Utiliser l'intelligence artificielle pour réduire l'impact du changement climatique
Comment utiliser le potentiel de l'IA pour réduire l'impact du changement climatique sur la Suisse.ÌýTel est le titre d'une publiée récemment et à laquelle plus de 70Ìýexpert‑es et scientifiques actifs au sein de 30Ìýhautes écoles suisses, services administratifs et organismes de renom ont contribué, en collaboration avec IBM et sous la conduite de l'Académie suisse des sciences techniquesÌý(SATW). Cette étude a remporté le 1erÌýÌýdécerné à l'occasion de laÌý.
L'objectif de l'étude était de déterminer comment les nouvelles technologies peuvent limiter l'impact du changement climatique sur la Suisse, afin de renforcer notre société et notre économie. Les spécialistes fondent de grands espoirs dans les dernières innovations en matière d'intelligence artificielleÌý(IA) et d'observations satellites de la Terre pour répondre aux différents enjeux climatiques. En quelques années, la qualité et la rapidité des analyses, prévisions et images ont été multipliées par un facteurÌý1000 grâce aux nouvelles méthodes et technologies de mesure dopées à l'IA.
Des études de cas dans le domaine de la surveillance des émissions de gaz à effet de serre et de l'identification d'îlots de chaleur dans les villes montrent comment les technologies mentionnées débouchent sur des avantages concrets et des recommandations qui soutiendraient leur usage et leur développement.ÌýUneÌýÌýcontient sept recommandations d'actions destinées aux décisionnaires des milieux politiques, administratifs et académiques, des organismes de financement ainsi que des entreprises privées. Voici les principales recommandationsÌý:
- L'ensemble des acteurs doit s'efforcer de renforcer les compétences en IA et l'expertise des centres de compétences nationaux dans le domaine du climat et du développement durable.
- Le gouvernement fédéral doit améliorer l'accès aux programmes internationaux de recherche qui encouragent l'IA pour le bien du climat et du développement durable.
- Les organismes de financement doivent renforcer la mise en œuvre des principes de la science ouverte et mettre à disposition des ressources pour des modèles de base évolutifs et réutilisables en vue d'un apprentissage automatique.
- Les partenariats public-privé doivent être renforcés afin d'accélérer la transposition des résultats de la recherche.
- De façon générale, seules des applications d'IA responsables doivent être mises en place. De même, des études fondées sur des données sont nécessaires pour améliorer la compréhension des incidences du changement climatique sur la base de données chiffrées.
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20 juin 2024