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Le deep learning pour évaluer la répartition de l’eau sur la planète

8 mars 2016

Afin d’évaluer encore plus précisément la répartition de l’eau sur Terre, une start-up a eu recours à l’intelligence artificielle. La MIT Technology Review en expose les applications.

Indicateur du changement du climat, ressource géopolitique, synonyme de bonne ou mauvaise récolte… L’eau a de multiples visages et évaluer sa répartition s’avère crucial. C’est pourquoi l’équipe de chercheurs d’Orbital Insight s’est appuyée sur la combinaison entre images satellite Landsat et le deep learning pour en améliorer l’observation et déterminer avec précision les niveaux d’eau en tout point de la Terre.

Résultat : entraîné à reconnaître l’eau sur des milliers d’images, le « réseau de neurones » d’Orbital Insight est particulièrement efficace pour éviter la confusion entre eau, nuages et montagnes, contrairement à d’autres systèmes de détection.

Parmi les applications possibles de ce suivi : une meilleure évaluation des risques d’inondation ou de sécheresse du côté des compagnies d’assurance et des agriculteurs, ou de l’évolution du climat pour les agences spécialisées. Mais aussi, la diffusion de données utiles dans le cadre des relations internationales.

« En mesurant la quantité d’eau disponible et en déterminant qui en fait usage, on peut plus facilement développer un cadre propice à l’établissement de droits de l’eau », explique ainsi Shwetank Kumar, ingénieur chez Orbital Insight.

Plus d’informations avec l’article de MIT Technology Review.

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