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Le modèle d’intelligence artificielle Google AlphaEarth Foundations a été officiellement lancé à l’été 2025. Il a été testé par plus de 50 organisations mondiales avant sa publication et s’impose déjà comme un outil de référence. Cette technologie annonce une réduction jusqu’à 16 fois (16×) des besoins de stockage pour l’analyse spatiale.
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Qu’est-ce que Google AlphaEarth Foundations?
Le modèle Google AlphaEarth Foundations (GAEF) constitue avant tout une initiative majeure de Google DeepMind. Il définit un modèle d’IA géospatiale novateur et fondamental. Concrètement, il agit comme un satellite virtuel capable de caractériser l’ensemble des terres et des eaux côtières. Ce système assimile ainsi des pétaoctets de données massives issues de l’Earth observation. De plus, il combine des informations multimodales avec l’imagerie optique, le radar et le LiDAR 3D.
L’objectif principal de DeepMind consiste à fournir une image complète et cohérente des conditions de surface. GAEF génère des représentations numériques denses et hautement informatives, compressées en 64 dimensions. Ce produit ne se limite pas à une simple image satellite. Il constitue un langage universel pour décrire chaque portion de la Terre. Ainsi, les algorithmes d’apprentissage machine standards fonctionnent immédiatement sans prétraitement géospatial complexe.
Le lancement public des représentations numériques, appelées embeddings, a eu lieu en juillet 2025. Ce déploiement majeur s’effectue via le Google Earth Engine. Le projet a bénéficié d’une phase de tests intensifs avec plus de 50 institutions partenaires avant sa publication. Il inclut dès le départ le Satellite Embedding dataset, qui propose des données historiques depuis 2017. Les premiers cas d’usage concernent la cartographie de l’Amazonie et le suivi des biomes brésiliens. Le modèle a aussi servi à détailler l’agriculture canadienne et à cartographier l’Antarctique avec une grande précision.
Le fait que plus de 50 organisations aient testé le produit avant son lancement public illustre un fort engagement institutionnel. L’intégration immédiate dans Google Earth Engine place l’outil directement entre les mains d’une vaste communauté de chercheurs. Par conséquent, cette stratégie d’adoption assure une validation rapide du modèle. Elle entraîne aussi une accélération notable de la recherche mondiale sur la gestion des ressources et l’environnement.
Les technologies derrière Google AlphaEarth Foundations
Google AlphaEarth Foundations assimile des volumes de données géospatiales en pétaoctets. L’architecture utilise des sources multimodales étendues issues du catalogue Google Earth Engine. Ceci inclut l’imagerie optique de Sentinel-2 et Landsat, ainsi que les données radar Sentinel-1. Le modèle intègre également le LiDAR 3D GEDI pour la hauteur de la canopée. Il utilise des simulations climatiques ERA5-Land pour affiner sa compréhension des propriétés de surface (climate simulation).
GAEF crée des résumés numériques ultra-compacts nommés embedding fields. Chaque parcelle de 10×10 mètres sur Terre est représentée par un vecteur de 64 dimensions. Cette représentation aboutit à une compression des données spectaculaire de 16× par rapport aux systèmes d’IA existants. Le vecteur encode des informations sur les conditions de surface et les trajectoires temporelles (temporal indexing) sur une année. Les embeddings sont normalisés et distribués sur une sphère unitaire pour ainsi simplifier les calculs d’analyse.
L’imagerie sattelite au service des institutions
Les études comparatives ont mesuré une amélioration substantielle de la performance du modèle. GAEF présente un taux d’erreur 24 % inférieur (accuracy) aux autres modèles généraux testés. Il excelle dans la classification des écosystèmes (land use classification) et l’estimation des propriétés de surface. Le modèle démontre une robustesse remarquable même lorsque les données d’étiquetage (label data) sont rares. Sa précision élevée soutient efficacement le suivi des cultures, de la déforestation et de l’urbanisation rapide.
Le Satellite Embedding dataset est un jeu de données qui couvre la période qui s’étend de 2017 à 2024 et fournit une perspective historique immédiate. Des partenariats stratégiques ont été noués avec des organisations telles que l’ONU et la FAO. GAEF supporte la création d’un open dataset pour faciliter la recherche. Il contribue activement à l’initiative du Global Ecosystems Atlas qui vise une cartographie exhaustive des écosystèmes mondiaux. Le modèle filtre le bruit inhérent aux variations saisonnières et aux artefacts de capteur. Cette cohérence permet aux chercheurs de réaliser des analyses de détection de changement (occupation des sols, impacts des incendies) avec une fiabilité accrue.
Données ouvertes qui profite à toute la planète
Le développement de Google AlphaEarth Foundations s’est déroulé entre 2023 et 2025, depuis sa conception jusqu’à son déploiement. Inspiré du projet EarthAI de DeepMind, il visait à créer un satellite virtuel capable d’unifier des données géospatiales fragmentées. Les chercheurs ont introduit les embeddings pour représenter l’information spatiale et temporelle de manière cohérente. Toutefois, la communauté scientifique a d’abord réagi avec prudence. Des études internes ont ensuite confirmé que le modèle surpassait les méthodes classiques. Le lancement officiel a été accompagné d’une publication scientifique et de données ouvertes sous licence CC-BY 4.0.
Les retours d’une cinquantaine d’organisations internationales partenaires ont validé sa simplicité d’usage et la réduction du besoin en données étiquetées. Les premiers usages ont concerné l’Amazonie, l’agriculture canadienne et l’Antarctique. Par ailleurs, l’intégration dans Google Earth a accéléré l’adoption grâce au Satellite Embedding dataset couvrant la période 2017–2024. De institutions d’envergure planétaie ont intégré GAEF dans Earth Map. Cette intégration a offert une compression 16× et une classification 24 % plus précise.
Quels sont les avantages de Google AlphaEarth Foundations ?
Une vision unifiée de la planète et meilleur traitement des données spatiales
Grâce à son approche intégrée, le modèle offre une vision cohérente et complète de la planète. L’intégration multimodale fusionne données optiques, radar et LiDAR 3D, ce qui comble efficacement les lacunes dues aux nuages. Ainsi, il fournit une image consistante des terres et des eaux côtières. Cette vue unifiée se révèle cruciale pour le suivi des changements environnementaux en temps réel. De plus, les embeddings saisissent à la fois le contexte spatial et les trajectoires temporelles spécifiques.
GAEF transforme l’efficacité du traitement des données géospatiales complexes. La compression atteint 16×, ce qui réduit fortement les coûts de stockage et d’analyse. Par ailleurs, le modèle supprime la nécessité d’un prétraitement lourd des données brutes, tel que le masquage des nuages. Les vecteurs de 64 dimensions sont immédiatement prêts pour l’analyse, ce qui simplifie l’intégration dans les pipelines. Ainsi, l’analyse devient plus rapide et beaucoup plus puissante sur des ensembles volumineux.
Un outil scientifique pour la gestion durable et la sécurité alimentaire
L’amélioration de la précision scientifique constitue un autre atout majeur. L’accuracy progresse avec un taux d’erreur 24 % inférieur aux approches comparatives. GAEF excelle dans la classification des écosystèmes et l’estimation des propriétés de surface. Il autorise la création de cartes très précises avec des quantités de données d’entraînement nettement inférieures. Enfin, l’adoption par des institutions universitaires de premier plan confirme la robustesse et la généralité des résultats.
Au-delà de la recherche, Google AlphaEarth Foundations s’impose comme un outil essentiel pour la prise de décision stratégique. Il soutient la sécurité alimentaire mondiale en offrant un meilleur suivi de la santé des cultures. Les données produites contribuent directement à la conservation de l’Amazonie et à la protection d’autres écosystèmes, notamment le continent Antarctique. Par ailleurs, le modèle facilite la planification urbaine durable grâce à une résolution de 10 mètres. Enfin, il joue un rôle crucial dans la gestion durable de l’eau et des ressources hydriques critiques.
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Les alternatives à Google AlphaEarth Foundations
Planet Labs et Maxar Technologies
Fondée en 2010 à San Francisco, Planet Labs exploite une constellation de plus de 200 satellites. Elle fournit une couverture quotidienne de la Terre entière avec une résolution allant jusqu’à 3 mètres. Ses données sont utilisées par des gouvernements, des ONG et des entreprises pour le suivi agricole, la gestion forestière et la surveillance climatique. En 2025, Planet revendique plus de 1 000 clients institutionnels dans plus de 65 pays.
Également basée aux États-Unis, Maxar reste un leader mondial de l’imagerie haute résolution. Sa flotte de satellites WorldView et GeoEye capture des images à 30 centimètres de précision. Ces données alimentent des projets de cartographie, de défense et de gestion urbaine. En 2025, Maxar collabore avec la NASA et l’Agence spatiale européenne pour des missions de suivi environnemental global.
ICEYE et Airbus Defence and Space
L’Europe dispose de Airbus Defence and Space, qui opère les satellites Pléiades Neo et SPOT. Ces instruments offrent des résolutions allant de 50 centimètres à 1,5 mètre. L’avionneur Airbus fournit des services à des institutions publiques et privées dans plus de 100 pays. En 2025, ses données soutiennent la surveillance des catastrophes naturelles et la planification énergétique.
Créée en Finlande en 2014, ICEYE est devenue une référence mondiale en imagerie radar. Sa constellation de plus de 30 satellites SAR (Synthetic Aperture Radar) fournit des images quelles que soient les conditions météorologiques. En 2025, ICEYE couvre la planète toutes les 3 heures et collabore avec des agences de gestion des risques pour anticiper les inondations et les mouvements de terrain.
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