Google a introduit de nouvelles capacités basées sur l'intelligence artificielle dans sa plateforme Google Earth. Les utilisateurs peuvent désormais interagir avec un modèle d'IA via un chatbot pour explorer des données environnementales historiques et actuelles. Cette innovation vise à mieux cartographier les désastres climatiques, à les prévoir et à identifier les communautés ainsi que les écosystèmes menacés.
Points Clés
- Google Earth intègre un chatbot IA pour l'analyse climatique.
- Le système utilise les modèles Gemini et AlphaEarth Foundations.
- Il permet d'interroger des téraoctets de données satellitaires historiques.
- Les utilisateurs professionnels peuvent accéder à des fonctions avancées.
- L'objectif est de prévoir les catastrophes et leurs impacts locaux.
Une Fusion d'IA et de Données Géospatiales
L'initiative, baptisée Google Earth AI, combine les systèmes Google Earth et Gemini AI. Une composante essentielle est le modèle d'IA AlphaEarth Foundations. Ce modèle transforme des téraoctets de données satellitaires en couches de données utiles. Il permet de suivre l'évolution de la surface de la planète au fil du temps.
Le système consolidé offre aux utilisateurs la possibilité d'analyser des données historiques sur les paysages. Ces informations révèlent des changements climatiques importants sur plusieurs années. Par exemple, il est possible de visualiser l'augmentation des niveaux d'eau dans les zones inondables. On peut aussi suivre les variations de température de surface dans différentes régions du globe. L'impact des politiques de qualité de l'air est également observable via l'étude des changements de pollution atmosphérique.
Un Fait Important
Le modèle AlphaEarth Foundations convertit des téraoctets de données satellitaires en informations exploitables pour suivre l'évolution de la Terre.
Interaction Simplifiée grâce au Chatbot
Google a récemment dévoilé de nouvelles fonctionnalités pour sa plateforme Earth AI. Les utilisateurs peuvent désormais interagir avec le modèle d'IA en posant des questions, comme avec un chatbot. Google a donné l'exemple suivant : demander à Earth AI de « trouver les proliférations d'algues » pour surveiller les ressources en eau. Le système parcourt alors les images satellites et ses bases de données pour fournir une liste de résultats pertinents.
Pour exécuter ces requêtes, Google utilise un modèle de raisonnement géospatial alimenté par Gemini. Ce modèle combine les modèles d'Earth AI avec d'autres systèmes. Ces derniers suivent les données météorologiques, démographiques, les images et les informations historiques. Cette combinaison permet d'identifier des schémas dans la manière dont les catastrophes ou d'autres événements majeurs affectent le monde.
« Notre ambition est que le modèle puisse prédire non seulement la trajectoire d'un ouragan, mais aussi les communautés les plus susceptibles d'en subir les effets. »
Accès aux Fonctionnalités Avancées
Les nouvelles capacités de chatbot sont pour l'instant réservées aux utilisateurs des abonnements professionnels de Google Earth. Ces plans ont été introduits ce mois-ci. L'abonnement « Professionnel » débute à 75 dollars par mois. Il donne accès à des couches de données plus avancées, comme la température de surface et les courbes d'élévation. La formule « Professionnel Avancé » coûte 150 dollars par mois.
Certaines fonctionnalités de base de Google Earth restent accessibles à tous. Cela inclut la version gratuite et les abonnements payants. Par exemple, la possibilité de visualiser une vidéo en accéléré de certaines parties du globe est disponible sur tous les plans. Ces outils offrent une perspective unique sur les changements environnementaux à grande échelle.
Contexte des Efforts Climatiques de Google
Cette initiative s'inscrit dans les efforts de Google pour renforcer ses contributions à la sensibilisation climatique. L'entreprise a déjà collaboré avec des fabricants de satellites pour mieux surveiller les désastres comme les incendies de forêt depuis l'orbite terrestre basse. Elle a également travaillé avec des chercheurs pour créer une base de données recensant l'activité des centrales électriques mondiales.
L'Impact Potentiel sur la Prévention des Catastrophes
L'intégration de l'IA dans Google Earth représente un pas significatif vers une meilleure compréhension des défis climatiques. La capacité à interroger des données complexes de manière intuitive peut démocratiser l'accès à des informations cruciales. Cela pourrait aider les décideurs et les communautés à anticiper les risques et à planifier des mesures d'atténuation. La modélisation de l'impact des événements extrêmes sur les populations est un objectif clé. Il s'agit de protéger les plus vulnérables.
Les données combinées, incluant la météo, la population et l'historique, permettent une analyse prédictive plus fine. Cette approche multifactorielle pourrait améliorer la précision des alertes. Elle pourrait aussi orienter les efforts de secours et de reconstruction. L'objectif ultime est de réduire les conséquences humaines et économiques des catastrophes naturelles.
Vers une Surveillance Environnementale Plus Efficace
L'utilisation de l'IA pour traiter d'énormes volumes de données satellitaires est essentielle. Elle permet de détecter des tendances et des anomalies qui seraient difficiles à identifier manuellement. La surveillance des proliférations d'algues, par exemple, est cruciale pour la gestion de l'eau potable. De même, le suivi des températures de surface aide à comprendre l'évolution des îlots de chaleur urbains.
- Surveillance des niveaux d'eau et des inondations.
- Analyse des températures de surface régionales.
- Évaluation de l'efficacité des politiques antipollution.
- Détection précoce des floraisons d'algues nocives.
Ces outils offrent des perspectives nouvelles pour les scientifiques, les urbanistes et les organismes de protection de l'environnement. Ils facilitent une prise de décision basée sur des preuves concrètes. Cela est vital face à l'accélération des changements climatiques.
Chiffres Clés
Les abonnements professionnels de Google Earth commencent à 75 dollars par mois pour des données avancées.
