L’IA évalue les problèmes climatiques mais ne parvient pas à trouver une solution complète

Au milieu des efforts déployés par les climatologues et les défenseurs pour relever les défis environnementaux, Sims Witherspoon, responsable de l’action climatique chez DeepMind chez Google, voit le potentiel de l’intelligence artificielle (IA), soulignant l’importance de définir la solution à travers un questionnement réfléchi.

Lors de la Wired Impact Conference à Londres, Sims Witherspoon, responsable de l’action climatique de Google DeepMind, a déclaré qu’elle considérait le changement climatique comme un défi scientifique et technologique, exprimant son optimisme quant à la résolution de ce problème grâce à l’intelligence artificielle. Plus tôt cette année, Google a fusionné ses équipes Brain et DeepMind AI sous une seule bannière appelée Google DeepMind.

Witherspoon a suggéré une stratégie baptisée « Comprendre, optimiser, accélérer », décrivant trois étapes pour lutter contre le changement climatique avec l’IA, qui impliquent de s’engager avec les personnes concernées, d’évaluer l’applicabilité de l’IA et de déployer une solution pour un changement impactant.

Witherspoon a observé que certaines options deviennent moins viables en raison des conditions réglementaires existantes, des contraintes d’infrastructure ou d’autres limitations et dépendances telles qu’une disponibilité limitée des données ou des partenaires appropriés.

Witherspoon a souligné l’importance d’une approche collaborative, soulignant que même si l’expertise individuelle est précieuse, la coopération est cruciale et nécessite les contributions combinées des universitaires, des organismes de réglementation, des entreprises, des organisations non gouvernementales (ONG) et des communautés concernées.

Witherspoon a déclaré qu’en collaboration avec l’Office météorologique national du Royaume-Uni en 2021, Google DeepMind a exploité ses données radar complètes pour analyser les précipitations au Royaume-Uni à l’aide de l’IA. Les données ont été saisies dans le modèle d’IA générative Deep Generative Model of Rain (DGMR) de Google.

Witherspoon a déclaré :

« Nous avons mené une évaluation qualitative impliquant 50 experts météorologiques du UK Met Office, et plus de 90 % d’entre eux ont privilégié nos méthodes, les classant comme leur premier choix par rapport aux méthodes traditionnelles. »

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Elle a souligné que les données du code source et les méthodes de vérification sont librement accessibles. Même s’il reconnaît le potentiel de l’IA dans la lutte contre le changement climatique, Witherspoon a également averti que cette technologie émergente n’est pas une panacée.

Sims Witherspoon a déclaré que l’IA n’est pas une solution universelle aux défis climatiques. Elle a souligné l’importance de déployer l’IA de manière responsable, reconnaissant son impact environnemental dû aux processus à forte intensité énergétique jusqu’à ce que le réseau fonctionne avec une énergie sans carbone.

En mai, Kate Saenko, de l’Université de Boston, a mis en garde contre l’impact environnemental des modèles d’IA comme GPT-3. Le modèle de 175 milliards de paramètres a consommé l’équivalent de 123 voitures pendant un an, générant 552 tonnes de CO2, avant même sa diffusion publique.

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