Face au défi du changement climatique et à la nécessité de respecter les objectifs de réduction des émissions, tels que ceux énoncés dans l’Accord de Paris sur le climat, la précision des prévisions des émissions de dioxyde de carbone (CO2) est plus essentielle que jamais pour élaborer des politiques environnementales efficaces. Dans ce contexte, la nouvelle étude de Dejan Glavas offre une contribution précieuse en comparant les capacités prédictives des méthodes d'économétrie traditionnelles (méthodes statistiques traditionnelles utilisées en économie) et des techniques plus sophistiquées de machine learning, une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir des données.
L'étude révèle que parmi les méthodes analysées, les réseaux de neurones artificiels, un type de machine learning imitant la manière dont les neurones humains interagissent, se distinguent par leur précision exceptionnelle dans la prédiction des émissions de CO2 par habitant à l'échelle mondiale. Cette découverte souligne l'énorme potentiel du machine learning pour affiner nos prévisions environnementales.
De plus, Dejan Glavas met en lumière l'importance de deux facteurs déterminants pour les émissions de CO2 d'un pays : le Produit Intérieur Brut (PIB) par habitant et la contribution du secteur agricole à l'économie. Les résultats indiquent qu'un PIB élevé par habitant est généralement associé à des émissions plus importantes, reflétant la consommation d'énergie plus élevée des pays riches. Paradoxalement, une forte contribution de l'agriculture tend à être liée à des émissions plus faibles, ce qui pourrait suggérer les avantages d'une gestion durable des terres et des pratiques agricoles moins intensives en carbone.
Ces découvertes fournissent des perspectives essentielles sur les leviers potentiels pour la réduction des émissions de CO2. Elles ouvrent la voie à des stratégies ciblées, telles que la promotion de l'agriculture durable et l'investissement dans des technologies moins émissives en carbone, notamment dans les pays à haut revenu. À travers ces travaux, les décideurs politiques peuvent s’attaquer aux causes profondes des émissions de carbone et contribuer efficacement à la lutte contre le changement climatique.
Cette étude enrichit significativement notre compréhension des dynamiques des émissions de CO2 et renforce l'argument en faveur de l'adoption de technologies avancées, comme le machine learning, pour guider les politiques environnementales vers des résultats plus durables et précis.
L'article que vous venez de lire est issu de la publication scientifique :
Glavas, D. Determinants of CO2 Emissions: A Machine Learning Approach. Int Adv Econ Res (2024). https://doi.org/10.1007/s11294-024-09892-3
La note de recherche est disponible en téléchargement (lien : https://rdcu.be/dDr2F)
