Rechercher et appliquer le potentiel de l'intelligence artificielle pour renforcer la résilience climatique aux niveaux régional et local.

Résultat attendu

L’IA a le potentiel de soutenir ou de faciliter pratiquement tous les aspects des efforts d’adaptation au climat des régions. De l’évaluation des risques à la prévision climatique, de la planification des infrastructures à la gestion des ressources, et plus encore. Contribuant aux objectifs du Plan d’Action Continentale pour l’IA et de la Mission de l’UE sur l’Adaptation au Changement Climatique, les projets sont censés contribuer à l’un des éléments suivants : l’IA est utilisée pour améliorer les connaissances exploitables en matière d’adaptation climatique pour les régions européennes et les autorités locales en intégrant les données climatiques dans les processus décisionnels. Des secteurs spécifiques dans les régions sélectionnées deviennent plus résilients face au changement climatique grâce à l’utilisation de l’IA pour améliorer leurs processus ou technologies, tout en faisant progresser simultanément leur transformation numérique.

Portée

Justification Au cours des dernières années, une accélération rapide et disruptive des progrès en Intelligence Artificielle s’est produite, portée par des avancées significatives dans la disponibilité généralisée des données, la puissance de calcul et l’apprentissage automatique. Alors que le potentiel de l’Intelligence Artificielle se révèle chaque jour davantage et que ses possibilités s’étendent de manière exponentielle, cette révolution technologique peut accélérer de manière significative les efforts de l’Europe vers la résilience climatique et contribuer aux objectifs de la Mission Adaptation. Compte tenu de la nature en constante évolution de la croissance de l’IA, les propositions doivent démontrer qu’elles vont au-delà de l’état de l’art, identifier une lacune spécifique pouvant être comblée par un outil alimenté par l’IA, et expliquer pourquoi cela améliorerait les modèles, outils ou applications existants ou, alternativement, justifier la nécessité de développer des solutions entièrement nouvelles. En particulier, la proposition doit répondre à l’un des deux objectifs suivants : Objectif 1 : « IA pour des données plus accessibles » L’IA peut rapidement traiter et identifier des motifs dans de grands ensembles de données qui seraient autrement trop complexes. Les propositions doivent explorer comment l’IA peut être davantage intégrée, notamment via des techniques d’IA telles que l’apprentissage profond, pour rendre les données plus accessibles et compréhensibles, afin de faciliter la prise de décision éclairée par les régions et les autorités locales. Les améliorations doivent être testées avec au moins 3 régions et autorités locales afin de garantir qu’elles apportent une valeur ajoutée concrète aux utilisateurs finaux (c’est-à-dire les décideurs). De plus, les propositions sont censées appliquer cette analyse pour améliorer concrètement l’intégrité et l’accessibilité des données. Objectif 2 : « IA pour l’adaptation sectorielle » Utilisation et application des outils d’apprentissage automatique et d’IA pour aider les régions et les autorités locales à optimiser leur gestion des ressources et améliorer les technologies d’adaptation dans un ou plusieurs secteurs clés. Les propositions doivent développer et tester les outils sur le territoire d’au moins 5 régions ou autorités locales. Le travail doit impliquer des acteurs du secteur privé disposant d’une expertise pertinente dans le secteur choisi (par exemple, agriculture intelligente, secteur de la construction et du bâtiment, gestion de l’eau, gestion des déchets, transports, résilience des systèmes énergétiques, etc.), afin de garantir que ces outils alimentés par l’IA soient conçus pour être évolutifs et adoptés. Quel que soit l’objectif abordé, toutes les propositions doivent fournir du matériel de formation et de diffusion destiné à différents groupes cibles, y compris les régions et autorités locales, sur la meilleure manière de tirer parti des améliorations permises par l’IA. Une attention particulière doit être portée à l’évitement des biais et à la garantie que les données soient représentatives de populations diverses, ainsi qu’à la prise en compte des limites possibles et des risques de désinformation lors de l’utilisation d’outils d’IA générative. Pour assurer un portefeuille équilibré couvrant les deux objectifs, les subventions seront attribuées aux propositions non seulement selon leur classement, mais aussi au moins à une proposition la mieux classée dans chaque objectif, à condition que les candidatures atteignent tous les seuils.

Ce que cela signifie pour les villes et les régions

Les régions et autorités locales en tant qu’utilisateurs finaux et bancs d’essai, aux côtés des partenaires de recherche. Projets de plus petite taille, donc un point d’entrée gérable pour une ville de taille moyenne. Budget thématique de 12 millions d’euros ; 4 subventions attendues ; environ 3 millions d’euros par projet. Ouverture le 9 février 2027 ; clôture le 21 septembre 2027. L’IA pour l’adaptation s’appuie sur des données climatiques et d’observation de la Terre ; les projections climatiques Copernicus et les séries temporelles Sentinel constituent les données d’entraînement et d’entrée naturelles.