Quel est l’impact de l’IA sur l’environnement et comment favorise-t-elle le développement durable ?

Beaucoup de nos activités quotidiennes ont des conséquences importantes sur l’environnement. En fait, environ 75 % des terres de notre planète ont déjà été transformées par les activités humaines. Cela contribue à des problèmes comme le réchauffement climatique, la perte de biodiversité et la pollution.

L’un des principaux facteurs de cet impact est notre besoin croissant en énergie. Avec l’augmentation de la population et la hausse de la demande en logements, en transports et en biens, les besoins énergétiques augmentent également.

Au final, cela entraîne une empreinte carbone plus importante, accentue la pression sur l’air, l’eau et les autres ressources naturelles, et fait du développement durable une priorité pour les entreprises et les responsables publics. Pour mieux comprendre et gérer cet impact, les industries et les gouvernements se tournent de plus en plus vers des technologies comme l’intelligence artificielle.

Par exemple, la vision par ordinateur, une branche de l’IA qui permet aux machines d’interpréter les informations visuelles contenues dans les images et les vidéos, sert à surveiller les écosystèmes et à évaluer l’empreinte environnementale des activités à grande échelle.

En particulier, les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 et le plus récent Ultralytics YOLO26 prennent en charge des tâches comme la détection d’objets et la segmentation d’instances. Ces capacités permettent aux équipes de repérer et de suivre facilement les changements dans les environnements naturels, comme la pollution, l’accumulation de déchets ou les modifications de la végétation. En détectant les problèmes tôt, elles peuvent agir pour prévenir leurs conséquences environnementales.

Fig. 1. Détection de déchets plastiques avec YOLO11 (Source)

Dans cet article, nous verrons comment l’IA visuelle et d’autres technologies d’IA contribuent à surveiller et à protéger l’environnement.

L’importance de solutions d’IA efficaces et responsables#

Avant d’examiner comment l’IA peut servir à créer des solutions écologiques, regardons de plus près l’impact du développement responsable de l’IA sur l’environnement.

Si les systèmes d’IA peuvent contribuer à améliorer la durabilité et à relever des défis comme 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 soigneusement cet équilibre, il est possible de réduire les émissions de carbone, de limiter la consommation d’énergie et de minimiser les déchets électroniques.

Prenons par exemple un système de vision par ordinateur utilisé pour surveiller les forêts et suivre les changements de végétation. Le fonctionnement d’un tel système dépend généralement de serveurs de centres de données, ce qui augmente la consommation d’électricité, tant pour faire fonctionner que pour refroidir l’équipement.

Fig. 2. Exemple d’utilisation de YOLO11 pour détecter et compter des arbres (Source)

Le développement de l’IA responsable vise à rendre ces systèmes plus efficaces. Des modèles d’IA optimisés, la gestion des charges de travail et des centres de données alimentés par des énergies renouvelables peuvent réduire l’empreinte environnementale de l’IA tout en fournissant des informations essentielles.

Le rôle des algorithmes de vision par ordinateur dans la durabilité environnementale#

Plusieurs organisations constatent déjà les résultats de l’utilisation de l’IA au service de la durabilité. Une enquête récente a révélé que près des deux tiers des organisations utilisant l’IA à cette fin 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, concrètement, comment cela fonctionne-t-il ? Voyons comment la vision par ordinateur est utilisée dans des initiatives de durabilité concrètes, afin de comprendre comment l’IA peut avoir un effet tangible.

La gestion de l’énergie et des ressources peut être complexe, surtout dans les grands systèmes comme les usines, les immeubles de bureaux et les centres de données. Dans ces environnements, des caméras et des capteurs peuvent servir à surveiller l’activité et à recueillir des données visuelles. Ces données peuvent ensuite être annotées afin de constituer des jeux de données pour entraîner des modèles d’IA visuelle destinés à diverses tâches.

Les centrales solaires en sont un exemple intéressant. Ces installations comprennent de grands champs de panneaux solaires, qu’il est important de maintenir en bon état de fonctionnement pour produire de l’énergie renouvelable et réduire les émissions de carbone. Vérifier manuellement tous les panneaux d’une zone aussi vaste peut prendre du temps et entraîner des erreurs.

Fig. 3. Aperçu de champs de panneaux solaires nécessitant une maintenance (Source)

C’est là que l’intelligence artificielle, et plus particulièrement l’IA visuelle, peut être utile. Grâce à des modèles comme Ultralytics YOLO11, qui prennent en charge la détection d’objets et la segmentation d’instances, un système de vision peut surveiller chaque panneau et repérer des problèmes comme l’accumulation de saleté, l’ombrage, les fissures ou le désalignement.

Applications de l’IA visuelle au service de la durabilité environnementale#

Maintenant que nous comprenons mieux comment l’IA peut contribuer à la durabilité, examinons quelques applications qui illustrent concrètement le potentiel de la vision par ordinateur.

Surveiller les écosystèmes à l’aide de caméras et de drones#

Le suivi de vastes écosystèmes a toujours été difficile. Les forêts, les littoraux et les zones au large des côtes couvrent de grandes étendues, et la surveillance traditionnelle repose sur des visites planifiées. Comme ces vérifications n’ont lieu qu’à intervalles réguliers, les changements à court terme de l’activité de la faune ou de l’état des habitats passent souvent inaperçus.

L’IA visuelle peut transformer la manière dont cette surveillance est effectuée. Lorsque des caméras et des drones sont intégrés à des solutions de vision par ordinateur, ils peuvent surveiller les écosystèmes en continu au lieu de ne les contrôler que de temps à autre.

Plusieurs 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 en mer de Kaskasi, en Europe, en est un bon exemple. Des drones équipés de caméras haute résolution y suivent les oiseaux et les mammifères marins autour du parc.

Parallèlement, des caméras fixes et des véhicules sous-marins observent la vie marine sous la surface. Les équipes peuvent ainsi mieux comprendre les déplacements des animaux et les changements environnementaux, puis prendre des décisions éclairées tout en préservant l’équilibre naturel de l’écosystème.

Détecter et suivre visuellement les sources d’émissions#

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 s’étendre sur de vastes zones et passer inaperçues lors des inspections de routine. Il devient alors difficile de les détecter tôt et de comprendre comment les émissions évoluent au fil du temps.

La vision par ordinateur permet de suivre les émissions avec plus de précision et à plus grande échelle. Les modèles d’IA visuelle comme Ultralytics YOLO11 peuvent analyser des images satellites ou aériennes afin de détecter des signes visuels tels que de la fumée, des panaches de gaz ou des températures anormalement élevées.

Fig. 4. Segmentation de la fumée à l’aide de YOLO11 (Source)

Les climatologues et les équipes travaillant dans le domaine des technologies climatiques adoptent cette approche. Ils combinent des images satellites et une analyse visuelle pour surveiller le méthane et d’autres gaz à effet de serre sur de vastes régions. Un suivi visuel régulier favorise la transition vers les énergies propres et le développement de l’IA, ce qui facilite la réduction de l’utilisation des combustibles fossiles et des émissions mondiales.

Utiliser des images satellites et aériennes pour suivre les changements environnementaux#

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’avancée de terres arides sur des exploitations agricoles. Il est facile de ne pas remarquer ces changements lorsqu’ils se produisent progressivement et sur de vastes zones.

La vision par ordinateur facilite la détection de ces changements. Des modèles de vision peuvent analyser de grands jeux de données d’images satellites et aériennes, puis comparer l’apparence de différents endroits à divers moments. Au lieu de s’appuyer sur des rapports ou des vérifications manuelles, cette approche utilise des indices visuels pour montrer où les sols, la végétation ou les régimes hydriques commencent à changer.

Par exemple, des modèles de vision peuvent cartographier le couvert arboré dans les villes ou les forêts grâce à la segmentation d’images, qui permet de délimiter les zones de végétation et d’en mesurer la densité. En se concentrant sur les éléments visibles, la vision par ordinateur permet aux chercheurs de comprendre des tendances utiles pour étudier les énergies renouvelables, la consommation d’eau et les centrales électriques.

Avantages et inconvénients de l’IA visuelle au service de la durabilité#

Voici quelques avantages importants de l’utilisation de l’IA, et plus particulièrement de l’IA visuelle, au service de la durabilité :

• Des informations fondées sur les données : l’analyse continue des données visuelles permet aux organisations de prendre des décisions éclairées concernant les sources d’énergie et les stratégies de durabilité.
• Réduction de l’impact environnemental de l’IA elle-même : en utilisant des modèles optimisés et des centres de données économes en énergie, les systèmes d’IA peuvent réduire leur propre empreinte carbone, diminuer leur consommation d’énergie et limiter les coûts environnementaux globaux.
• Une conformité renforcée : la surveillance automatisée peut aider les organisations à respecter plus facilement les réglementations environnementales et à atteindre leurs objectifs de durabilité.

Bien que l’IA visuelle présente plusieurs avantages, voici quelques limites pratiques à prendre en compte :

• Qualité des données : l’IA visuelle a besoin d’images et de vidéos nettes pour fonctionner efficacement. Un mauvais éclairage, des conditions météorologiques défavorables ou une vue obstruée par la caméra peuvent compliquer la détection précise des changements.
• Compétences requises : la mise en œuvre et la gestion efficaces de l’IA visuelle nécessitent du personnel formé, doté d’une expertise technique en IA, en vision par ordinateur et en gestion des données.
• Maintenance : le matériel comme les caméras, les drones et les capteurs doit être régulièrement vérifié et entretenu pour assurer une surveillance continue et précise.

Comment différentes technologies d’IA contribuent à la durabilité#

Au-delà de l’IA visuelle, d’autres technologies d’IA peuvent également favoriser la durabilité. Voici comment elles contribuent à réduire l’impact environnemental et à améliorer l’efficacité :

• Grands modèles de langage (LLMs) : les LLMs se concentrent sur le texte plutôt que sur les images. Des outils comme ChatGPT, Claude et Gemini peuvent lire et analyser rapidement de grandes quantités d’informations. Pour le développement durable, ils peuvent servir à examiner des rapports sur le climat, des politiques et des données sur l’utilisation de l’énergie et des ressources, afin d’aider les équipes à prendre de meilleures décisions.
• IA générative : cette technologie d’IA permet aux équipes d’explorer des idées avant de construire quoi que ce soit dans le monde réel. Elle peut générer des conceptions de bâtiments, d’infrastructures ou de processus, et mettre en évidence les options qui consomment moins de ressources et produisent moins de déchets et d’émissions.
• Systèmes basés sur l’optimisation : ces systèmes améliorent l’efficacité des opérations, de la gestion de l’énergie à la planification logistique. Même de petites améliorations peuvent réduire la consommation d’énergie et les émissions, tout en allégeant la pression sur les centrales électriques.

Points clés à retenir#

L’impact environnemental de l’IA devient un enjeu important pour le développement durable. L’IA visuelle, en particulier, nous permet de surveiller les changements environnementaux, de détecter les inefficacités et de prendre des décisions plus judicieuses concernant la consommation d’énergie. Elle réduit le gaspillage, optimise la consommation d’énergie et aide les industries à progresser vers un avenir plus durable, avec une empreinte environnementale moindre.

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