Recul des forêts, pluies plus irrégulières, inondations urbaines, érosion du littoral, gestion des déchets : la Côte d'Ivoire fait face à des défis environnementaux importants. L'intelligence artificielle, capable d'analyser des images satellites et de grandes quantités de mesures, peut aider à mieux comprendre ces phénomènes et à mieux y répondre.

Surveiller les forêts

La protection et la restauration du couvert forestier sont un enjeu majeur pour le pays, notamment en lien avec les filières agricoles. L'analyse d'images satellites par l'IA permet de :

  • repérer les zones déboisées plus rapidement et sur de grandes surfaces ;
  • suivre l'évolution des forêts classées et des parcs dans le temps ;
  • vérifier l'origine des produits agricoles, une exigence croissante des marchés internationaux ;
  • suivre les programmes de reboisement et mesurer leurs résultats.

Anticiper les inondations et les risques climatiques

Les fortes pluies provoquent régulièrement des inondations et des glissements de terrain dans certains quartiers. En combinant prévisions météorologiques, relief, données sur les sols et historique des événements, l'IA peut aider à :

  • identifier les zones les plus à risque ;
  • améliorer les alertes avant les épisodes de fortes pluies ;
  • planifier les aménagements et le drainage.

Ces outils ne valent que s'ils s'accompagnent d'une diffusion efficace des alertes auprès des populations, y compris par la radio, les messages et les langues locales.

Mieux gérer l'eau

L'IA aide à prévoir la demande en eau, à repérer les fuites dans les réseaux de distribution et, pour l'agriculture, à piloter l'irrigation en fonction de l'humidité réelle des sols et des prévisions de pluie. Chaque litre économisé compte dans les périodes de sécheresse.

Les déchets et la ville

  • Optimiser la collecte des déchets en prévoyant les volumes par quartier et en planifiant les tournées.
  • Améliorer le tri grâce à la reconnaissance automatique des matériaux dans les centres de traitement.
  • Repérer les dépôts sauvages à partir d'images, pour intervenir plus vite.

L'énergie solaire et la sobriété énergétique

Le solaire se développe en Côte d'Ivoire, notamment dans les zones rurales. L'IA aide à :

  • prévoir la production solaire selon la météo ;
  • mieux gérer les batteries des mini-réseaux ;
  • réduire la consommation des bâtiments en adaptant la climatisation et l'éclairage à l'usage réel.

Le littoral

L'érosion côtière menace certaines zones du littoral ivoirien. L'analyse d'images satellites successives permet de mesurer le recul du trait de côte et d'orienter les actions de protection.

L'IA a aussi un coût environnemental

Il faut le dire : entraîner et faire fonctionner de grands modèles d'IA consomme beaucoup d'électricité et d'eau dans les centres de données. Une IA responsable doit être sobre : des modèles adaptés à leur usage plutôt que surdimensionnés, des centres de données efficaces, et une priorité donnée aux usages réellement utiles.

Des données locales pour des décisions locales

Les modèles climatiques et environnementaux globaux manquent souvent de précision à l'échelle d'une région ivoirienne. Des données locales (stations météo, relevés de terrain, observations des communautés) améliorent considérablement leurs résultats. Les universités, les services publics, les associations et même les écoles qui tiennent des relevés y contribuent.

Une intelligence artificielle construite en Côte d'Ivoire, qui comprend les questions des producteurs et des citoyens et diffuse les alertes dans leurs langues, serait un outil précieux face aux défis climatiques. C'est l'un des domaines que veut servir Ivoire AI.

Questions fréquentes

Comment l'IA détecte-t-elle la déforestation ?

En comparant des images satellites prises à des dates différentes, des modèles repèrent automatiquement les zones où le couvert forestier a disparu, sur de très grandes surfaces.

L'IA peut-elle prévoir les inondations à Abidjan ?

Elle peut améliorer l'identification des zones à risque et les alertes, en combinant prévisions météo et données sur le terrain. L'efficacité dépend aussi de la diffusion rapide des alertes aux habitants.

L'IA est-elle mauvaise pour l'environnement ?

Elle consomme de l'énergie, surtout les grands modèles. Mais utilisée de façon sobre et pour des usages utiles, elle peut aider à économiser bien plus de ressources qu'elle n'en consomme.