Matérialiser le numérique : infrastructures, dépendances et empreintes
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Matérialiser le numérique : infrastructures, dépendances et empreintes
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Un des axes centraux du discours de Climate Change AI est l’importance accordée à la construction et au maintien d’infrastructures. L’organisation ne présente pas l’IA comme un système autonome, mais comme une technologie dépendante de ressources matérielles, institutionnelles et économiques. L’innovation n’est ainsi pas envisagée comme un geste ponctuel, mais comme un travail d’assemblage entre financements, plateformes techniques, espaces de formation, circulation de données et cadres réglementaires.
L’organisme reconnait explicitement les limitations écologiques que ces technologies sous-tendent : l’IA est un outil puissant, mais elle consomme de l’énergie et s’appuie sur des infrastructures lourdes. Cette reconnaissance introduit une double responsabilité : l’IA est présentée comme un outil pour atténuer la crise climatique, mais aussi comme une technologie qui participe matériellement à cette crise.
Ainsi, il ne s’agit plus seulement de penser la place du machine learning pour remédier à la crise climatique, mais aussi le cout écologique dans laquelle nous implique l’usage de ces mêmes technologies. Ces propos mettent en avant une forme de réflexivité technologique, où l’organisation prend soin de souligner les forces, faiblesses et limites de l’IA sur le plan environnementales, évitant ainsi l’écueil du solutionnisme.
D’un point de vue analytique, cette narration permet de déconstruire l’idée de neutralité technologique en rendant visibles les coûts, les soutiens et les infrastructures nécessaires à l’émergence de l’IA.
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Climate Change AI (CCAI) |
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