Selon un rapport publié au début de l'année par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) de l'ONU, les possibilités d'éviter les conséquences les plus dévastatrices du changement climatique se réduisent rapidement. Les vagues de chaleur dangereuses qui frappent actuellement les États-Unis et l'Europe donnent un aperçu de ce que l'avenir nous réserve si nous n'agissons pas maintenant.

La science des données apparaît comme une arme puissante dans la lutte contre le changement climatique. Par exemple, une équipe internationale de chercheurs a récemment identifié les principaux sites dans le monde qui rejettent du méthane. Ils ont utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser des milliers d'images satellites et repérer les sites "ultra-émetteurs" responsables d'environ 10 % des émissions mondiales de méthane de l'industrie pétrolière et gazière. Il s'agit souvent de fuites de pipelines impossibles à détecter depuis le sol, mais relativement simples et rentables à réparer une fois qu'elles ont été découvertes.

Ces nouvelles recherches sur les émissions de méthane ne sont qu'un début. L'utilisation de la science des données pour obtenir une image globale de la pollution et identifier des cibles faciles pour la réduire représente un bond en avant dans nos efforts pour lutter contre le changement climatique.

Les scientifiques des données nous aideront à mettre en œuvre une agriculture de précision qui réduit l'utilisation de l'eau et l'épuisement des sols, à optimiser les chaînes d'approvisionnement pour minimiser la surproduction et les déchets, et à déterminer le moment de la journée le plus économe en énergie pour les familles qui utilisent leurs appareils ménagers. Les efforts déployés pour lutter contre le changement climatique touchent de nombreux domaines de notre vie, et les spécialistes des données peuvent contribuer à presque tous ces domaines.

Les scientifiques des données seront essentiels pour construire une économie de l'énergie propre et garantir une alimentation électrique constante à partir d'énergies renouvelables comme le solaire et l'éolien. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent prévoir l'approvisionnement en énergie propre en fonction des conditions météorologiques et des précipitations, et prédire la demande en fonction des habitudes de consommation d'énergie passées. Nous pouvons intégrer des capteurs et une technologie de réseau intelligent dans les maisons et les entreprises pour fournir des données encore plus précises sur les besoins en énergie.

Les plus grandes entreprises du monde commencent à voir le potentiel de l'utilisation de la science des données pour lutter contre le changement climatique. Les spécialistes de la science des données de Microsoft ont créé un calculateur de durabilité permettant aux clients d'estimer les émissions produites par leur utilisation des logiciels Microsoft et des produits de cloud computing et d'identifier les moyens de réduire leur empreinte carbone.

Les scientifiques des données d'IBM ont développé une suite d'intelligence environnementale pour les entreprises afin de suivre les émissions et d'analyser les risques commerciaux créés par le changement climatique. Ce logiciel basé sur l'IA peut aider les entreprises à prévoir les phénomènes météorologiques violents, à y réagir et à transformer leurs activités pour qu'elles soient mieux adaptées à l'évolution du climat.

Dans le domaine des transports, les scientifiques des données aideront à créer des itinéraires de transport en commun qui répondent à la demande des utilisateurs en temps réel et à étendre l'autonomie des véhicules électriques grâce à de meilleures techniques de gestion des batteries. Chez GM, les spécialistes des données utilisent les données sur les habitudes de déplacement des véhicules recueillies par le système OnStar de ses véhicules pour décider de l'emplacement des nouvelles stations de recharge des véhicules électriques. Une application aidera les conducteurs à suivre leurs besoins en matière de recharge et l'utilisation de la batterie, et à trouver les emplacements de recharge optimaux.

Les bâtiments, qui représentent un tiers de notre consommation d'énergie et des émissions de gaz à effet de serre liées à l'énergie, sont un autre domaine où nous pourrions enregistrer des gains importants. Les scientifiques des données aident les architectes à concevoir des bâtiments écologiques qui utilisent des capteurs et un suivi continu des données pour identifier les fuites d'eau dès qu'elles se produisent et moduler le chauffage et la climatisation en fonction du moment où les gens utilisent le bâtiment.

Pour les bâtiments existants, la consommation d'énergie pourrait être réduite jusqu'à 90 % grâce à des changements tels que des améliorations de l'efficacité énergétique et des systèmes de chauffage et de refroidissement intelligents. Cependant, les meilleurs correctifs varient d'un bâtiment à l'autre en fonction de l'âge de la structure, des matériaux, de l'utilisation et d'autres caractéristiques. Les spécialistes des données peuvent nous aider à identifier les bâtiments à rénover pour en avoir le plus possible pour notre argent.

J'ai récemment co-présidé un datathon au cours duquel près de 4 000 participants de plus de 95 pays ont relevé ce défi. Le datathon était organisé par Women in Data Science (WiDS) - une initiative visant à inspirer et à former des scientifiques spécialisés dans les données dans le monde entier et à soutenir les femmes dans ce domaine - en collaboration avec Climate Change A.I., le Lawrence Berkeley National Laboratory, l'EPA et MIT Critical Data.

À l'aide de données sur les caractéristiques des bâtiments provenant du ministère de l'Énergie, ces scientifiques des données ont développé des modèles pour prédire la consommation d'énergie d'un bâtiment. Ils ont ensuite relevé un défi plus difficile, en utilisant d'autres ensembles de données tels que des images satellites pour prédire les caractéristiques des bâtiments lorsque ces données ne sont pas disponibles. Si une ville ne connaît pas l'âge de ses bâtiments, ces modèles pourraient estimer l'âge des bâtiments à l'aide de photos aériennes, puis cibler les structures les plus anciennes pour les rendre plus efficaces.

Le datathon WiDS illustre l'une des nombreuses façons dont les spécialistes des données peuvent nous aider à lutter contre le changement climatique. Ce qui est particulièrement intéressant, c'est que tout le monde peut participer. Il n'est pas nécessaire d'avoir accès à des équipements de laboratoire coûteux ou à une expertise approfondie en matière de modèles climatiques ou de conception de bâtiments écologiques pour contribuer. Bon nombre des participants à notre datathon n'avaient jamais travaillé sur des problèmes environnementaux auparavant. Toute personne qui comprend les outils de base de la science des données, comme le codage, les statistiques et la modélisation, peut contribuer à la lutte contre le changement climatique.

La science des données est interdisciplinaire et démocratisante - c'est ce qui la rend si transformatrice. Certains participants au datathon ont eu envie de rechercher et de créer des ensembles de données similaires sur les bâtiments dans leur propre région afin de s'attaquer aux problèmes de consommation d'énergie au niveau local. Quelques entreprises du secteur de l'énergie ont manifesté leur intérêt pour un partenariat avec nous afin de trouver des solutions à certains de leurs problèmes de modélisation les plus difficiles. Pour faire de ces solutions scientifiques une réalité, les spécialistes des données doivent collaborer avec d'autres scientifiques et ingénieurs spécialisés dans le domaine, ainsi qu'avec des décideurs politiques et des spécialistes des sciences sociales.

Il y a des défis importants à relever. Nous devons rendre les données plus ouvertes et disponibles pour que les gens puissent les utiliser, tout en protégeant la vie privée. Nous devons veiller à ce que les modèles que nous développons ne reproduisent pas les biais et les inégalités existants ou ne créent pas de solutions qui ne fonctionnent que pour les riches. Nous avons besoin d'outils et de techniques qui soient suffisamment simples pour être évolutifs sans que les collectivités locales et les petites entreprises aient à embaucher d'énormes escouades de scientifiques des données.

La science des données est plus qu'un simple outil permettant de créer de meilleures applications ou d'optimiser nos flux de médias sociaux. Les scientifiques des données peuvent contribuer de multiples façons à la résolution de nos défis les plus importants, du changement climatique aux soins de santé, en passant par l'éducation et la polarisation politique. J'espère que davantage de scientifiques des données pourront trouver des occasions d'utiliser leurs compétences et leur expertise pour le bien social.

Weiwei Pan est associée de recherche à l'Institute of Applied Computational Sciences de l'université de Harvard, où elle travaille sur la recherche en apprentissage automatique au sein du laboratoire Data to Actionable Knowledge (DtAK). Elle est également coprésidente du 2022 Women in Data Science (WiDS) Datathon. Microsoft, IBM et GM sont tous les trois sponsors de l'initiative WiDS.

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