Earthcube mis en avant par Forbes

L'intelligence artificielle (IA) se développe rapidement, vers le haut et vers l'extérieur, sortant de son adolescence. Nous avons dépassé la phase de l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) où deux animaux à fourrure, chacun avec quatre pattes, des dents et des griffes, pouvaient être pris l'un pour l'autre.

L'ère de l'apprentissage automatique supervisé (SML), où nous devions dire à nos ordinateurs que les chats sont généralement (mais pas toujours) plus petits que les chiens, qu'ils existent dans une variété totale plus uniforme, qu'ils n'ont que des oreilles pointues (et non tombantes) et qu'ils sont plus susceptibles d'être photographiés assis en train de fixer un mur, est en train de devenir un souvenir.

Nous avons pu "exposer" le ML à suffisamment d'ensembles de données (des photos de chats et de chiens différents) pour qu'il entre dans l'ère de l'apprentissage automatique non supervisé (UML), où il peut faire des déductions plus sophistiquées et commencer à nous fournir davantage de puissance d'IA.

Bien qu'il existe encore un marché pour le suivi des chats et des chiens par l'IA dans certains domaines, nous sommes en train de faire progresser ces mêmes technologies d'identification des objets et de développer des algorithmes beaucoup plus complexes pour des tâches beaucoup plus complexes. C'est le type d'intelligence requis par les applications logicielles modernes utilisées dans le domaine de la défense internationale par les gouvernements et l'armée, avec une utilisation plus large également dans les projets de génie civil haut de gamme.

La société française Earthcube prétend apporter un nouveau type de savoir-faire aux algorithmes d'IA utilisés pour analyser les données géospatiales et les images satellites de la planète Terre. Cette startup basée à Paris a été créée en 2016 avec pour mission spécifique de développer un nouvel ensemble d'algorithmes plus larges, plus étendus et plus complexes, conçus pour analyser et identifier des objets et des "situations" à partir d'images satellites, de données géospatiales ou de données provenant de sources de données ouvertes, telles que les réseaux sociaux ou d'autres flux de données publiques librement accessibles.

Avec une équipe de 50 personnes basée à Paris, Earthcube a travaillé avec des géants de l'aérospatiale comme Airbus pour introduire l'IA dans sa couche d'opérations informatiques. Ses solutions sont également utilisées par plusieurs pays pour la veille stratégique et différentes organisations pour l'intelligence économique.

"Notre objectif est d'être la première licorne européenne de la Defense Tech", affirme sans rougir le cofondateur et PDG Arnaud Guérin. Guérin a été cité aux côtés de son homologue co-fondateur et CTO Renaud Allious sur le titre de presse français Challenges dans une interview avec le journaliste Vincent Lamigeon en mars de cette année.

Lamigeon fait état des rondes non négligeables de financement et d'intérêt du marché pour Earthcube, qui a été approché par un fonds d'investissement français du ministère des Armées, Definvest, mais aussi par le fonds de la CIA, In-Q-Tel.

Une "pluralité d'informations" pour permettre une nouvelle IA géospatiale

Les algorithmes d'IA d'Earthcube sont capables de détecter même des images fortement pixellisées, c'est-à-dire des images en très basse définition à faible résolution. "Jusqu'à présent, la majorité du travail des analystes militaires consistait à surveiller des sites stratégiques (par exemple le détroit d'Ormuz, la mer de Chine, la Libye...) où il ne se passe rien la plupart du temps", a déclaré le PDG Guérin. "Notre logiciel calcule d'énormes quantités d'images satellites et déclenche des alertes aux dates où [tout] comportement anormal est constaté, comme des équipements en mouvement, ou l'arrivée d'avions de transport."

Le logiciel fonctionne en "établissant" une base de données qui rassemble un ensemble d'"indicateurs géographiques" sous forme de données. Plus on recueille d'informations sur les images physiques d'un endroit donné de notre Terre (qu'il s'agisse d'images topographiques de la masse terrestre, ou d'images d'installations industrielles, de véhicules automobiles ou aériens, etc. Earthcube précise qu'il s'agit alors de maximiser ces images à travers une " pluralité d'informations ", qu'elles soient environnementales, administratives, ou même militaires.

L'IA construit alors une "empreinte d'image" d'un lieu unique sur la base d'une pile d'informations à plusieurs niveaux. Les couches d'un lieu ne sont pas simplement des coordonnées cartographiques. Elles sont composées de plusieurs niveaux, dont les métadonnées de l'image fournies par les propriétés de l'image et les informations satellitaires, l'emplacement géographique, la densité du réseau routier environnant, la description de l'occupation du sol et même la couverture neigeuse pour noter la présence de neige à une date donnée.

Les informations pour l'analyse IA effectuée sont ensuite extraites des empreintes (au pluriel) des images combinées.

" Les résultats dépendront de la présence de données au sein de ces empreintes. En effet, les données collectées peuvent prendre des formes multiples du fait de leurs sources plurielles et variées. Elles peuvent facilement être vues comme une 'superposition' [comme dans la superposition quantique] de multiples couches rasters et vectorielles qui couvrent toute la surface du globe, sur lesquelles nous découpons les seules parties qui nous intéressent", note Earthcube, sur un billet de blog explicatif.

Earthcube prévoit maintenant de s'étendre à l'international, en particulier (et nonobstant les effets et conséquences sans doute très perturbateurs du Brexit) au Royaume-Uni.

La France n'est peut-être pas toujours considérée comme un leader technologique de premier plan, mais n'oubliez pas que les Français nous ont donné Ubisoft (jeux vidéo Assassin's Creed), Orange (télécoms) et Schneider Electric (informatique énergétique). Avant cela, les Français nous ont donné le parachute, la pasteurisation, le taille-crayon, l'Etch A Sketch... et, après tout, ils ont inventé un terme pour désigner l'innovation technologique que nous utilisons tous quotidiennement - entrepreneur, n'est-ce pas ?

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