Les bases de l’IA et exemples d’usage

L’intelligence artificielle désigne les multiples techniques permettant à des machines de reproduire des comportements intelligents, la plupart du temps en s’inspirant des processus cognitifs humains. Elle analyse des bases de données, en contenant une grande quantité, approvisionnant des algorithmes d’apprentissage. Cela permet à l'IA d’apprendre, de s’adapter à de nouvelles situations et d'améliorer ses performances avec le temps.

Il existe deux grandes catégories d'IA : l’apprentissage supervisé et non supervisé. 

• L'apprentissage supervisé repose sur le fait d’entraîner un algorithme sur des données étiquetées, avec des résultats précis à prédire, comme un algorithme de classification pour reconnaître des objets dans des images. 

• En revanche, l'apprentissage non supervisé, comme les algorithmes de clustering (ex : K-means), est utilisé pour regrouper des éléments similaires dans des ensembles de données complexes lorsque les résultats sont inconnus à l’avance.

Le robot Kiva d'Amazon Robotics est un bon exemple d’utilisation de l’IA aujourd’hui. 

Afin d'être complètement autonome dans les entrepôts, le robot Kiva utilise l'apprentissage par renforcement (un mélange du supervisé et non supervisé). Il apprend à se déplacer en recevant des récompenses ou des punitions en fonction de ses actions. Ainsi, il optimise ses trajets et s’adapte à de nouveaux environnements sans intervention humaine. Cette flexibilité lui permet de s'ajuster aux situations imprévues, comme la modification des allées ou l’ajout de nouveaux obstacles.

Cependant, l’intelligence artificielle est parfois perçue en décalage avec les valeurs de respect de la nature et de durabilité. Cette perception découle de son habituelle association à des technologies énergivores ou à des secteurs industriels souvent critiqués pour leur impact environnemental. Pourtant, cette vision ne reflète pas pleinement le potentiel de l’IA lorsqu’elle est utilisée pour protéger notre planète, comme nous le verrons par la suite.

Avantages de cet outil dans la protection de l'environnement

Les capacités de l’IA à analyser des grandes quantités de données, prédire des évènements météorologiques précis et réaliser des modélisations complexes sont des grands atouts pour lutter significativement contre le changement climatique et pour la préservation de l’environnement.

• Amélioration de la gestion de la biodiversité : 

L'IA est utilisée pour identifier et suivre des espèces en danger par le biais d’algorithmes de reconnaissance d'images analysant des photos ou des vidéos. Cela permet de repérer des animaux dans leur habitat naturel sans perturber leur environnement. Les chercheurs peuvent ainsi collecter des données sur les populations animales avec une grande précision.

Un exemple d’utilisation de cette technologie s’illustre par l’utilisation de drones équipés de caméras et de logiciels d’IA pour surveiller les populations de tigres en Inde. Ces drones collectent des images qui sont ensuite analysées par des modèles d'IA. Cela facilite le suivi de leur évolution et évite leur décroissance.

• Optimisation de l’agriculture durable : 

L’IA permet également de réaliser une agriculture plus respectueuse de l’environnement. Elle peut optimiser la gestion de l'eau, des engrais et des pesticides, réduisant leur impact. Par exemple, en associant l’IA à des capteurs dans des champs, il est possible de surveiller en temps réel la croissance des cultures et d’adapter les traitements en fonction des besoins des plantes.

Un exemple futur pourrait être la mise en place de systèmes IA dans les fermes afin d’analyser les données climatiques en temps réel. Cela permettrait d’ajuster l’irrigation et prédire les rendements agricoles en fonction de différents scénari climatiques. Cela pourrait contribuer à une gestion plus durable des ressources naturelles.

Scénari innovants pour un avenir plus vert

L’IA ne résout pas seulement des problèmes immédiats ; elle ouvre également la voie à des innovations futures. L’une des pistes les plus intéressantes est l’utilisation de l'IA pour simuler les effets de différentes politiques environnementales avant leur mise en pratique. Grâce à ses capacités de calcul et d’analyse prédictive, l'IA pourrait prévoir l'impact des projets d'installation sur les écosystèmes ou simuler les effets du changement climatique à différentes échelles géographiques.

Une autre application pourrait être la création d'algorithmes d’optimisation pour la gestion des ressources naturelles. L’analyse de données provenant de satellites ou de capteurs terrestres pourrait aider l’homme à mieux comprendre les cycles de l'eau, les conditions du sol et la dynamique des écosystèmes. Cela permettrait de prendre des décisions éclairées sur la conservation des zones sensibles de la planète.

L'IA, un atout pour l’avenir de notre planète

L'intelligence artificielle, la plupart du temps associée à une technologie déconnectée des enjeux environnementaux, est en réalité un atout très important pour préserver notre planète. En permettant une gestion des ressources naturelles plus réfléchie et correspondant à nos besoins, en optimisant la production agricole et en offrant des solutions innovantes pour la conservation de la biodiversité, l'IA devient un outil majeur pour un avenir plus durable. Si nous apprenons à exploiter le potentiel de cette technologie de manière responsable, elle pourra jouer un rôle clé dans la transition vers un monde plus respectueux de l'environnement.

Les jeunes professionnels, chercheurs et ingénieurs intéressés par l'impact de l'IA sur l'environnement ont un rôle fondamental à jouer. C’est à travers des collaborations entre disciplines que nous pourrons maximiser le potentiel de l’IA pour transformer notre relation à la nature et construire un avenir durable pour les générations futures.

À AgroParisTech, des étudiants explorent déjà ce lien essentiel entre l'intelligence artificielle et l'environnement, notamment au sein de la dominante IODAA (de l'InfOrmation à la Décision par l'Analyse et l'Apprentissage). Ce domaine d'étude met en lumière l'importance de former des experts capables d'utiliser l'IA pour relever les défis environnementaux de demain.