Google utilise le machine learning pour réduire la pollution du trafic aérienCrédits : Jevgenij Kulikov/iStock

Les traînées de condensation qui se créent à l’arrière des avions, lorsque ceux-ci s’élèvent dans les airs, ont un impact plus important sur le réchauffement climatique que la seule consommation de kérosène de ces mêmes avions, selon diverses études.

Dans son dernier rapport, le groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) note que ces traînées sont responsables de près de 35 % des effets de l’industrie de l’aviation sur le réchauffement de la planète. La raison ? En s’étendant dans le ciel, ces trainées bloquent la chaleur et l’empêchent de s’échapper dans l’atmosphère.

L’équipe de recherche « climat et énergie » de Google a décidé de s’emparer du problème à l’aide de techniques d’apprentissage machine. Un partenariat avec American Airlines et Breakthrough Energy lui a permis de récupérer d’énormes quantités de données, aussi bien relatives à la météo, aux trajets de vol qu’à de l’imagerie satellite pure et simple.

À partir de là, elle a construit un modèle capable de signaler aux pilotes les zones trop humides présentes sur leur trajet. En prenant ou en perdant suffisamment de hauteur pour les éviter, ces derniers empêchent leurs appareils de créer des trainées de condensation.

70 pilotes ont participé aux tests du modèle pendant six mois et ont démontré que suivre les recommandations du modèle permettait de réduire la production de traînées de 54 %, annonce l’équipe de recherche.

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