Allier l’intelligence artificielle et l’étude de la vie sur Terre

Chaque génération fait face à des défis, mais aucun n’est aussi vaste, complexe et urgent que la crise climatique actuelle. Hausse du CO₂, perte de biodiversité, déstabilisation des écosystèmes, feux de forêt plus fréquents, événements météorologiques extrêmes…
La planète nous envoie des signaux clairs : il est temps d’agir.

Mais agir ne signifie pas seulement manifester, voter ou réduire sa consommation.
Agir, c’est aussi comprendre. Apprendre. S’équiper pour contribuer.
Et aujourd’hui, l’un des outils les plus puissants pour analyser, prédire et combattre les impacts climatiques est… l’intelligence artificielle.

✨ Climate Change AI : une mission pour un futur soutenable

Climate Change AI (CCAI) est une organisation internationale qui a un objectif clair :

mobiliser le pouvoir de l’intelligence artificielle pour relever les défis climatiques mondiaux.

Elle rassemble des chercheurs, scientifiques, ingénieurs, étudiants et citoyens autour d’un même but :
utiliser l’IA de façon responsable et efficace pour comprendre, atténuer et s’adapter aux changements climatiques.

Pour soutenir l’apprentissage, CCAI propose une série de tutoriels gratuits, accessibles et orientés vers l’action, accompagnés de code open-source (via GitHub) et souvent d’un Google Colab prêt à exécuter, en langage Python.

Ces tutoriels couvrent plusieurs domaines liés à l’environnement :

• Earth Science — Sciences de la Terre
• Earth Observation and Monitoring — Observation et suivi de la Terre
• Land Use — Utilisation des terres
• Oceans — Océans
• Mobility & Transport — Mobilité et transport
• Climate — Climat

Ils sont parfaits pour les étudiants qui souhaitent faire un projet scolaire, se lancer dans la recherche, ou simplement comprendre comment l’IA peut servir la planète.

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📘 Tutoriels disponibles

Voici une sélection de tutoriels proposés par Climate Change AI. Tous accompagnés de scripts Python, données ouvertes, notebooks Colab et ressources pratiques :

🔥 Réduire votre impact climatique lors de l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique

Apprenez comment mesurer et diminuer l’empreinte carbone liée à l’IA : choix d’architectures, optimisation, efficacité énergétique.

🐾 Introduction à la reconnaissance automatique des pièges photographiques avec l’apprentissage profond

Explore comment les biologistes utilisent l’IA pour suivre les animaux, surveiller les espèces menacées et mieux comprendre les écosystèmes.

⚡ Estimer l’activité des centrales au charbon à partir d’images satellites grâce à la vision par ordinateur

Un exemple concret de surveillance environnementale automatisée utilisant l’observation spatiale.

🌦️ ClimateLearn : l’apprentissage automatique pour prédire la météo et le climat

Un module pour comprendre comment l’IA peut améliorer les prévisions, simuler des scénarios climatiques et aider à la planification.

🏛️ Modèles NLP pour l’analyse des politiques climatiques

L’IA appliquée aux textes gouvernementaux, lois, rapports et documents politiques pour identifier tendances, risques et stratégies.

🚇 Prédire la demande de mobilité à partir des caractéristiques urbaines

Comprendre la dynamique des déplacements dans les villes, optimiser le transport collectif, réduire la congestion et les émissions.

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👨‍💻 Pourquoi ces tutoriels sont parfaits pour vous?

✔️ Ils sont gratuits et accessibles

• Aucun prérequis avancé, juste de la curiosité et un peu de Python.

✔️ Ils sont concrets

• Chaque tutoriel traite d’un vrai problème environnemental.
• Vous apprenez tout en contribuant à un enjeu réel.

✔️ Ils sont pratiques

Les projets viennent avec :

• du code GitHub,
• des datasets,
• un Google Colab exécutable immédiatement.

✔️ Ils sont inspirants pour des projets scolaires

Travaux de session, projets de recherche, foires scientifiques, portfolio technologique… Ces tutoriels vous donnent des idées immédiatement exploitables.

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⚠️ Une note essentielle : l’empreinte environnementale de l’IA

L’IA est un outil puissant, mais elle n’est pas neutre.
L’entraînement de modèles, le stockage des données et l’utilisation d’infrastructures de TI consomment de l’énergie et émettent du CO₂.

C’est pourquoi il est crucial de :

• choisir judicieusement les projets qu’on entraîne,
• éviter les modèles démesurés lorsqu’un modèle simple suffit,
• comprendre le rapport entre impact scientifique et coût écologique,
• appliquer l’IA dans des domaines où elle peut réellement faire une différence, comme ceux proposés par Climate Change AI.

L’objectif n’est pas de faire plus d’IA.
L’objectif est de faire mieux.

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🌱 Conclusion : Commencez aujourd’hui

Que vous étudiiez en informatique, biologie, géographie, environnement, génie, économie ou sciences sociales, l’IA appliquée au climat est un domaine d’avenir et un domaine nécessaire.

Explorer ces tutoriels, c’est :

• comprendre les défis environnementaux,
• contribuer à la science ouverte,
• développer une expertise recherchée,
• faire partie de la génération qui aura réellement un impact.

👉 Commencez ici : https://www.climatechange.ai/tutorials?diff=Introductory
👉 Ouvrez un premier Colab.
👉 Testez une ligne de code.