L’intelligence artificielle est considérée comme la plus grande innovation du 21e siècle, mais peut-elle contribuer au développement durable ? Mike Chen, expert en investissement quantitatif, affirme que oui, convaincu qu’il pourrait s’agir d’un outil révolutionnaire pour résoudre les plus grands problèmes de l’humanité.
Réunir IA et ID soulève une grande difficulté : l’intelligence artificielle consiste essentiellement en un algorithme informatique qui appartient à l’espace numérique/virtuel, alors que la plupart des aspects de l’investissement durable sont ancrés dans la réalité physique, comme la construction d’éoliennes ou la protection de la biodiversité.
Le machine learning repose fondamentalement sur la détection de schémas récurrents. L’ordinateur extrapole les données pour repérer les anomalies, voir où des gains d’efficacité peuvent être obtenus et, en fin de compte, prédire les tendances futures. Une application simple de cet outil est l’autocomplétion (génération automatique de mots à partir des premiers caractères saisis), une fonctionnalité des smartphones qui apprend à partir de vos habitudes de frappe, ou encore les détecteurs de spam dans les programmes de gestion du courrier électronique.
Mike Chen, directeur de la recherche alternative d’alpha chez Robeco, fait observer que, même si ces algorithmes appartiennent au monde numérique, ils ont des applications potentielles considérables dans le domaine de l’ID. Ils peuvent être utilisés pour modéliser le climat, cartographier la déforestation, améliorer les soins médicaux et l’éducation, et atteindre les objectifs de développement durable (ODD).
En fait, comme l’explique Mike Chen, ils ont des applications dans toute la gamme des facteurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). Et c’est dans le volet environnemental (« E ») qu’on le voit le plus clairement.
E : préserver l’environnement« Le réchauffement climatique est l’un des plus grands défis auxquels l’humanité est confrontée », souligne Mike Chen. « Le programme Apollo, qui a permis à un homme de poser pour la première fois le pied sur la lune, a soulevé des difficultés colossales et il a fallu mobiliser toute une armée de scientifiques et d’ingénieurs travaillant en collaboration avec le gouvernement pour les résoudre. Il en va de même pour le climat : il faut que les gouvernements montrent la voie, mais il faut aussi impliquer la communauté scientifique, les universitaires et les ONG.
Dans le cadre de la modélisation du climat à l’échelle planétaire, l’IA est capable de détecter des schémas récurrents complexes au sein de très grands ensembles de données. C’est probablement la première des choses qu’elle peut faire pour nous aider. Elle peut s’intéresser aux courants océaniques et à la façon dont ils reflètent les rayons du soleil dans l’atmosphère, ou aux courants-jets, puisqu’il s’agit d’un seul et même système immense et interconnecté.
Si vous avez des photos d’une forêt tropicale ou d’autres zones protégées prises par des satellites ou des drones, l’IA peut également servir à analyser les schémas récurrents, à repérer les anomalies et à détecter les activités illégales. »
Développer les énergies renouvelablesMike Chen estime que l’IA peut également jouer un rôle en coulisses dans le développement des énergies renouvelables et donc être en mesure de compenser ses propres émissions qui sont produites lors de l’entraînement et de l’exécution des algorithmes d’IA. L’utilisation des ordinateurs est responsable de 2 % des émissions mondiales de CO2, soit plus que l’industrie du transport aérien. Actuellement, la majeure partie de l’IA est alimentée par la combustion d’énergies fossiles.
« Le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP) n’ont pas des petits bras pour construire une éolienne », constate Mike Chen. « Mais avant d’implanter une éolienne, il faut décider où l’installer, comment la construire et quelle technologie utiliser, et analyser quels sont les avantages et les inconvénients attendus. Il faut savoir avec quel type de générateur ou d’aimant équiper le moteur. Il s’agit d’une analyse assez complexe qu’il est possible d’optimiser grâce à l’IA. »
Par Mike Chen, Head of Alternative Alpha Research
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