Apprentissage automatique pour prédire les émissions de CO2 et la croissance économique : implications pour les politiques durables en Océanie.

Introduction

L'équilibre entre le changement climatique et la croissance économique est un défi mondial, en particulier pour les économies insulaires et côtières vulnérables. Une étude publiée dans *Scientific Reports* utilise un modèle d'apprentissage automatique pour prédire la relation entre les émissions de CO₂, le PIB et les terres agricoles dans les pays riverains de l'océan Indien (IORA). Sa méthodologie et ses perspectives offrent une référence précieuse pour les trajectoires de développement durable de la région Océanie, en particulier pour les îles du Pacifique.

Cette étude se concentre sur quatre États membres de l'IORA : la Malaisie, Maurice, le Sri Lanka et Madagascar. Ces pays partagent avec les îles du Pacifique des risques climatiques tels que l'élévation du niveau de la mer et les phénomènes météorologiques extrêmes, ainsi qu'une dépendance économique envers l'agriculture, le tourisme et l'exportation de ressources. Le modèle XOS-ELM-GA proposé permet de prédire plus précisément les tendances couplées économie-environnement, fournissant aux décideurs politiques un soutien basé sur les données.

Contexte : Liens entre l'IORA et l'Océanie

L'IORA regroupe 23 États membres, y compris des nations insulaires et côtières de l'océan Indien. Leurs défis de développement présentent de nombreuses similitudes avec ceux des membres du Forum des îles du Pacifique (PIF) : ressources foncières limitées, sensibilité au changement climatique, et nécessité urgente d'équilibrer croissance économique et protection de l'environnement.

Traditionnellement, les émissions de CO₂ sont corrélées positivement avec la croissance du PIB, tandis que les changements dans les terres agricoles sont influencés par ces deux facteurs. Les îles du Pacifique, comme les Fidji, la Papouasie-Nouvelle-Guinée et les Samoa, sont confrontées à la contradiction entre le déclin des terres agricoles et les émissions de carbone liées au tourisme. Les données historiques (1960-2020) et le cadre analytique utilisés dans cette étude peuvent être directement appliqués à des recherches similaires dans la région Pacifique.

Analyse approfondie : Impact économique régional

Découplage possible entre croissance économique et émissions de carbone

L'étude montre que le modèle d'apprentissage automatique peut capturer la relation non linéaire entre les émissions de CO₂ et le PIB. Pour les économies océaniennes, cela implique un potentiel de « découplage » – c'est-à-dire la possibilité de réaliser une croissance économique tout en réduisant l'intensité des émissions de carbone. Par exemple, la Nouvelle-Zélande s'est fixé un objectif de zéro émission nette d'ici 2050, tandis que l'Australie reste fortement dépendante des exportations de combustibles fossiles. Ce modèle peut fournir un outil de simulation pour des trajectoires différenciées entre ces deux pays.

Prédiction et gestion des terres agricoles

L'agriculture est un pilier économique pour de nombreuses îles d'Océanie. Les prédictions concernant les terres agricoles (atteignant un SMAPE moyen d'environ 3 % seulement pour le Sri Lanka et Madagascar) montrent que le modèle peut être utilisé pour évaluer l'impact du changement climatique sur les terres cultivables. Dans les îles du Pacifique comme les Tonga et les Îles Salomon, l'agriculture est vulnérable aux cyclones et à l'élévation du niveau de la mer ; ces prévisions pourraient aider à ajuster les politiques d'utilisation des sols en amont.

Implications politiques : Localisation des ODD

L'étude souligne que ses résultats contribuent à la réalisation des Objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies, notamment l'ODD 8 (croissance économique), l'ODD 13 (action climatique) et l'ODD 15 (vie terrestre). Pour l'Océanie, ce modèle peut directement soutenir les feuilles de route pour le développement durable du Pacifique (comme l'initiative « Océan Pacifique Bleu »), en aidant les pays à quantifier les coûts environnementaux dans les secteurs du tourisme, de la pêche et des investissements dans les énergies renouvelables.## Comparaison régionale : Australie, Nouvelle-Zélande et petits États insulaires du Pacifique

• Australie : Première économie et plus grand émetteur de carbone de l'Océanie, sa croissance économique est étroitement liée aux industries minières et aux exportations de GNL. Le modèle peut être utilisé pour prévoir les fluctuations à court terme du PIB dans le cadre de politiques de réduction des émissions, afin d'optimiser les trajectoires de transition.
• Nouvelle-Zélande : L'agriculture (produits laitiers, viande) est la principale source d'émissions, tandis que le tourisme dépend des émissions de carbone aériennes. Cette recherche peut aider la Nouvelle-Zélande à trouver un équilibre entre les terres agricoles et les émissions de carbone.
• Petits États insulaires du Pacifique : Le PIB de ces pays est modeste, mais leur vulnérabilité écologique est extrêmement élevée. Les prévisions du modèle concernant les terres agricoles sont particulièrement cruciales, car la terre est à la fois une ressource de subsistance et un espace de puits de carbone. Par exemple, l'évolution de la superficie des plantations de canne à sucre aux Fidji entre en conflit avec le développement touristique ; le modèle peut aider à la planification.

Tendances à long terme et perspectives futures

Dans les 3 à 5 prochaines années, avec l'enrichissement de l'intelligence artificielle et des données de télédétection, des modèles similaires seront plus fréquemment appliqués dans la région océanienne. On s'attend à ce que d'ici 2030, les petits États insulaires du Pacifique puissent élaborer des objectifs quantifiés pour leurs Contributions déterminées au niveau national (CDN) sur la base de telles analyses. De plus, l'algorithme XOS-ELM-GA utilisé dans cette étude peut être étendu à la prévision du retour sur investissement des énergies renouvelables, comme l'évaluation de la contribution des projets solaires et éoliens au PIB.

À long terme (5 à 10 ans), les prévisions pilotées par l'apprentissage automatique s'intégreront dans le cadre de la coopération commerciale régionale de l'Océanie. Par exemple, dans le financement climatique Australie-Petits États insulaires du Pacifique, il pourrait être exigé que les projets utilisent ce type de modèle pour évaluer les bénéfices environnementaux et économiques. Parallèlement, la Nouvelle-Zélande devrait être la première à intégrer les résultats des prévisions dans les paramètres d'ajustement de son mécanisme d'ajustement carbone aux frontières (CBAM) pour les exportations agricoles.

Conclusion

Cette étude fournit aux pays de l'IORA un outil fiable de prévision économico-environnementale, dont la méthodologie est parfaitement applicable à l'Océanie. Pour l'Australie et la Nouvelle-Zélande, le modèle peut soutenir la quantification des politiques de décarbonation ; pour les petits États insulaires du Pacifique, il sert directement à la protection des terres agricoles et à la planification de l'adaptation climatique. The Economic Review of Oceania estime que cette recherche transrégionale nous enseigne que la modélisation fondée sur les données est un pont clé entre la croissance économique et le développement durable, et que les pays océaniens devraient activement adopter des outils similaires et les promouvoir dans la coopération économique Asie-Pacifique.

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*Source : Nature Scientific Reports, DOI : 10.1038/s41598-026-51807-1*