Google DeepMind a lancé un modèle d'IA capable de créer des cartes très détaillées de la Terre pour aider les scientifiques à comprendre les changements environnementaux.
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Les satellites orbitent autour de la Terre pour recueillir des images et des mesures des terres, des forêts, des villes et des eaux côtières ont aidé les scientifiques à comprendre notre planète.
Cependant, comme ces images proviennent de nombreuses sources différentes, il peut être difficile de les combiner en une seule image.
DeepMind, l'unité d'intelligence artificielle (IA) de Google, a récemment annoncé un modèle d'IA appelé AlphaEarth Foundations qui peut créer des cartes très détaillées de notre monde presque en temps réel.
AlphaEarth Foundations fonctionne comme un "satellite virtuel" qui cartographie le monde "à n'importe quel endroit et à n'importe quel moment", a déclaré Christopher Brown, ingénieur de recherche chez Google DeepMind, lors d'une conférence de presse en juillet.
"Qu'il s'agisse de surveiller la santé des cultures, de suivre la déforestation ou d'observer les nouvelles constructions, [les chercheurs] n'ont plus besoin de se fier à un seul satellite qui passe au-dessus de leur tête. Ils disposent désormais d'un nouveau type de base pour les données géospatiales", a écrit Google DeepMind dans un communiqué le mois dernier.
Le système combine des milliers de milliards d'images provenant de dizaines de sources publiques, notamment des images satellite, des scans radar, des cartes 3D au laser et des simulations climatiques. Il cartographie l'ensemble des terres émergées et des eaux côtières de la planète.
Google affirme que le modèle peut générer des données suffisamment précises sur un écosystème d'une superficie de 10 mètres carrés. Les données d'AlphaEarth Foundations occupent beaucoup moins d'espace de stockage que les systèmes d'IA similaires, ce qui rend l'analyse à grande échelle plus pratique, selon l'entreprise.
Lors des tests initiaux d'AlphaEarth Foundations sur les données de 2017 à 2024, il a battu des modèles d'IA similaires dans l'identification de l'utilisation des terres et l'estimation des propriétés de la surface, avec un taux d'erreur moyen inférieur de 24 %, selon un document publié par DeepMind.
Google espère qu'il aidera les chercheurs à étudier les changements survenus sur la planète en matière de sécurité alimentaire, de déforestation, d'expansion urbaine et de ressources en eau.
Pourquoi les scientifiques veulent-ils ce niveau de détail et comment l'IA peut-elle les aider ?
AlphaEarth Foundations s'inscrit dans une tendance croissante des sciences de l'environnement, où l'IA transforme le flux constant d'observations satellitaires en outils pratiques pour étudier la Terre.
Les données à haute résolution et régulièrement mises à jour aident les chercheurs à mesurer avec précision les changements environnementaux et à comprendre leurs causes.
Elles peuvent être utilisées pour suivre les effets du changement climatique, planifier la conservation et gérer des ressources telles que l'eau et les terres agricoles.
Par exemple, en 2020, des scientifiques de la NASA et de l'université de Copenhague ont cartographié 1,8 milliard de couverts arborés (article en anglais) dans les régions du Sahel et du Sahara en Afrique de l'Ouest, en utilisant une IA formée à la reconnaissance des arbres sur les images satellite.
Selon les auteurs de l'étude, sans l'IA, il aurait fallu des millions d'années à des personnes pour réaliser ce travail.
Depuis 2022, le satellite SWOT (Surface Water and Ocean Topography) de la NASA (article en anglais) prend des mesures haute définition des océans, des lacs, des réservoirs et des rivières sur 90 % de la surface du globe.
Le Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA a déclaré qu'il pouvait observer l'eau à la surface de la Terre avec une résolution dix fois supérieure à celle des technologies existantes.
Parallèlement, le satellite EarthCARE de l'Agence spatiale européenne (ESA) a été lancé en 2024. Il étudie l'impact des nuages et des particules en suspension dans l'atmosphère sur la température de la Terre.
La plupart des données de Google DeepMind proviennent également de missions de longue durée de la NASA et de l'ESA, telles que les satellites Landsat et MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) et la flotte Sentinel, qui surveillent tous la végétation, les côtes, les étendues d'eau, la neige et la glace.
Google affirme que son modèle a déjà été testé par plus de 50 organisations dans le monde pour la surveillance des écosystèmes et la planification urbaine.
Par exemple, une initiative environnementale brésilienne connue sous le nom de MapBiomas utilise les données des fondations AlphaEarth pour mieux comprendre les changements agricoles et environnementaux, notamment dans la forêt tropicale amazonienne.
Les ensembles de données annuelles du modèle ont donné à l'équipe "de nouvelles options pour réaliser des cartes plus exactes, plus précises et plus rapides à produire, ce que nous n'aurions jamais pu faire auparavant", a déclaré Tasso Azevedo, le fondateur de MapBiomas, dans le communiqué de Google.
Google indique qu'il publie le jeu de données par l'intermédiaire de Google Earth Engine, la plateforme de données environnementales de Google, afin d'encourager la poursuite des recherches.