Depuis le 22 août 2020, nous vivons à crédit. Cette date est calculée chaque année et correspond au Jour du Dépassement, c’est-à-dire la date à laquelle l’humanité a consommé toutes les ressources que la Terre peut offrir en une année. En 2019, elle était estimée au 31 juillet. Il semble donc que nous ayons été plus raisonnable cette année puisque nous avons gagné trois semaines par rapport à l’an passé. Mais attention, il ne faut pas s’y méprendre: c’est une conséquence de la crise sanitaire mondiale que nous traversons, car d’habitude la tendance est plutôt à l’avancement de cette date symbolique. Certains irréductibles nient encore le réchauffement climatique ou l’impact néfaste de l’activité humaine sur notre environnement, mais globalement ce n’est plus un secret. La planète bleue va mal et il faut agir. Oui, mais comment? En changeant nos habitudes quotidiennes, certes, mais à grande échelle comment mieux comprendre, et donc mieux anticiper et mieux s’adapter aux défis environnementaux? Pour certains, la réponse tient en deux mots (trois si vous préférez le français): data science, ou science des données. Dynamique et prometteuse, elle fait déjà des miracles dans les domaines de la finance, du marketing, de la santé ... mais pourrait-elle vraiment sauver notre planète? Explorons ensemble quelques pistes intéressantes.

La data science, comme son nom l’indique, c’est d’abord des données. Le monde connecté et digitalisé dans lequel nous vivons est très propiceà leur collecte. Tous les jours, en utilisant notre téléphone, en prenant les transports, en faisant nos courses ... nous partageons des données sur nous et nos comportements. Pourquoi ne pas tirer profit de certaines de ces informations afin de prendre conscience de nos mauvaises habitudes environnementales? De la même manière que nous sous-estimons souvent le temps passé sur nos écrans, nous avons aussi tendance à sous-estimernotre empreinte écologique, c’est-à-dire l’impact que nous avons sur l’environnement. Aujourd’hui, il est désormais possible sur la plupart des téléphones d’avoir le temps total passé sur l’appareil et même le détail par application. Imaginons avoir accèsà notre quantité de déchets ou l’empreinte écologique de notre panier de courses par exemple: nous apprendrions sûrement bien des choses! Quantifier d’une telle manière notre impact nous inciterait peut-être davantage à modifier nos modes de vie.

La data science permet également d’estimer et prédire de nombreux phénomènes. L’application de ces techniques à la production et la gestion des énergies renouvelables représente un enjeu majeur. Elles permettent entre autres de déterminer les emplacements les plus adéquats, de s’assurer du bon fonctionnement du matériel, d’anticiper les pannes éventuelles, les maintenances nécessaires ... Cela conduit donc à une production d’énergie renouvelable plus importante, àdes coûts minimisés. Le secteur gagne ainsi en compétitivité par rapport aux productions d’énergies non renouvelables, qui demeurent notre principale source d’énergie (70% de l’électricité provenaitdu nucléaire en France en 2019 contre à peine 20% pour l’hydrolien, l’éolien et le solaire cumulés). C’est dans cette démarche qu’Engie a créé en 2017 la plateforme Darwin, qui permet au groupe de rassembler et d’analyser les données de toutes ses centrales de production d’énergies renouvelables. Si leur travail s’est jusqu’alors principalement porté sur l’éolien, ils ont désormais pour objectif d’approfondir leur travail sur le solaire et l’hydrolien.

La science des données réalise aussi des prouesses pour la biodiversité. L’augmentation du volume de données disponibles et des techniques comme le machine learning ont notamment permis de créer la première carte de végétation du monde. Ce sont des chercheurs de l’Université de Valence, en Espagne, qui l’ont mise au point à l’aide des images satellites de Google et de l’intelligence artificielle. Cette carte apporte une meilleure compréhension de notre biodiversité et de son évolution. Elle est aussi utilisée pour déterminer quelles sont les zones les plus touchées par le réchauffement climatique ou les zones les plus propices à l’agriculture. Ces avancées permettent de comprendre, et éventuellement prédire, l’impact de notre activité et peuvent jouer un rôle important dans l’élaboration de politiques environnementales plus efficaces.

La data science est donc un outil précieux pour répondre aux enjeux environnementaux actuels. S’agit-il pour autant de la solution miracle? La science des données a elle aussi un impact environnemental, et pas des moindres. Il lui faut de grandes infrastructures, capables de stocker et de traiter les données. Les data centers, ces bâtiments regroupant serveurs, disques durs et autres installations nécessaires, sont très gourmands en énergie: ils ont besoin d’électricité pour alimenter les machines, mais aussi pour les refroidir! Il est bien sûr toujours possible d’utiliser des énergies renouvelables ou d’opter pour des stratagèmes comme Facebook, qui possède un data center en Suède afin de bénéficier d’un refroidissement naturel. Malheureusement, cela n’est pas encore suffisamment répandu. Nul n’est parfait, pas même la data science. Elle reste néanmoins une piste prometteuse pour vivre de manière plus durable et n’a pas encore dévoilé toutes ses cartes.