La technologie est souvent perçue comme une arme à double tranchant dans la crise climatique. Si la révolution industrielle a déclenché une grande partie du problème, une nouvelle révolution, celle de l’intelligence artificielle, pourrait bien détenir certaines des solutions. Au cœur de cette convergence se trouve une initiative mondiale : Climate Change AI (CCAI).
Loin d’être un laboratoire unique, CCAI est une organisation qui agit comme un pont, connectant les experts mondiaux de l’IA avec les scientifiques du climat, les entrepreneurs et les décideurs politiques. Leur mission : catalyser un travail significatif à l’intersection de l’IA et du changement climatique.
Qu’est-ce que Climate Change AI ?
Fondée par un groupe de chercheurs et d’ingénieurs de premier plan, CCAI n’est pas une entreprise qui vend un produit. C’est une communauté qui vise à :
- Informer et éduquer : Leur rapport fondateur de 2019, “Tackling Climate Change with Machine Learning”, est devenu une référence, identifiant des centaines d’applications possibles de l’IA.
- Rassembler la communauté : Ils organisent des ateliers dans les plus grandes conférences sur l’IA (comme NeurIPS et ICML), créant un espace où les idées peuvent germer et les collaborations naître.
- Fournir des ressources : Ils partagent des ensembles de données, des financements et des opportunités de mentorat pour encourager les projets à fort impact.
Leur message est clair : l’IA n’est pas une solution miracle, mais une boîte à outils extrêmement puissante qui peut être appliquée dans presque tous les secteurs de l’action climatique.
Comment l’IA peut-elle concrètement aider ?
Les applications mises en avant par CCAI sont vastes et touchent de nombreux domaines.
- Optimiser nos réseaux électriques : L’IA peut prévoir avec précision la production des énergies renouvelables (solaire, éolien) et la demande d’électricité, permettant une gestion plus intelligente et plus stable des réseaux électriques décarbonés.
- Réinventer l’agriculture et les forêts : Des algorithmes de vision par ordinateur analysent des images satellites pour suivre la déforestation en temps réel. L’agriculture de précision, guidée par l’IA, permet de réduire massivement l’utilisation d’engrais et d’eau.
- Accélérer la science du climat : Les modèles climatiques sont d’une complexité inouïe. L’IA aide à les rendre plus rapides et plus précis, améliorant notre capacité à prévoir les événements météorologiques extrêmes et à comprendre les points de bascule climatiques.
- Décarboner l’industrie et les transports : L’IA peut optimiser les chaînes logistiques pour réduire la consommation de carburant, aider à la découverte de nouveaux matériaux bas-carbone (pour les batteries, le ciment ou l’acier vert), et rendre les processus industriels moins énergivores.
Un outil, pas une baguette magique
CCAI est également lucide sur les risques. L’entraînement de grands modèles d’IA consomme une quantité importante d’énergie, un problème que la communauté cherche activement à résoudre. De plus, l’IA pourrait être utilisée à mauvais escient, par exemple pour rendre l’extraction de combustibles fossiles plus efficace.
C’est pourquoi le travail de CCAI est si crucial. Il ne s’agit pas seulement de promouvoir l’IA, mais de la guider vers des applications qui apportent des bénéfices réels et mesurables pour le climat, tout en étant conscients des effets secondaires potentiels.
De la promesse à l’action
L’intelligence artificielle ne “sauvera” pas le climat à elle seule. L’action climatique nécessite des changements politiques, économiques et sociaux profonds. Cependant, en fournissant des outils pour accélérer la transition, optimiser nos systèmes et mieux comprendre la planète, l’IA s’impose comme un levier d’action d’une puissance phénoménale.
Des organisations comme Climate Change AI sont en première ligne pour s’assurer que cette puissance est canalisée dans la bonne direction, transformant la promesse technologique en actions concrètes pour un avenir durable.
Note de l’auteur : Le piège de l’optimisation
L’un des grands espoirs placés dans l’IA est sa capacité d’optimisation. Cependant, il est crucial de garder à l’esprit un phénomène économique bien connu : l’effet rebond (ou paradoxe de Jevons).
En rendant un système plus efficace et donc moins coûteux à utiliser (par exemple, optimiser la logistique pour économiser du carburant par trajet), on risque paradoxalement d’encourager une augmentation de son utilisation globale. L’économie réalisée sur chaque unité peut être annulée, voire dépassée, par la hausse du volume total d’activité.
Ainsi, si l’IA rend l’extraction pétrolière ou le transport aérien plus “efficaces” en termes de coût unitaire, le résultat final pourrait être une augmentation de ces activités polluantes, et non une réduction de leur impact global. La véritable question n’est donc pas seulement “comment optimiser ?”, mais surtout “qu’optimisons-nous et dans quel but systémique ?”. Sans une régulation forte et une vision claire de la sobriété, l’optimisation seule pourrait nous enfermer plus profondément dans des schémas de consommation insoutenables.