Google Research a publié l'ensemble de données temporelles Open Buildings 2.5D, un projet qui suit l'évolution des bâtiments dans les pays du Sud entre 2016 et 2023.
Cet ensemble de données exceptionnellement détaillées offre une vision dynamique de l'urbanisation, année par année. Il rend compte de la construction, de la croissance et de la transformation des bâtiments dans des régions où de telles données détaillées ont longtemps été rares ou inexistantes.
John Quinn, ingénieur logiciel chez Google Research, explique pourquoi le projet est important : "Ne pas savoir où se trouvent les bâtiments est un gros problème pour de nombreuses raisons pratiques. Si vous créez des services ou des campagnes de vaccination ou si vous secourez des personnes en cas d'urgence, c'est un problème".
La principale avancée de cet outil réside dans sa capacité à extraire des informations à haute résolution à partir d'images satellite Sentinel-2 à faible résolution.
En analysant jusqu'à 32 images décalées dans le temps d'un même lieu, l'IA peut détecter des structures bien plus petites qu'un seul pixel, ce qui permet de surmonter les limites de l'imagerie disponible dans de nombreuses régions de l'hémisphère Sud.
Au-delà de la détection, le système estime la hauteur des bâtiments avec une précision remarquable, de l'ordre de 1,5 mètre en moyenne.
Les images satellites plates sont ainsi transformées en données riches et multicouches, offrant aux urbanistes et aux organisations humanitaires un instrument puissant pour comprendre la densité de la population et les besoins en ressources.
L'IA transforme notre approche de la cartographie de l'utilisation des terres à l'échelle mondiale.
A projet récent d'Aya Data au Ghana, par exemple, démontre le potentiel de cette technologie. Ils ont utilisé l'IA pour analyser des milliers d'images satellites de l'Amérique du Sud, en suivant l'évolution des forêts, des zones urbaines et des terres agricoles sur plusieurs années.
La capacité de l'IA à détecter des changements subtils, tels que des signes précoces de déforestation ou de nouveaux développements, permet d'éclairer les politiques agricoles et de conservation dans le monde réel.
Au-delà de l'observation des changements à long terme dans l'environnement, l'IA permet aux chercheurs de détecter et de répondre aux menaces immédiates telles que l'exploitation forestière illégale, le braconnage des animaux sauvages et les changements non autorisés dans l'utilisation des terres, visibles à partir d'images satellitaires.
Cartographie du Sud mondial
Le terme "Sud mondial" désigne généralement les pays en développement d'Afrique, d'Asie, d'Amérique latine et des Caraïbes.
Ces régions, qui abritent la majorité de la population mondiale, sont souvent confrontées à des défis en matière de fourniture de soins de santé de qualité, de développement urbain, de conservation de l'environnement et de gestion des ressources.
Abdoulaye Diack, gestionnaire du projet, a déclaré : "Nous voulons que les personnes du Sud qui prennent des décisions politiques disposent des mêmes outils que celles du Nord".
L'ensemble des données trouve déjà des applications pratiques. En Ouganda, le non lucratif Sunbird AI exploite ces données pour des projets d'électrification rurale.
WorldPopbasé à l'université de Southampton, l'utilise pour affiner les estimations de la population mondiale, une information essentielle pour planifier toutes sortes d'activités, des campagnes de vaccination aux interventions en cas de catastrophe.
Le directeur de WorldPop, le professeur Andrew Tatem, explique pourquoi ces données sont importantes : "Il est essentiel de comprendre où vivent les gens pour s'assurer que les ressources sont réparties équitablement et que personne n'est laissé pour compte dans la fourniture de services tels que les soins de santé".
Google admet que le système a des limites. Une couverture nuageuse persistante peut empêcher la collecte de données dans certaines des régions les plus humides du monde, et de très petites structures peuvent également échapper à la détection.
Bien qu'il ne soit pas sans limites, le jeu de données temporelles 2.5D Open Buildings est un excellent exemple de la puissante synergie entre la démocratisation des données et l'IA.
En démocratisant l'accès à des informations géospatiales complexes, il ouvre la voie à une planification urbaine plus équitable, à la préparation aux catastrophes et au développement durable à l'échelle mondiale.
