Ce mois-ci, j’ai décidé de consacrer un article aux startups tricolores démontrant des savoir-faire à la fois dans les domaines de l’intelligence artificielle et du GEOINT et dont l’approche mérite d’être remarquée. Mêlant les filières du spatial et du numérique, ces startups affichent des ambitions qui poussent l’innovation digitale du pays vers le haut et laissent présager le meilleur pour l’avenir de l’industrie française.

Ces dernières années, les avancées technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle ne semblent plus s’arrêter et l’engouement de la communauté scientifique comme des entreprises pour ce sujet nous donne un aperçu de l’ampleur de la révolution en cours. L’essor de l’intelligence artificielle va profondément changer les équilibres et créer une véritable rupture technologique dans une multitude de domaines. Son utilisation dans le monde de la Défense ouvre de nombreuses perspectives d’importance stratégique et va faire une énorme différence à l’avenir. Dans le domaine du GEOINT, l’intelligence artificielle semble briser le « plafond de verre » du Big Data en offrant la capacité de réaliser des analyses « intelligentes » des masses de données de tout types auxquelles nous faisons face.

Si la France n’est pas en reste dans le domaine, elle doit veiller à mettre en place un environnement propice au développement de ce secteur et soutenir les efforts des startups, laboratoires et entreprises. Comme l’a si bien exprimé M. Chiva dans un billet récent sur son blog VMF-214, « il est absolument indispensable, de tenir notre rang dans ce domaine, et d’anticiper la généralisation de l’IA dans les systèmes militaires. » N’oublions pas que la France possède de nombreux atouts en la matière (laboratoires, experts & chercheurs) qui ont déjà attiré de nombreuses entreprises étrangères sur le territoire national dont notamment le géant américain Facebook, le chinois Huawei et les japonais Rakuten et Sony.

Pour débuter cette série d’articles, j’ai le plaisir de vous présenter Earthcube, startup innovante mêlant deux filières d’avenir, le spatial et le numérique. Bonne lecture.

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Fondée en 2016, la startup Earthcube ambitionne de créer une véritable rupture dans le domaine de l’observation de la terre en tirant à la fois profit de l’innovation dans les domaines de l’intelligence artificielle et des nanosatellites. Aujourd’hui lauréate de plusieurs prix et suivie par l’incubateur ESA Bic Sud France auquel est associé le CNES, la startup s’est fixé pour objectif de démocratiser l’accès à l’imagerie spatiale ou aéroportée en facilitant son exploitation et sa compréhension.

Élément clé de la chaîne de valeur de l’observation spatiale, la donnée image recèle d’un grand potentiel pour une variété d’applications civiles ou militaires telles que la gestion des risques environnementaux, l’agriculture, l’aménagement du territoire, la surveillance ou encore la mise à jour de base de données cartographiques. La startup compte proposer des services de surveillance afin d’identifier des anomalies, caractériser de l’activité ou changements sur des zones difficilement accessibles ou très étendues et parfois à risque comme les pipelines ou sites industriels.

Si les technologies et outils d’exploitation des images ont considérablement évolué ces dernières années, le métier d’analyste n’a quant à lui pas connu de véritable bouleversement et peine à faire face aux masses de données produites de nos jours. En effet, l’offre actuelle en imagerie spatiale (civile et militaire) représente une masse de données considérable pour les analystes qui ne sont plus en mesure d’assurer une exploitation exhaustive et opportune sans avoir recours à des techniques d’automatisation. Cette tendance s’est amplifiée ces dernières années avec l’essor des missions Landsat et Sentinel mais aussi grâce à l’émergence de nouveaux acteurs du « New Space » tels que les startups Planet ou BlackSky qui opèrent chacune de véritables constellations de satellites d’observation avec des taux de revisite encore inédits.

La participation de la jeune pousse au challenge de détection de véhicules automatique lancé par l’Intelligence Campus en dit long sur le potentiel de cette approche pour répondre aux besoins de la Défense qui aujourd’hui déjà, peine à exploiter efficacement le volume d’images auquel elle est confrontée.

Automatiser l’exploitation des images

Pour exploiter efficacement les masses d’images et automatiser leur analyse, Earthcube a recours à l’intelligence artificielle et rivalise avec des initiatives similaires outre atlantique telles que les startup Orbital Insight ou Spaceknow. Cette approche innovante permet à la fois de traiter de grands volumes d’images et de rationaliser les coûts d’exploitation des données.

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Si elle n’a pas vocation à remplacer les analystes pour autant, l’intelligence artificielle développée par Earthcube va permettre des gains conséquents en terme de productivité, facilitant la caractérisation d’objets ou phénomènes et laissant plus de temps à l’analyse en elle même. Pour arriver à ses fins, la startup toulousaine s’est appuyée sur des technologies déjà éprouvées dans diverses industries dont notamment dans le domaine de l’imagerie médicale mais aussi dans le domaine de la sécurité. On retrouve ainsi le concept du « Geofencing » (également populaire dans le domaine du marketing) qui permet de surveiller une zone d’intérêt sur laquelle on souhaite générer des alertes automatiquement en cas de détection d’une activité.

Les algorithmes d’apprentissage profond (deep learning) développés par la startup offrent une fiabilité proche de celle de l’œil humain et permettent de traiter une grande variété d’images (Visible, IR, Radar) tout en limitant les faux positifs. Les objets ou changements pertinents peuvent ainsi être détectés sur de gros volumes de données images, permettant ainsi de tirer profit des séries temporelles archivées sur de longue périodes afin d’apporter une compréhension plus profonde de certains phénomènes localisés.

Valoriser le « Big Space Data »

La masse de données produites par les satellites d’observation est considérable et son exploitation requiert la mobilisation de ressources tout aussi importantes. Dans un contexte de croissance exponentielle des données, on assiste depuis plusieurs années à l’émergence d’un véritable « Big Space Data » face auquel l’automatisation « intelligente » seule ne suffit plus. Consciente de cette problématique, la startup s’est orientée vers des moyens de calculs distribués, adaptatifs et « scalables » pour optimiser ses analyses. Les algorithmes qu’elle développe sont ainsi optimisés dans le soucis de limiter la charge de calcul des machines et d’assurer une exploitation efficace dans des délais opérationnellement acceptables pour ses clients.

Des ambitions spatiales

Si Earthcube se démarque par son usage de l’intelligence artificielle pour valoriser l’imagerie spatiale, son ambition ne s’arrête pas là. En effet, la startup toulousaine ne se focalise pas uniquement sur le segment de l’exploitation de l’imagerie spatiale mais compte bien mettre en orbite sa propre constellation de satellites d’observation pour compléter l’offre actuelle.

Le calendrier initial envisagé par Earthcube prévoyait un premier lancement à la fin de l’année 2017 et la mise en orbite d’au moins dix nanosatellites d’ici fin 2018. Cependant le développement de cette activité plus complexe à mettre en place sur le vieux continent pourrait bien être reportée. Néanmoins les capteurs infrarouge destinés à équiper les nanosatellites sont prêts et seraient susceptibles d’équiper d’autres vecteurs si l’occasion se présentait. Ces capteurs, développés par la startup en collaboration avec l’ONERA, le CNES et le CNRS seraient en mesure de fournir une image de résolution équivalente à celle fourni par les nanosatellites Dove de la société Planet.

Je vous donne rendez-vous la semaine prochaine, pour découvrir la startup GEOTAC Systems.

Jean-Philippe Morisseau

 

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Une réflexion sur “Ces pépites françaises dans les domaines de l’IA et du GEOINT: 1ère Partie

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