L’IA peut-elle aider à résoudre la crise climatique ?
- La réponse à la crise climatique pourrait être trouvée dans l'intelligence artificielle selon Sims Witherspoon de Google DeepMind.
- Le plan en trois étapes pour utiliser l'IA dans la lutte contre le changement climatique est "Comprendre, optimiser, accélérer".
- La collaboration entre les différents acteurs est essentielle pour trouver des solutions durables et efficaces.
- L'IA n'est pas une solution miracle et doit être déployée de manière responsable en tenant compte de son empreinte carbone.
Alors que les climatologues et les défenseurs du climat s’efforcent de trouver des moyens d’inverser la tendance environnementale pour le mieux, Sims Witherspoon, responsable de l’action climatique de Google DeepMind, pense que la réponse pourrait être trouvée dans l’intelligence artificielle, en commençant par la question.
« J’aborde le changement climatique comme un défi scientifique », a déclaré Witherspoon lors de la conférence annuelle Wired Impact à Londres, axée sur la durabilité et la gouvernance environnementale, sociale et d’entreprise (ESG). « Je suis également techno-optimiste et chef de produit en intelligence artificielle, je peux donc aussi l’aborder sous l’angle technologique.
« La première chose que nous faisons en tant que scientifiques est d’essayer de comprendre les problèmes auxquels nous sommes confrontés », a-t-elle proposé. « La définition du problème est le point de départ lorsque nous commençons à trouver une solution. »
Plus tôt cette année, Google a fusionné ses équipes Brain et Deepmind AI sous une seule bannière appelée Google DeepMind.
Witherspoon a proposé un plan en trois étapes pour lutter contre le changement climatique à l’aide de l’IA, appelé le cadre « Comprendre, optimiser, accélérer ». Tout d’abord, parlez aux personnes confrontées au problème – dans ce cas, le changement climatique. Ensuite, déterminez si l’IA s’applique au problème et, si tel est le cas, trouvez une solution IA.
Enfin, concentrez-vous sur le chemin vers le déploiement et l’impact.
« L’IA peut nous aider à comprendre le changement climatique et ses effets sur les écosystèmes terrestres », a déclaré Witherspoon. « Cela peut également nous aider à optimiser les systèmes et l’infrastructure actuels, car nous ne pouvons pas repartir de zéro aujourd’hui. »
En ce qui concerne la voie de déploiement, Witherspoon a noté que les options commencent à disparaître en raison de l’environnement réglementaire actuel, des limites de l’infrastructure ou d’autres contraintes et dépendances telles que des données limitées ou des partenaires viables. Néanmoins, « cela peut nous aider avec les avancées scientifiques et technologiques dont nous avons besoin pour un avenir plus durable », a-t-elle déclaré.
Witherspoon a souligné la nécessité d’un effort collectif, ajoutant que malgré la force de l’expertise individuelle, la collaboration est essentielle et nécessiterait les efforts combinés des universitaires, des groupes de réglementation, des entreprises, des organisations non gouvernementales (ONG) et des communautés concernées.
« Sans parler avec ces gens – ceux qui vivent ou travaillent sur les défis, toutes les organisations, qu’il s’agisse d’entreprises, d’universités ou d’ONG – ils risquent de perdre du temps et des ressources », a déclaré Witherspoon. « Dans le contexte de la crise climatique, ces deux éléments sont incroyablement précieux dans cette tâche urgente visant à résoudre les problèmes actuels, et nous ne pouvons tout simplement pas le faire. »
En collaboration avec le Bureau météorologique du National Weather Service du Royaume-Uni en 2021, Witherspoon a déclaré que Google Deepmind avait utilisé ses nombreuses données radar pour analyser les précipitations au Royaume-Uni avec l’IA.
Google a introduit les données dans son modèle d’IA générative Deep Generative Model of Rain (DGMR).
« Nous avons effectué une évaluation qualitative auprès de 50 experts météorologiques du Met Office britannique, et plus de 90 % d’entre eux ont préféré nos méthodes (les ont classées comme leur premier choix) aux méthodes traditionnelles qu’ils utilisaient auparavant », a déclaré Witherspoon. Elle a ajouté que les données du code source et les méthodes de vérification sont disponibles gratuitement.
Mais si Witherspoon a déclaré que l’IA peut jouer un rôle dans la résolution du changement climatique, elle a également averti que la technologie émergente n’est pas une panacée.
« L’IA n’est pas une solution miracle », a déclaré Witherspoon. « Il est important de dire que l’IA ne résoudra pas tous les défis à l’origine de la crise climatique ; ce n’est même pas le bon outil pour relever bon nombre des défis auxquels nous sommes confrontés.
« L’IA doit également être déployée de manière sûre et responsable », a-t-elle poursuivi. « Sans oublier que tant que notre réseau lui-même ne fonctionnera pas avec de l’énergie sans carbone, toute technologie à forte intensité énergétique aura une empreinte carbone, y compris l’intelligence artificielle. »
« Parfois, une solution plus simple est préférable à une solution de haute technologie », a ajouté Witherspoon.
En mai, Kate Saenko, professeure à l’Université de Boston, a tiré la sonnette d’alarme sur l’empreinte carbone des modèles d’IA et l’impact sur le climat de l’adoption massive de chatbots IA comme ChatGPT.
Dans le rapport, Saenko a noté que le modèle GPT-3 d’OpenAI, avec 175 milliards de paramètres, consommait une quantité d’énergie équivalente à celle de 123 véhicules de tourisme à essence conduits pendant un an, soit environ 1 287 mégawattheures d’électricité. Il a également généré 552 tonnes de dioxyde de carbone, ce qui, selon Saenoko, s’est produit avant que le modèle d’IA ne soit rendu public.
« Si les chatbots deviennent aussi populaires que les moteurs de recherche, les coûts énergétiques liés au déploiement des IA pourraient vraiment s’additionner », a déclaré Saenko.
Edité par Ryan Ozawa.
