Les recherches émergentes de la London School of Economics et Systemiq montrent que les applications d’IA pourraient réduire les émissions mondiales bien au-delà de l’empreinte carbone de la technologie, transformant les secteurs clés tout en accélérant la transition mondiale vers Net-Zero.
Une analyse récente révèle que les technologies d’IA pourraient réduire les émissions mondiales de gaz à effet de serre de 3,2 à 5,4 milliards de tonnes d’équivalent CO2 chaque année d’ici 2035. Ce potentiel de réduction substantiel émerge des applications dans trois secteurs clés, notamment la production d’électricité, les systèmes alimentaires et la mobilité, qui expliquent collectivement près de la moitié des émissions mondiales.
Transformer des systèmes d’énergie complexes
Le secteur de l’énergie offre les opportunités les plus immédiates pour les réductions d’émissions axées sur l’IA. La recherche de la London School of Economics indique que l’intelligence artificielle peut améliorer l’efficacité énergétique renouvelable jusqu’à 20% Grâce à la gestion avancée du réseau et à l’intégration optimisée de l’énergie solaire et éolienne. En s’attaquant à l’un des défis fondamentaux des énergies renouvelables, l’IA aide à maintenir la stabilité du réseau tout en maximisant la production.
Les travaux de Deepmind fournissent une démonstration convaincante de ce potentiel dans la pratique. Leurs applications d’IA ont amélioré la valeur économique de l’énergie éolienne de 20% en réduisant la dépendance à l’égard des sources d’énergie de secours. De tels gains d’efficacité pourraient réduire les émissions de 1,8 milliard de tonnes d’équivalent de CO₂ chaque année d’ici 2035, faisant du secteur de l’électricité le plus grand contributeur aux réductions d’émissions compatibles AI.
Smart Grid Technologies propulsées par l’IA peut prévoir l’offre et la demande avec une plus grande précision, garantissant une distribution plus efficace des énergies renouvelables et minimiser les déchets à travers les réseaux de transmission. En gérant les ressources énergétiques distribuées, y compris les véhicules électriques et les systèmes de stockage, l’IA crée des systèmes d’alimentation plus réactifs, résilients et à l’épreuve des futurs.
Révolutionner la production alimentaire et la consommation
Le secteur de la viande et des produits laitiers offre un potentiel important pour la transformation basée sur l’IA, en particulier grâce à l’accélération du développement alternatif des protéines. L’étude LSE indique que l’intelligence artificielle pourrait améliorer les taux d’adoption des protéines alternatives de 8 à 14% dans les scénarios actuels à 27 à 50% dans des scénarios de déploiement d’IA très ambitieux d’ici 2035.
La technologie contribue à cette transformation à travers plusieurs voies. L’IA accélère la découverte scientifique en identifiant les structures protéiques avec des caractéristiques de goût et de texture améliorées, ce qui rend les produits alternatifs plus attrayants pour les consommateurs. Le modèle Alphafold de Google Deepmind, récemment reconnu avec un prix Nobel, démontre ce potentiel en prédisant la structure de 200 millions de protéines, un progrès extraordinaire qui pourrait accélérer considérablement le développement alternatif des protéines.
Les caméras équipées de l’IA de Winnow Vision aident déjà les chefs dans plus de 3 000 emplacements et réduisent les déchets alimentaires en fournissant une analyse détaillée des modèles de déchets et des recommandations d’optimisation du menu. La recherche estime qu’une amélioration de l’adoption de protéines alternatives pourrait procéder à des réductions d’émissions de 0,9 à 3,0 milliards de tonnes d’équivalent CO2 chaque année d’ici 2035.
Optimisation du transport et de la mobilité
Les systèmes de transport devraient bénéficier considérablement des améliorations de l’efficacité améliorées et des changements comportementaux. L’étude se concentre sur deux domaines primaires: l’optimisation des mobilité partagée et l’accélération d’adoption des véhicules électriques. Les services de mobilité partagée en AI-amélioré peuvent améliorer les taux d’utilisation des véhicules, en réduisant le nombre total de véhicules requis et les émissions associées.
La technologie contribue à l’adoption des véhicules électriques par l’innovation de la batterie et l’optimisation des infrastructures de charge. Les applications d’IA peuvent identifier des compositions de batterie supérieures qui réduisent les coûts tout en optimisant le placement de la station de charge en fonction des données d’utilisation en temps réel. Ces améliorations pourraient améliorer les taux d’adoption EV de 25 à 28 points de pourcentage par rapport aux scénarios commerciaux comme habituels.
La recherche estime que les réductions totales des émissions du secteur de la mobilité de 0,5 à 0,6 milliard de tonnes de CO2 équivalent chaque année d’ici 2035, la majorité provenant de gains d’efficacité dans les systèmes de mobilité partagés plutôt que de l’augmentation de l’adoption EV seul.
Aborder l’adaptation environnementale et la résilience
Au-delà des réductions directes des émissions, l’intelligence artificielle démontre un potentiel important d’adaptation climatique et de gestion de la résilience. La technologie améliore les systèmes d’alerte précoce pour les événements météorologiques extrêmes, avec lehub de Google, fournissant déjà des prévisions d’inondation jusqu’à cinq jours à l’avance dans 80 pays. Ces systèmes aident à prévenir les dommages économiques qui dépassent 40 milliards de livres sterling par an tout en protégeant 1,5 milliard de personnes en danger des inondations.
La modélisation du climat avancé représente une autre zone d’application critique. L’outil ICENET de l’ICENET de l’Antarctic British Antarctic atteint une précision plus élevée que les modèles dynamiques traditionnels dans la prévision des niveaux de glace de mer, contribuant à améliorer les projections climatiques à long terme. Des jumeaux numériques tels que la Terre-2 de NVIDIA combinent des modèles traditionnels basés sur la physique avec l’IA pour prévoir les conditions météorologiques avec des détails sans précédent, soutenant à la fois la préparation aux catastrophes et les stratégies de gestion adaptative.
Avantages environnementaux nets
La recherche répond aux préoccupations concernant l’impact environnemental de l’IA en comparant le potentiel de réduction des émissions avec une consommation accrue du centre de données. L’analyse estime que les activités mondiales d’IA pourraient augmenter les émissions de 0,4 à 1,6 milliard de tonnes d’équivalent de CO2 par an d’ici 2035. Cependant, les réductions d’émissions de seulement trois secteurs seulement compenseraient plus que cette augmentation, offrant un résultat environnemental positif net.
Ce calcul repose sur des hypothèses conservatrices sur les améliorations de l’efficacité des centres de données et l’adoption des énergies renouvelables dans le secteur technologique lui-même. Des sociétés telles que Google et Microsoft se sont engagées à alimenter leurs centres de données avec des énergies renouvelables, ce qui pourrait réduire davantage l’intensité du carbone des opérations d’IA.
Défis et opportunités de mise en œuvre
Malgré un potentiel important, plusieurs défis pourraient limiter l’impact climatique de l’IA. L’efficacité de la technologie dépend de la disponibilité des données, du développement des infrastructures et de la capacité de main-d’œuvre qualifiée, qui sont tous des domaines où de nombreux pays sont confrontés à des contraintes. Les effets de rebond, où les améliorations de l’efficacité entraînent une consommation accrue, pourraient en partie compenser les réductions d’émission si elles ne sont pas soigneusement gérées.
Cependant, l’analyse identifie de nombreuses boucles de rétroaction positives qui pourraient amplifier l’impact climatique de l’IA. Les améliorations dans un secteur peuvent soutenir les développements dans d’autres, créant des effets en cascade entre les systèmes économiques.
Par exemple, les systèmes d’énergie renouvelable plus efficaces réduisent les coûts de la charge des véhicules électriques, tandis que l’amélioration des technologies de la batterie profite aux applications de stockage de transport et de réseau.
La recherche conclut que le déploiement de l’intelligence artificielle pour l’action climatique représente à la fois une opportunité importante et un impératif pour atteindre les objectifs mondiaux de réduction des émissions.
Le potentiel de la technologie à livrer 3,2 à 5,4 milliards de tonnes de réductions annuelles d’émission d’ici 2035 pourrait accélérer les progrès vers des cibles nettes zéro de 36% par rapport aux trajectoires actuelles. Le défi consiste à garantir que le déploiement se produit rapidement, équitablement et durable sur les marchés et les économies mondiaux.
