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Tableau de bord de l'action climatique
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  2. Décrypter les comportements climatiques grâce à l’intelligence artificielle

Décrypter les comportements climatiques grâce à l’intelligence artificielle

Identifier les irritants, obstacles et leviers exprimés publiquement pour mieux cibler les intervention

Outils destinés à
  • Professionnel·le·s municipaux
  • Professionnel·le·s de MRC
  • Professionnel·le·s de la santé publique
  • Partenaires de projets

Contexte

Au-delà des sondages, les discussions publiques en ligne offrent un accès direct aux préoccupations, frustrations et attentes exprimées spontanément par les citoyen·nes.

Ce projet mobilise des techniques d’intelligence artificielle (traitement automatique du langage naturel) pour analyser ces discussions (notamment sur Reddit) et identifier :

  • les comportements et attitudes climatiques individuels des Canadiens liés aux émissions de GES ;

  • les obstacles mentionnés par les usagers ;

  • les tonalités associées aux différents modes de transport ;

  • les lieux évoqués dans les échanges.

Il permet de compléter les données déclaratives du Baromètre par une lecture qualitative des discours publics, pour la ville de Québec.

Ce que cela permet concrètement

  • Identifier les comportements émissifs discutés publiquement (transport, énergie, alimentation).

  • Repérer les irritants concrets et obstacles pratiques.

  • Détecter les points de tension associés à certains modes de transport.

  • Analyser les sentiments dominants (engagement, frustration, plaintes).

  • Localiser certains enjeux évoqués dans les discussions.

Savoirs et outils développés

  • Méthodologie d’analyse automatisée des discussions publiques (NLP).

  • Extraction des modes de transport et des obstacles associés.

  • Analyse des sentiments et classification thématique.

  • Identification des lieux associés aux comportements mentionnés dans les discussions (application de type « Large Language Model » (LLM)).

  • Travaux scientifiques de référence (3 articles et thèse doctorale en cours).

Comment l'utiliser en contexte municipal

  • Identifier les irritants prioritaires en mobilité.

  • Prioriser les investissements en infrastructures.

  • Ajuster le cadrage des communications publiques.

  • Anticiper les réactions à une mesure structurante (transport collectif, aménagement, réglementation).

  • Compléter les données d’enquête par une lecture des préoccupations exprimées spontanément et publiquement dans les médias sociaux.

  • Cibler des interventions dans des zones mentionnées dans les discussions.

Apports de la recherche universitaire

Cette composante d’UrbiGES est portée par l’Université Laval (Pr. Sehl Mellouli et Pr. Stéphane Roche) et s’inscrit dans une thèse doctorale menée par Negar Shabanpour sur l’analyse des comportements climatiques à partir des réseaux sociaux (« Natural Language Processing for Individual Climate Behavior Analysis from Social Media »).