L’intelligence artificielle, qui peut déjà générer des textes et imiter la parole humaine, pourrait également aider le monde à se préparer à l’aggravation des effets du changement climatique.
Par Tom Cassauwers
Fin octobre, le changement climatique est soudain devenu très réel dans le nord de l’Italie. Une violente tempête a provoqué de fortes pluies dans la région, provoquant le débordement du lac de Côme et du fleuve Seveso. Les inondations ont frappé des villes et des villages, dont Milan, dernier rappel brutal de la vulnérabilité de la région aux conditions météorologiques extrêmes.
À l’Université Polytechnique de Milan, le professeur Andrea Castelletti étudie le comportement de l’eau et des paysages. Expert en gestion des ressources naturelles, il pense que l’intelligence artificielle (IA) pourrait apporter des réponses indispensables alors que le réchauffement climatique déclenche des tempêtes, des inondations, des vagues de chaleur et des sécheresses de plus en plus destructrices – et plus fréquentes.
Allié potentiel
Les inondations d’octobre en Italie ont fait suite à une sécheresse extrême qui avait frappé le pays quelques mois plus tôt. Certaines régions de Grèce, y compris la ville portuaire de Volos, au centre-est, ont été confrontées à un double coup similaire, avec des températures caniculaires déclenchant de grands incendies de forêt en juillet et des tempêtes anormales détruisant les terres agricoles, le bétail, les maisons, les routes, les véhicules et d’autres biens en septembre.
« Nous sommes dramatiquement confrontés aux effets accélérés du changement climatique », a déclaré Castelletti. « Nous devons mieux atténuer et nous préparer à ces événements. L’IA pourrait y contribuer.
Jusqu’à présent, l’IA a fait la une des journaux pour sa capacité toujours améliorée à générer du texte, à personnaliser des services et même à créer de l’art.
Mais la technologie pourrait également être exploitée pour le cas plus urgent de la lutte contre le changement climatique, qui rend les phénomènes météorologiques extrêmes non seulement plus courants, mais aussi plus difficiles à prévoir. L’IA peut-elle donc aider à la prévision et aurait-elle pu prédire les inondations de Côme ?
Les conditions météorologiques extrêmes seront au centre du sommet des Nations Unies sur le changement climatique de cette année à Dubaï, aux Émirats arabes unis. Connu comme COP28la conférence débutera le 30 novembre et se poursuivra jusqu’au 12 décembre.
Dans le cadre de sa lutte contre le réchauffement climatique, l’ONU a déclaré que les populations du monde entier ont besoin d’être averties de manière adéquate des événements extrêmes afin de s’y préparer. Il s’agit d’un objectif clé dans un plan quinquennal de l’ONU améliorer les systèmes d’alerte précoce.
C’est là que l’IA pourrait avoir un rôle à jouer.
Des prévisions plus claires
Castelletti pense que l’IA pourrait être l’ingrédient qui améliorera les modèles climatiques et météorologiques actuels. Les modèles actuels exploitent de grandes quantités de données et les intègrent dans des formules mathématiques pour effectuer des prédictions.
Malgré toute leur puissance de calcul, il a déclaré que les modèles pourraient être plus précis.
« Ils ont encore des faiblesses », a déclaré Castelletti. « L’IA pourrait résoudre ces problèmes. »
Castelletti dirige un projet de recherche qui a reçu un financement de l’UE pour combiner l’IA et le réseau de satellites européen Copernicus afin d’améliorer les prévisions climatiques. Appelé CLINTle projet de quatre ans se déroule jusqu’en juin 2025.
Des chercheurs de Belgique, de France, d’Italie, d’Allemagne, de Grèce, des Pays-Bas, d’Espagne, de Suède et du Royaume-Uni tentent de déterminer comment l’IA peut enrichir les connaissances sur les conditions météorologiques extrêmes.
« Les modèles climatiques existants ne sont pas très adaptés à certains événements météorologiques extrêmes », a déclaré le professeur Dim Coumou, expert en climatologie à l’université d’Amsterdam aux Pays-Bas. « Les vagues de chaleur en Europe, par exemple, augmentent beaucoup plus rapidement dans le monde réel que ce que les modèles nous prédisent. »
À venir?
Les raisons pourraient être des changements dans les courants d’air à haute altitude – les courants-jets – qui peuvent influencer toutes sortes de phénomènes météorologiques, notamment les vagues de chaleur, les ouragans et les sécheresses.
Grâce à l’IA, les chercheurs espèrent pouvoir mieux comprendre les causes de tels événements et éventuellement les prédire avec plus de précision.
Cela signifierait, par exemple, des alertes plus fiables et plus rapides aux Européens du Sud concernant les étés dangereusement chauds. Cela servirait également à d’autres régions du monde, comme l’Afrique, confrontée à des conditions météorologiques de plus en plus perturbatrices.
En Libye, en septembre, un cyclone a provoqué de fortes pluies qui ont provoqué des inondations, l’effondrement de deux barrages et la mort de plus de 4 000 personnes dans les zones côtières orientales, notamment dans la ville de Derna.
« Il est important de prévoir les extrêmes afin d’avoir des alertes précoces », a déclaré Coumou.
Il a déclaré que l’IA serait probablement largement introduite dans les modèles climatiques au cours des cinq prochaines années.
Castelletti a déclaré que la tendance avait déjà commencé, avec le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme exécuter une série de modèles d’apprentissage automatique.
« Je m’attends à une croissance exponentielle de l’intégration de l’IA et des modèles climatiques », a-t-il déclaré.
Vérification de la réalité
Dans la modélisation climatique actuelle, les chercheurs humains élaborent des formules dans le but de prévoir le temps.
En revanche, les systèmes d’IA utilisent d’énormes quantités de données météorologiques pour créer un modèle de prévision qui s’ajuste de manière autonome, encore et encore, jusqu’à se rapprocher le plus possible de la réalité.
Coumou dirige un projet de recherche financé par l’UE en parallèle avec CLINT et, comme lui, tente d’exploiter l’IA pour améliorer les prévisions des conditions météorologiques extrêmes. Appelé XAÏDAson initiative de quatre ans se déroule jusqu’en août 2025 et implique des partenaires en France, en Allemagne, en Espagne, en Suisse et au Royaume-Uni.
Contrairement à CLINT, l’équipe XAIDA se concentre également sur les causes sous-jacentes des conditions météorologiques extrêmes.
Le principal intérêt de recherche de Coumou porte sur la manière dont le réchauffement climatique affecte à la fois le nombre et l’intensité des événements météorologiques extrêmes.
En plus de son travail à l’Institut d’études environnementales de l’Université d’Amsterdam, il travaille avec l’Institut météorologique royal des Pays-Bas et coordonne un groupe de recherche spécial appelé climatextremes.eu cela implique également l’Institut de Potsdam pour la recherche sur l’impact climatique en Allemagne.
« Il s’agit de comprendre le rôle du changement climatique dans des événements allant des vagues de chaleur aux sécheresses et aux précipitations extrêmes », a déclaré Coumou. «Nous voulons connaître les facteurs déterminants.»
Regard intérieur
Mais pour utiliser l’IA, les chercheurs sont aux prises avec son énorme complexité.
Les systèmes d’IA populaires fonctionnent en soumettant les données à travers un vaste réseau de « paramètres » – des valeurs que les algorithmes modifient au fur et à mesure de leur apprentissage. Le dernier modèle d’IA, GPT4, a été publié plus tôt cette année et comporte 1,76 billion de paramètres.
Pour expliquer le résultat, les chercheurs doivent d’abord déterminer quels étaient les paramètres les plus importants.
« L’IA est très puissante, mais l’interprétation des résultats est un défi », a déclaré Coumou.
Lui et ses collègues ouvrent le système d’IA pour tenter de comprendre quels paramètres – basés sur les informations météorologiques dans leur cas – ont une influence clé sur le résultat.
Des machines affamées
Un autre obstacle auquel les chercheurs sont confrontés provient de la soif de données de l’IA. En résumé, l’IA a besoin de beaucoup de choses pour bien fonctionner.
Alors que le monde dispose de nombreuses informations météorologiques, remontant parfois à plusieurs siècles, il manque de données sur le phénomène plus récent des événements climatiques extrêmes.
« Les événements extrêmes sont, par définition, rares », a déclaré Castelletti. « Vous n’avez donc pas toujours beaucoup d’observations. C’est un obstacle majeur si vous souhaitez utiliser des méthodes d’IA.
CLINT vise à résoudre cette pénurie de chiffres grâce à une méthode appelée augmentation des données. Les chercheurs utilisent des systèmes d’IA pour créer des données basées sur des informations historiques. Les nouvelles informations peuvent ensuite être introduites dans d’autres systèmes d’IA pour effectuer des prédictions.
« Ces dernières années, les gens du monde entier ont été régulièrement confrontés à des conditions météorologiques extrêmes », a déclaré Castelletti. « En même temps, l’IA change nos vies. Nous devons relier ces mondes et demander à l’IA de réduire l’impact de ces événements extrêmes.
La recherche présentée dans cet article a été financée par l’UE. Les opinions des personnes interrogées ne reflètent pas nécessairement celles de la Commission européenne.
Plus d’informations
Cet article a été initialement publié dans Horizonle magazine européen de la recherche et de l’innovation.
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