L’IA est-elle respectueuse de l’environnement ?

Nous sommes de plus en plus conscients de l’urgence d’adopter des pratiques durables dans notre vie quotidienne, ainsi que de changer nos modèles économiques et de production sur lesquels repose notre société. L'intelligence artificielle (IA) a un énorme potentiel et peut être un allié stratégique, de l'engagement et de la justice sociale envers les personnes, pour atteindre des objectifs ambitieux de développement durable. L’IA n’est pas seulement un outil, mais lorsqu’elle est bien utilisée, elle peut constituer un moteur de changement et de transformation qui peut nous aider à prendre soin de notre planète.

L’un des domaines dans lesquels l’IA présente un potentiel extraordinaire est celui de l’optimisation des ressources. Nous savons tous que les ressources naturelles telles que l'eau sont rares, ainsi que la pollution générée par les sources d'énergie traditionnelles. Dans les deux cas, une gestion efficace basée sur les prévisions de l’énergie éolienne et photovoltaïque, ainsi que de la consommation d’eau à court, moyen et long terme, est très importante, permettant ainsi un meilleur ajustement en temps réel entre la production et la demande et une réduction des déchets. L’IA est déjà utilisée dans les villes intelligentes pour optimiser l’énergie, ce qui entraîne des réductions significatives de la consommation d’énergie et des émissions de carbone.

L’agriculture est un autre secteur qui commence à bénéficier de l’IA, créant le nouveau terme d’agriculture de précision. Grâce à des capteurs, des drones et des images satellite, les agriculteurs peuvent obtenir des données précises sur la phénologie de leurs cultures, ainsi que détecter précocement d'éventuels ravageurs, ce qui se traduit par une amélioration de la productivité et une réduction de l'impact environnemental de l'agriculture. De plus, l'IA peut aider à connaître les habitudes de consommation des gens et à modifier ces habitudes vers une vie saine grâce à des systèmes de recommandation.

Elle peut également avoir un impact positif sur l’environnement grâce à la surveillance de variables environnementales, telles que la qualité de l’air et de l’eau ou la biodiversité, entre autres. La collecte de ces données grâce à des capteurs répartis dans différents endroits et leur analyse en temps réel avec des algorithmes d'IA peuvent nous aider à détecter les anomalies et à prédire les problèmes, permettant une réponse plus rapide et plus efficace.

Même s’il ne s’agit que de quelques exemples parmi tant d’autres possibles, on ne peut ignorer son impact environnemental et l’importance de développer une IA durable en soi. Il est connu que la formation des modèles est une étape cruciale dans tout modèle d'IA, et que cette formation nécessite une quantité d'énergie considérable, en particulier pour les modèles basés sur le deep learning, compte tenu de la batterie de serveurs en cours d'exécution requise pour ladite formation, ainsi que de leur besoin de refroidissement.

Il ne suffit donc pas de recourir uniquement aux énergies renouvelables, mais le développement de modèles informatiques efficaces, nécessitant des temps de formation plus courts, est également essentiel. Avec cette approche, l’IA sera non seulement un outil puissant pour atteindre les objectifs de développement durable, mais son application sera également durable.

Les chercheurs en IA sont actuellement confrontés à de nombreux défis, l’un d’eux étant le développement d’une IA verte compatible avec la durabilité, en l’intégrant comme exigence dès sa conception. C’est ainsi que nous progresserons vers un avenir où technologie et nature coexisteront en harmonie. Ce chemin sera semé d’embûches, mais un engagement sans faille en faveur de l’environnement peut en faire une réalité. L’IA et la durabilité doivent non seulement être compatibles, mais ensemble, elles peuvent être la clé pour construire un monde plus respectueux et plus sain.

Alicia TroncosoLora Elle est professeur de langages et systèmes informatiques à l'Université Pablo de Olavide (UPO) et présidente de l'Association espagnole pour l'intelligence artificielle. Il dirige le groupe de recherche du laboratoire de recherche sur la science des données et le Big Data de l'UPO, et ses domaines de recherche sont l'apprentissage profond, le Big Data et la prédiction des données temporelles.