Airbus utilise désormais le machine learning sur ses images satellites

Airbus Defense Space utilise désormais la technologie de l’Intelligence artificielle, notamment le machine learning. L’apprentissage automatique va permettre à l’entreprise d’améliorer ses images satellites en les rendant plus claires. Concrètement, cette technologie écarte les nuages des clichés et peut repérer les avions. Elle fonctionne à travers un jeu de données de quarante-mille prises de vues.

Cela va surtout occasionner un nouveau business pour le groupe. Les domaines dans lesquels les images satellitaires sont applicables sont variés. D’ailleurs, ils sont en forte progression, à l’exemple de l’agriculture de précision. Désormais, les clients peuvent exploiter les images prises dans une couverture de soixante kilomètres sur soixante kilomètres.

Le nouveau procédé contribue à accroître la fiabilité des images. Auparavant, ADS recourait aux services d’opérateurs qui observaient de visu les clichés.

Des résolutions de 50 à 150 centimètres

Jean-Francois Faudi est l’analytics tech product manager & innovation scout au sein de l’entreprise. « Notre métier est d’opérer des satellites et de fournir des images en jonglant avec des résolutions de 50 à 150 centimètres, et des radars pour voir la nuit », a-t-il expliqué. « Nous avons mis en place des modèles de traitement d’image. Et en cas de nuage, nous reprogrammons une boucle rapide pour reprendre un cliché le lendemain », a-t-il ajouté.

« À partir de chaque pixel des images satellites, on peut mesurer la biophysique d’un champ pour fournir la quantité exacte d’engrais nécessaire qu’il faut placer », a affirmé le responsable. Ainsi, pour l’agriculteur par exemple, les informations lui seront directement envoyées vers le tracteur.

Airbus veut aller plus vite

ADS affiche sa volonté d’accélérer sa progression en termes de technologie de pointe. « Il y a un an et demi, on s’est intéressé au machine learning avec Google. En six mois nous avons réussi à faire passer la fiabilité du modèle de 11% d’erreur à 3%. Les opérateurs sont partis faire des choses plus intéressantes », a constaté Jean-Francois Faudi.

Par ailleurs, le groupe exploite également la technologie de l’IA afin d’effectuer de la reconnaissance automatique d’objet. À travers une opération de crowdsourcing, le jeu de données a été enrichi de deux-mille images. À cela s’ajoute huit milles de sur avec quarante-mille clichés. L’IA d’ADS peut aujourd’hui identifier des avions avec un taux de reconnaissance de 96 %.