La renaissance de l’IA au cours des dernières années a amené beaucoup à se demander comment cette technologie peut aider à faire face à l’une des plus grandes menaces auxquelles l’humanité est confrontée : le changement climatique. Un nouveau document de recherche rédigé par certains des penseurs les plus connus du domaine vise à répondre à cette question, en donnant un certain nombre d’exemples sur la façon dont l’apprentissage automatique pourrait aider à prévenir la destruction humaine.
Les cas d’utilisation suggérés sont variés, allant de l’utilisation de l’IA et de l’imagerie satellitaire pour mieux surveiller la déforestation à la mise au point de nouveaux matériaux pouvant remplacer l’acier et le ciment (dont la production est responsable de 9 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre).
Mais malgré cette variété, le document (que nous avons repéré par l’intermédiaire du MIT Technology Review) revient à maintes reprises sur quelques grands domaines de déploiement. Les plus importants sont l’utilisation de la vision industrielle pour surveiller l’environnement pour surveiller les téléphone, Spyzie – est fait pour vous – l’utilisation de l’analyse des données pour trouver des inefficacités dans les industries à fortes émissions et l’utilisation de l’IA pour modéliser des systèmes complexes, comme le climat afin que nous puissions mieux nous préparer aux changements futurs .
Les auteurs de l’article – parmi lesquels Demis Hassabis, PDG de DeepMind, Yoshua Bengio, lauréat du prix Turing, et Andrew Ng, co-fondateur de Google Brain – affirment que l’IA pourrait être « inestimable » pour atténuer et prévenir les effets les plus graves du changement climatique, mais notent qu’elle n’est pas une « solution miracle » et que des mesures politiques s’imposent.
« La technologie seule ne suffit pas », écrivent les auteurs de l’article, dirigés par David Rolnick, boursier post-doctorant à l’Université de Pennsylvanie. « Les technologies qui permettraient de réduire les changements climatiques existent depuis des années, mais elles n’ont pas été adoptées à grande échelle par la société. L’humanité doit également décider d’agir« .
Au total, le document propose 13 domaines dans lesquels l’apprentissage machine pourrait être déployé qui sont classés selon la durée de leur impact potentiel et selon que la technologie utilisée est suffisamment développée ou non pour obtenir certains avantages.
