Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle transforme notre quotidien, mais saviez-vous qu’elle est aussi un levier essentiel pour aborder les défis planétaires ? Preuve en est avec Google Earth AI qui est un ensemble de collection de données d’IA géospatiales qui a pour but de relever les défis mondiaux critiques. Le but étant grâce à ces données d’aider les particuliers, comme les entreprises et organisations, à répondre aux besoins les plus urgents de la planète. On peut dire qu’il y a du travail en perspectives, même si beaucoup a été fait.
Une représentation unifiée des données
Concrètement une collection de modèles et de jeux de données géospatiaux est un ensemble structuré d’informations géographiques et d’outils d’analyse. Son but est de décrire, simuler et comprendre des phénomènes qui se produisent à un endroit précis sur la Terre.
Ces collections se composent de deux éléments principaux. D’une part, les données géospatiales, qui sont des informations associées à une localisation. Elles existent sous forme de données vectorielles, qui utilisent des points, des lignes et des polygones pour représenter des éléments comme des commerces, des routes ou des limites administratives. Elles existent aussi sous forme de données matricielles (ou raster), qui se présentent comme une grille de pixels, à l’image des photographies aériennes ou des images satellites, où chaque pixel contient une valeur comme l’altitude ou la température.
D’autre part, la collection inclut des modèles géospatiaux. Ce sont des représentations simplifiées de la réalité qui utilisent les données pour analyser ou prédire des processus. Par exemple, un modèle peut simuler la propagation d’une inondation en se basant sur les données de relief, ou encore calculer le meilleur itinéraire entre deux lieux.
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Centralisation de l’information
L’intérêt de regrouper ces données et modèles dans une collection est de centraliser l’information, de faciliter les analyses complexes en fournissant des outils adaptés, d’assurer la compatibilité entre les différentes sources de données et de permettre le partage des connaissances au sein d’une communauté d’utilisateurs.
Des plateformes comme le Copernicus Data Space Ecosystem ou des portails de données gouvernementaux sont des exemples de collections de données géospatiales. Ces données sont ensuite exploitées à l’aide de logiciels spécialisés comme les Systèmes d’Information Géographique (SIG), qui intègrent les modèles d’analyse.
Bien sûr, ces collections de modèles et de jeux de données géospatiaux s’appuient sur le raisonnement géospatial. Il s’agit de la capacité à comprendre, analyser et tirer des conclusions à partir des relations spatiales entre les objets et les phénomènes sur la Terre. C’est le processus mental qui nous permet de penser en termes de localisation, de distance, de direction, de forme et d’arrangement dans l’espace.
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Soutenir MyChromebook.frEn d’autres termes, c’est la façon dont nous utilisons des informations géographiques pour résoudre des problèmes et prendre des décisions pour par exemple pour, par exemple, planifier un itinéraire de voyage.
Principes de fonctionnement
Plus concrètement voici comment cela fonctionne. Le raisonnement géospatial s’appuie sur plusieurs concepts clés pour interpréter les données :
- La localisation : Où se trouve quelque chose ? C’est la base de toute analyse.
- La distance et la proximité : Est-ce que cet hôpital est proche de la zone de l’accident ? Le fait que deux objets soient proches ou éloignés a souvent une signification.
- La direction : Dans quelle direction le nuage de pollution se déplace-t-il ?
- La topologie : C’est l’étude des relations spatiales qui ne changent pas avec la distance. Par exemple, une commune est à l’intérieur d’un département, ou deux parcelles de terrain se touchent.
- Le motif (Pattern) : Les cambriolages se concentrent-ils dans un quartier spécifique ? Le raisonnement géospatial cherche à identifier des schémas, des concentrations ou des vides.
IA géospatiale et défis mondiaux avec solutions par Google
Il y a bien sûr d’autres domaines ou l’ensemble des données que je viens d’indiquer sont exploitées. On pourra citer les prévisions météorologiques comme les inondations. Également la détection d’incendies de forêts, ou l’amélioration de l’urbanisme ou de la santé publique, par le biais de l’analyse de la dynamique des populations et de sa mobilité.
Si vous êtes intéressé par l’exploitation de ces données, mais surtout comment elles peuvent permettre par le biais de l’IA de mieux comprendre tous les problèmes que je viens d’identifier, le site AlphaEarth Foundations devrait vous intéresser. Vous y trouverez une collection d’intégration annuelle de la fondation sous la forme de jeu de données d’intégration satellite. Bonne découverte.
Et le rapport avec un Chromebook ?
Certains d’entre vous pourrons s’étonner de trouver un tel article sur un site traitant principalement des Chromebook et de ChromeOS. Or, le lien est très étroit entre ces outils et les collections de modèles et de jeux de données géospatiaux. Je vous laisse trouver à quel(s) outil(s) il est fait référence.
