IA dans l'environnement

Le 16 septembre 2026, le gouvernement écossais a publié une directive d'urbanisme qui rend obligatoire une étude d'impact environnemental pour toute nouvelle demande de centre de données dont la puissance dépasse 50 mégawatts. Le texte, intitulé Town and Country Planning (Environmental Impact Assessment) (Data Centres exceeding 50MW Power Capacity) (Scotland) Direction 2026, a été élaboré avec le Scottish Science Advisory Council, plus haute instance scientifique consultative du pays. Il prolonge une directive du mois précédent qui oblige les autorités d'urbanisme à signaler aux ministres écossais toute nouvelle demande de centre de données dans les sept jours suivant sa recevabilité. La ministre des Finances publiques Hannah Mary Goodlad invoque un secteur en évolution rapide et des données encore mouvantes sur son impact environnemental, et dit vouloir instaurer des conditions égales entre développeurs. Les projets sous le seuil de 50 MW restent soumis à l'examen au cas par cas prévu par la réglementation existante.

Le 16 septembre 2026, la société japonaise ugo a présenté ugo Physical AI Fabric, un ensemble de produits et de services destinés à faire passer l'IA physique de la recherche à l'exploitation réelle. Il réunit quatre briques : le semi-humanoïde ugo Nova, doté de deux bras à sept axes, d'une tête à deux axes et d'une articulation de taille, pilotable par des modèles vision-langage-action ; un kit de collecte qui convertit les gestes humains en données d'apprentissage par téléopération bilatérale, gants instrumentés et manettes de réalité virtuelle ; le service ugo Data Factory, qui collecte ces données sur site pour le compte du client ; et ugo Model Lab, qui réentraîne un modèle de base existant et mesure taux de réussite, stabilité et répétabilité. Six partenaires sont associés : ABEJA, APTO, FastLabel, Forcesteed Robotics, Muso Action et Prox Industries.

Le 15 septembre 2026, le ministère coréen de l'Intérieur et de la Sécurité a présenté quatre projets d'IA issus des trente chantiers du programme « gouvernement démocratique par l'IA » et du dispositif de soutien aux services publics d'IA. Le Service des forêts développe un système qui prédit la direction et la vitesse de propagation d'un incendie ainsi que la course des fumées, pour tracer les itinéraires d'évacuation des habitants et d'engagement des secours. Le ministère étend la vidéosurveillance intelligente aux 217 centres de supervision intégrés du pays, avec des modèles de détection d'inondation et un jeu de données d'entraînement ouvert aux collectivités et aux entreprises. Miryang bâtit une prédiction des déplacements des personnes âgées atteintes de démence, Hwaseong une plateforme de données urbaines qui anticipe les plaintes récurrentes : les deux passent en service pilote fin 2026.

Le ministère de la Transition numérique et de la Réforme de l'administration a présenté, mardi 8 septembre 2026 à Rabat, les avancées de la feuille de route « Maroc IA 2030 ». La ministre déléguée Amal El Fallah Seghrouchni a décrit l'entrée de la stratégie nationale, dite « AI Made in Morocco », dans sa phase de concrétisation. À l'horizon 2030, le programme vise 100 milliards de dirhams de valeur ajoutée au PIB, 50 000 emplois directs et indirects et la formation puis la certification de 200 000 talents, avec une initiation à l'intelligence artificielle dès l'enfance. Il repose sur trois socles et dix programmes structurants, le réseau national des instituts JAZARI et une marketplace souveraine de l'IA. Parmi les premières solutions présentées figure Idarati AI, un assistant agentique d'accompagnement des démarches administratives.

Le 3 septembre 2026, Google a présenté WeatherNext 3, qu'il décrit comme « le modèle météorologique mondial le plus avancé et le plus précis à ce jour ». Sa résolution est « environ cinq fois plus fine » que celle de WeatherNext 2, qui prévoyait sur une grille de 25 kilomètres par pas de six heures : le nouveau modèle descend à 5 kilomètres pour les variables de surface, 10 kilomètres pour d'autres et 25 kilomètres pour les variables atmosphériques, avec une mise à jour horaire. Il s'appuie sur des données satellitaires géostationnaires mondiales en direct plutôt que sur les sorties de modèles numériques de prévision. Sur les prévisions mondiales à moyenne échéance, Google annonce, face à ses références de comparaison, une amélioration du score probabiliste CRPS allant jusqu'à 60 % mesurée contre les observations satellitaires IMERG, 30 % contre le réseau radar MRMS et 10 % contre les mesures de pluviomètres, aux échéances courtes. Le modèle alimente la Recherche Google, l'application Gemini, Google Maps et l'API Weather de Google Maps Platform ; les développeurs y accèdent via Earth Engine, BigQuery et Google Cloud Storage.