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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Climat : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 26 articles
Une catastrophe ne devient pas bénéfique parce qu’elle débouche sur une innovation. En revanche, la réponse collective à une crise peut renforcer les infrastructures, l’éducation et la prévention. L’intelligence artificielle offre de nouveaux outils pour anticiper, cartographier et coordonner les secours, à condition d’être utilisée avec discernement.
De l’équilibre des réseaux électriques à la surveillance de la qualité de l’air, l’intelligence artificielle peut devenir un outil précieux face aux crises environnementales. Son efficacité dépend toutefois de données fiables, d’une gouvernance transparente et de décisions humaines capables de traduire les prévisions en actions concrètes.
L’intelligence artificielle peut optimiser les réseaux électriques, anticiper les risques climatiques et accélérer la décarbonation industrielle. Pour Simon Stiell, responsable climat de l’ONU, elle ne sera toutefois un atout qu’à une condition : que les gouvernements en maîtrisent les risques, notamment l’appétit énergétique des centres de données.
Des chercheurs du MIT ont comparé un émulateur climatique fondé sur un principe physique simple à un modèle d’apprentissage profond. Leur résultat nuance l’idée selon laquelle l’IA la plus complexe est forcément la meilleure : tout dépend de la température, des précipitations et surtout de la manière dont les modèles sont évalués.
Face à des systèmes d’IA souvent conçus sur des modèles semblables, le projet Doing AI Differently défend une autre voie : intégrer pleinement les sciences humaines. L’enjeu est de construire des outils capables de mieux prendre en compte les contextes, les récits et la pluralité des expériences humaines.
L’intelligence artificielle et certaines cryptomonnaies mobilisent des quantités considérables d’électricité. Laurence Tubiana, ancienne envoyée des accords de Paris, estime que leur taxation pourrait contribuer au financement climatique. La proposition pose toutefois une question délicate : comment prélever ces activités mondiales sans encourager leur déplacement vers des pays moins exigeants ?
L’intelligence artificielle a une empreinte environnementale, mais elle peut aussi devenir un outil de décarbonation à grande échelle. Une étude de la London School of Economics et de Systemiq chiffre son potentiel dans l’énergie, l’alimentation et les transports, à condition d’orienter ses usages et ses infrastructures vers des objectifs climatiques précis.
L’essor de l’IA place les réseaux électriques devant une équation difficile : fournir bien davantage d’électricité sans compromettre les objectifs climatiques. Les centres de données sont une part du problème, mais les outils d’IA peuvent aussi optimiser les réseaux, accélérer l’innovation énergétique et réduire certaines émissions.
Publié le 10 avril 2025, le rapport Energy and AI de l’Agence internationale de l’énergie refuse les raccourcis sur l’empreinte climatique de l’IA. Les data centers vont accroître leur demande électrique, mais les usages de l’IA peuvent aussi alléger des émissions dans l’énergie, l’industrie et les transports, sous conditions.
Les modèles GraphCast et GenCast de Google DeepMind accélèrent la prévision météorologique et affinent l’évaluation des risques jusqu’à quinze jours. Ils ne prédisent pas une catastrophe certaine : ils donnent aux météorologues des scénarios supplémentaires pour anticiper les tempêtes, les pluies intenses et leurs conséquences.
Une réponse produite par ChatGPT ne fait pas fondre, à elle seule, une calotte glaciaire. Mais derrière chaque interaction se trouvent des centres de données, de l’électricité, de l’eau et du matériel informatique. Ce coût environnemental, difficile à mesurer requête par requête, devient un enjeu majeur à mesure que l’IA générative se généralise.
Une prévision ne vaut que par la manière dont elle est vérifiée. Des chercheurs du MIT montrent que les méthodes classiques peuvent mal évaluer des modèles travaillant sur des données géographiques, car les mesures voisines ne sont pas indépendantes. Leur approche veut rendre les prévisions environnementales, météorologiques et sanitaires plus fiables.
Le rapport international sur la sécurité de l’IA dresse un état des lieux des risques déjà perceptibles et de ceux qui pourraient s’amplifier. Emploi, consommation énergétique, deepfakes, cyberattaques ou risques biologiques : il invite à distinguer les capacités actuelles des systèmes des scénarios encore incertains.
À la veille d’un changement d’administration, les États-Unis font de l’intelligence artificielle un enjeu industriel et géopolitique majeur. Mais parler d’un abandon pur et simple du climat serait réducteur : le vrai défi consiste à alimenter l’essor des centres de données sans compromettre la transition énergétique.
En janvier 2025, l’intelligence artificielle s’impose comme un fil rouge des prévisions scientifiques. Un podcast propose d’examiner ses promesses pour l’économie, la météo ou la transition écologique, sans éluder les questions d’emploi, d’énergie et de responsabilité.
Les enfants nés à partir du 1er janvier 2025 sont regroupés sous l’étiquette de génération Bêta. Appelés à grandir dans un environnement où l’intelligence artificielle, les objets connectés et les enjeux climatiques seront omniprésents, ils illustrent surtout les grandes questions qui façonneront l’enfance des prochaines décennies.
Derrière une requête à un assistant conversationnel ou une image créée en quelques secondes, des centres de données mobilisent de l’électricité et des équipements très énergivores. L’IA générative peut aussi contribuer à optimiser des ressources. Son bilan climatique dépendra de choix techniques, énergétiques et économiques concrets.
Les enfants nés à partir du 1er janvier 2025 sont rattachés à la génération Bêta. Cette appellation, proposée par le démographe Mark McCrindle, esquisse une enfance marquée par l’intelligence artificielle, les technologies connectées et l’urgence climatique. Mais elle ne permet pas de prédire le destin d’une génération entière.
Les nuages réfléchissent une partie de l’énergie solaire, retiennent aussi de la chaleur et restent l’une des grandes sources d’incertitude des modèles climatiques. En décembre 2024, Nvidia met en avant des outils d’IA ouverts capables d’accélérer les simulations, d’explorer davantage de scénarios et de mieux représenter les phénomènes atmosphériques complexes.
Développé par Google DeepMind, GenCast produit des ensembles de prévisions météorologiques mondiales jusqu’à 15 jours. Environ huit minutes sur une seule puce TPU lui suffisent pour générer 50 scénarios possibles. Selon ses concepteurs, il dépasse le système de référence de l’ECMWF sur la grande majorité des critères évalués.
Des chercheurs du MIT ont conçu une méthode qui transforme des prévisions de crue en images satellites réalistes. Testée sur un scénario inspiré de l’ouragan Harvey à Houston, elle associe IA générative et contraintes physiques pour montrer des zones inondées crédibles, avec l’ambition d’améliorer la préparation des habitants et des autorités.
À Valence, des pluies d’une intensité exceptionnelle ont provoqué une catastrophe meurtrière. Alors qu’une image de voitures entassées a été soupçonnée d’être générée par IA, le drame rappelle combien le doute numérique peut brouiller la compréhension d’un événement réel.
Porté par Charles Oppenheimer, le projet Oppenheimer remet la fission nucléaire au cœur du débat énergétique. Son rapprochement avec l’intelligence artificielle ouvre des pistes pour la sûreté et l’efficacité, mais impose aussi une question centrale : jusqu’où automatiser une technologie aussi sensible ?
L’intelligence artificielle accélère l’exploitation des données météo et ouvre de nouvelles pistes pour anticiper les événements extrêmes. Mais elle ne remplace ni les lois de la physique ni l’expertise des météorologues : elle transforme surtout la façon de produire, d’affiner et d’interpréter les prévisions.
