Exploiter la puissance de l’IA pour lutter contre le changement climatique

Si rien ne change dans la façon dont nous traitons l’environnement, d’ici 2030, la température moyenne mondiale atteindra 1,5 degré Celsius. Bien qu'il s'agisse d'un nombre apparemment insignifiant, les répercussions peuvent être catastrophiques, des événements tels que des vagues de chaleur catastrophiques, des inondations, des sécheresses, de mauvaises récoltes et l'extinction d'espèces devenant très courants.

Nous vivons notre dernière chance : tous les pays industrialisés devront s’unir pour réduire les gaz à effet de serre d’ici la moitié de 2030, puis arrêter d’ajouter du dioxyde de carbone dans l’atmosphère d’ici le début des années 2050. Un retard, ne serait-ce que de quelques années, rendra cet objectif inaccessible, garantissant un avenir plus chaud et plus périlleux.

La situation échappe lentement aux mains de l’homme, ce qui ouvre la possibilité d’adopter l’IA pour intervenir sur le changement climatique.

Dans cet article, nous examinerons les deux facettes de l’utilisation de l’intelligence artificielle pour lutter contre le changement climatique : l’une qui met en évidence la nécessité pour la technologie d’entrer dans la cause et l’autre qui suggère le contraire. En fin de compte, je vous laisse décider de l’urgence d’appliquer l’IA à la cause.

Commençons par le commencement.

Pourquoi votre entreprise devrait-elle se soucier du changement climatique ?

Lorsqu’il s’agit de lutter contre le changement climatique, le statu quo ne fonctionnera plus. Il existe plusieurs raisons impérieuses pour lesquelles chaque entreprise, la vôtre y compris, devrait penser au développement durable. Regardons les meilleurs.

1. Les clients le demandent.

Une société de recherche, Proedge, a découvert que 78 % des Américains paieraient plus pour des produits présentant des avantages environnementaux/durables/caritatifs. L'attention accrue des médias et la sensibilisation du public aux questions environnementales ont grandement influencé les habitudes d'achat des consommateurs. Cela a conduit à une situation dans laquelle les consommateurs sont plus susceptibles d’acheter auprès d’entreprises socialement conscientes.

2. Économisez sur les impôts ou bénéficiez d’allégements fiscaux.

Le gouvernement fédéral offre plusieurs crédits d'impôt qui incitent les entreprises à investir dans des sources d'énergie renouvelables, comme la géothermie, le solaire et l'éolien. Votre entreprise pourrait être admissible à un crédit d'impôt pouvant aller jusqu'à 26 % du coût d'installation d'un système d'énergie solaire, utilisant des piles à combustible d'une capacité de 0,5 kilowatt ou plus, et installant des éoliennes à petite échelle d'une capacité de 200 kilowatts et ci-dessous. D’autres avantages peuvent inclure une déduction fiscale pour les bâtiments commerciaux économes en énergie et un crédit d’impôt sur le revenu pour le biodiesel.

3. Les investisseurs s’y attendent.

Les entreprises qui ont tendance à donner la priorité au développement durable ont plus de potentiel pour attirer des investissements de fonds ESG et d’investisseurs socialement conscients. Selon une étude de Harvard Business Review, les entreprises qui se concentrent sur le développement durable ont tendance à avoir de meilleures performances financières et un coût du capital plus faible, attirant ainsi davantage d'investisseurs. Il a également été constaté que les acteurs ESG performants bénéficient de valorisations plus élevées d'une marge de 20 %.

4. Cela a un impact sur vos chaînes d’approvisionnement

Le changement climatique affecte la chaîne d’approvisionnement de deux manières : il entraîne des événements météorologiques graves et de longue durée qui peuvent endommager les installations, couper les ressources et perturber les déplacements. Cela entraîne également une élévation du niveau de la mer, qui est fortement utilisée par les chaînes d'approvisionnement mondiales, à tel point que le changement climatique est connu pour causer 7,6 milliards de dollars de pertes pour les ports chaque année.

De telles raisons encouragent les entreprises à se tourner vers la technologie, en particulier l’IA, pour mettre en œuvre l’action climatique dans leurs processus. En réponse, plusieurs produits et startups d’IA sont entrés sur le marché, tels que :

• ClimateAI – Une plateforme climatique d'entreprise pour aider les entreprises à réduire, surveiller et s'adapter aux risques climatiques physiques
• Gro Intelligence – Analyse des milliards de points de données provenant de sources multiples – prévisions de récoltes, images satellite, topographie – pour donner des prévisions sur des produits agricoles uniques.
• Climavision – Une solution de prévision qui informe de manière proactive les entreprises des événements météorologiques susceptibles d'avoir un impact sur les ventes et les opérations commerciales.

Les applications de l’intelligence artificielle dans le changement climatique

Un éventuel retard, voire une atténuation d’une situation désastreuse, nécessitera des efforts rapides pour répondre immédiatement à la crise et planifier à long terme. Les solutions d’IA sur le changement climatique sont les mieux adaptées à cela en raison de leur capacité à collecter, construire et interpréter des champs de données vastes et complexes sur l’impact climatique, les émissions, etc. En fin de compte, cela aidera les parties prenantes à adopter une stratégie éclairée et fondée sur des données pour lutter contre les émissions de carbone et créer une société plus verte.

Modélisation du climat

Les experts en réchauffement climatique utilisent depuis longtemps des modèles climatiques pour comprendre la complexité des interactions entre les différentes composantes du système terrestre afin de pouvoir prédire avec précision l'impact potentiel du changement climatique. Les outils d’IA sur le changement climatique contribuent à améliorer l’efficacité et la précision des modèles en intégrant une grande quantité d’ensembles de données et en les traitant avec précision. De plus, l’apprentissage automatique peut être appliqué pour trouver des modèles dans les ensembles de données collectées qui peuvent ne pas apparaître aux chercheurs humains.

Efficacité énergétique

L’optimisation de la consommation d’énergie et la réduction des déchets sont essentielles pour rendre le développement durable. Pour résoudre ce problème, l’industrie expérimente un système de gestion de réseau intelligent alimenté par l’IA qui gérerait efficacement la création, la distribution et la consommation d’électricité.

Cette partie de l’IA sur le changement climatique peut aider à analyser des données en temps réel provenant de plusieurs sources telles que des compteurs et des capteurs intelligents pour identifier des modèles et prédire avec précision la demande d’énergie. Le résultat? Une meilleure optimisation de l'allocation des ressources énergétiques, qui non seulement réduit les déchets, mais garantit également que l'offre répond à la demande.

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Captage du carbone

Il s'agit d'une approche qui consiste à capter les émissions de dioxyde de carbone émises par les sources énergétiques et industrielles avant leur rejet dans l'environnement. L’objectif principal étant de minimiser les rejets de CO2 dans l’environnement, l’IA est utilisée pour optimiser le fonctionnement et la conception de ces technologies de captage du carbone afin qu’elles deviennent plus rentables et plus efficaces.

Prévisions de catastrophe

Les climatologues et les météorologues utilisent l'intelligence artificielle pour prédire et éliminer les effets des catastrophes naturelles liées au climat. Avec la technologie de leur côté, ils peuvent analyser une quantité massive d’ensembles de données pour trouver des tendances qui indiquent le risque de catastrophes imminentes, après quoi ils peuvent construire et déployer un système d’alerte précoce pour minimiser les pertes de biens et de vies.

Suivi de l'écosystème

Un élément essentiel de la mesure de l’impact du changement climatique consiste à suivre l’évolution des ressources naturelles et de la biodiversité. L’utilisation de l’IA dans le changement climatique se traduit par l’utilisation d’outils capables de traiter d’énormes quantités de données provenant d’images de drones, d’images satellite et d’autres sources. Les écologistes peuvent également utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des modèles d’évolution de la couverture terrestre et de la répartition des espèces.

Mode rapide

L’industrie de la fast fashion est un puissant contributeur à la crise climatique, responsable de jusqu’à 10 % des émissions mondiales de dioxyde de carbone. Compte tenu de leur portée et de leur taille mondiales, les pratiques non durables au sein de l’industrie de la mode peuvent avoir des impacts durables sur l’environnement. C’est là qu’interviennent les solutions d’IA en matière de changement climatique. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent contribuer à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement afin de réduire les déchets, de promouvoir une fabrication durable et de suivre la consommation des ressources.

Optimisation agricole

Un autre secteur fortement émetteur, l’agriculture, est responsable de 22 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre. Des petits agriculteurs aux grandes entreprises, les problèmes de pénurie d’eau, d’événements météorologiques imprévisibles et de dégradation des terres sont similaires dans l’ensemble du secteur. L’IA pour le changement climatique peut y contribuer grâce aux réseaux intelligents. Ces réseaux peuvent équilibrer efficacement l’offre et la demande, permettant l’intégration des énergies renouvelables dans les systèmes énergétiques et réduisant la dépendance aux combustibles fossiles.

Détection de méthane

Ce polluant très puissant, rejeté par les secteurs de l’agriculture, de l’énergie et des décharges, est le deuxième contributeur au réchauffement climatique, rivalisant constamment avec le dioxyde de carbone pour la première place. Les entreprises fusionnent l’IA et le changement climatique pour aider à interpréter des quantités massives d’images satellite qui suivent quotidiennement les émissions mondiales de méthane.

La technologie s'aligne sur l'intérêt croissant porté à l'échelle nationale sur la surveillance du méthane, avec des réglementations dédiées adoptées telles que par l'Agence américaine de protection de l'environnement et l'Union européenne.

Exploitation minière de technologies vertes

Les solutions axées sur le climat, des véhicules électriques aux panneaux solaires, nécessitent une quantité massive de minéraux tels que le lithium, le cobalt et le cuivre. Toutefois, les disponibilités actuelles sont loin de répondre à la demande croissante.

Pour remédier à cette situation, les chercheurs, les gouvernements et les entreprises utilisent l’intelligence artificielle et le changement climatique pour trouver des minéraux critiques. Il a été constaté qu’il existe de nombreuses données sur ce qui se trouve sous la surface de la Terre. Utiliser l’IA pour examiner ces ensembles de données permettra non seulement de minimiser l’incertitude, mais également d’économiser des milliards de dollars dépensés à la recherche de zones rentables à extraire.

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Il ne s’agit ici que d’utilisations et de rôles superficiels de l’IA dans le changement climatique, dont la portée entière, bien que laissée à l’imagination, se situe généralement entre cinq éléments :

• Pour collecter et compléter des ensembles de données complexes sur les effets climatiques, les émissions, etc.
• Renforcer la prise de décision et la planification
• Pour optimiser les opérations
• Pour soutenir les écosystèmes collectifs
• Encourager les événements positifs pour le climat

Le BCG a fait un travail remarquable en catégorisant le rôle de l’intelligence artificielle dans le changement climatique dans un cadre.

Maintenant que nous avons examiné les vastes applications de l’IA dans le domaine du changement climatique, certaines choses sont claires. Le secteur est prêt à une intervention technologique conduisant à une situation où la demande d’outils intelligents axés sur le climat et de requêtes telles que la manière de développer une plate-forme d’IA comme ClimateGPT ou CO2 AI est en augmentation.

Cependant, cet optimisme de la part de la technologie n’est en aucun cas le signe d’une situation périlleuse sous contrôle. Les humains et les institutions joueront toujours le rôle le plus important pour remettre les efforts sur les rails lorsqu’il s’agira d’atteindre les objectifs fixés par le Groupe de travail national sur le climat.

Poursuivant la discussion sur les avantages de l’IA dans le changement climatique, examinons une infographie qui répertorie les applications concrètes de l’intelligence artificielle dans le changement climatique.

Cela vous donnerait une idée des initiatives prises pour combiner la technologie et la cause.

Jusqu’à présent, nous avons examiné les avantages de l’IA dans le changement climatique et les entreprises qui utilisent la technologie pour transformer ces avantages en réalité que les acteurs du changement peuvent utiliser. Mais cela signifie-t-il que nous ignorons la puissance de calcul et l’électricité dont le système d’IA a besoin pour fonctionner ?

Il a été constaté qu'OpenAI GPT-3 et l'OPT de Meta émettaient plus de 500 et 75 tonnes de dioxyde de carbone. Ce qui est pire, c’est qu’il est impossible de calculer l’effet précis que l’IA aurait sur la crise climatique, même si l’accent est mis sur la quantité d’émissions de gaz à effet de serre. En effet, il existe de nombreux types d'intelligence artificielle, comme un modèle d'IA et de ML qui détecte les tendances dans les données de recherche, un programme de vision qui aide les voitures autonomes à éviter les obstacles ou un grand modèle de langage (LLM) qui permet à un chatbot de parler naturellement – ​​le tout avec des besoins différents en puissance de calcul pour s’entraîner et fonctionner.

Un autre aspect à considérer ici est que si la technologie aide d’un côté la médaille, elle a également été conçue pour responsabiliser les auteurs de violations de l’environnement. En 2019, par exemple, Microsoft a annoncé un partenariat avec ExxonMobil, mentionnant que l'entreprise utiliserait la plateforme de cloud computing de Microsoft, Azure. Le géant pétrolier a déclaré que grâce à ce partenariat, qui s'appuie sur l'utilisation de l'IA pour certaines tâches comme l'analyse des performances, il pourrait optimiser ses opérations minières et, d'ici 2025, augmenter la production de pétrole de 50 000 barils d'équivalent pétrole par jour.

Équilibrer cette équation incombe en fin de compte à la responsabilité des décideurs politiques, des entreprises utilisant l’IA et des entreprises qui créent des services de développement d’intelligence artificielle.

La contribution d'Appinventiv pour rendre l'IA plus verte

Chez Appinventiv, nous nous considérons comme l'une des organisations les plus axées sur la neutralité carbone. Lorsque nous développons des applications, nous travaillons avec une meule autour des émissions qui s'échappent dans l'environnement.

Certaines des pratiques que nous suivons pour augmenter l'IA et le changement climatique tout au long de notre SDLC incluent :

• Utiliser de grands modèles génératifs existants
• Utiliser des méthodes informatiques économes en énergie comme TinyML et des microcontrôleurs
• Affiner les modèles génératifs
• Utiliser des outils tels que ML CO2 Impact Calculator pour mesurer le niveau de dioxyde de carbone généré lors de la formation des modèles d'apprentissage automatique.

Pour nous, l’approche de développement de logiciels d’IA repose toujours sur la manière dont nous pouvons utiliser les modèles existants au maximum de leurs capacités. Nous forcer à examiner les limites des économies d’énergie nous pousse finalement vers des innovations nouvelles et créatives en matière d’IA.

FAQ

Q. Comment l’IA peut-elle contribuer au changement climatique ?

A. La réponse à la question de savoir si l’IA résoudra le changement climatique réside dans le comment. Voici quelques façons dont l’IA peut contribuer à lutter contre le changement climatique. Modélisation du climat, efficacité énergétique, captage du carbone, prévision des catastrophes, suivi des écosystèmes, fast fashion, optimisation de l'agriculture, détection du méthane et exploitation minière des technologies vertes.

Q. Qu’est-ce que l’IA verte ?

R. L’IA verte concerne le développement d’algorithmes qui utilisent moins de données et de ressources informatiques. En conséquence, le besoin de calculs énergivores est réduit sans aucun impact significatif sur l’efficacité du modèle d’IA.

Q. Comment les entreprises peuvent-elles réduire les émissions de carbone des modèles d’IA ?

A. Il existe plusieurs façons pour les entreprises de créer une IA plus verte :

• Améliorez ou affinez les modèles existants.
• Utilisez des méthodes de calcul moins gourmandes en énergie.
• Concevoir l’architecture informatique pour la durabilité.
• Surveillez la consommation d’énergie, l’utilisation du matériel et le stockage des données pour trouver des opportunités pour devenir plus économe en énergie.