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Imaginer les effets des bouleversements climatiques, une adresse à la fois

Les images de feux de forêt dévastateurs en Australie vous touchent-elles? Qu’en est-il des inondations en Chine? Et si ces catastrophes naturelles déferlaient dans votre cour?

La tour de Radio-Canada, si elle était ravagée par une inondation.

La tour de Radio-Canada dans l'outil de visualisation de Ce climat n'existe pas.

Photo : Ce climat n'existe pas

Stéphanie Dupuis

Afin de sensibiliser la population aux bouleversements climatiques, le site lancé jeudi Ce climat n’existe pas (Nouvelle fenêtre), une initiative de Mila Québec, propose de montrer votre école, votre maison ou encore votre bureau ravagés par des inondations, un incendie ou un épisode de smog sans précédent.

Lorsque des images de climats extrêmes sont diffusées, on se réconforte en se répétant ça n’arriverait jamais ici, constate Sasha Luccioni, chercheuse en intelligence artificielle et directrice de l’initiative.

Les gens continuent de voir les changements climatiques comme quelque chose de lointain.

Une citation de :Sasha Luccioni

Avec l’outil de visualisation Ce climat n’existe pas, l’Institut d’intelligence artificielle (IA) Mila Québec, fondé par le pionnier de l’apprentissage profond et spécialiste de l’IA Yoshua Bengio, souhaite susciter de l’empathie climatique.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond?

L’apprentissage profond (deep learning) est un mode d’apprentissage automatique (machine learning) où la machine parvient à apprendre d’elle-même de façon progressive et efficace.

On veut aider les gens à se mettre dans la peau de quelqu’un qui vit un phénomène climatique extrême, résume celle à la tête de l’initiative.

Le fonctionnement est simple : on inscrit une adresse, comme on le ferait sur Google Maps. On voit ensuite à quoi ressemblerait le lieu choisi s’il était inondé, au cœur d’un incendie ou encore dans un smog intense.

Pourquoi ces trois données? Ce sont les événements climatiques extrêmes qui affectent le plus de monde à travers la planète, répond Sasha Luccioni.

Portrait d'une jeune femme blonde qui sourit à la caméra.

Sasha Luccioni, qui avait toujours dissocié ses convictions personnelles et l'IA, a quitté son travail du jour au lendemain pour se consacrer à Ce climat n'existe pas.

Photo : Druide informatique inc.

L’outil de visualisation compte par ailleurs une foule de ressources et de données sur ces climats extrêmes qui font des ravages un peu partout dans le monde.

L’expérience n’est toutefois pas un exercice de prédiction climatique. Il n'y a pas de corrélation entre la conséquence choisie et l’adresse entrée, prévient Sasha Luccioni, précisant que l’exercice aurait été d’une complexité sans nom.

Un défi d’intelligence artificielle

Si, à première vue, le processus peut sembler simple – on ajoute un filtre avec de l’eau, du brouillard ou des teintes orange à une image tirée de Google Maps –, Sasha Luccioni affirme que l’IA a été beaucoup plus complexe que prévu à développer.

On pensait qu’on allait pouvoir sélectionner nous-mêmes des images. Mais dès que quelqu’un choisit un angle différent, il faut prendre ça en compte, indique la postdoctorante.

Avec l’IA, on analyse la scène, la perspective, la route. On projette l’eau là-dessus, par exemple. Ce n'est donc pas juste de dessiner de l’eau plate et horizontale, c'est contextuel en fonction des éléments qui composent l’image, explique-t-elle.

Yoshua Bengio, directeur de l’Institut des algorithmes d’apprentissage (MILA), Université de Montréal

Yoshua Bengio a reçu en 2019 le prix Turing de l'Association for Computing Machinery (ACM), considéré comme étant le prix Nobel de l'informatique.

Photo : Radio-Canada

Résultat : près de trois ans après que le Montréalais Yoshua Bengio ait voulu vérifier que l’IA pouvait être utilisée comme outil de sensibilisation à l’environnement, l’équipe de Mila Québec est parvenue à élaborer un algorithme.

Et c’est grâce à une technique d’IA inventée à Montréal que ça a pu être possible, souligne Sasha Luccioni, faisant référence aux réseaux antagonistes génératifs.

Qu’est-ce que les réseaux antagonistes génératifs?

Inventés à Montréal en 2014, les réseaux antagonistes génératifs (RAG ou GANs en anglais pour Generative Adversarial Networks) confèrent à l’IA la capacité de générer de nouveaux contenus, allant des images aux textes écrits en passant par la musique. À l’origine, les RAG apprenaient simplement à partir d’échantillons, tels que des images de personnes, pour ensuite générer leurs propres représentations réalistes. Source : Mila Québec

De la suite dans les idées

L’initiative ne vient pas seule : l’équipe de Mila Québec travaille de concert avec Erick Lachapelle, un professeur agrégé à la Faculté des arts et des sciences de l’Université de Montréal (UdeM), afin de tirer des apprentissages universitaires de l’expérience.

Ce dernier a réalisé une étude pilote qui suggère que les images générées par l’outil de visualisation aident les gens à changer leurs habitudes face aux bouleversements climatiques.

À un groupe, il a donné un texte sur les risques des changements climatiques, et à un autre, une image d’une maison inondée aléatoire. Le troisième groupe a reçu l’image de leur maison inondée. Les personnes participantes de ce dernier groupe étaient particulièrement sensibilisées aux changements climatiques par la suite, résume la chercheuse, précisant qu’il s’agit de données préliminaires.

L’Institut de recherche en intelligence artificielle a aussi des visées éducatives. Une version du site a été conçue afin d’aider les profs du secondaire à en apprendre davantage aux élèves sur les bouleversements climatiques.

À court terme, Sasha Luccioni et son équipe rêvent de voir Ce climat n’existe pas se faufiler au sommet international sur l’environnement COP26, qui se tiendra du 1er au 12 novembre prochain à Glasgow, en Écosse.

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