Google a récemment dévoilé une amélioration majeure de son intelligence artificielle Google Earth, introduisant une nouvelle fonctionnalité nommée « Geospatial Reasoning ». Cette capacité est conçue pour dépasser les simples alertes de danger généralisées afin d'identifier avec précision les zones spécifiques et les infrastructures qui courent un risque accru lors d'événements naturels. Grâce à une architecture basée sur Gemini, cette innovation établit automatiquement des corrélations entre des couches de données hétérogènes, telles que les simulations d'inondation, les cartes de densité de population et les schémas d'infrastructure. L'objectif est de fournir une réponse de haute fidélité concernant les communautés, les réseaux électriques ou les établissements médicaux qui font face au plus grand péril.
Ce bond technologique marque une transition essentielle, passant des systèmes d'alerte réactifs à une action proactive et systémique. Il s'appuie sur les fondations robustes du Google Earth Engine, une plateforme qui, depuis plus d'une décennie, offre aux scientifiques l'accès à plus de cinquante ans d'images satellites mondiales. Alors que les outils précédents, y compris le système de prévision des inondations existant de Google, qui avertit jusqu'à deux milliards de personnes, fonctionnaient principalement comme des systèmes de notification rapportant des événements en cours, la nouvelle version d'Earth AI, enrichie par les capacités de raisonnement de Gemini, est spécifiquement conçue pour articuler la signification profonde derrière ces données brutes.
Cette nouvelle fonctionnalité permet aux analystes de soumettre des requêtes directes et complexes. Par exemple, un gestionnaire de réseau d'eau municipal peut désormais interroger le système pour localiser des zones où un cours d'eau a récemment diminué – un indicateur potentiel d'activité de tempête de poussière – ou pour identifier des proliférations d'algues nuisibles qui menacent les réserves d'eau potable. Google étend la portée de ces modèles sophistiqués aux Testeurs de Confiance (Trusted Testers) via Google Cloud, élargissant ainsi la puissance analytique au-delà de ses applications internes pour inclure des entités commerciales et des chercheurs universitaires.
Les effets transformateurs de cette technologie sont déjà mis à l'essai dans des secteurs vitaux. L'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) utilise l'IA d'Earth en République Démocratique du Congo pour anticiper les épidémies de choléra, en intégrant les statistiques localisées sur les maladies aux modèles de Google afin d'identifier préventivement les zones vulnérables. Dans le secteur des services publics, Airbus utilise cet outil pour aider les compagnies d'électricité à repérer l'empiètement de la canopée des arbres sur les lignes de transmission, une étape cruciale dans la prévention des incendies de forêt. De plus, l'organisation à but non lucratif GiveDirectly se sert du « Geospatial Reasoning » pour fusionner les données d'impact des inondations et les données démographiques, permettant de prioriser les ménages pour l'assistance financière directe après les catastrophes.
Les implications à long terme devraient remodeler la structure économique mondiale, en particulier pour les industries comme l'assurance, qui doivent quantifier la volatilité croissante des risques climatiques. Le courtier mondial McGill and Partners intègre déjà l'IA d'Earth pour la modélisation des ouragans, déplaçant l'accent de l'évaluation des dommages après une tempête vers une quantification précise du risque avant l'arrivée (pré-atterrissage). Cette technologie démocratise de fait la connaissance à l'échelle planétaire, permettant aux municipalités et aux intervenants de première ligne de prendre des décisions plus intelligentes et plus agiles en considérant le système interconnecté de la météo, de la population et des infrastructures comme une entité unique et réactive.