Changement climatique : Mila permet de vivre l’expérience de catastrophes naturelles pour sensibiliser l’opinion

Mila Ceclimatnexistepas CNRS

Ces dernières années, les catastrophes naturelles semblent s’amplifier et se succéder à un rythme exponentiel. Que ce soient les incendies dévastateurs comme en Californie, en Australie ou encore au Canada l’été dernier avec pour conséquence un épisode de smog intense ou les pluies torrentielles qui par exemple se sont abattues en Belgique il y a plusieurs mois, sur l’Inde il y a une dizaine de jours ou sur la Sicile mardi dernier, les phénomènes climatiques extrêmes s’enchaînent mais ne semblent pas vraiment concerner la population qui s’estime à l’abri de tels drames.

La lutte contre le réchauffement climatique responsable de ces désastres (tri des déchets, transport en commun, voiture électrique, panneaux solaires….) doit se faire selon les experts à l’échelle politique et individuelle mais beaucoup ne le font pas, n’appréhendent peut-être pas vraiment la réalité de ce changement climatique et ces conséquences, certains allant jusqu’à le réfuter.

Mila Ceclimatnexistepas saint raphael visualisation
Visualisation réalisée sur le site au 130 Bd Félix Martin, 83700 Saint-Raphaël, France.

 

Une simulation pour informer et alerter

Pour faire prendre conscience à la population de l’impact d’une catastrophe naturelle, l’institut québécois d’Intelligence Artificielle Mila a lancé la semaine dernière le site “Ce climat n’existe pas”. Sasha Luccioni, chercheuse en intelligence artificielle et directrice de l’initiative, a déclaré :

“Les gens continuent de voir les changements climatiques comme quelque chose de lointain. On veut aider les gens à se mettre dans la peau de quelqu’un qui vit un phénomène climatique extrême”.

Le site “Ce climat n’existe pas” va permettre de vivre une situation de climat extrême dans un environnement proche “pour susciter de l’empathie climatique”.

L’utilisateur choisit un lieu familier (sa maison, son bureau, l’école de ses enfants, etc.). Il inscrit l’adresse, la seule condition est qu’elle soit répertoriée dans Google Street View. On visualise alors ce lieu lors d’une inondation, au milieu d’un incendie ou d’un smog intense. Selon Sasha Luccioni :

“Ce sont les événements climatiques extrêmes qui affectent le plus de monde à travers la planète”.

Le site ne se résume pas à cette simulation, il informe sur l’urgence climatique, invite à des actions individuelles et collectives et à partager avec ses connaissances les effets du changement climatique.

Un challenge d’intelligence artificielle

On peut penser cette simulation facile à effectuer en prenant une image de Google Maps et en lui appliquant un filtre aux couleurs oranges, avec de l’eau ou encore du brouillard mais selon Sasha Luccioni :

“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”.

Elle a également expliqué :

“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”.

L’équipe de Mila est donc parvenue à élaborer un algorithme qui prouve que l’intelligence artificielle est un outil de sensibilisation à l’environnement, projet que Yoshua Bengio avait à coeur depuis 3 ans. Sasha Luccioni a présisé, en faisant références aux réseaux antagonistes génératifs :

“et c’est grâce à une technique d’IA inventée à Montréal que ça a pu être possible”

A propos des 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.

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