{"id":49853,"date":"2021-10-15T10:11:22","date_gmt":"2021-10-15T14:11:22","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/cifarnews\/2021\/10\/15\/equity-diversity-and-inclusion-in-ai-climate-change-research\/"},"modified":"2021-11-23T04:30:30","modified_gmt":"2021-11-23T09:30:30","slug":"equite-diversite-et-inclusion-dans-la-recherche-sur-les-changements-climatiques-assistee-par-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2021\/10\/15\/equite-diversite-et-inclusion-dans-la-recherche-sur-les-changements-climatiques-assistee-par-lia\/","title":{"rendered":"\u00c9quit\u00e9, diversit\u00e9 et inclusion dans la recherche sur les changements climatiques assist\u00e9e par l\u2019IA"},"content":{"rendered":"

David Rolnick<\/a>, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, et Tami Vasanthakumaran<\/a>, ambassadrice du programme Les filles ont leur place\u00a0 partagent leurs r\u00e9flexions sur l\u2019\u00e9quit\u00e9, la diversit\u00e9 et l\u2019inclusion (EDI) dans le domaine de l\u2019IA au service de la lutte contre les changements climatiques.<\/span><\/h2>\n

\u00c9quit\u00e9 et impact dans le domaine de l\u2019IA au service du climat<\/h3>\n

L\u2019intelligence artificielle (IA) peut constituer un outil puissant pour aider la soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 att\u00e9nuer les changements climatiques et \u00e0 s\u2019adapter \u00e0 leurs effets. L\u2019IA peut contribuer \u00e0 transformer des donn\u00e9es brutes en informations utiles, par exemple en utilisant l\u2019imagerie satellitaire pour surveiller automatiquement les \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre ou l\u2019utilisation des sols, ou en analysant les rapports financiers des entreprises pour r\u00e9v\u00e9ler des donn\u00e9es sur le climat. L\u2019IA peut faciliter l\u2019optimisation de syst\u00e8mes complexes \u2014 par exemple, en r\u00e9duisant l\u2019\u00e9nergie n\u00e9cessaire au chauffage et \u00e0 la climatisation des b\u00e2timents ou en am\u00e9liorant l\u2019efficacit\u00e9 des r\u00e9seaux de transport de marchandises. L\u2019IA peut am\u00e9liorer les pr\u00e9visions \u2014 par exemple, pr\u00e9voir l\u2019offre et la demande pour aider \u00e0 \u00e9quilibrer les r\u00e9seaux \u00e9lectriques, ou pr\u00e9sager la productivit\u00e9 agricole. Enfin, l\u2019IA peut acc\u00e9l\u00e9rer le processus de mod\u00e9lisation et de d\u00e9couverte scientifiques \u2014 par exemple, en acc\u00e9l\u00e9rant la recherche de nouveaux mat\u00e9riaux comme ceux des batteries et des cellules photovolta\u00efques.<\/p>\n

Cependant, l\u2019IA n\u2019est pas une solution miracle pour lutter contre les changements climatiques. Elle s\u2019av\u00e8re utile lorsqu\u2019elle est bien adapt\u00e9e \u00e0 des goulots d\u2019\u00e9tranglement particuliers dans les domaines des politiques, de l\u2019\u00e9nergie, de l\u2019am\u00e9nagement du territoire ou autres. Un grand nombre des domaines d\u2019application les plus pertinents sont relativement ordinaires\u00a0: la d\u00e9tection de d\u00e9faillances dans les syst\u00e8mes ferroviaires ne suscite pas autant d\u2019int\u00e9r\u00eat que les voitures autonomes, par exemple, mais dans une perspective climatique, c\u2019est probablement plus b\u00e9n\u00e9fique. Comme pour d\u2019autres domaines de l\u2019IA appliqu\u00e9e, les connaissances propres \u00e0 un domaine sont g\u00e9n\u00e9ralement essentielles, car il y a toujours des contraintes et des donn\u00e9es contextuelles qui \u00e9chappent \u00e0 un ensemble de donn\u00e9es brutes. Au d\u00e9but de tout projet, il est important de consid\u00e9rer comment la m\u00e9thodologie sera finalement d\u00e9ploy\u00e9e pour veiller \u00e0 ce qu\u2019elle soit r\u00e9ellement utile et que toute question de d\u00e9ploiement fasse partie int\u00e9grante de la conception. La collaboration entre les experts de l\u2019IA et ceux du domaine d\u2019application concern\u00e9 est n\u00e9cessaire pour \u00e9viter les pi\u00e8ges et garantir une voie vers l\u2019impact.<\/p>\n

Les questions d\u2019\u00e9quit\u00e9 vont de pair avec l\u2019impact, notamment en d\u00e9terminant qui est habilit\u00e9 \u00e0 concevoir des solutions, ainsi qu\u2019\u00e0 d\u00e9finir les probl\u00e8mes prioritaires et la fa\u00e7on dont ces probl\u00e8mes sont trait\u00e9s. Il est essentiel de donner \u00e0 un ensemble diversifi\u00e9 et mondial de parties prenantes le pouvoir de d\u00e9finir les applications de l\u2019IA dans la lutte contre les changements climatiques, afin que les technologies appartiennent aux personnes concern\u00e9es, plut\u00f4t que de renforcer les d\u00e9s\u00e9quilibres de pouvoir existants entre les pays et les institutions. \u00c0 la question de savoir qui, s\u2019ajoute celle de savoir sur quoi on travaille, car la priorisation des probl\u00e8mes refl\u00e8te souvent les in\u00e9galit\u00e9s qui existent en IA et en technologie. Par exemple, l\u2019IA au service de la lutte contre les feux de for\u00eat (un probl\u00e8me majeur en Am\u00e9rique du Nord, en Europe et en Australie) tend \u00e0 susciter plus d\u2019attention et de financement que l\u2019IA au service de la lutte contre les criquets (qui touchent l\u2019Afrique de l\u2019Est, le Moyen-Orient et l\u2019Inde), m\u00eame si les deux probl\u00e8mes sont exacerb\u00e9s par les changements climatiques. Par ailleurs, il est aussi important de savoir comment on travaille \u00e0 un projet. En raison des d\u00e9s\u00e9quilibres en mati\u00e8re de donn\u00e9es entre les r\u00e9gions ou entre les communaut\u00e9s au sein d\u2019une r\u00e9gion, les solutions bas\u00e9es sur l\u2019IA pourraient s\u2019appliquer seulement \u00e0 un sous-ensemble de la population, ou les algorithmes pourraient se r\u00e9v\u00e9ler plus efficaces dans les r\u00e9gions riches en donn\u00e9es. Id\u00e9alement, l\u2019IA au service du climat devrait servir \u00e0 am\u00e9liorer l\u2019\u00e9quit\u00e9, mais il faudra travailler activement \u00e0 la fois \u00e0 un niveau \u00e9lev\u00e9 (politique) et \u00e0 la base (conception et gestion de projets).<\/p>\n

Bien qu\u2019il soit possible d\u2019utiliser l\u2019IA dans le but explicite de lutter contre les changements climatiques, il convient aussi de noter que toutes les applications de l\u2019IA influencent le climat (et plus largement la soci\u00e9t\u00e9) de mani\u00e8re positive et n\u00e9gative. Id\u00e9alement, l\u2019\u00ab\u00a0IA au service du bien commun\u00a0\u00bb devrait aller plus loin que le simple fait d\u2019ajouter des applications b\u00e9n\u00e9fiques aux pratiques habituelles. Il est clair que certaines applications de l\u2019IA aggravent les changements climatiques. C\u2019est le cas, par exemple, des syst\u00e8mes publicitaires bas\u00e9s sur l\u2019IA qui augmentent la consommation, et des algorithmes d\u2019IA qui acc\u00e9l\u00e8rent la d\u00e9couverte et l\u2019extraction de combustibles fossiles (