Découvrez comment la vision par ordinateur favorise le développement durable et répond à la question « Quel est l'impact de l'IA sur l'environnement ? » grâce à la surveillance et aux gains d'efficacité.
Bon nombre de nos actions quotidiennes ont un impact significatif sur l'environnement. En effet, environ 75 % des terres de notre planète ont déjà été modifiées par l'activité humaine. Cela contribue à des problèmes tels que le réchauffement climatique, la perte de biodiversité et la pollution.
Un facteur majeur à l'origine de cet impact est notre besoin croissant en énergie. À mesure que la population augmente et que la demande en logements, en transports et en biens s'accroît, les besoins en énergie augmentent également.
Au final, cela conduit à une empreinte carbone plus importante, ce qui exerce une pression accrue sur l'air, l'eau et d'autres ressources naturelles et fait de la durabilité environnementale une priorité essentielle pour les entreprises et les décideurs politiques. Afin de mieux comprendre et gérer cet impact, les industries et les gouvernements se tournent de plus en plus vers des technologies de pointe telles que l'intelligence artificielle.
Par exemple, la vision par ordinateur, une branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter les informations visuelles provenant d'images et de vidéos, est utilisée pour surveiller les écosystèmes et évaluer l'empreinte environnementale des opérations à grande échelle.
En particulier, les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO11 et le prochain Ultralytics prennent en charge des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'instances. Ces capacités permettent aux équipes d'identifier et de track facilement track dans les environnements naturels, tels que la pollution, l'accumulation de déchets ou les modifications de la végétation. En repérant les problèmes à un stade précoce, elles peuvent prendre des mesures pour prévenir les conséquences environnementales.
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Dans cet article, nous allons découvrir comment l'IA visuelle et d'autres technologies d'IA contribuent à surveiller et à protéger l'environnement. C'est parti !
L'importance de solutions d'IA efficaces et responsables
Avant d'aborder la manière dont l'IA peut être utilisée pour créer des solutions écologiques, examinons de plus près l'impact du développement responsable de l'IA sur l'environnement.
Si les systèmes d'IA ont le potentiel d'améliorer la durabilité et de relever des défis tels que le changement climatique, l'entraînement des modèles d'IA et l'exécution d'applications basées sur l'IA nécessitent également une puissance de calcul et une énergie considérables. En gérant cet équilibre avec soin, il est possible de réduire les émissions de carbone, de limiter la consommation d'énergie et de minimiser les déchets électroniques.
Prenons l'exemple d'un système de vision par ordinateur utilisé pour surveiller les forêts et track dans la végétation. Le fonctionnement d'un tel système dépend généralement des serveurs des centres de données, ce qui augmente la consommation d'électricité liée au fonctionnement et au refroidissement des équipements.
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Le développement responsable de l'IA vise à rendre ces systèmes plus efficaces. Des modèles d'IA optimisés, une gestion efficace de la charge de travail et des centres de données alimentés par des énergies renouvelables peuvent réduire l'empreinte environnementale de l'IA tout en continuant à fournir des informations essentielles.
Diverses organisations constatent déjà les résultats de l'utilisation de l'IA pour soutenir le développement durable. Une enquête récente a révélé que près des deux tiers des organisations utilisant l'IA pour le développement durable ont réalisé des économies d'énergie d'environ 23 %. Elles ont également signalé une nette réduction des émissions de gaz à effet de serre.
Alors, comment cela fonctionne-t-il concrètement ? Voyons comment la vision par ordinateur est appliquée dans le cadre d'initiatives concrètes en faveur du développement durable afin de comprendre comment l'IA peut faire une différence tangible.
La gestion de l'énergie et des ressources peut s'avérer complexe, en particulier dans les systèmes à grande échelle tels que les usines, les immeubles de bureaux et les centres de données. Dans ces environnements, des caméras et des capteurs peuvent être utilisés pour surveiller l'activité et collecter des données visuelles. Ces données peuvent ensuite être annotées afin de créer des ensembles de données qui permettent d'entraîner des modèles d'IA visuelle pour diverses tâches.
Les centrales solaires constituent un exemple intéressant. Ces installations sont équipées de grands panneaux solaires, dont le bon fonctionnement est essentiel pour produire de l'énergie renouvelable et réduire les émissions de carbone. Vérifier manuellement tous les panneaux sur une surface aussi vaste peut être fastidieux et source d'erreurs.
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C'est là que l'intelligence artificielle, en particulier l'IA visuelle, peut aider. À l'aide de modèles tels que YOLO11 prennent en charge la détection d'objets et la segmentation d'instances, un système de vision peut surveiller chaque panneau et détecter des problèmes tels que l'accumulation de saleté, les ombres, les fissures ou les défauts d'alignement.
Maintenant que nous comprenons mieux comment l'IA peut contribuer au développement durable, examinons quelques applications qui illustrent la vision par ordinateur en action.
Le suivi des grands écosystèmes a toujours été difficile. Les forêts, les côtes et les zones offshore sont vastes, et la surveillance traditionnelle repose sur des visites programmées. Comme ces contrôles ne sont effectués que périodiquement, les changements à court terme dans l'activité de la faune sauvage ou les conditions de l'habitat sont souvent ignorés.
La vision artificielle peut changer la façon dont cette surveillance s'effectue. Lorsque les caméras et les drones sont intégrés à des solutions de vision par ordinateur, ils peuvent surveiller les écosystèmes en continu plutôt que de les contrôler occasionnellement.
Bon nombre de ces systèmes peuvent également fonctionner directement sur des caméras ou des drones, ce qui permet d'analyser les images et les vidéos sur place. Cela réduit la consommation d'énergie et évite d'envoyer de grandes quantités de données vers des serveurs distants.
Le parc éolien offshore de Kaskasi, en Europe, en est un bon exemple. Ici, des drones équipés de caméras haute résolution track et les mammifères marins autour du parc éolien.
Pendant ce temps, des caméras fixes et des véhicules sous-marins surveillent la vie marine sous la surface. Cela permet aux équipes de mieux comprendre les mouvements des animaux et les changements environnementaux, et de prendre des décisions éclairées tout en préservant l'équilibre naturel de l'écosystème.
Il est parfois difficile de repérer les sources d'émissions depuis le sol. Les fuites de gaz, les fumées industrielles et l'accumulation de chaleur peuvent se propager sur de vastes zones et passer inaperçues lors des inspections de routine. Cela rend la détection précoce difficile et limite notre compréhension de l'évolution des émissions au fil du temps.
Grâce à la vision par ordinateur, les émissions peuvent être suivies avec plus de précision et à plus grande échelle. Des modèles d'IA visuelle tels que YOLO11 être utilisés pour analyser des images satellites ou aériennes afin de detect des signes detect tels que de la fumée, des panaches de gaz ou des schémas thermiques inhabituels.
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Cette approche est adoptée par les climatologues et les équipes travaillant dans le domaine des technologies climatiques. Ils combinent l'imagerie satellite et l'analyse visuelle pour surveiller le méthane et d'autres gaz à effet de serre dans de vastes régions. Le suivi visuel régulier favorise la transition vers les énergies propres et le développement de l'IA, facilitant ainsi la réduction de l'utilisation des combustibles fossiles et des émissions mondiales.
Tous les changements dans la nature ne sont pas perceptibles. Certains se produisent au fil du temps, comme la diminution du nombre d'arbres le long d'une route ou l'extension des terres arides dans les exploitations agricoles. Ces détails sont faciles à ignorer lorsqu'ils se produisent progressivement et sur de vastes zones.
La vision par ordinateur facilite detect de ces changements. Les modèles de vision peuvent être utilisés pour analyser de grands ensembles de données provenant d'images satellites et aériennes et comparer l'apparence de différents endroits à différents moments. Au lieu de s'appuyer sur des rapports ou des vérifications manuelles, ils utilisent des repères visuels pour montrer où les modèles terrestres, végétaux ou aquatiques commencent à changer.
Par exemple, les modèles de vision peuvent cartographier la couverture arborée des villes ou des forêts à l'aide de la segmentation d'images, ce qui permet de déterminer où se trouve la végétation et quelle est sa densité. En se concentrant sur ce qui est visible, la vision par ordinateur permet aux chercheurs de comprendre les schémas qui fournissent des informations sur les énergies renouvelables, la consommation d'eau et les centrales électriques.
Voici quelques avantages clés de l'utilisation de l'IA, en particulier de l'IA visuelle, pour soutenir le développement durable :
Bien que Vision AI offre divers avantages, voici quelques limites pratiques à prendre en considération :
Au-delà de Vision AI, d'autres technologies d'IA peuvent également favoriser le développement durable. Voici comment elles contribuent à réduire l'impact environnemental et à améliorer l'efficacité :
L'impact environnemental de l'IA devient un facteur important à prendre en compte pour la durabilité. L'IA visuelle, en particulier, nous permet de surveiller les changements dans l'environnement, detect et de prendre des décisions plus intelligentes en matière d'utilisation de l'énergie. Cela réduit le gaspillage, optimise la consommation d'énergie et aide les industries à s'orienter vers un avenir plus durable avec une empreinte environnementale réduite.
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