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Comment l’intelligence artificielle permet à Google d’empêcher la pêche illégale et favorise d’autres surveillances par satellite

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L’ imagerie par satellite combinée avec l’intelligence artificielle permet à Google de proposer des services en matière de surveillance. En utilisant les nouvelles techniques d’apprentissage automatique par les machines, le géant de la recherche sur Internet propose des outils reposant sur une reconnaissance visuelle par ordinateur, plus proche de la vision humaine, qui permet d’ores et déjà de faciliter la surveillance internationale pour empêcher la pêche illégale ou pour faire le compte des panneaux solaires d’une région donnée.
 
Pour l’heure, l’alignement des capacités de la « vision » informatique sur celle de l’homme connaît des limites. Si l’analyse de dizaines de millions d’images d’un objet ou d’un animal donné permet à l’ordinateur de « reconnaître » de mieux en mieux un chat d’un cheval, la vision humaine focalisée – et consciente – n’est pas encore au rendez-vous. Mais Google travaille d’arrache-pied pour que la reconnaissance visuelle ou le traitement du langage – autre domaine où la capacité à percevoir des nuances constitue toujours un obstacle – s’approchent de plus en plus de l’intelligence humaine tout en l’associant à des capacités de calcul spectaculaires.
 

L’intelligence artificielle développée par Google a permis d’interpeller un navire se livrant à la pêche illégale

 
Google, pleinement engagé dans la mise en place mondiale des règles du développement durable, met cette science qu’il développe à grands pas au profit de la surveillance planétaire, comme l’explique la directrice « développement durable » de la firme, Kate E. Brandt : cela fonctionne grâce à la combinaison de l’« infonuagique » (cloud computing ou informatique dématérialisée), la géolocalisation et l’apprentissage automatique.
 
Les algorithmes d’AI permettent d’ores et déjà d’utiliser le Système d’identification automatique des navires d’accès public et de repérer les activités de pêche illégale dans les zones protégées. En suivant le déplacement des navires et en le comparant avec les schémas habituels de déplacement correspondant à des activités connues, les ordinateurs savent désormais « reconnaître » l’activité à laquelle se livre un bateau donné.
 
A partir de 22 millions de données envoyées par ping par les quelque 200.000 bâtiments en mer à un moment donné, les ingénieurs de Google ont trouvé un moyen d’y appliquer les logarithmes de l’intelligence artificielle et, grâce à l’apprentissage automatique, d’identifier la raison pour laquelle n’importe quel vaisseau est en mer, que ce soit pour le transport d’êtres humains, le fret, le loisir ou la pêche.
 

La surveillance par satellite mise à profit pour empêcher des activités interdites, en attendant l’imposer l’éco-responsabilité ?

 
Travaillant avec des ONG comme Oceana ou Sky Truth, Google a ainsi créé un organisme de surveillance, Global Fishing Watch, capable d’identifier en temps réel tous les lieux où la pêche est en cours. Ces données ont déjà permis l’interpellation en flagrant délit d’un capitaine au large de Kiribati qui, confronté aux relevés effectués par Google, a été contraint d’avouer une violation de la loi internationale qu’il avait dans un premier temps niée.
 
Que cela « crée d’immenses possibilités » pour les gouvernements, comme l’affirme Kate Brandt, on n’en doute pas une seconde.
 
Un autre projet, dit Sunroof, permet d’identifier aux Etats-Unis comme en Allemagne le nombre de maisons particulières équipées de panneaux solaires dans une zone donnée, et, « mieux » encore, de déterminer quelles sont les zones sous-équipées au vu des données météorologiques récoltées par les images satellitaires de Google Earth, qui permettent de savoir si l’ensoleillement habituel d’une zone justifie économiquement l’installations desdits panneaux. Et de calculer au passage quelle est l’économie d’énergie et d’argent que le propriétaire d’une maison dans cette zone peut en espérer…
 
Parti de la question d’un individu, un ingénieur de Google vivant dans le Massachusetts qui se demandait s’il fallait équiper ou non son toit de panneaux solaires, l’algorithme développé a été adapté pour servir à des communautés, voire à des autorités publiques.
 
Prochaine étape : l’installation obligatoire de panneaux solaires là où ils sont décrétés rentables ?
 

Anne Dolhein