FAVORISER LA RÉSILIENCE DE LA TERRE
Les changements climatiques et l’utilisation de l’IA
Par : Liz Do et Alison Rutka
24 octobre 2023
Les effets des changements climatiques se font sentir à l’échelle mondiale à un rythme alarmant. Le CIFAR est à l’avant-garde de la lutte contre ce phénomène. Cette série spéciale, Favoriser la résilience de la Terre, examine comment la communauté du CIFAR — par-delà les frontières, les rôles et les disciplines — a un impact significatif sur la concrétisation de changements importants.
Découvrez comment David Rolnick, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, met à profit l’IA pour accélérer les découvertes susceptibles de contribuer à la lutte contre les changements climatiques.
Photo : Dominic Blewett
L’omniprésence et la sophistication croissantes des technologies de l’IA ont suscité de profonds débats sur les enjeux éthiques connexes ainsi que sur leurs effets transformateurs sur la société. Parmi les domaines où l’adoption de l’IA pourrait jouer un rôle positif majeur figure la lutte contre les changements climatiques.
David Rolnick, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, est le cofondateur et le président de Climate Change AI, une organisation mondiale à but non lucratif au croisement de la lutte contre les changements climatiques et l’apprentissage automatique. Un rapport récent produit par le groupe en collaboration avec le Partenariat mondial sur l’IA fait des recommandations aux gouvernements sur l’utilisation de l’IA pour l’action climatique, en ciblant quatre domaines clés dans lesquels l’apprentissage automatique peut accélérer les progrès : transformer des données brutes en informations exploitables, améliorer les prévisions, optimiser les systèmes complexes et accélérer la modélisation et la découverte scientifiques.
Le rapport a contribué à alimenter un récent symposium de planification organisé par la Stratégie pancanadienne en matière d’IA au CIFAR, qui a rassemblé des parties prenantes canadiennes issues des secteurs universitaire, gouvernemental, privé et philanthropique afin d’éclairer les prochaines étapes de la stratégie visant à faire progresser l’utilisation de l’IA au profit de l’énergie durable et de l’environnement.
Selon Rolnick, l’exploitation de l’IA pour faire progresser les objectifs climatiques pourrait donner lieu à de nombreuses applications. De la surveillance de la biodiversité à la conception de nouveaux matériaux pour les projets d’énergie renouvelable, en passant par l’évaluation du rendement des cultures à partir d’images satellitaires, son équipe et lui utilisent l’IA de manière inédite et inventive pour compléter les méthodes de recherche existantes.
« Le monde aura toujours besoin de réaliser des expériences physiques ou d’exploiter des connaissances fondamentales en chimie et en science des matériaux, explique Rolnick. Mais l’IA peut parfois accélérer le processus intuitif ou recueillir des données à grande échelle afin d’améliorer le processus de recherche. L’IA n’est qu’un morceau du casse-tête. »
Rolnick s’efforce également d’améliorer notre capacité à modéliser le climat. Les modèles climatiques actuels utilisent des lois physiques connues pour simuler les prévisions climatiques avec une grande précision. Toutefois, vu la grande quantité de données à traiter, le processus peut avancer à pas de tortue. « Il faut parfois des mois pour faire tourner ces modèles, même sur des superordinateurs », note-t-il.
Les algorithmes d’IA de Rolnick accélèrent les modèles climatiques utilisés par le gouvernement canadien. Travaillant en étroite collaboration avec Environnement et Changement climatique Canada, Rolnick a recours à l’apprentissage automatique pour analyser des éléments de simulations climatiques existantes et en faire une approximation moins précise, mais beaucoup plus rapide.
Récemment, l’équipe de Rolnick a appliqué l’IA à un modèle de transfert radiatif, une façon de mesurer le transfert de rayonnement électromagnétique dans l’atmosphère. Ils ont pu produire une simulation approximative du transfert radiatif dans un délai beaucoup plus court.
« L’IA est essentiellement un moyen d’accélérer le processus de simulation, explique-t-il. Nos outils ont tellement bien fonctionné qu’ils sont en cours d’intégration aux modèles climatiques nationaux d’Environnement et Changement climatique Canada. »
Malgré ces progrès, Rolnick admet que l’adoption de technologies puissantes comme l’IA en vue d’une application globale pour résoudre les problèmes de la planète pose des défis. Il reconnaît en particulier la présence de nombreux goulots d’étranglement qui entravent l’exploitation de l’apprentissage automatique, qu’il s’agisse de l’infrastructure numérique, de la capacité de déploiement ou de la mise en place et du financement de nouvelles technologies.
La collaboration internationale est l’un de ces goulots d’étranglement où l’IA a le potentiel de dégager d’immenses rendements, grâce au partage collaboratif des données à l’échelle mondiale. En tant que titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, il a pu constater le pouvoir et l’impact potentiel du partage des connaissances et des données.
« Ma participation au programme de chaires en IA Canada-CIFAR m’a beaucoup aidé dans mon travail sur l’apprentissage automatique au service de l’action climatique, car j’ai pu bénéficier d’un financement flexible à utiliser pour des projets dans des domaines d’application traditionnellement sous-financés, comme l’écologie, affirme Rolnick. De plus, le CIFAR a facilité l’émergence d’un écosystème canadien d’IA dynamique qui entretient des liens étroits avec les secteurs privé et public. »
Rolnick est déterminé à continuer à mettre son expertise en matière d’IA au service de la lutte contre les changements climatiques.
« Je veux utiliser mes connaissances et mes compétences de manière à avoir un impact significatif sur ce qui est sans doute le plus grand problème auquel l’humanité est confrontée, déclare-t-il. Voilà ce qui m’a mené à ce croisement entre différents domaines. »
Comment le CIFAR vous aide-t-il à mener des recherches pertinentes pour lutter contre les changements climatiques?
« Ma participation au programme de chaires en IA Canada-CIFAR m’a beaucoup aidé dans mon travail sur l’apprentissage automatique au service de l’action climatique, car j’ai pu bénéficier d’un financement flexible à utiliser pour des projets dans des domaines d’application traditionnellement sous-financés, comme l’écologie. De plus, le CIFAR a facilité l’émergence d’un écosystème canadien de l’IA dynamique qui entretient des liens étroits avec les secteurs privé et public. »
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