L’IA est-elle bénéfique ou nuisible pour le climat ?

Alors que le monde lutte contre les changements climatiques, l’utilisation de plus en plus répandue de l’intelligence artificielle (IA) constituera-t-elle une aide ou un obstacle? Dans un article publié cette semaine dans la revue Nature Climate Change, une équipe d’experts en IA, en changements climatiques et en politique publique présente un cadre permettant de comprendre la relation complexe et plurielle entre l’IA et les émissions de gaz à effet de serre, et suggère des moyens de mieux aligner l’IA avec les objectifs liés aux changements climatiques.

« L’IA affecte le climat de nombreuses façons, tant positives que négatives, et la plupart de ces effets sont mal quantifiés ​​», a déclaré David Rolnick, professeur adjoint d’informatique à l’Université McGill et membre académique principal de Mila – Institut québécois d’IA, l’un des auteurs de l’article. « Par exemple, l’IA est utilisée pour suivre l’évolution de la déforestation et pour la réduire, mais les systèmes publicitaires basés sur l’IA risquent d’aggraver les changements climatiques en accélérant la consommation ».

Le document divise les impacts de l’IA sur les émissions de gaz à effet de serre en trois catégories : 1) les impacts provenant de l’énergie de calcul et du matériel utilisés pour développer, former et exécuter les algorithmes d’IA, 2) les impacts immédiats causés par les applications de l’IA – comme l’optimisation de la consommation énergétique des bâtiments (qui diminue les émissions) ou l’accélération de l’exploration des combustibles fossiles (qui augmente les émissions), et 3) les impacts au niveau du système causés par les manières dont les applications de l’IA affectent les modèles de comportement et la société plus largement, notamment via les systèmes publicitaires et les voitures autonomes.

« Les changements climatiques doivent être une considération primordiale lors du développement et de l’évaluation des technologies d’IA », lance pour sa part Lynn Kaack, professeure adjointe d’informatique et de politique publique à la Hertie School, et auteure principale du rapport. « Nous constatons que les impacts qui sont les plus faciles à mesurer ne sont pas nécessairement ceux qui ont les impacts les plus importants. Il est donc important d’évaluer l’effet de l’IA sur le climat de manière holistique ».

L’impact de l’IA sur les émissions de gaz à effet de serre – une question de choix

Les auteurs soulignent la capacité des chercheurs, des ingénieurs et des décideurs politiques à façonner les impacts de l’IA, précisant que son «… effet final sur le climat est loin d’être prédestiné, et que les décisions sociétales joueront un rôle important dans la définition de ses impacts globaux ». Par exemple, le document note que les technologies de véhicules autonomes basées sur l’IA peuvent contribuer à réduire les émissions si elles sont conçues pour faciliter le transport en commun, mais qu’elles peuvent aussi augmenter les émissions des voitures personnelles et inciter les gens à conduire davantage.

Les chercheurs notent également que l’expertise en apprentissage automatique est souvent détenue par un ensemble limité d’acteurs. Cela soulève des défis potentiels en ce qui concerne la gouvernance et la mise en œuvre de l’apprentissage automatique dans le contexte des changements climatiques, car cela peut créer ou élargir la fracture numérique, ou déplacer le pouvoir du public vers de grandes entités privées si elles possèdent davantage les données pertinentes ou le capital intellectuel.

« Les choix que nous faisons implicitement en tant que technologues peuvent avoir une grande importance », explique le professeur Rolnick. « Au final, l’IA pour le bien commun ne devrait pas simplement se résumer à l’ajout d’applications bénéfiques en plus des activités habituelles, mais plutôt à façonner toutes les applications de l’IA pour obtenir l’impact que nous voulons atteindre ».

Journal : Nature Climate Change
DOI : 10.1038/s41558-022-01377-7
Article Title : Aligning artificial intelligence with climate change mitigation
Article Publication Date : 9-Jun-2022

CP
Lien principal : www.nature.com/articles/s41558-022-01377-7

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