{"id":5368,"date":"2025-06-15T00:10:37","date_gmt":"2025-06-15T00:10:37","guid":{"rendered":"https:\/\/cisanewsletter.com\/index.php\/la-resilience-a-lere-de-lia-coordonner-les-efforts-des-humains-et-des-machines-pour-la-securite-environnementale\/"},"modified":"2025-06-01T05:59:18","modified_gmt":"2025-06-01T05:59:18","slug":"la-resilience-a-lere-de-lia-coordonner-les-efforts-des-humains-et-des-machines-pour-la-securite-environnementale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cisanewsletter.com\/fr\/index.php\/la-resilience-a-lere-de-lia-coordonner-les-efforts-des-humains-et-des-machines-pour-la-securite-environnementale\/","title":{"rendered":"La r\u00e9silience \u00e0 l’\u00e8re de l’IA : coordonner les efforts des humains et des machines pour la s\u00e9curit\u00e9 environnementale"},"content":{"rendered":"\n

Introduction<\/strong><\/p>\n\n

L’intelligence artificielle (IA) est devenue une force puissante \u00e0 l \u00ab \u00e8re de la gouvernance num\u00e9rique et des catastrophes mondiales, telles que les pand\u00e9mies et le changement climatique. Les syst\u00e8mes d’IA sont actuellement utilis\u00e9s pour faciliter la prise de d\u00e9cision dans des domaines tels que la surveillance de la sant\u00e9 publique, l’agriculture, la distribution de l’aide humanitaire et l \u00bb \u00e9valuation des risques de conflit. Ces syst\u00e8mes promettent des connaissances plus rapides, des capacit\u00e9s pr\u00e9dictives et des boucles de r\u00e9troaction en temps r\u00e9el (Sirma\u00e7ek et al., 2023). Toutefois, la pr\u00e9cision et l’exactitude contextuelle des donn\u00e9es sur lesquelles reposent ces syst\u00e8mes constituent une base d\u00e9licate qui sous-tend leur complexit\u00e9. <\/p>\n\n

La s\u00e9curit\u00e9 environnementale englobe la sauvegarde des ressources naturelles et des \u00e9cosyst\u00e8mes afin de garantir la stabilit\u00e9 et le bien-\u00eatre des soci\u00e9t\u00e9s (Schaafsma, 2021). La n\u00e9cessit\u00e9 d’une s\u00e9curit\u00e9 environnementale forte n’a jamais \u00e9t\u00e9 aussi grande \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 la d\u00e9gradation de l’environnement et les pr\u00e9occupations climatiques s’accentuent. La fr\u00e9quence et la gravit\u00e9 croissantes des ph\u00e9nom\u00e8nes m\u00e9t\u00e9orologiques extr\u00eames, tels que les inondations, l’ins\u00e9curit\u00e9 alimentaire et les incendies de for\u00eat, en sont la preuve. Par exemple, les syst\u00e8mes d’IA peuvent examiner de vastes ensembles de donn\u00e9es pour pr\u00e9voir la probabilit\u00e9 de certaines catastrophes environnementales, optimiser l’allocation des ressources et am\u00e9liorer les m\u00e9canismes de r\u00e9ponse aux catastrophes afin d’att\u00e9nuer les catastrophes potentielles (ft.com). <\/p>\n\n

L’efficacit\u00e9 de l’IA en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 environnementale ne d\u00e9pend toutefois pas uniquement des avanc\u00e9es technologiques. L’expertise humaine joue un r\u00f4le crucial dans l’interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats de l’IA, la prise de d\u00e9cisions sp\u00e9cifiques au contexte et le respect des consid\u00e9rations \u00e9thiques. La fusion des r\u00e9sultats de l’IA avec les connaissances indig\u00e8nes et locales peut d\u00e9boucher sur des techniques de gestion de l’environnement plus efficaces et plus respectueuses de la culture. En outre, le d\u00e9ploiement des syst\u00e8mes d’IA doit \u00eatre abord\u00e9 avec prudence, compte tenu de l’empreinte environnementale associ\u00e9e aux centres de donn\u00e9es et aux processus de calcul. La consommation d’\u00e9nergie et les besoins en ressources des technologies d’IA n\u00e9cessitent une approche \u00e9quilibr\u00e9e qui p\u00e8se les avantages par rapport aux co\u00fbts environnementaux potentiels (news.mit.edu ; teenvogue.com). <\/p>\n\n

Cet article se penche sur la relation symbiotique entre l’IA et les efforts humains pour renforcer la s\u00e9curit\u00e9 environnementale. Il explore la mani\u00e8re dont les approches collaboratives peuvent renforcer la r\u00e9silience face aux menaces environnementales, en assurant une gestion durable et \u00e9quitable des ressources face aux d\u00e9fis mondiaux. <\/p>\n\n

Points forts de l’IA en mati\u00e8re de gestion des ressources environnementales<\/strong><\/p>\n\n

Comme indiqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, l’IA a r\u00e9volutionn\u00e9 la surveillance de l’environnement en permettant l’analyse pr\u00e9dictive pour pr\u00e9voir les changements environnementaux et les catastrophes potentielles, en utilisant de vastes ensembles de donn\u00e9es provenant de satellites, de capteurs et d’enregistrements historiques, ce qui permet de prendre des mesures pr\u00e9ventives (Olawade et al., 2024). Les syst\u00e8mes d’IA peuvent consid\u00e9rablement optimiser la distribution des ressources naturelles en \u00e9valuant les tendances de la consommation et en pr\u00e9voyant la demande, ce qui permet de mieux r\u00e9partir les ressources, de r\u00e9duire les d\u00e9chets et d’accro\u00eetre la durabilit\u00e9 (Padhiary et al., 2025). Cela s’applique \u00e0 l’eau, \u00e0 l \u00ab \u00e9nergie, \u00e0 la terre et m\u00eame \u00e0 la distribution des aliments. L’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour pr\u00e9voir les zones \u00e0 risque de famine afin de permettre une distribution plus efficace de l’aide alimentaire. En Inde et au Kenya, l’IA a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour pr\u00e9voir les besoins en eau et en engrais des cultures, ce qui a permis d \u00bb \u00e9conomiser environ 30 % d’eau et d’augmenter le rendement des cultures par hectare (agrinextcon.com, worldagritechusa.com). <\/p>\n\n

Dans l’agriculture, ses algorithmes \u00e9valuent la sant\u00e9 des sols, les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et les besoins des cultures afin de d\u00e9terminer les meilleures p\u00e9riodes de plantation et strat\u00e9gies d’irrigation, ce qui permet une utilisation plus efficace de l’eau et des rendements agricoles plus \u00e9lev\u00e9s (ibid., 2025). Par exemple, en septembre de l’ann\u00e9e derni\u00e8re, The Guardian a rapport\u00e9 l’utilisation d’applications d’IA par des producteurs de caf\u00e9 dans le village de Sorwot \u00e0 Kericho- Kenya, ce qui leur a permis d’utiliser moins d’engrais que ce qu’ils auraient utilis\u00e9, \u00e9conomisant ainsi de l’argent (theguardian.com). <\/p>\n\n

De m\u00eame, dans le domaine de la gestion de l’\u00e9nergie, l’IA pr\u00e9voit les sch\u00e9mas de consommation d’\u00e9nergie, ce qui permet d’int\u00e9grer les sources d’\u00e9nergie renouvelables tout en r\u00e9duisant la d\u00e9pendance \u00e0 l’\u00e9gard des combustibles fossiles (Khan et al., 2023). L’int\u00e9gration par la Bui Power Authority (BPA) du Ghana de panneaux solaires dans le r\u00e9seau national du nord constitue une \u00e9tape importante vers l’adoption d’\u00e9nergies propres. L’IA pourrait encore am\u00e9liorer cette \u00e9tape en pr\u00e9voyant la consommation d’\u00e9nergie \u00e0 l’aide de l’historique de la consommation d’\u00e9lectricit\u00e9, des heures d’ensoleillement, de la couverture nuageuse et de la temp\u00e9rature, entre autres, pour les futurs pics de demande d’\u00e9lectricit\u00e9, le moment de charger ou de d\u00e9charger et la variabilit\u00e9 de la production d’\u00e9nergie solaire. <\/p>\n\n

En milieu urbain, l’IA contribue \u00e9galement \u00e0 la gestion des d\u00e9chets en pr\u00e9disant les sch\u00e9mas de production de d\u00e9chets et en optimisant les itin\u00e9raires de collecte, r\u00e9duisant ainsi la consommation de carburant et les \u00e9missions dans le cadre de pr\u00e9paratifs pr\u00e9ventifs (Nwokediegwu et al., 2024). L’intelligence artificielle peut y parvenir en pr\u00e9disant les pics de d\u00e9chets saisonniers li\u00e9s aux festivit\u00e9s ou aux vacances et \u00e0 la d\u00e9mographie de la population, entre autres. <\/p>\n\n

L’intelligence artificielle contribue \u00e0 la conservation de la biodiversit\u00e9 en surveillant les populations animales et en d\u00e9tectant les actions illicites telles que l’abattage et le braconnage (Oladede, 2025). Les algorithmes de vision par ordinateur et d’apprentissage profond utilisent les photos des pi\u00e8ges photographiques et des drones pour identifier les esp\u00e8ces et suivre leurs d\u00e9placements. Cette surveillance en temps r\u00e9el contribue \u00e0 la protection des esp\u00e8ces menac\u00e9es et \u00e0 la mise en \u0153uvre des r\u00e8gles de conservation. En effet, les mod\u00e8les d’IA peuvent d\u00e9tecter des anomalies dans les donn\u00e9es relatives \u00e0 la qualit\u00e9 de l’eau, ce qui d\u00e9clenche une enqu\u00eate et des mesures correctives imm\u00e9diates. <\/p>\n\n

L’IA surveille \u00e9galement la qualit\u00e9 de l’air et de l’eau en analysant les donn\u00e9es des capteurs, ce qui permet de r\u00e9agir rapidement aux incidents de pollution (ibid., 2024). Par exemple, Accra a \u00e9t\u00e9 la premi\u00e8re ville africaine \u00e0 rejoindre la campagne BreatheLife, se positionnant ainsi comme un leader parmi les villes du continent visant \u00e0 lutter contre la pollution de l’air. Les niveaux moyens de pollution de l’air dans la ville seraient cinq fois sup\u00e9rieurs aux recommandations de l’OMS, ce qui souligne l’urgence de mettre en \u0153uvre des mesures efficaces de contr\u00f4le de la pollution (unep.org). <\/p>\n\n

Le r\u00f4le de l’homme<\/strong><\/p>\n\n

Si l’intelligence artificielle offre des outils puissants pour la gestion des ressources environnementales, l’\u00e9l\u00e9ment humain reste indispensable. L’expertise humaine garantit que les connaissances g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l’IA sont interpr\u00e9t\u00e9es correctement, adapt\u00e9es aux contextes locaux et mises en \u0153uvre de mani\u00e8re \u00e9thique et efficace. <\/p>\n\n

Tout d’abord, les syst\u00e8mes d’IA peuvent traiter de vastes ensembles de donn\u00e9es afin d’identifier des mod\u00e8les et de pr\u00e9dire les changements environnementaux, mais les experts humains sont essentiels pour interpr\u00e9ter ces r\u00e9sultats dans les contextes \u00e9cologiques, sociaux et politiques appropri\u00e9s. Une \u00e9tude sur la gouvernance de la r\u00e9silience climatique r\u00e9alis\u00e9e par Mehryar, Yazdanpanah et Tong souligne que le jugement des experts et la connaissance du domaine sont n\u00e9cessaires pour traduire les id\u00e9es issues de l’IA en strat\u00e9gies et politiques exploitables. <\/p>\n\n

Deuxi\u00e8mement, les communaut\u00e9s locales poss\u00e8dent des connaissances pr\u00e9cieuses sur leur environnement, qui peuvent am\u00e9liorer les applications de l’IA. Les mod\u00e8les de gouvernance environnementale collaborative pr\u00e9conisent l’int\u00e9gration de divers syst\u00e8mes de connaissances, y compris les connaissances indig\u00e8nes et traditionnelles, dans les processus d\u00e9cisionnels en mati\u00e8re d’environnement. Cette int\u00e9gration garantit que les solutions d’IA sont culturellement sensibles et plus susceptibles d’\u00eatre accept\u00e9es par les populations locales. <\/p>\n\n

En outre, la conception de syst\u00e8mes d’IA selon une approche centr\u00e9e sur l’homme garantit qu’ils correspondent aux besoins et aux valeurs des utilisateurs. La conception centr\u00e9e sur l’homme met l’accent sur le renforcement de l’auto-efficacit\u00e9 humaine et la promotion de l’interaction sociale, ce qui favorise l’acceptation et l’efficacit\u00e9 des outils d’IA. Les approches participatives de la gestion de l’environnement impliquent davantage les parties prenantes dans la conception et la mise en \u0153uvre des solutions d’IA, ce qui favorise l’appropriation et la confiance (Santos & Carvalho, 2025). <\/p>\n\n

L’utilisation de l’IA dans des contextes environnementaux soul\u00e8ve des questions \u00e9thiques telles que la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es, les pr\u00e9jug\u00e9s et le d\u00e9placement potentiel des responsabilit\u00e9s humaines. Un cadre \u00e9labor\u00e9 pour l’int\u00e9gration \u00e9thique de l’IA dans les organisations de services \u00e0 la personne (Perron, Goldkind&Victor, 2025) recommande d’\u00e9valuer les applications de l’IA sous diff\u00e9rents angles de risque, en tenant compte de variables telles que la sensibilit\u00e9 des donn\u00e9es et les effets possibles sur le bien-\u00eatre des clients. L’application \u00e9thique de l’IA \u00e0 la gestion de l’environnement peut \u00eatre guid\u00e9e par de tels cadres. <\/p>\n\n

Une \u00e9tude de terrain men\u00e9e dans le Wisconsin a examin\u00e9 le d\u00e9ploiement d’un outil d’intelligence artificielle pour d\u00e9tecter les d\u00e9charges ill\u00e9gales de d\u00e9chets agricoles. L \u00ab \u00e9tude a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que si le syst\u00e8me d’IA fournissait des d\u00e9tections pr\u00e9cises, une interpr\u00e9tation humaine \u00e9tait n\u00e9cessaire pour \u00e9valuer l’utilit\u00e9 des informations. Les \u00e9valuations des diff\u00e9rentes organisations participant \u00e0 l \u00bb \u00e9tude variaient en fonction de leurs objectifs et de leurs cadres r\u00e9glementaires, ce qui souligne l’importance du contexte humain dans la mise en \u0153uvre de l’IA (Rothbacher et al., 2025). <\/p>\n\n

Les risques d’une confiance excessive dans l’IA<\/strong><\/p>\n\n

La mise en \u0153uvre et le fonctionnement des syst\u00e8mes d’IA n\u00e9cessitent d’importantes ressources informatiques, ce qui augmente la consommation d \u00ab \u00e9nergie et d\u00e9grade l’environnement. D’importants volumes d \u00bb \u00e9nergie, souvent issus de combustibles fossiles, sont consomm\u00e9s par les centres de donn\u00e9es qui servent les applications d’IA, ce qui augmente les \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre (news.mit.edu ; teenvogue.com). En outre, ces centres ont besoin d’importantes ressources en eau pour leur refroidissement. <\/p>\n\n

Les syst\u00e8mes d’IA ne sont pas plus impartiaux que les donn\u00e9es sur lesquelles ils sont form\u00e9s. Une d\u00e9pendance excessive \u00e0 l’\u00e9gard de l’IA peut involontairement perp\u00e9tuer les pr\u00e9jug\u00e9s existants dans les ensembles de donn\u00e9es d’entra\u00eenement, ce qui conduit \u00e0 des r\u00e9sultats biais\u00e9s ou discriminatoires. En outre, l’IA peut \u00eatre exploit\u00e9e pour g\u00e9n\u00e9rer et diffuser des informations erron\u00e9es. Un rapport du Guardian avertit que l’IA pourrait faciliter la diffusion de la d\u00e9sinformation sur le climat par le biais de faux profonds et de contenus trompeurs, sapant ainsi les efforts d\u00e9ploy\u00e9s pour lutter contre le changement climatique. <\/p>\n\n

Les syst\u00e8mes d’IA, en particulier ceux qui reposent sur des algorithmes complexes, fonctionnent souvent comme des \u00ab bo\u00eetes noires \u00bb ou opaques, ce qui rend difficile la compr\u00e9hension de leurs processus d\u00e9cisionnels. Cette opacit\u00e9 peut entra\u00eener des risques syst\u00e9miques, lorsque des r\u00e9sultats d’IA incorrects ou biais\u00e9s ne sont pas remis en question en raison d’un manque de transparence. Un article paru dans Technological Forecasting and Social Change traite des risques syst\u00e9miques de durabilit\u00e9 cr\u00e9\u00e9s par l’IA, soulignant la n\u00e9cessit\u00e9 d’une gouvernance solide et de m\u00e9canismes de transparence (Galaz et al., 2021). <\/p>\n\n

Les incidences de l’IA sur l’environnement ne sont pas uniform\u00e9ment r\u00e9parties. Les r\u00e9gions qui accueillent de grands centres de donn\u00e9es peuvent subir des charges environnementales disproportionn\u00e9es, telles qu’une augmentation de la consommation d’\u00e9nergie et d’eau (steptoe.com). Il est donc important de souligner la n\u00e9cessit\u00e9 d’une r\u00e9partition \u00e9quitable des co\u00fbts environnementaux de l’IA et de pr\u00e9coniser des approches de gestion des syst\u00e8mes qui att\u00e9nuent les in\u00e9galit\u00e9s environnementales (Hajiesmaili et al., 2024). <\/p>\n\n

Des \u00e9tudes ont montr\u00e9 que l’int\u00e9gration de l’IA dans la gestion de l’environnement soul\u00e8ve des pr\u00e9occupations \u00e9thiques, notamment en ce qui concerne la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es, la surveillance et le d\u00e9placement potentiel de la main-d’\u0153uvre humaine. Khalid et al, 2024 ; Perron, Goldkind&Victor, 2025, pour n’en citer que quelques-uns, soulignent l’importance de la responsabilit\u00e9 environnementale per\u00e7ue dans la gestion des risques li\u00e9s \u00e0 l’IA, sugg\u00e9rant qu’en l’absence de consid\u00e9rations \u00e9thiques, les applications de l’IA peuvent avoir des cons\u00e9quences n\u00e9gatives involontaires. <\/p>\n\n

Conclusion<\/strong><\/p>\n\n

Alors que nous naviguons \u00e0 l’intersection de l’intelligence artificielle (IA) et de la gestion des ressources environnementales, il est essentiel de disposer d’une feuille de route \u00e9quilibr\u00e9e et fond\u00e9e sur l’\u00e9thique.<\/p>\n\n

Les syst\u00e8mes d’IA devraient \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans des processus humains en boucle, impliquant des parties prenantes et des experts de la communaut\u00e9 afin de garantir une prise de d\u00e9cision \u00e9thique, sensible \u00e0 la culture et consciente du contexte sur des questions importantes. Les gardes forestiers des programmes de conservation de la faune sauvage au Kenya, par exemple, utilisent des technologies de pr\u00e9diction aliment\u00e9es par l’IA pour mettre fin au braconnage, mais ce sont les professionnels sur le terrain qui font l’interpr\u00e9tation et prennent la d\u00e9cision finale (Nauman, 2025). Ceci est particuli\u00e8rement important car les syst\u00e8mes d’IA ne sont ni sensibles \u00e0 la morale ou \u00e0 la culture, ni conscients du contexte. <\/p>\n\n

La promotion de la culture num\u00e9rique et le renforcement des capacit\u00e9s, en particulier dans les pays du Sud, entravent l’adoption et la supervision efficaces des outils d’IA. Il est imp\u00e9ratif de soutenir la formation interdisciplinaire en IA, en science des donn\u00e9es et en \u00e9tudes environnementales par le biais d’universit\u00e9s, de partenariats public-priv\u00e9 et d’ONG, tout en \u00e9tablissant des p\u00f4les d’innovation sur l’IA pour l’environnement dans les universit\u00e9s d’Afrique de l’Ouest afin d’incuber des solutions pertinentes au niveau local. En outre, l \u00ab \u00e9largissement des programmes d \u00bb \u00e9ducation technique et \u00e9cologique pour responsabiliser les parties prenantes devrait \u00eatre une pr\u00e9occupation majeure pour travailler avec des syst\u00e8mes d’IA. <\/p>\n\n

Investir dans une infrastructure d’IA durable afin de r\u00e9duire l’empreinte environnementale de l’IA en encourageant la recherche sur les algorithmes \u00e0 faible consommation d’\u00e9nergie, en soutenant les centres de donn\u00e9es neutres en carbone et en encourageant le calcul d\u00e9centralis\u00e9 de l’IA. Cette approche vise \u00e0 minimiser le co\u00fbt du carbone par mod\u00e8le form\u00e9 (Strubel, 2020). <\/p>\n\n

\u00c9tablir des cadres r\u00e9glementaires internationaux et nationaux pour l’utilisation \u00e9thique de l’IA dans la gestion de l’environnement, en assurant une gouvernance claire pour pr\u00e9venir les dommages involontaires. Il s’agit notamment d \u00ab \u00e9tablir des \u00e9valuations de l’impact environnemental de l’IA, de faire respecter les normes de confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es et de cr\u00e9er des m\u00e9canismes de r\u00e9paration en cas d’utilisation abusive. L’Agenda 2063 de l’Union africaine peut servir de plateforme fondamentale pour plaider en faveur d’une gouvernance de l’IA qui promeuve l \u00bb \u00e9quit\u00e9 et la transparence environnementales. <\/p>\n\n

Il est \u00e9galement recommand\u00e9 de veiller \u00e0 ce que les mod\u00e8les d’IA utilis\u00e9s dans la politique et la gestion de l’environnement soient interpr\u00e9tables et v\u00e9rifiables, car les mod\u00e8les opaques peuvent \u00e9roder la confiance du public et compliquer la prise de d\u00e9cision. Au Nigeria, par exemple, l’IA explicable a \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9e dans l’analyse de l’imagerie satellitaire pour la d\u00e9tection de la d\u00e9forestation (earthranger.com). <\/p>\n\n

En r\u00e9sum\u00e9, l’IA est un multiplicateur, pas un miracle. Son potentiel d’am\u00e9lioration de la s\u00e9curit\u00e9 environnementale ne consiste pas \u00e0 remplacer le jugement humain, mais \u00e0 l’amplifier. Pour que l’IA ait un impact significatif sur la gestion des ressources naturelles et l’att\u00e9nuation des chocs environnementaux, elle doit \u00eatre associ\u00e9e \u00e0 des acteurs humains responsabilis\u00e9s, inform\u00e9s et engag\u00e9s. Les d\u00e9cideurs politiques, les scientifiques, les communaut\u00e9s locales et la soci\u00e9t\u00e9 civile jouent tous un r\u00f4le essentiel dans le d\u00e9veloppement, le d\u00e9ploiement et la gestion de l’IA. Sans leur contribution, m\u00eame les syst\u00e8mes les plus avanc\u00e9s risquent de manquer leur cible ou de causer des dommages. Pour garantir notre avenir commun, nous devons mettre en place des cadres adaptatifs, \u00e9thiques et inclusifs en combinant la pr\u00e9cision technologique et la sagesse humaine, et pas seulement des syst\u00e8mes intelligents. <\/p>\n\n

R\u00e9f\u00e9rences<\/strong><\/p>\n\n

Prix et conf\u00e9rence AgriNext – \u00c9v\u00e9nement agricole<\/em>. Conf\u00e9rence AgriNext. 19 mai 2025. https:\/\/agrinextcon.com\/<\/a><\/p>\n\n

L\u00ab IA risque d’accro\u00eetre la consommation d \u00bb \u00e9nergie et d’acc\u00e9l\u00e9rer la d\u00e9sinformation sur le climat<\/em>. the guardian. 19 mai 2025. https:\/\/www.theguardian.com\/technology\/2024\/mar\/07\/ai-climate-change-energy-disinformation-report<\/a><\/p>\n\n

Les entreprises technologiques doivent rendre compte de la consommation d’\u00e9nergie de leurs centres de donn\u00e9es, alors que l’IA est en plein essor .<\/em>.. the guardian. 19 mai 2025. https:\/\/www.theguardian.com\/technology\/2025\/feb\/07\/call-to-make-tech-firms-report-data-centre-energy-use-as-ai-booms<\/a><\/p>\n\n

Di Giuseppe, F., et al. (2025). Scientists deploy AI to better predict wildfires (Les scientifiques d\u00e9ploient l’IA pour mieux pr\u00e9dire les incendies de for\u00eat). Financial Times<\/em>. R\u00e9cup\u00e9r\u00e9 de <\/a>https:\/\/www.ft.com\/content\/8eaacc13-5e4a-4537-acec-532dd9f13c6c<\/a><\/p>\n\n

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