L'intelligence artificielle au secours de la nature
Chaque année, des millions de tonnes de plastique envahissent les océans du monde, transportées principalement par les rivières. Ce fléau contemporain, invisible pour beaucoup, a généré un désastre environnemental. Plus de 600 espèces marines, des majestueuses baleines aux minuscules poissons, sont affectées par ce poison synthétique. L'ampleur du défi semble insurmontable. Mais tout n’est pas perdu. À l’horizon brillent certaines solutions, basées sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique, qui peuvent être un salut pour les mers de la planète.
L’Ocean Cleanup en est un exemple. Cette organisation à but non lucratif s'est donné pour mission d'intercepter les plastiques présents dans les rivières avant qu'ils n'atteignent les océans. Pour y parvenir, ils utilisent un barrage flottant en forme de U avec une jupe qui s'étend sous la surface de l'eau pour capter les déchets, qui sont ensuite ramenés à terre pour être recyclés. Son système, bien qu'il puisse paraître très simple, est doté d'une technologie avancée. « Nous utilisons l'intelligence artificielle pour cartographier et examiner les déchets plastiques flottants », explique Niels Broekhof, directeur de la communication du projet. « Grâce à l'IA, nous pouvons analyser automatiquement des millions d'images et cartographier la pollution d'une manière et à une vitesse qui étaient impossibles auparavant », souligne-t-il. De cette façon, vous savez précisément la zone où il y a le plus de déchets et le type de déchets qui s'y sont accumulés.
Des milliers de kilos de plastique
Jusqu’à présent, The Ocean Cleanup a retiré au total près de 12 millions de kilos de déchets des océans et des rivières. Environ 385 000 kilogrammes proviennent de la zone de déchets du Grand Pacifique ; Le reste des déchets était capté dans les rivières du monde entier, comme celles de Bangkok, de la Jamaïque, de Jakarta, de Los Angeles (États-Unis) et du Guatemala. « Les outils d’IA peuvent aider à résoudre d’importants problèmes environnementaux en collectant et en traitant plus de données de manière plus efficace. D’après notre expérience, l’IA est une ressource précieuse pour les chercheurs et les ingénieurs », explique Broekhof. Les systèmes, à la fois prédictifs et génératifs, font leur apparition dans divers secteurs dans le but d'affiner les processus, d'économiser la consommation d'énergie et d'eau, d'identifier les modes de consommation, de prédire les événements météorologiques extrêmes, d'évaluer leur impact potentiel sur les opérations de l'entreprise et d'aider les organisations à se préparer. et s'adapter à ces éventualités.
Dans les transports madrilènes, nous avons un exemple d'utilisation. Le cabinet de conseil Accenture a mis en œuvre un système de ventilation basé sur l'IA pour le métro de Madrid. L'outil utilise un algorithme d'optimisation qui analyse des milliers de données sur la température de l'air, l'architecture des gares, la fréquence des trains, le nombre de passagers et le prix de l'électricité. Analysez toutes les informations historiques, effectuez des simulations et estimez la température extérieure et souterraine pour les prochaines 72 heures. Grâce au (machine learning), la prévision de l’équilibre thermique optimal pour chaque saison s’améliore continuellement. « Le projet a permis de réduire de 26 % la consommation d'énergie et de réduire de 1 800 tonnes de CO₂ émises par an », explique Antonio Prieto, responsable de l'énergie chez Accenture.
« Il existe de multiples cas d'utilisation dans lesquels l'intelligence artificielle améliore l'efficacité des processus avec un impact positif sur l'environnement », ajoute Charles Kirby, associé dans le domaine Développement durable chez EY. Par exemple, dans le secteur de la logistique et des transports, les algorithmes de planification optimisent l’utilisation des équipements et réduisent les distances parcourues, ce qui réduit la consommation de carburant et les émissions de carbone, détaille l’expert. Dans la gestion des ressources en eau, les systèmes d’IA sont utilisés pour prédire la disponibilité de l’eau et améliorer sa distribution. Et ils sont devenus un instrument incontournable des prévisions météorologiques, indispensables au transport de l’énergie. La transition énergétique nécessite une transformation profonde des réseaux de distribution électrique, initialement conçus pour un flux d’énergie unidirectionnel. Ces infrastructures sont confrontées à des défis en raison de l'intermittence des énergies renouvelables et de la demande variable de nouveaux appareils tels que les véhicules électriques.
Pour surmonter ces obstacles, l’intelligence artificielle et les prévisions météorologiques géolocalisées travaillent ensemble. Une prévision précise de la demande permet d'améliorer la distribution des énergies renouvelables, en évitant leur gaspillage. « De plus, l'IA fournit une vue en temps réel de l'état du réseau, donnant aux opérateurs la flexibilité nécessaire pour réguler la consommation et l'absorption d'énergie », explique Alberto Méndez, PDG de Plexigrid (initiative primée au Sommet Sud 2022). Cette société a développé une technologie qui permet une exploitation plus intelligente des réseaux de distribution, en résolvant les problèmes causés par les pics de tension de l'énergie solaire et la fluctuation de la demande. Grâce à cela, les coupures d’approvisionnement sont évitées, les équipements sont protégés et l’intégration des énergies renouvelables est optimisée.
De même, l’IA contribue à la conservation de la biodiversité, grâce aux algorithmes appliqués aux technologies d’analyse radar et vidéo qui contribuent à la protection des oiseaux protégés dans les parcs éoliens. Minsait a développé un radar 3D et des caméras PTZ haute résolution pour localiser et suivre les oiseaux. Avec une portée allant jusqu'à cinq kilomètres, il détecte la présence d'animaux et oriente automatiquement les caméras vers les coordonnées enregistrées. Un modèle de vision par ordinateur identifie les espèces et un algorithme calcule s'il existe un risque de collision avec les pales de l'éolienne.
Les secteurs les plus intéressés par l’exploration des solutions d’IA sont l’industrie de l’énergie, les transports, l’agriculture, la construction et l’industrie manufacturière, mais l’un de ses plus grands impacts est peut-être lié à la consommation d’énergie des centres de données. « L'outil qui deviendra plus pertinent à l'avenir est le développement d'algorithmes plus efficaces, qui consomment moins d'énergie sans compromettre leurs performances », conclut Kirby, d'EY.