L’IA au service de Mère Nature

This photo shows industrial pollution.

(Image credit: Carolina Pimenta on Unsplash)

Essayistes, militants écolo et philosophes : leur irréfutable constat sur l’état de la planète, cristallisé en cri d’alarme par près de 15 000 scientifiques de par le monde, est pour le moins inquiétant. Alors que le consensus s’accorde à faire de la résolution de cette crise une priorité et que le discours ambiant loue le potentiel extraordinaire des nouvelles technologies, la France tarde à miser sur l’intelligence artificielle pour résorber la question environnementale.

Lorsqu’il a découvert la photo du corps de Aylan, syrien de 3 ans échoué sur une plage de la mer Egée en Turquie, Mike Butcher, rédacteur-en-chef de TechCrunch UK, a été parcouru par une onde de choc et de colère. Pourquoi les cerveaux les plus brillants de la Silicon Valley appliquent-ils leur intelligence à essayer de résoudre casse-tête marketing et équations futiles ? En deux mots : est-il raisonnable de dédier autant d’énergie à tenter de faire cliquer les internautes sur des bannières publicitaires vantant des chaussures ou un service de livraison de fleurs à domicile ? Au détour du dernier TechFugees Global Summit tenu à Station F, le journaliste interrogeait : « Le secteur de la tech est très créatif, alors pourquoi ne pas l’utiliser à bon escient ? » C’est chose faite ! En France, l’IA a été mise au service de différents secteurs reconnus d’utilité publique, comme l’éducation, la domotique, ou encore la santé, rendue plus prédictive, personnalisée et participative. Grâce à quelques « green entrepreneurs », c’est maintenant au tour de l’écologie.

Un remède qui a fait ses preuves

Les images de Shanghai noyée dans un épais brouillard de pollution sont devenues tristement banales. Pour contrer ce phénomène, IBM, financé par le gouvernement chinois, a lancé au sein de l’Empire du Milieu le programme Green Horizon. Au-delà de la congestion du trafic urbain et de la forte présence d’usines dans le pays, la situation météorologique et les conditions de pression atmosphérique impactent aussi, de beaucoup, la concentration des polluants dans l’air. Pour mieux se préparer aux pics de pollution, IBM a opté pour un modèle mathématique prévisionnel, qui compile et analyse tous les facteurs aggravants la pollution : taux d’humidité, provenance du vent, activité de certaines industries et transports, trafic routier… A ce jour, les résultats obtenus sont 30% plus précis que ceux fournis par les organismes météorologiques. L’objectif : prévoir jusqu’à 10 jours en avance les pics de pollution et pouvoir être en mesure d’élaborer des recommandations stratégiques.
 Dans la même optique, l’IA a boosté de 30% les rendements d’arachide en Inde, en fournissant des indications précises quant à la préparation de la terre, aux choix des engrais et aux dates de semis.

Faire le plein d’énergie grâce à l’IA

Près de 25% des CO2 proviennent de l’ensemble des industries à l’échelle du globe. Par rapport aux particuliers et à leur production de carbone très diffuse, ce secteur concentre peu d’acteurs. Agir sur l’industrie pourrait donc changer la donne en terme écologique.
Loin des fantasmes apocalyptiques de robots tueurs, le CEO et fondateur d’Energiency a développé une IA « bienveillante » permettant de réaliser des économies d’énergies et donc de réduire la pollution atmosphérique. Arnaud Legrand a conçu une solution logicielle permettant de scanner les dépenses énergétiques de sites industriels. Grâce aux capteurs connectés présents dans les usines, il est possible de récolter des données brutes, interprétées en temps réel par un algorithme et transformées en nouveaux gisements à destination des opérateurs. « Les données sont notre matière première », explique Arnaud, « sans elles nous ne pouvons pas créer d’intelligence. Les usines débordent de data dormantes, sous exploitées, par des outils encore trop rudimentaires. Il s’agit d’accélérer la compréhension de ces données pour faciliter le travail des décideurs et lutter contre le gaspillage. » L’idée est de permettre à ces derniers de réajuster leur consommation d’énergie en analysant leur référence : combien devraient-ils consommer à telle heure, en créant tel produit, sur telle machine, avec telles matières premières ? A cette dissection minutieuse des données est couplée une analyse prédictive, permettant d’alerter plusieurs heures à l’avance les opérateurs sur leurs prochaines phases de gaspillage. Cela permet non seulement de prévenir les dérives mais aussi de définir un modus operandi optimisé. Par souci d’efficience, à chaque alerte doit être associée une réponse pragmatique : modifier un réglage sur une machine, en éteindre une autre, moduler ou décaler la production…

Et les institutions ne sont pas en reste

Philippe Guillouzic, Chef de projet transition numérique à l’Ademe, (Agence de l’Environnement et de la Maîtrise de l’Energie), prône « la libération de la donnée ». Selon lui, la transition écologique et énergétique se fera grâce à une stratégie offensive de la data, puisqu’aucun domaine ne s’en est affranchi pour instruire une décision. Combiné à la récente perfect storm qui a furieusement dopé le potentiel de l’IA, le partage des données permettrait d’optimiser l’adaptation offre-demande d’énergie, de développer des modèles prédictifs, de modéliser les taux d’ensoleillement des bâtiments et de simuler le rendement d’installation de panneaux solaires. D’autres exploitations de l’IA pourraient aussi servir à mieux cartographier la précarité énergétique, aussi bien au niveau national qu’au niveau de l’agglomération. « On observe une réelle volonté politique de combler notre retard, par la création de structures dédiées et d’appels à projets », se réjouit Philippe.

Cet enthousiasme est partagé par Damien Gromier, Président exécutif de France is AI et fondateur et de l’association AI for Good, créée sous l’égide de France Digitale pour décloisonner expertises et secteurs. Dans le cadre de la remise du rapport Villani sur l’IA en mars dernier, le Président a annoncé que la France doit rejoindre le rang des leaders mondiaux en IA. Pour y parvenir, l’environnement est considéré comme l’un des quatre secteurs prioritaires. Attention toutefois au serpent qui se mord la queue, car bien entendu, l’IA pollue… Le traitement des métadonnées est gourmand en énergie, comme le rappelle Françoise Berthoud, ingénieur de recherche en informatique au CNRS. En effet, près de 4% de nos émissions de gaz à effet de serre proviennent des ordinateurs, réseaux et data centers. Et elles sont en constante augmentation, entre 5 et 7% par an.

De quoi donner raison aux afficionados de la collapsologie ?