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Une IA déduit de 100.000 études sur le réchauffement climatique que ses impacts vont toucher 80 % de la superficie terrestre

·1 min de lecture

Le 1er novembre débute la conférence de Glasgow sur les changements climatiques COP26. Les effets du dérèglement du climat sont de plus en plus apparents, mais une nouvelle étude vient apporter des chiffres. Des chercheurs du Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change ont fait appel à une intelligence artificielle pour une méta-analyse. L’article a été publié dans la revue Nature Climate Change.

Les scientifiques ont utilisé l’apprentissage automatique, basé sur le modèle de langage Bert, pour identifier et analyser au total 102.160 études empiriques sur des sujets divers comme la migration de papillons, les décès humains liés à la chaleur ou encore les évolutions des forêts. Ils ont divisé le monde en une grille et noté, à partir de la localisation des études, si chaque grille connaissait des phénomènes qui dépassent la variabilité naturelle. Ils ont ainsi pu créer une synthèse avec des données extensives sur les changements de température et de précipitations.

Une augmentation phénoménale du nombre d’études ces cinq dernières années

Les résultats indiquent que les changements climatiques attribuables à l’activité humaine se feraient ressentir sur 80 % de la surface terrestre, affectant 85 % de la population mondiale. « Notre étude ne laisse aucun doute que la crise climatique se fait déjà sentir quasiment partout dans le monde. Elle est également largement documentée scientifiquement », a indiqué Max Callaghan qui a mené l’étude.

Les chercheurs ont dû faire appel à l’intelligence artificielle pour traiter toute la littérature récente sur le sujet, devenue trop volumineuse pour être directement étudiée par des spécialistes. Selon Max Callaghan, 75.000 à 85.000 études ont été publiées ces cinq dernières années, à comparer à seulement 1.500 articles de 1951 à 1990. L’article souligne toutefois que la majorité des études se situent dans les pays riches, avec peu de données des pays en voie de développement, notamment en Afrique.

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