Le ministère de l’Environnement et de la lutte contre les changements climatiques (MELCC) a octroyé 840 000$ à Mila, IVADO, l’Université du Québec à Rimouski (UQAR) et à Polytechnique. L’objectif est de soutenir un projet d’envergure pour l’adaptation aux impacts des changements climatiques.
Cette collaboration est dirigée par le directeur scientifique du Mila, Yoshua Bengio, la professeure en science de la gestion au campus de Lévis de l’Université du Québec à Rimouski, Loubna Benabbou, la professeure de Polytechnique Montréal, Hanane Dagdougui, et Zouheir Malki, conseiller aux partenariats chez IVADO.
Le projet interdisciplinaire est une concrétisation de l’engagement des participants à appliquer des systèmes d’intelligence artificielle pour atténuer les effets des changements climatiques.
UNE COLLABORATION INTERNATIONALE
En plus de regrouper plusieurs acteurs forts de l’écosystème de l’IA québécois reconnu mondialement, le projet a obtenu le soutien de l’Agence marocaine pour l’énergie durable (MASEN).
Le projet rentre ainsi dans le cas du Programme de coopération climatique internationale (PCCI) du MELCC. Avec son plan d’action 2013-2020, le PCCI souhaite renforcer les capacités des pays francophones à s’adapter aux changements climatiques par l’entremise des ressources et des institutions de recherches du Québec.
Sur les trois prochaines années, le projet devrait permettrait de contribuer à un plus large déploiement des énergies renouvelables et de soutenir le Marco dans ses efforts de réduction des émissions de gaz à effet de serre.
« On retrouve au Maroc les plus grandes centrales solaires au monde. Je suis très heureuse de cette collaboration internationale qui permettra non seulement de contribuer à un plus large déploiement des énergies renouvelables, mais aussi de former des compétences locales pour prendre la relève en matière de production des énergies renouvelables avec l’aide de l’IA. » – Loubna Benabbou
Le défi dans les déploiements des énergies renouvelables est la difficulté à prédire de façon précise les ressources renouvelables et les quantités d’énergie qui pourront être produites, le tout principalement dû aux changements des conditions climatiques. L’équipe de recherche travaille donc à l’élaboration de modèles prédictifs et d’un système d’aide à la décision en utilisant des méthodes de valorisation des données provenant de l’IA. Ces outils devraient permettre à terme d’optimiser la location et les performances des installations d’énergies renouvelables, éoliennes et solaires notamment.