Après une tempête, l’IA d’Eagleview peut analyser des milliers de toits en quelques minutes, aidant à identifier les dommages, estimer les réparations et aider les communautés à se rétablir plus rapidement. Pour les familles en attente de reconstruire, ces informations signifient des liens avec les services d’urgence et les entrepreneurs en réparation en quelques heures, pas en quelques jours.
Au cours de la dernière année, l’IA a explosé dans la sensibilisation du public en alimentant des chatbots, en générant des images et des extraits vidéo, et en suscitant des discussions sur la façon dont elle va changer nos vies. Mais l’IA évolue depuis des décennies.
Je travaille dans ce domaine depuis plus de 20 ans, en commençant par des modèles prédictifs à la fin des années 1990, en passant aux réseaux neuronaux et à l’apprentissage profond, et maintenant en dirigeant des initiatives en IA ici chez Eagleview. Les technologies ont changé radicalement, mais la théorie et l’objectif ont toujours été les mêmes : aider les machines à comprendre les données afin que les gens puissent tracer une meilleure voie pour l’avenir. Chez Eagleview, je continue ce travail, en me concentrant sur la façon dont nous pouvons utiliser une IA avancée avec nos images aériennes de classe mondiale pour comprendre et interagir avec le monde physique.
Comprendre l’évolution de l’IA
En termes simples, on voit l’IA lorsqu’une machine accomplit une tâche qui nécessite normalement un esprit humain. Cela peut signifier contextualiser des objets dans une image, identifier des éléments clés d’une histoire ou prédire les résultats à partir des données. Certaines des premières affirmations des systèmes « IA » reposaient sur des modèles statistiques — des modèles aujourd’hui étiquetés « apprentissage automatique » — qui extrayaient des motifs des données et les utilisaient pour faire des prédictions. Les applications ultérieures avec les réseaux de neurones et l’apprentissage profond ont également été qualifiées d'« IA », avec des représentations plus sophistiquées et la capacité de traiter des données via des réseaux de neurones.
L’IA d’aujourd’hui est différente. La dernière génération de modèles s’appuie sur les développements précédents en ajoutant des mécanismes pour aider les machines à percevoir les entrées et à garder l’attention sur les éléments clés. Ces nouveaux « transformateurs » IA développent des relations entre les mots, contextualisent les images et interprètent les données de manière plus flexible et dynamique. Ces approches sous-tendent les grands modèles de langage (LLM) de ChatGPT et Claude, ainsi que les outils d’image générative par IA comme Midjourney, et la toute nouvelle génération vidéo de Sora 2.
Alan Turing, le cryptographe souvent reconnu comme le père de l’informatique, a proposé que nous connaissions l’IA grâce au « jeu de l’imitation ». Il a dit que nous saurions que l’IA était arrivée lorsqu’une personne ne pourrait plus distinguer une conversation avec un humain d’une machine. Avec les applications d’aujourd’hui, nous avons clairement satisfait aux exigences du test de Turing.
Cela dit, Turing n’a pas précisé ce qu’on devait faire avec l’IA une fois qu’elle serait arrivée. Je crois que l’avenir de l’IA ne consiste pas à remplacer la compréhension humaine, mais plutôt à l’amplifier.
La mission d’Eagleview a toujours été de capturer les images les plus précises et en haute résolution du monde et de transformer ces images en informations utiles à nos clients. Et à mesure que l’IA est passée de simples algorithmes de reconnaissance de motifs à des systèmes comprenant le contexte, elle a ouvert une nouvelle frontière pour Eagleview en transformant les pixels bruts en intelligence exploitable. L’IA transforme maintenant notre façon de voir, de comprendre et de réagir au monde.
Les images aériennes contiennent une quantité énorme d’informations. Chaque image inclut des informations sur les matériaux, les formes, les ombres, la végétation, l’eau, les infrastructures, et plus encore. De plus, les images contiennent des informations très importantes sur les relations entre les objets. Traditionnellement, il fallait des équipes d’experts et beaucoup de temps pour interpréter les images et comprendre les détails des objets et des relations à l’intérieur. Mais l’IA le fait maintenant instantanément et à grande échelle, transformant notre façon d’utiliser les images.
L’IA identifie maintenant instantanément les toits, les panneaux solaires et les arbres, avec une précision qui prenait autrefois des heures d’analyse humaine. Et l’IA avancée peut aller plus loin, en repérant des schémas au fil du temps, comme l’évolution d’un quartier, l’endroit où la végétation pourrait empiéter sur les lignes électriques, ou comment une tempête a touché une communauté.
De l’imagerie à l’intuition : La prochaine frontière
La plus grande force de l’IA est sa capacité à traiter d’énormes quantités de données et à trouver du sens et de la compréhension dans la complexité. En ce qui concerne l’imagerie aérienne, cela signifie embrasser des millions de pixels pour former des connaissances exploitables.
En intelligence géospatiale, l’IA ne répond pas seulement aux questions; Ça nous permet de poser de meilleures questions. Imaginez un entrepreneur recevant une réponse immédiate à une question pertinente pour l’entreprise comme « Emmenez-moi dans des propriétés voisines dont les toits doivent être remplacés, et seulement celles dont les propriétaires sont probablement prêts à acheter ». Ou pensez à la façon dont un expert en sinistres peut comparer les images d’avant et après la tempête en quelques secondes et les utiliser pour évaluer les dommages à distance. Ou comment un urbaniste peut comprendre les changements environnementaux, comme la perte de la canopée ou le risque d’inondation, sans jamais avoir à entrer sur le terrain. Notre travail en IA géospatiale ne change pas seulement la façon dont le monde est cartographié — il redéfinit la manière dont les organisations comprennent le risque, la croissance et les opportunités.
Les systèmes d’Eagleview auront une pertinence pour des industries au-delà de nos publics traditionnels afin d’obtenir des réponses plus rapides, plus précises et plus intuitives. Nos images fournissent une base visuelle riche et l’IA fournit la couche de raisonnement qui les rend facilement accessibles.
La route à venir
La prochaine frontière, c’est la véritable intelligence géospatiale. Nous ne voyons plus seulement le monde d’en haut, mais nous sommes maintenant capables de le comprendre et d’y répondre à grande échelle. Pour la première fois, nous disposons de la puissance de calcul, de la qualité des données et de la sophistication des modèles pour créer une compréhension véritablement intelligente de nos environnements bâtis et naturels. Les modèles d’IA d’Eagleview sont entraînés sur le jeu de données aérien le plus détaillé au monde, ce qui donne des informations plus précises, des réponses plus rapides et de nouvelles capacités qui redéfiniront ce qui est possible en intelligence géospatiale. L’IA apportera assurément une modélisation environnementale prédictive, une surveillance d’infrastructure de haute précision et une réponse adaptative aux catastrophes.
Eagleview combine le plus grand et la plus grand ensemble de données aériennes de la plus haute qualité au monde avec des modèles d’IA personnalisés — créant un niveau de compréhension géospatiale inégalé dans l’industrie. En transformant des pixels en motifs, et des motifs en insights, nous aidons nos clients traditionnels et nouveaux à générer des insights sur leurs actions. Et ce n’est que le début. Alors que l’IA et l’imagerie convergent, nous entrons dans une ère où chaque pixel raconte une histoire et où Eagleview sera là pour donner un sens à chaque nouvel horizon.
Dr Dylan Kesler
Chef de l’IA chez Eagleview
Le Dr Dylan Kesler, chef de l’IA chez Eagleview, possède plus de dix ans d’expérience dans la promotion des technologies d’intelligence artificielle et le développement de solutions concrètes pour des clients commerciaux et gouvernementaux. Son travail couvre plus de soixante publications évaluées par des pairs et chapitres de livres, de multiples technologies brevetées, ainsi que des produits d’IA largement utilisés dans les secteurs public et privé. Le Dr Kesler a obtenu son doctorat et sa maîtrise à l’Oregon State University et a auparavant fait partie du corps professoral de recherche et d’enseignement à Virginia Tech et à l’Université du Missouri.