11 août 2025
Google AlphaEarth crée des cartes globales à partir de diverses données d'observation, afin de suivre les changements environnementaux, d'améliorer la réponse aux catastrophes et d'améliorer la prise de décision.
Lancé le 30 juillet 2025, AlphaEarth Foundations est un modèle de fondation géospatiale développé par Google DeepMind. C'est l'un des points forts des récentes actualités de Google en matière d'IA, et il est conçu pour rendre le travail avec les données d'observation de la Terre plus rapide, plus clair et plus fiable.
La fondation AlphaEarth est entraînée sur des milliards de points de données provenant d'imagerie satellite, de radar, de LiDAR (Light Detection and Ranging), de modèles d'élévation et de simulations climatiques. En utilisant ce large éventail de données, elle crée des vues annuelles de la planète avec une résolution de 10 mètres.
En termes simples, cela signifie qu'il peut produire des cartes claires et cohérentes de la surface de la Terre, même dans les zones difficiles à observer, de sorte que les changements dans les terres, l'eau et le climat sont plus faciles à repérer et à suivre au fil du temps. Ces instantanés sont désormais disponibles via Google Earth Engine, la plateforme cloud de Google pour les données géospatiales.
Dans cet article, nous examinerons comment AlphaEarth Foundations utilise l'IA pour Google Earth Engine afin de soutenir des projets d'observation de la Terre concrets.
La fondation AlphaEarth offre une nouvelle façon de comprendre notre planète grâce à un système continu et dynamique. Au lieu de visualiser chaque image séparément, le nouveau modèle d'IA construit une image unifiée et structurée de la surface de la Terre dans l'espace et dans le temps.
Pour créer cette vue, il s'appuie sur un large éventail de sources, notamment des images satellite, des cartes d'élévation, des modèles climatiques et des rapports sur la biodiversité. Cela l'aide à détecter les changements dans l'environnement et à analyser les raisons qui les sous-tendent.
En particulier, AlphaEarth peut montrer comment les paysages de la Terre évoluent au fil des ans. Ces instantanés sont construits à l'aide d'embeddings, qui sont des résumés compacts de ce que le modèle a appris sur chaque lieu.
Une collection de ces embeddings est disponible via le jeu de données Satellite Embedding de Google Earth Engine. Ils sont déjà utilisés dans des domaines tels que la réponse aux feux de forêt, la planification urbaine et la surveillance des terres. Cela aide les chercheurs et les décideurs à transformer les données satellitaires en informations utiles.
L'un des principaux avantages d'AlphaEarth Foundations est qu'il facilite l'étude des changements à long terme de notre planète. Il fonctionne bien même dans les zones difficiles où les données sont manquantes ou où les nuages bloquent souvent les vues des satellites. Par exemple, dans la forêt amazonienne, où la couverture nuageuse est un problème constant, AlphaEarth peut toujours repérer les changements de terrain en apprenant des modèles du monde entier.
Lors des tests de référence, il a réduit les erreurs de mauvaise classification de près de 24 % et a nécessité 16 fois moins de stockage par intégration. Il est intéressant de noter que ce nouveau modèle d'IA n'a pas besoin d'être réentraîné pour chaque application.
Elle est efficace et adaptable à différentes régions et défis. En effet, AlphaEarth produit des embeddings à usage général, des résumés compacts et riches en informations de chaque lieu, qui peuvent être utilisés directement pour de nombreux types d'analyse sans reconstruire l'ensemble du modèle.
Jusqu'à présent, le nouveau modèle d'IA de Google Earth a été utilisé pour surveiller les changements de terrain dans plus de 100 pays, y compris les forêts tropicales, les régions arctiques et les villes en expansion. Ces informations sont utilisées pour soutenir une planification plus intelligente et des décisions climatiques plus éclairées.
Bien que les images satellites puissent être utilisées pour capturer des vues détaillées de la surface de la Terre, la transformation de ces images en informations significatives n'est pas toujours simple. AlphaEarth Foundations utilise la vision par ordinateur, une branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter les informations visuelles, pour détecter et analyser les modèles à travers les terres, la végétation et le terrain.
Voici comment le modèle applique différentes tâches de vision par ordinateur à l'observation de la Terre :
Maintenant que nous comprenons mieux le fonctionnement de l'IA pour les nouvelles technologies d'observation de la Terre de Google, explorons les applications concrètes d'AlphaEarth Foundations.
Partout aux États-Unis, les villes développent des forêts urbaines pour réduire la chaleur, absorber la pollution et améliorer la santé publique. Mais il peut être difficile de déterminer avec précision où se trouvent les arbres et où ils ne sont pas. Dans les quartiers denses et les rues étroites, la verdure passe souvent inaperçue sur les images satellites ou les enquêtes traditionnelles.
Cependant, AlphaEarth utilise des données satellitaires, d'altitude et environnementales pour cartographier le couvert arboré avec une grande précision. Pour tester ce nouveau modèle d'IA de Google, des chercheurs ont utilisé plus de 45 000 enregistrements d'arbres provenant d'iNaturalist.
Ils se sont concentrés sur 39 genres d'arbres communs (groupes d'espèces étroitement apparentées) présents dans tous les États américains, y compris l'Alaska et Hawaï. Les données ont été nettoyées et divisées en ensembles d'entraînement et de test, avec 300 échantillons par genre utilisés pour l'entraînement et le reste pour les tests.
Le modèle a cartographié avec précision la couverture arborée à partir de données satellitaires, d'altitude et environnementales, montrant qu'il peut combler les lacunes laissées par les enquêtes traditionnelles. Ces informations peuvent aider des villes comme Détroit, New York et Phoenix à prendre de meilleures décisions quant à l'endroit où planter des arbres, rafraîchir les quartiers et soutenir la biodiversité locale.
L'inventaire des récoltes du Canada dépend fortement des observations sur le terrain, en particulier dans les zones sans dossiers d'assurance-récolte (rapports officiels du type de culture, de l'emplacement et de la superficie recueillis pour les programmes d'assurance agricole). Ces enquêtes "pare-brise", souvent effectuées à partir de véhicules en mouvement, sont utilisées pour suivre les principales cultures telles que les céréales, les oléagineux, les fruits et les fourrages.
Mais comme certains types de cultures sont enregistrés plus fréquemment que d'autres, les données peuvent être inégales et difficiles à convertir en cartes fiables à grande échelle. Pour contourner ces problèmes, AlphaEarth peut prendre en charge la classification des cultures de haut niveau et fine, basée sur les données des satellites d'observation de la Terre.
Il peut regrouper les cultures en grandes catégories comme les céréales ou les oléagineux. Dans les régions où des données d’enquête détaillées sont disponibles, il peut également identifier des types spécifiques tels que le blé de printemps, le maïs ou la luzerne. Cette approche à deux niveaux équilibre la couverture avec les détails, offrant une image plus claire de ce qui pousse à travers le Canada.
Exploration des terrains mondiaux avec l'IA pour la technologie Google Earth
L'Antarctique est l'un des endroits les plus difficiles à cartographier sur Terre, avec des conditions météorologiques extrêmes, une couverture neigeuse constante et une visibilité satellite limitée. Cela laisse des lacunes dans notre compréhension de ses glaciers, de la roche exposée et de la façon dont le paysage évolue au fil du temps.
En combinant des images satellites avec des données radar et d'élévation, AlphaEarth produit des cartes annuelles cohérentes de l'Antarctique, même dans les zones à visibilité limitée. Il peut combler les détails manquants et générer des cartes de terrain d'une résolution de 10 mètres qui aident les chercheurs à suivre plus précisément les glaciers, les textures de surface et les terres enneigées.
Voici quelques-uns des principaux avantages qu'offre le nouveau modèle d'IA, AlphaEarth Foundations, pour l'observation de la Terre et les applications de planification urbaine :
Bien qu'AlphaEarth offre une assistance fiable dans divers domaines, voici quelques limitations à garder à l'esprit :
La fondation AlphaEarth aide les chercheurs, les planificateurs et les décideurs politiques à appréhender la planète sous un nouveau jour. Le nouveau modèle d'IA de Google peut transformer des données satellites brutes en informations structurées et fiables, facilitant ainsi la prise de meilleures décisions dans des domaines tels que la science du climat, l'agriculture et le développement urbain. En faisant progresser l'observation de la Terre, il est plus facile de surveiller et de comprendre les changements de notre planète au fil du temps.
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