur industriel, elle peut évaluer les taux d’émission d’une usine ou d’un site. Ces informations peuvent permettre aux entreprises de détecter une fuite ou l’usure d’un revêtement pour ensuite corriger le tir. En outre, l’IA fournit des recommandations pour améliorer l’efficacité des plans d’action pour la qualité de l’air.
Le regard que nous portons sur l’IA est en train de changer. Si les algorithmes peuvent aider les entreprises à gagner en productivité, ils peuvent aussi être mis au service du bien commun.. A l’avenir, protéger l’humain et la nature pourraient devenir les principaux objectifs des nouvelles technologies. La donnée serait alors notre meilleur allié pour rendre le monde durable.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle est un processus d’imitation de l’intelligence humaine qui repose sur l’application d’algorithmes exécutés dans un environnement informatique dynamique.
Comment fonctionne l’Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle est basée sur de gros volumes de données et des algorithmes qui étudient toutes les variables possibles d’un problème afin d’émettre des analyses et des prédictions.
Quelles sont les branches de l’intelligence artificielle ?
Actuellement les domaines d’application incluent la compréhension du langage naturel, la reconnaissance visuelle, la robotique, le Machine Learning ou encore le Deep Learning.
