Solutions alimentées par l'IA pourraient réduire significativement les émissions mondiales de carbone

Une étude récente de la London School of Economics et Systemiq révèle que l'intelligence artificielle pourrait considérablement réduire les émissions mondiales de carbone sans sacrifier les commodités modernes, positionnant l'IA comme un allié clé dans la lutte contre le changement climatique.

La recherche met en évidence que les applications intelligentes de l'IA dans seulement trois secteurs pourraient réduire les émissions de gaz à effet de serre de 3,2 à 5,4 milliards de tonnes par an d'ici 2035.

Contrairement aux préoccupations courantes, ces réductions dépasseraient largement l'empreinte carbone générée par les opérations de l'IA.

Le rapport, intitulé « Vert et Intelligent : Le rôle de l'IA dans la transition climatique », considère l'IA comme une force transformatrice pour construire une économie durable et inclusive, plutôt qu'un simple outil pour des gains progressifs.

Zéro net : Un catalyseur pour l'innovation

L'étude présente la transition vers une économie zéro net comme une opportunité unique pour l'innovation, favorisant une croissance durable, résiliente et inclusive plutôt qu'un défi.

Elle examine trois secteurs à fortes émissions — la production d'énergie, la production de viande et de produits laitiers, et les véhicules de tourisme — qui représentent près de la moitié des émissions mondiales. Les efficacités pilotées par l'IA dans ces domaines pourraient largement compenser les 0,4 à 1,6 milliard de tonnes d'émissions annuelles estimées des centres de données de l'IA.

Les chercheurs soulignent : « L'argument pour tirer parti de l'IA dans la transition climatique est à la fois convaincant et essentiel. »

Cinq façons clés dont l'IA peut protéger la planète

1. Amélioration des systèmes complexes

La vie moderne repose sur des réseaux complexes pour l'énergie, les transports et les systèmes urbains. L'IA peut optimiser ces réseaux pour une plus grande efficacité.

Par exemple, l'IA peut résoudre la variabilité des énergies renouvelables, comme les interruptions de courant dues à une production éolienne ou solaire inconstante. L'IA de DeepMind a déjà augmenté la valeur économique de l'énergie éolienne de 20 % en réduisant la dépendance aux sources d'énergie de secours.

2. Accélération de l'innovation et réduction des déchets

Près de la moitié des réductions d'émissions nécessaires pour atteindre le zéro net d'ici 2050 dépendent des technologies émergentes, et l'IA accélère ces avancées.

L'outil GNOME de Google DeepMind a découvert plus de deux millions de nouvelles structures cristallines, transformant potentiellement l'énergie renouvelable et le stockage par batterie. De même, les algorithmes d'emballage pilotés par l'IA d'Amazon ont réduit l'utilisation de matériaux de plus de trois millions de tonnes métriques depuis 2015.

3. Orientation vers des choix de consommation plus intelligents

Les décisions quotidiennes, comme les choix alimentaires et les habitudes de voyage, pourraient représenter jusqu'à 70 % des réductions d'émissions d'ici 2050. L'IA simplifie les choix durables.

Des outils comme l'itinéraire éco-énergétique de Google Maps aident les utilisateurs à économiser du carburant et à réduire les émissions. Les appareils domestiques intelligents comme Nest utilisent l'IA pour optimiser le chauffage et la climatisation, pouvant potentiellement réduire des millions de tonnes de CO2 si largement adoptés.

4. Prévision des tendances climatiques et des impacts des politiques

La capacité de l'IA à analyser de vastes ensembles de données permet des prévisions climatiques précises et une conception de politiques éclairées.

Des initiatives comme IceNet, développées par le British Antarctic Survey et l'Alan Turing Institute, améliorent les prévisions de glace de mer, aidant les communautés et les entreprises. L'IA soutient également les gouvernements en analysant des études de cas mondiales pour élaborer des politiques climatiques efficaces.

5. Renforcement de la sécurité lors des conditions météorologiques extrêmes

À mesure que les catastrophes liées au climat augmentent, les systèmes d'alerte précoce alimentés par l'IA sont cruciaux pour la sécurité.

Le Flood Hub de Google utilise l'apprentissage automatique pour fournir des prévisions d'inondation jusqu'à cinq jours à l'avance dans plus de 80 pays, donnant aux gens le temps de se préparer et d'évacuer.

Les données soutiennent le rôle de l'IA dans la réduction des émissions

Les résultats de l'étude indiquent que l'IA pourrait :

• Réduire les émissions du secteur de l'énergie de 1,8 milliard de tonnes par an d'ici 2035 grâce à une utilisation optimisée des énergies renouvelables
• Réduire de 0,9 à 3,0 milliards de tonnes par an en améliorant les protéines végétales pour imiter le goût et la texture de la viande
• Réduire les émissions des véhicules jusqu'à 0,6 milliard de tonnes chaque année grâce à la mobilité partagée et à la technologie avancée des batteries

Cependant, les chercheurs avertissent que le potentiel de l'IA ne sera pas pleinement réalisé sans une gouvernance proactive. Ils plaident pour un « État actif » pour garantir que l'IA profite équitablement aux personnes et à la planète.

« Les gouvernements doivent s'assurer que l'IA est déployée efficacement pour accélérer une transition juste et durable », conclut l'étude.

Cela implique d'encourager la recherche sur l'IA verte, de réglementer les impacts environnementaux et d'investir dans des infrastructures pour rendre les avantages de l'IA accessibles à l'échelle mondiale.

Grâce à une collaboration internationale et une innovation guidée, l'IA peut libérer tout son potentiel pour lutter contre la crise climatique, ouvrant la voie à un avenir prospère et durable.

Connexe : Le réseau peut-il supporter les demandes énergétiques croissantes de l'IA ?

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