Exploiter l'IA pour atteindre plus rapidement les Objectifs de développement durable

Article de Golestan (Sally) Radwan, Directrice de la stratégie numérique, Programme des Nations unies pour l'environnement

Nous nous trouvons aujourd'hui au croisement entre l'innovation technologique et la gestion de l'environnement, et l'IA apparaît non seulement comme un outil de transformation, mais aussi comme un catalyseur de changement durable. Son potentiel pour faire avancer les dimensions environnementales des Objectifs de développement durable est aussi étendu que varié. Grâce à ses travaux, le Programme des Nations unies pour l'environnement (PNUE) a identifié cinq domaines clés sur lesquels l'IA a un impact véritablement transformateur.

Surveillance, prévision des risques et création de systèmes d'avertissement précoce

Premièrement, les systèmes d'IA peuvent, grâce à des algorithmes avancés et des images satellites, prédire des catastrophes naturelles, suivre le déclin de la biodiversité et surveiller les impacts du changement climatique en temps réel et à l'échelle de la planète. Cette puissance prédictive permet aux différentes nations d'agir rapidement et judicieusement, minimisant ainsi les pertes humaines et économiques.

C'est l'objectif, par exemple, de l'Observatoire international des émissions de méthane créé par le PNUE, qui utilise l'IA pour détecter les fuites de méthane et faciliter la mise en œuvre rapide de mesures d'atténuation. Autre exemple, le portail Inondations et sécheresses. Développé par le centre PNUE-DHI, il regroupe et traduit des données publiques issues de diverses sources, et les met à la disposition des autorités en charge de la gestion des eaux afin qu'elles puissent agir efficacement en cas de catastrophe liée à l'eau.

Optimisation du rendement des ressources, substitution et réduction de la pollution

Deuxièmement, les technologies basées sur l'IA peuvent optimiser l'utilisation de l'eau, des engrais et des pesticides dans l'agriculture, et maximiser le rendement de la production d'énergie renouvelable. Diverses industries se servent de ces technologies pour optimiser l'utilisation de leurs ressources de différentes manières, par exemple à l'aide d'appareils connectés basés sur l'IA qui assurent une utilisation efficace du chauffage, de l'éclairage ou de l'énergie. Cela permet de réduire de façon significative l'empreinte carbone des logements et des bâtiments. En même temps, ces systèmes aident à réduire la pollution et à préserver la santé de notre planète en identifiant des sources et en suggérant des solutions réalisables.

Au Timor-Oriental, par exemple, le PNUE teste actuellement comment générer des suggestions d'amélioration des cultures grâce au machine learning. Le portail Web SESAME (Specialized Expert System for Agro-Meteorological Early Warning, Système spécialisé d'avertissement agrométéorologique précoce) évalue au moyen d'algorithmes sophistiqués la sensibilité des cultures aux conditions environnementales, ainsi que l'impact de la météo sur la croissance des cultures, et génère des conseils adaptés pour promouvoir une utilisation efficace des ressources.

Faciliter l'économie circulaire

Troisièmement, l'IA facilite le déploiement de l'économie circulaire en soutenant les processus de recyclage, en réduisant les déchets et en incitant à réutiliser les matériaux. Outil essentiel de cette approche transformative, le passeport numérique des produits optimisé par l'IA. Celui-ci contient des informations détaillées sur les matériaux et les processus de fabrication, ce qui permet aux consommateurs de prendre des décisions d'achat plus judicieuses et d'adopter des comportements de consommation plus durables .

Autre exemple, la plate-forme Web SDG Meter basée sur l'IA et développée par le PNUE. Le fonctionnement de cette plate-forme repose sur une technique de réseau neuronal pour pré-entraîner le traitement du langage naturel. Son but : analyser et évaluer l'adéquation entre un texte et chacun des 17 ODD. Cette technique se base sur le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), développé par les chercheurs de Google, et utilise la fonctionnalité de classification de texte multi-étiquette. Les résultats obtenus à ce jour sont impressionnants, avec une précision de 98 % sur 500, ce qui signifie que pour 500 textes testés, la méthode classe correctement 490 textes.

Adopter des comportements de consommation et des modes de vie écoresponsables

Quatrièmement, l'IA peut faciliter l'adoption de comportements de consommation et de modes de vie écoresponsables. Selon une étude, 69 % des personnes interrogées se disent préoccupées par le développement durable lorsqu'elles font leurs courses, mais seulement 7 % achètent effectivement des produits durables. Grâce à des applications et des plates-formes, comme les Lignes directrices pour la fourniture d'informations sur la durabilité des produits dans le commerce électronique du PNUE qui analysent les tendances de consommation individuelles, ou grâce à des moteurs de recommandation, des filtres intelligents et la ludification, l'IA peut renforcer la transparence et suggérer des modifications incitant les consommateurs à prendre des décisions d'achat plus écoresponsables.

Faire le lien entre la science de l'environnement, les politiques, l'action et l'innovation

Enfin, l'IA permet d'identifier des tendances et solutions pour éclairer l'élaboration de politiques et renforcer la collaboration, en veillant à ce que les découvertes scientifiques se traduisent par des politiques environnementales et de nouvelles technologies exploitables et efficaces. Cela peut également conduire à un partage et une intégration simplifiés des données, permettant une analyse et une implémentation plus rapides, tout en identifiant les sources diffusant des informations incorrectes sur les questions environnementales afin de pouvoir les signaler et les supprimer des principales plates-formes de réseaux sociaux. Le PNUE poursuit déjà des travaux dans ce domaine et teste un grand modèle de langage dédié, entraîné à partir de sources fiables et validées sur la science de l'environnement pour recommander des politiques.

Nous devons nous assurer que l'IA reste impartiale et qu'elle profite à tous. Pour cela, nous devons renforcer la collaboration, l'innovation et l'implémentation, et développer une gouvernance solide et des cadres éthiques qui intègrent la minimisation de l'impact environnemental de l'IA elle-même. Ce processus est vital, car il est indéniable que l'IA peut nous aider à relever les défis environnementaux auxquels notre époque est confrontée, et à façonner un avenir plus prospère et durable pour la planète.