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L'intelligence artificielle pour l'environnement

L’intelligence artificielle pour la préservation de la biodiversité

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Objectifs

La stratégie RAISE (Responsible AI Strategy for the Environment) fournit des recommandations concrètes aux gouvernements, aux organisations non gouvernementales, aux chercheurs et aux entreprises sur la manière d’exploiter l’IA pour favoriser la conservation de la biodiversité
La perte de biodiversité étant l’un des problèmes les plus pressants de l’humanité, des efforts urgents et concertés sont nécessaires pour y remédier. L’IA peut être un outil précieux permettant d’accélérer les efforts de conservation, mais son utilisation doit concorder avec l’adoption de nouveaux modèles de développement durable.

Recommandations scientifiques fondamentales pour une utilisation responsable de l’IA pour préserver la biodiversité.

En partenariat avec le Fonds mondial pour la nature (WWF), l’Université d’Oxford, Radiance International, KPMG et l’Université Saint-Joseph de Beyrouth, la stratégie RAISE a produit un rapport qui présente un cadre sur l’utilisation responsable de l’IA pour la biodiversité, des recommandations pour les décideurs et les praticiens de l’IA, ainsi qu’une feuille de route sectorielle pour l’IA au service de la biodiversité.

La perte de biodiversité est l’un des problèmes les plus graves auxquels l’humanité est confrontée et nécessite une action urgente et coordonnée. Le rapport de la stratégie RAISE évalue le paysage actuel des initiatives en matière d’IA et de biodiversité, dégage les lacunes, propose une vision de l’application de l’IA pour soutenir les efforts de conservation, cible les freins à une telle adoption, formule des recommandations pour réaliser la vision proposée et présente une feuille de route pour la mise en œuvre de ces recommandations.

Les applications potentielles de l’IA sont nombreuses : classification automatisée des espèces, surveillance automatisée des changements d’affectation des terres, suivi des navires de pêche, évaluation de l’impact des politiques de biodiversité et optimisation des modèles d’entreprise favorables à la biodiversité dans des secteurs clés. Ces applications permettent d’améliorer la transparence, la responsabilité et l’action pour la conservation de la biodiversité. Cependant, il est important de ne pas oublier que l’IA doit être utilisée en combinaison avec d’autres efforts pour assurer la conservation de la biodiversité.

Équipe

Stephanie King

CEIMIA

Directrice des initiatives IA

Arnaud Quenneville-Langis

CEIMIA

Gestionnaire de projet

Johannes Leon Kirnberger

CEIMIA

Gestionnaire de projet

Nicolas Miailhe

The Future Society

Expert PMIA et co-responsable du projet

Raja Chatila

Sorbonne Université

Expert PMIA et co-responsable du projet

Lee Tiedrich

Duke University

Experte PMIA et co-responsable du projet

Comité aviseur

Daniel Barthelemy

Université de Montpellier

Christian Lemaître

Université autonome métropolitaine - UAM, Mexico City

Dave Thau

WWF - World Wildlife Fund

Sara Beery

MIT - Massachusetts Institute of Technology

Tanya Berger Wolf

Ohio State University

Collaborateurs

Pete Clutton-Brock

Judith Ament

Nasser Olwero

Simon Jackman

Steven Reece

Orlaith Delargy

Rhea Kahale

Partenaires

Radiance

WWF

Oxford University

Saint Joseph University of Beirut

Dans le rapport sur la biodiversité et l’IA, nous avons présenté une feuille de route sectorielle sur l’IA pour la biodiversité, avec des recommandations actionnables. Nous invitons toute organisation, et en particulier les gouvernements membres du GPAI, à collaborer avec le projet RAISE pour opérationnaliser ces recommandations et tirer parti de l’IA pour la préservation de la biodiversité.

De plus, nous accueillons des représentants experts d’organisations externes dans ce domaine pour joindre l’équipe en tant que membre du comité aviseur du projet.

À propos

Développer et mettre en oeuvre des projets appliqués en intelligence artificielle responsable

Grâce à son positionnement international et sa structure collaborative, le CEIMIA contribue à l’implémentation de projets à fort impact en IA.