L’intelligence artificielle annonce-t-elle un tournant pour l’observation de la Terre ?

Par Giovanni Marchisio Publié le 27 août 2019 à 19h40
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L'observation de la Terre à l'aide de satellites a subi des changements fondamentaux au cours de la dernière décennie. A présent, l’intelligence artificielle (IA) appliquée aux données satellites marque une nouvelle ère pour l’observation de la Terre.

Les ambitieuses initiatives gouvernementales en matière d’observation de la Terre, comme le programme européen Copernicus, ainsi que les constellations de satellites d’acteurs privés tels que Planet, ont pu tirer profit de l’amélioration des performances des algorithmes de traitement et de télédétection. Des avancées incroyables résultant des progrès de l'informatique haute performance, des logiciels open source et des données d’apprentissage plus largement accessibles.

Désormais, les données satellites d’une résolution spatiale considérée assez élevée (5-10 m pixels) sont abondantes. Ce changement dans la disponibilité des données fait briller les yeux de nombreux utilisateurs potentiels impressionnés par les nouvelles opportunités offertes ; de leur côté, les fournisseurs de services d’observation de la Terre cherchent les meilleurs moyens d’exploiter ce déluge de données.

Pouvons-nous faire confiance à l’IA ?

L'intelligence artificielle (IA) est au cœur des stratégies visant à convertir de grandes quantités de données en informations. Dans le cas de l’observation de la Terre, l'intelligence artificielle peut potentiellement aider les hommes à extraire des informations à partir d'énormes volumes de données spatio-temporelles non structurées et faciliter la restitution d’informations essentielles à la prise de décision. Il serait impossible à des humains d'analyser les millions de données satellites envoyées chaque jour sur Terre – mais l'IA le peut.

Toutefois, l’IA suscite des suspicions, de nombreuses critiques et revêt une connotation négative chez certains, à l’image de Big Brother de George Orwell dans le roman 1984, de la machine HAL 9000 dans 2001, l’Odyssée de l’espace ou de SkyNet dans Terminator. D'autres perçoivent des formes de surveillance non réglementées et non responsables s’appuyant sur l'IA, comme une menace intrusive pour la vie privée. Une crainte plus rationnelle concerne l'utilisation de l'IA par des ingénieurs informaticiens peu formés sur les problématiques à traiter et qui ne peuvent donc pas connaître les solutions existantes adéquates. En outre, l'intelligence artificielle pourrait également amplifier les déséquilibres de pouvoir entre les données, les fournisseurs d’informations, les utilisateurs et le grand public.

L’IA est donc telle une "boîte noire", c’est-à-dire que même pour ceux qui la déploient, ses règles peuvent rester mystérieuses ; ce qui rend la prise de décision moins transparente. Ainsi, pour utiliser efficacement l'intelligence artificielle, nous devons mieux appréhender les limites de ses apports afin d’avoir confiance dans ses résultats.

Combiner données satellites et intelligence artificielle

Les volumes quotidiens de données satellites générés atteignent plusieurs dizaines de Téraoctets par jour. Ces volumes sont multipliés de manière significative lors des analyses de données multi-temporelles. C’est pourquoi, la rationalisation des données est cruciale, d’où le recours à l’IA. Il a été démontré que l'IA fonctionnait bien pour identifier des objets clairement spécifiés et distincts sur terre ou en mer. Il est, en effet, possible de cartographier les réseaux routiers et les structures physiques des camps de réfugiés au Moyen-Orient, la déforestation dans les zones tropicales, ainsi que les types et le nombre de navires dans les ports.

Les nouvelles constellations d’observation de la Terre offrent la possibilité de capturer des images satellites chaque jour. Le fait d’augmenter le volume des observations spatio-temporelles avec une récurrence quotidienne fournit une base statistique plus solide pour surveiller et modéliser un plus grand nombre de phénomènes, tels que la phénologie des végétaux, un indicateur biologique du changement climatique.

Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne voyez pas

Cependant, les services d’observation de la Terre doivent se baser sur ce qui est réellement observable dans les images satellites, et non sur ce que nous souhaitons voir au risque de fausser la conception et la formation de nos modèles d’IA. Lorsque l’on a demandé l’impossible à Montgomery Scott, ingénieur en chef du USS Enterprise, celui-ci a dit : « Je ne peux pas changer les lois de la physique, Capitaine ! »

Plus récemment, le PDG de Planet, Will Marshall, a déclaré : « Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne voyez pas », pour souligner la nécessité d'accroître la fréquence, l'ampleur et la modalité des observations afin de surveiller notre planète. Cela peut aussi être considéré comme un avertissement quant au fait que les résultats doivent tenir compte des contraintes des données d’entrée.

Lorsque nous examinons la façon dont l’observation de la Terre est exploitée pour résoudre les problèmes environnementaux, nous devrions donc tenir compte de ces deux expressions. Nous devons nous assurer que nous pourrons voir ce que nous souhaitons résoudre avant de faire appel à la puissante « boîte noire » dans l’espoir de les voir.

Tribune co-rédigée avec Geoff Smith, directeur et consultant chez Specto Natura Ltd.

Giovanni Marchisio est vice-président de l'analyse appliquée chez Planet. Il a plus de 20 ans d'expérience dans l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur et la science des données. Auparavant, il était Directeur du développement de produits chez DigitalGlobe. Il est diplômé en ingénierie de l'Université de la Colombie-Britannique et d'un doctorat en géophysique et physique planétaire de l'UCSD/Scripps.

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