Des questions urgentes liées à la nécessité d’une gouvernance mondiale en matière d’intelligence artificielle (IA) ont été soulevées lors du Sommet pour l’action sur l’IA qui s’est tenu à Paris les 10 et 11 février 2025. Golestan Sally Radwan (Égypte), Chief Digital Officer (Directrice des affaires numériques) au Programme des Nations Unies pour l’environnement (PNUE), a exposé à l’UNRIC les dangers mais aussi les potentiels de l’IA dans le domaine de l’environnement.
Quel a été votre principal plaidoyer lors du Sommet d’action sur l’IA à Paris ?
L’un des principaux problèmes liés à la gouvernance de l’IA est son impact sur l’environnement. Si la consommation d’énergie est souvent au centre des préoccupations – et à juste titre – l’ensemble de la chaîne de valeur doit faire l’objet d’un examen approfondi. À l’heure actuelle, nous ne disposons pas de normes convenues sur ce qu’il convient de mesurer, sur la manière de le faire et sur les niveaux acceptables d’impact sur l’environnement.
C’est pourquoi, en collaboration avec le gouvernement français et nos collègues de l’Union internationale des Télécommunications (UIT), nous avons lancé, lors du sommet de Paris, une nouvelle coalition pour une IA durable, qui réunit les parties prenantes de la chaîne de valeur de l’IA en vue d’un dialogue et des initiatives de collaboration ambitieuses. Elle vise à renforcer la place de l’IA durable dans le débat mondial, de la même manière que l’on étudie la sécurité ou l’éthique de l’IA.
L’IA est souvent critiquée pour son empreinte environnementale et son potentiel rôle dans la désinformation climatique. Êtes-vous préoccupés par ces aspects négatifs au PNUE et comment les abordez-vous ?
Nous sommes, en effet, très préoccupés par l’empreinte environnementale de l’IA. Ses impacts directs vont de l’extraction de matières premières, d’éléments de terres rares et de minéraux pour le matériel nécessaire pour l’IA, à la construction et à l’exploitation des centres de données, en passant par la consommation d’énergie, les émissions de gaz à effet de serre, l’eau utilisée pour le refroidissement, mais aussi les déchets, dont les déchets électroniques.
Nous devons également avoir une vision plus large, englobant des impacts indirects tels que la production non durable ou la surproduction, mais aussi la désinformation. Ce problème survient lorsque l’IA prolifère, en particulier l’IA générative, ce qui peut générer un contenu qui n’existait pas auparavant.
Les grands modèles de langage, l’une des formes d’IA les plus populaires actuellement, présentent un problème d’hallucination inhérent. Par ailleurs, l’IA générative est souvent utilisée pour créer du faux contenu, qu’il s’agisse de textes, d’images ou de vidéos, ce qui contribue à l’accroissement de la désinformation. Malheureusement, les sujets liés au climat et à l’environnement en général ont été très affectés par le passé.
Au PNUE, nous voulons limiter ces risques et vérifier la valeur du droit international de l’environnement et des travaux scientifiques qui s’y rapportent. C’est pourquoi nous développons un outil d’intelligence artificielle basé sur des modèles existants mais formé exclusivement à partir de rapports scientifiques approuvés par le PNUE, ce qui garantit l’exactitude tout en minimisant les hallucinations.
L’outil fournit des informations scientifiquement fondées et faisant autorité sur le changement climatique et la pollution atmosphérique, pour l’instant, en citant ses sources pour une traçabilité complète – contrairement aux grands modèles de langage, qui présentent des risques d’hallucinations.
L’outil est actuellement en version bêta, mais une fois terminé, il sera mis à la disposition du public afin qu’il puisse servir, entre autres, à lutter contre la désinformation.
Qu’entendez-vous, lorsque vous affirmez que l’IA générative peut halluciner ?
Si vous entraînez une IA sur l’ensemble de l’internet, elle devient excellente pour construire des phrases grammaticalement correctes en anglais, en français ou en italien. Cependant, elle n’en comprend pas le sens.
Par conséquent, elle peut produire de belles phrases fluides qui sont factuellement incorrectes ou entièrement fabriquées. L’IA peut produire des choses dans la voix de Shakespeare, par exemple, mais il peut s’agir de choses que Shakespeare n’a jamais écrites ou qui n’existent pas. Elle n’a aucun moyen de vérifier la véracité des informations. Cela conduit à un taux élevé d’hallucinations, en particulier dans les modèles comme le GPT.
La nouvelle génération d’IA, appelée modèle de raisonnement, inclut des vérifications de contenu avant de répondre. Nous nous attendons à ce que leur empreinte environnementale, en particulier l’énergie utilisée, soit beaucoup plus élevée à l’étape de « l’inférence », lorsque les utilisateurs commencent à la faire fonctionner. Même si nous espérons que ces modèles seront plus précis que les grands modèles de langage, des hallucinations peuvent toujours se produire.
C’est pour cette raison que je conseille toujours à mes collègues d’examiner attentivement le contenu généré par l’IA et de s’assurer qu’il est exact – ne jamais supposer qu’il est entièrement fiable. La probabilité qu’elle invente des choses est très élevée.
Existe-t-il des plateformes innovantes d’IA qui aident à surveiller le changement climatique ?
L’Observatoire international des émissions de méthane (OIEM), lancé par le PNUE en 2021 sous le nom de “An Eye on Methane”, en est un bon exemple. Il s’agit d’un outil alimenté par l’IA qui détecte les points chauds d’émission de méthane dans le monde.
S’il détecte des panaches inhabituels, il enverra un signal d’alerte aux gouvernements concernés pour leur permettre de mettre en œuvre des plans d’atténuation.
Quel est le potentiel le plus intéressant de l’IA dans le domaine de l’environnement ?
L’IA peut aider à prendre des décisions d’investissement plus intelligentes en intégrant diverses données sur ce qui se passe dans les pays sur le plan environnemental : progrès en matière d’Objectifs de développement durable (ODD), changement climatique et perte de biodiversité notamment. Imaginez que vous puissiez combiner toutes ces données et ajouter une question sur un projet du PNUE visant à remplacer 500 bus diesel par des bus à hydrogène.
Grâce à l’IA, vous pouvez évaluer non seulement les coûts monétaires du projet, mais aussi le temps, les ressources et les impacts prévus sur l’environnement, la santé publique et l’efficacité des transports. Et si le projet était étendu à 5 000 bus ? L’IA peut calculer les coûts et les avantages supplémentaires, créant ainsi une analyse de rentabilité détaillée pour chaque intervention.
Cette approche prospective peut aider à prendre de meilleures décisions et fournir des informations précieuses aux donateurs et aux parties prenantes.
Le PNUE développe-t-il ses propres outils pour suivre les progrès accomplis dans la réalisation des ODD avec, par exemple, l’Explorateur des écosystèmes d’eau douce ou le Laboratoire de biodiversité des Nations Unies ?
L’Explorateur des écosystèmes d’eau douce est très spécifique à l’ODD 6.6.1, « Évolution de l’étendue des écosystèmes liés à l’eau au fil du temps ». Il suit l’évolution des écosystèmes liés à l’eau en surveillant les écosystèmes d’eau douce et leurs changements afin d’identifier les empiètements et les impacts de la pollution et du changement climatique sur l’eau douce.
Le Laboratoire de biodiversité des Nations Unies, un partenariat entre le PNUE et le Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD), suit les données relatives à la biodiversité, permettant aux utilisateurs d’explorer la répartition des plantes et des animaux dans le monde entier au fil du temps. Cet outil peut également être superposé à d’autres types de données pour détecter les changements.
Ensuite, nous développons la Salle de situation de l’environnement mondial, qui intégrera les données de ces différentes applications pour fournir des informations globales. Pour vous donner un exemple précis, cette salle sera capable de traiter et d’analyser de multiples variables, telles que l’impact des inondations en Inde sur la chaîne d’approvisionnement mondiale en riz au cours d’une période donnée.
Qu’est-ce que la gouvernance des données environnementales et pourquoi est-elle importante ?
Les données environnementales comprennent les données satellitaires et les données d’observation de la terre pour surveiller le changement climatique et la biodiversité, ainsi que les données recueillies sur le terrain pour mesurer les niveaux d’eau et les niveaux de pollution à l’aide de capteurs. Il peut également s’agir de données statistiques, telles que les progrès réalisés dans le cadre des objectifs de développement durable (ODD) liés à l’environnement.
Ces données sont de plus en plus essentielles pour la prise de décision et les évaluations scientifiques. Cependant, elles sont souvent mal gérées. Par exemple, il n’existe pas de protocoles normalisés pour sécuriser les données environnementales, ni de cadres pour les échanger. Si vous disposez d’un ensemble de données sur la biodiversité et que j’en ai un autre, nous ne pouvons pas toujours les échanger ou les combiner automatiquement, car nous pouvons utiliser des normes ou des méthodes différentes pour leur collecte et leur stockage.
La classification des données et les niveaux de qualité sont également des questions clés qui doivent être abordées. En l’absence d’un organisme faisant autorité, comme le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) pour les données climatiques, nous avons du mal à déterminer quel ensemble de données est fiable et répond aux normes les plus strictes, et lequel est adapté à des applications spécifiques. Cela entrave notre capacité à exploiter pleinement les données environnementales.
Le citoyen ordinaire doit-il craindre l’IA ou l’adopter car il s’agit de la prochaine révolution numérique ?
Je ne dirais pas qu’il faut craindre l’IA, mais l’utiliser avec prudence. Nous devons comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire et l’utiliser aux fins prévues.
Il faut toujours vérifier les résultats de l’IA générative, par exemple. Il faut également tenir compte de son impact sur l’environnement. Idéalement, nous disposerons un jour d’une estimation claire de l’empreinte carbone de l’utilisation individuelle de l’IA, à l’instar de la manière dont nous calculons les émissions produites par les avions. Cela nous aidera à faire des choix plus responsables.
Dans l’ensemble, je dirais : sachez à quoi sert l’IA et ne vous y fiez jamais trop – faites toujours appel au jugement humain.
LIENS UTILES:
- Intelligence artificielle, l’ONU au Sommet de Paris
- Les défis de l’intelligence artificielle en matière de gouvernance (UNU-CRIS)
- Une nouvelle coalition vise à placer l’Intelligence Artificielle sur une trajectoire plus écoresponsable
- L’intelligence artificielle (IA) de bout en bout : L’impact environnemental du cycle de vie complet de l’IA doit être évalué de manière exhaustive
- Laboratoire d’Accélération Numérique | PNUE – Programme des Nations Unies pour l’environnement
- Prospectives mondiales sur la santé planétaire et le bien-être humain