Google Earth Engine lance Dynamic World, un projet innovant exploitant un modèle d'IA par apprentissage profond pour générer des cartes de couverture terrestre. Ce système classe les types de surfaces (eau, zones urbaines, forêts, cultures) avec une résolution exceptionnelle de 10 mètres par pixel, soit environ 32 pieds. À titre de comparaison, les technologies antérieures limitaient la résolution à 100 mètres (328 pieds).
Dynamic World permet d'observer depuis l'espace les transformations multiples de la couverture terrestre : variations saisonnières naturelles, catastrophes climatiques comme les tempêtes, ou évolutions à long terme dues à l'activité humaine, telles que la déforestation pour l'agriculture, l'élevage ou l'exploitation du bois. Les experts et chercheurs peuvent ainsi analyser les changements naturels et détecter les anomalies potentielles.
Sur le site web de Dynamic World, les utilisateurs explorent divers ensembles de données et visualisent ces cartes. Par exemple, une carte illustre les fluctuations d'eau et de végétation dans le delta de l'Okavango au Botswana, de la saison des pluies à la saison sèche.
Le modèle s'appuie sur les images satellites Sentinel-2 de l'Agence spatiale européenne, mises à jour tous les 2 à 5 jours pour une surveillance mondiale. Chaque jour, environ 12 téraoctets de données transitent vers les centres de Google et Google Earth Engine, une plateforme cloud dédiée aux observations terrestres et analyses environnementales. Connectée à des dizaines de milliers d'ordinateurs, elle traite les informations via des modèles avancés avant publication dans son catalogue.
Pour étiqueter automatiquement la couverture terrestre dans ces images, Google a développé une IA entraînée sur 5 milliards de pixels labellisés par des experts (et contributeurs non spécialisés). Les classes incluent eau, arbres, herbe, végétation inondée, zones bâties, cultures, sol nu, arbustes et neige. Testé sur des images inédites, le modèle produit des cartes avec des nuances de couleur et d'ombrage indiquant la probabilité de classification : teintes claires pour une haute confiance, créant un effet texturé aux transitions topographiques.
Une description détaillée des données est publiée dans la revue Nature Scientific Data.
"Nous mettons tout cela à disposition sous licence gratuite et ouverte", déclare Rebecca Moore, directrice de Google Earth, lors d'une conférence de presse. "Les datasets sont gratuits et ouverts, le modèle d'IA est open source."
Il y a une dizaine d'années, Google et le World Resources Institute lançaient Global Forest Watch pour surveiller les forêts. Dynamic World étend désormais cette approche à une couverture terrestre globale.
L'objectif est de rendre les données exploitables. "De nombreux gouvernements et chercheurs veulent agir mais manquent de surveillance environnementale pour des politiques basées sur des données, suivre les résultats et dialoguer avec les parties prenantes", explique Moore. "Le défi n'est pas le manque de données brutes, mais leur traitement écrasant."
Dynamic World comble ce vide en cartographiant terres, forêts, eaux, agriculture et urbanisme, aidant à des décisions durables sur ressources alimentaires et hydriques, résilience aux catastrophes, élévation marine, zones protégées ou barrages.
