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AI for Tomorrow met en place un programme étudiants où une dizaine d’équipes construit et défend leur projet au sein d’un Challenge. Dans le cadre de l’édition 2021, les piliers identifiés sont l’environnement, la santé et la société. DataRobot est fière d’être partenaire de AI for Tomorrow pour l’Innovation Challenge 2021 et a été invité à partager des projets inspirants combinant IA et bien commun afin d’inspirer les participants.
“L’ AI for Good ” est l’appel universel à l’action lancé par l’ONU pour résoudre les challenges importants de l’humanité à travers l’Intelligence Artificielle (IA). Le but étant d’atteindre les objectifs de développement durable (ODD).
Les ODD représentent les plus grands défis de l’humanité pour mettre fin à la pauvreté, réduire les inégalités, protéger la planète et les eaux et garantir à tous la paix et la prospérité. Les ODD pourraient être regroupés en tant qu’économiques, sociaux et environnementaux, d’où des applications de l’IA pour le bien social, pour la protection de l’environnement, et aussi des applications intégrant une IA qui intègre les bonnes valeurs tout au long du cycle de vie (équité, transparence, confidentialité, …)
L’IA change rapidement le monde qui nous entoure. En effet, des milliers d’entreprises développent des algorithmes d’intelligence artificielle pour fluidifier leur process, améliorer leur productivité ou réduire leur impact carbone. L’IA oriente les décisions des entreprises dans des domaines aussi divers que la grande distribution, les soins et la santé, l’agriculture et l’industrie etc…
Face à ces exploits, on peut s’attendre à un impact sur le développement durable, dans l’éducation, pour offrir des programmes d’apprentissage personnalisés, ou dans la sécurité.
Il faut saisir les opportunités que représente l’IA dans la résolution des grands défis auxquels nos sociétés sont confrontées.
Dans cette perspective, la volonté des programmes comme AI For Tomorrow et DataRobot AI for Good, est de permettre aux organisations, qui travaillent sur des solutions innovantes pour le bien commun, un accès aux mêmes solutions d’IA de pointe que les entreprises utilisent pour résoudre leurs problèmes les plus importants.
En effet, nous voyons des entreprises construire des algorithmes pour nettoyer les océans, améliorer l’agriculture, détecter les maladies…. L’IA for good se définit avant tout par les intentions “L’IA ne fait que ce qu’on lui demande”. Lorsque les intentions vont dans le sens du bien-être des citoyens et de la protection de la planète, le défi est alors relevé.
Vous vous demandez peut-être comment l’IA et la durabilité s’articulent, où elle peut aider l’environnement.
Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA pour le bien commun aujourd’hui.
Le changement climatique et les phénomènes météorologiques catastrophiques ont dominé une grande partie des gros titres mondiaux, avec des rapports dévastateurs (Inondations 2021 en Europe, Feux 2021 en Turquie, …). C’est un défi permanent, en particulier lorsque les catastrophes naturelles ravagent nos jungles et nos forêts, « les poumons de notre planète ».
En effet, chaque fois que la répartition des différentes espèces d’arbres est affectée, les taux de décomposition de la végétation changent et davantage de CO2 pénètre dans notre atmosphère.
Les programmes d’IA orientés vers la protection des forêts sont de plus en plus nombreux. AI for Earth a accordé une subvention pour étudier l’impact de l’ouragan sur la forêt nationale d’El Yunque au Puerto Rico en utilisant l’IA et la science des données suite à l’impact de Ouragan Maria.
L’eau potable est essentielle pour les communautés, les écosystèmes et pour une planète durable. Pourtant, la rareté des points d’eau dus aux longues périodes de sécheresse, l’indisponibilité d’accès et les problèmes de qualité de l’eau affectent des milliards de personnes (principalement en Afrique et en Asie). Malheureusement, cela s’aggrave en raison de la croissance démographique, de l’urbanisation, de l’augmentation de la consommation et du changement climatique.
Global Water Challenge utilise l’intelligence artificielle pour prédire les pannes et les priorités de réparation des points d’eau utilisés par les populations précoces dans 13 pays africains[1]. Les modèles de Global Water Challenge sont parmi les premières utilisations à grande échelle de l’IA sur les données de points d’eau. Et la réponse initiale des gouvernements et institutions locales a été extrêmement positive car cela permet d’optimiser l’usage des ressources dans des environnements à ressources limitées. Je vous invite à visionner leur projet sur AI for Good: DataRobot & Global Water Challenge.
D’autre part, lorsque Moulton Niguel Water District (MNWD) s ‘attendait à la pire sécheresse depuis 500 ans en Californie, le district s’est tourné vers l’IA pour prédire la consommation future de l’eau. Une fois que la demande s’apprête à franchir le seuil critique, le système d’IA déclenche un avertissement. À ce stade, le MNWD peut communiquer avec ses plus gros consommateurs d’eau et prendre des précautions pour contrôler l’utilisation de l’eau dans la région.
Le modèle d’IA développé collecte les données de débit au niveau de la microzone, ainsi que des données sur l’utilisation de l’eau, la météo et la population, pour construire les prévisions futures. Ce modèle d’IA a permis au MNWD de prévoir avec précision la demande en eau, ce qui a permis au district d’économiser environ 5 millions de dollars, qui autrement auraient été investis dans le stockage de capitaux et l’importation d’eau potable.
Au Royaume-Uni, NHSX, une branche du NHS, fait un travail considérable [2] sur les applications d’IA dans le domaine de la santé depuis le diagnostic jusqu’à l’optimisation des opérations. L’objectif était d’aider à résoudre certains des défis les plus difficiles des soins de santé, notamment la détection précoce du cancer, la découverte de nouveaux traitements et la réduction de la charge de travail du personnel de santé, un fait dont nous avons tous été conscients durant cette période de crise de Covid-19.
Aussi, des chercheurs de l’Université de Heidelberg et de l’Université de Stanford ont créé un modèle d’IA de détection des maladies, se basant sur le diagnostic visuel d’images naturelles, telles que des images de lésions cutanées pour déterminer si elles sont cancéreuses, qui a surpassé les dermatologues professionnels.
D’autre part, les modèles de l’IA ont montré leur efficacité à détecter les personnes présentant des signes précoces potentiels de diabète avec une précision de 85 % en analysant les données du capteur de fréquence cardiaque [3]. Ces appareils, s’ils sont suffisamment abordables, pourraient aider plus de 400 millions de personnes dans le monde touchées par la maladie.
En France, la FrenchTech également accompagne beaucoup de jeunes startups sur ces problématiques. Notamment avec la startup Résilience, créée à la suite de la crise sanitaire propose par exemple un outil d’IA d’aide à la décision pour les oncologues, qui permet d’optimiser le choix du traitement pour chaque patient à chaque étape de la maladie.
Il est aussi important de signaler que pour ces cas d’application et d’utilisation de l’IA, un niveau élevé de transparence, de responsabilité et de gouvernance est ESSENTIEL pour un impact à grande échelle.
La bonne nouvelle c’est que les ODD les plus importants comme la santé, l’éducation ou les villes intelligentes bénéficient de financements, publics ou privés. Cependant, de nombreux autres ODD manquent de financement et d’attention, comme la pauvreté, la réduction des inégalités ou les problèmes environnementaux. Malheureusement, la priorité est donnée aux ODD en fonction de la valeur commerciale, et non de l’impact ou de l’ampleur de ces problèmes. Le retour sur investissement de l’IA est un défi en général et la clarté de la portée des projets d’AI for good reste l’élément essentiel pour créer de la valeur et de l’impact.
De mon côté, mon engagement se fait à travers mon soutien du programme AI For Tomorrow en tant qu’encadrant technique en data science des équipes participantes. Mon engagement se fait également à travers mon travail chez DataRobot — en tant que Data Scientist — où nous développons une IA transparente, humble et éthique.
Chez DataRobot nous croyons qu’il faut offrir des outils d’IA puissants aux organisations à but non lucratif pour les aider avec la technologie (DataRobot for Good).
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