Un pas au-delà des modèles de langage

Alors que les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné la manipulation de l'information textuelle, un nouveau paradigme se profile, baptisé « Planetary Intelligence » (intelligence planétaire). Proposé dans un essai récent, ce concept vise à doter l'intelligence artificielle d'une perception directe du monde physique, jusqu'ici inaccessible aux machines. L'auteur de l'essai, Will Marshall, souligne que les LLM sont « aveugles » au monde réel : ils connaissent les livres et les articles sur les inondations, les incendies ou les récoltes, mais ne peuvent décrire ce qui se produit à un endroit précis à un moment donné.

LEM : des modèles pour la Terre entière

La clé de cette avancée repose sur ce que Marshall appelle les « Large Earth Models » (LEM), ou grands modèles de la Terre. Contrairement aux LLM nourris de textes, les LEM apprendraient à partir d'un vaste corpus de données physiques. Le noyau de cette information proviendrait des archives satellite, notamment le programme Landsat de la NASA (lancé en 1972) et les satellites SuperDove de Planet, qui photographient quotidiennement presque toute la surface terrestre depuis 2017. À ces images s'ajouteraient des flux vidéo en temps réel, des réseaux météorologiques et des capteurs IoT agricoles ou urbains.

Un « Tricorder » pour la planète

Les applications envisagées sont concrètes et urgentes. L'auteur imagine un chef des pompiers interrogeant un LEM lors d'un feu de forêt. Le modèle combinerait des images satellite récentes et historiques, des descriptions verbales de l'équipe aérienne, des données météorologiques dynamiques et des informations sur la population locale. En quelques minutes, il fournirait la trajectoire du feu, les zones à évacuer et l'emplacement des ressources en eau. De même, un assureur pourrait connaître l'état précis de ses biens après une catastrophe et le comparer aux précédents.

De l'indexation du Web à l'indexation de la Terre

Marshall compare cette évolution à la naissance des moteurs de recherche. « Google a indexé Internet pour le rendre consultable. Planet indexe la Terre pour la rendre consultable », avait-il déclaré lors d'une conférence TED en 2018. L'idée est de passer d'une intelligence confinée au numérique à une intelligence capable d'agir sur les problèmes physiques, qu'il s'agisse de conflits, de migrations, de destruction écologique ou de catastrophes naturelles. Selon lui, cette approche place l'IA au cœur de la résolution des défis réels, loin des seuls débats virtuels.

Un changement de paradigme pour la sécurité et l'économie

Au-delà des secours, les implications économiques et sécuritaires sont vastes : agriculture de précision, surveillance des infrastructures, analyse des mouvements de population ou détection des changements environnementaux. En reliant la puissance de l'IA à une observation continue de la planète, l'intelligence planétaire promet de combler le fossé entre ce qui se passe sur le terrain et la capacité des décideurs à le savoir.

Conclusion : une intelligence incarnée

L'essai plaide pour une nouvelle forme d'intelligence artificielle, non plus seulement savante mais aussi incarnée, capable de voir, de mesurer et de comprendre notre monde en mutation. Si les LLM excellent dans le domaine digital, l'intelligence planétaire se présente comme l'une des voies les plus prometteuses pour appliquer les percées de l'IA aux problèmes concrets de l'humanité.