11 août 2025
Google AlphaEarth crée des cartes mondiales à partir de diverses données d'observation, afin de suivre les changements environnementaux, d'améliorer la réponse aux catastrophes et de faciliter 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 de l'actualité récente de Google AI, et il est conçu pour rendre le travail avec les données mondiales d'observation de la Terre plus rapide, plus clair et plus fiable.
AlphaEarth Foundations est formé sur des milliards de points de données provenant d'images satellites, de radars, de LiDAR (Light Detection and Ranging), de modèles d'élévation et de simulations climatiques. En utilisant ce large éventail de données, il crée chaque année des vues de la planète d'une résolution de 10 mètres.
En clair, 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 sur Google Earth Engine, la plateforme en nuage de Google pour les données géospatiales.
Dans cet article, nous allons voir comment AlphaEarth Foundations utilise l'IA pour Google Earth Engine afin de soutenir des projets d'observation de la Terre dans le monde réel.
AlphaEarth Foundations offre une nouvelle façon de comprendre notre planète à travers un système continu et dynamique. Au lieu de regarder chaque image séparément, le nouveau modèle d'IA construit une image unifiée et structurée de la surface de la Terre à travers l'espace et le temps.
Pour créer cette vue, il s'appuie sur un large éventail de sources, notamment des images satellite, des cartes d'altitude, des modèles climatiques et des rapports sur la biodiversité. Cela lui permet de détecter les changements dans l'environnement et d'en analyser les raisons.
AlphaEarth peut notamment montrer comment les paysages de la Terre évoluent au fil des ans. Ces instantanés sont construits à l'aide d'encastrements, qui sont des résumés compacts de ce que le modèle a appris sur chaque emplacement.
Une collection de ces images intégrées est disponible via le jeu de données Satellite Embedding de Google Earth Engine. Ils sont déjà utilisés dans des domaines tels que la lutte contre les incendies de forêt, la planification urbaine et la surveillance des terres. Ils aident les chercheurs et les décideurs à transformer les données satellitaires en informations utiles.
L'un des principaux avantages des fondations AlphaEarth est qu'elles facilitent l'étude des changements à long terme de notre planète. Il fonctionne bien même dans les zones difficiles où les données manquent ou où les nuages bloquent souvent les vues satellites. Par exemple, dans la forêt amazonienne, où la couverture nuageuse est un problème constant, AlphaEarth peut encore repérer les changements terrestres en s'inspirant des modèles observés dans le monde entier.
Lors de tests de référence, il a permis de réduire les erreurs de classification de près de 24 % et a nécessité 16 fois moins d'espace 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.
Il est efficace et adaptable à différentes régions et à différents 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'analyses sans avoir à reconstruire le modèle entier.
Jusqu'à présent, le nouveau modèle d'intelligence artificielle de Google Earth a été utilisé pour surveiller les changements fonciers dans plus de 100 pays, notamment dans les forêts tropicales, les régions arctiques et les villes en expansion. Ces informations sont utilisées pour favoriser une planification plus intelligente et des décisions plus éclairées en matière de climat.
Bien que les images satellites puissent être utilisées pour capturer des vues détaillées de la surface de la Terre, il n'est pas toujours facile de transformer ces images en informations significatives. AlphaEarth Foundations utilise la vision artificielle, une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter des informations visuelles, pour détecter et analyser des schémas sur la terre, la végétation et le terrain.
Voici comment le modèle applique différentes tâches de vision artificielle à l'observation de la Terre :
Après avoir mieux compris le fonctionnement de l'IA pour les nouvelles technologies d'observation de la Terre de Google, explorons les applications réelles d'AlphaEarth Foundations.
Partout aux États-Unis, les villes cultivent des forêts urbaines afin de réduire la chaleur, d'absorber la pollution et d'améliorer la santé publique. Mais il peut être difficile de déterminer exactement où se trouvent les arbres et où ils ne se trouvent pas. Dans les quartiers denses et les rues étroites, la verdure passe souvent inaperçue sur les images satellites ou dans les enquêtes traditionnelles.
En revanche, AlphaEarth utilise des données satellitaires, altimétriques et environnementales pour cartographier le couvert végétal avec une grande précision. Pour tester ce nouveau modèle d'IA de Google, les 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 de formation et de test, 300 échantillons par genre étant utilisés pour la formation et le reste pour le test.
Le modèle a permis de cartographier avec précision le couvert végétal à partir de données satellitaires, altimétriques et environnementales, montrant ainsi qu'il peut combler les lacunes laissées par les études traditionnelles. Ces informations peuvent aider des villes comme Détroit, New York et Phoenix à prendre de meilleures décisions sur les endroits où planter des arbres, rafraîchir les quartiers et soutenir la biodiversité locale.
L'inventaire des cultures au Canada dépend fortement des observations sur le terrain, en particulier dans les régions où il n'existe pas de registres d'assurance-récolte (rapports officiels sur le type de culture, l'emplacement et la superficie collectés pour les programmes d'assurance agricole). Ces enquêtes sur le terrain, 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 une classification des cultures à la fois de haut niveau et à grain fin, basée sur des données provenant de 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 permet d'équilibrer la couverture et les détails, offrant ainsi une image plus claire de ce qui pousse au Canada.
Explorer les terrains du monde entier grâce à l'IA pour la technologie Google Earth
L'Antarctique est l'un des endroits de la planète les plus difficiles à cartographier, en raison des conditions météorologiques extrêmes, de la couverture neigeuse constante et de la visibilité limitée des satellites. Il en résulte des lacunes dans notre compréhension des glaciers, des roches exposées et de l'évolution du paysage au fil du temps.
En combinant des images satellites avec des données radar et d'élévation, AlphaEarth produit chaque année des cartes cohérentes de l'Antarctique, même dans les zones où la visibilité est limitée. Il peut compléter les détails manquants et générer des cartes de terrain d'une résolution de 10 mètres qui aident les chercheurs à suivre les glaciers, les textures de surface et les terres enneigées avec plus de précision.
Voici quelques-uns des principaux avantages qu'offre le nouveau modèle d'IA, AlphaEarth Foundations, pour les applications d'observation de la Terre et de planification urbaine :
Bien qu'AlphaEarth offre un soutien fiable dans divers domaines, voici quelques limitations à garder à l'esprit :
La fondation AlphaEarth aide les chercheurs, les planificateurs et les décideurs à voir la planète sous un angle nouveau. Le nouveau modèle d'IA de Google peut transformer des données satellitaires brutes en informations structurées et fiables qui permettent de prendre 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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