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L’intelligence artificielle s’impose progressivement comme un intermédiaire central dans la manière dont les sociétés observent, mesurent et gouvernent leur environnement. Modélisation climatique, surveillance des écosystèmes, prévision des catastrophes, optimisation énergétique ou gestion des ressources naturelles confèrent à l’IA un rôle croissant dans l’anticipation et la régulation des interactions entre activités humaines et milieux naturels. Cette capacité à traduire le vivant et le non-humain en flux de données transforme le rapport à la nature, en privilégiant une approche prédictive et gestionnaire, parfois au détriment de l’expérience sensible et du lien direct aux territoires. Si ces outils offrent des leviers puissants pour mieux comprendre les dynamiques écologiques et limiter certains impacts, ils peuvent aussi renforcer une illusion de contrôle technologique sur des systèmes fondamentalement complexes et fragiles. La protection de l’environnement risque alors de se réduire à un problème d’optimisation, masquant les choix politiques, économiques et culturels qu’elle implique. Dans ce contexte, comment lire et interroger les modèles environnementaux produits par l’IA, comprendre leurs hypothèses et leurs limites, et réarticuler savoirs scientifiques, expériences locales et responsabilité collective ? Comment former au discernement, et à une relation respectueuse, située et durable aux milieux de vie, se préservant d’une nouvelle forme de domination technicienne du vivant ?