Rapport Villani : l'IA peut-elle être mise au service de la transition écologique ?

Rapport Villani : l'IA peut-elle être mise au service de la transition écologique ?

Parmi les nombreux enjeux qu'elle soulève, l'intelligence artificielle incarne un double défi écologique : comment réduire les énormes besoins énergétiques des technologies numériques et comment mettre l'IA au service de la transition écologique.

"D’ici à 2040, les besoins en espace de stockage (de données) au niveau mondial liés à l’explosion de la numérisation et de l’intelligence artificielle risquent d’être supérieurs aux ressources produites par notre planète", alerte le rapport sur l’intelligence artificielle rendu ce mercredi 28 mars par Cédric Villani, mathématicien et député de la République En Marche.

Selon ce rapport, pour que la France et l’Europe deviennent le fer-de-lance d’une transition écologique intelligente, elles doivent inscrire le sujet à l’agenda international et penser les impacts de l’IA sur la réalisation des objectifs de l’ONU sur le développement durable (ODD). L’IA doit s’intégrer aux initiatives émergentes dans le cadre de l’Accord climat de Paris et du Pacte mondial pour l’environnement.

Fédérer les acteurs

 

Parmi les pistes évoquées, un rapprochement des milieux universitaires. "Les acteurs des transitions numérique et écologique doivent se fédérer", indique le rapport qui suggère de créer un lieu dédié à cette rencontre entre la recherche en IA et la recherche portant sur l’optimisation des ressources énergétiques. Il s’agira de porter des projets à la croisée des sciences du vivant et de l’écologie et des technologies.

Le rapport propose également la mise en place d’une plateforme dédiée à la mesure de l’impact environnemental des solutions numériques intelligentes, pour inciter le consommateur à réduire son empreinte écologique. Cette plateforme devra s’accompagner d’un outil simple permettant à tout citoyen de prendre conscience de ces enjeux et de comparer l’impact environnemental de ces différents produits et services, logiciels et matériels.

Penser une IA "plus verte"

 

Le rapport insiste sur la nécessité d'accentuer la recherche sur "l’innovation de rupture" dans le domaine du semi-conducteur afin d'en diminuer la consommation énergétique. À ce titre les technologies neuromorphiques (visant à imiter les neurones humains) pourraient permettre des économies d’énergie considérables – la France étant déjà très avancée dans le domaine.

Par ailleurs, les pouvoirs publics doivent agir pour le diminuer l’impact écologique de la chaîne de valeur et accompagner l’industrie du cloud européen dans le sens de sa transition écologique. Pour diffuser à l’ensemble du secteur les bonnes pratiques en matière d’optimisation de l’utilisation de l’énergie, un label pourrait être mis en place afin de valoriser les initiatives écologiques jugées exemplaires.

Le rapport suggère également, pour réduire l’impact écologique de la chaîne de valeur de l’IA de mettre l’accent sur les architectures matérielles et logicielles ouvertes (open hardware et open software) qui, en plus d’être un facteur de confiance, pourraient permettre des économies d’énergie significatives et inspirer les initiatives en cours au niveau européen.

"Libérer la donnée"

 

Afin de mettre en place un arsenal de technologies qui se veulent être respectueuses de l’environnement pour l’IA, le rapport pointe la nécessité de mettre à disposition de tous, à partir de 2019, les données publiques disponibles : météorologiques, agricoles, de transports, d’énergie de biodiversité, de climat, de déchets, cadastrales, de diagnostic de performances énergétiques.

Cette ouverture des données pourrait servir à encourager les innovations qui ouvrent la voie à des actions rapides comme la rénovation mutualisée de l’habitat, la valorisation des énergies renouvelables, la facilitation des circuits courts ou encore la valorisation des déchets des particuliers et des industriels. Mais également des recherches pour des innovations plus structurées : météo prédictive sans équations différentielles, amélioration du trafic prédictif, prévision des pollutions, crue, etc.

Pour les jeux de données les plus sensibles, l’ouverture pourrait se faire dans un périmètre précis, par exemple dans le cadre de défis sectoriels. Le rapport préconise enfin de libérer la donnée privée, lorsque cela est nécessaire.

 

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