Intelligence artificielle : IBM et la Nasa imaginent un « ChatGPT du climat »

Si des modèles d’IA comme ChatGPT et Dall-E sont pressentis pour « changer le monde », d’autres intelligences binaires ont des missions plus sérieuses que de générer des images de chats aliens. Comme celles que développent conjointement la Nasa et IBM qui officialisent aujourd’hui un partenariat autour d’un énorme défi : nous aider à étudier plus efficacement le changement climatique. Et tenter de trouver des réponses adaptées. Au cœur de la démarche, deux trésors : des données et un modèle. Les données, ce sont celles de l’agence spatiale américaine. Selon Rahul Ramachandran, chercheur au Marshall Space Flight Center de la NASA (Huntsville, Alabama) : « La Nasa gère aujourd’hui un volume de 70 pétaoctets et nos prédictions tablent sur environ 250 Po à gérer vers 2025 ». Un volume de données énorme, potentiellement riche en informations… pour peu qu’on puisse en tirer parti !

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C’est là qu’un modèle d’IA que vous connaissez (peut-être sans connaître) a tout son intérêt : le modèle dit « de fondation ». Si vous avez joué avec ChatGPT, vous avez utilisé une IA spécifique qui découle de GPT-3. C’est ce même genre de modèle haut niveau qu’IBM veut développer. Car ce sont les seuls à même de pouvoir englober un volume de données aussi gigantesque. Et surtout, ce sont ces modèles qui, comme leur nom l’indique, peuvent servir de « fondation » à des IA plus spécialisées. De la même manière que ChatGPT génère du texte et Dall-E des images, le modèle d’IBM, codéveloppé avec les données de la Nasa, servira de base à des IA à vocations scientifiques. Elles pourront notamment aider chercheurs, activistes et autres services de secours à lutter contre les dérèglements climatiques. Et leurs conséquences.

Une fondation, des usages

Si les modèles d’entraînement des IA sont abstraits, les applications de ces IA sont bien plus simples à comprendre. Quand on lui demande « comment expliquer à quelqu’un qui a zéro idée de ce qu’est une IA ce que ce modèle peut permettre de réaliser ? », Rahul Ramachandran répond tout de go par un exemple concret. « Imaginez des équipes de secours qui analysent l’image d’un pays frappé par d’importantes inondations. Avec une IA parfaitement entraînée, l’IA pourra déterminer très rapidement quelles sont les zones les plus touchées grâce au corpus d’images satellites passées et actuelles. Et aider les équipes à déployer leurs efforts de manière plus intelligente et efficace ». Le tout, même si les communications au sol sont coupées, l’analyse des images suffisant à faire un état des lieux.

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La mention des images satellites n’était pas le fruit du hasard. Dans un premier temps, c’est sur les données et images de Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) que le modèle d’IBM va œuvrer. Profitant d’une force énorme de ce genre de modèle – le fait de ne pas avoir besoin de données pré-étiquetées –, l’intelligence d’IBM va se former à connaître notre planète. Pour (selon le communiqué de presse) « identifier les changements dans l’empreinte géographique de phénomènes tels que les catastrophes naturelles, les rendements agricoles cycliques et les habitats de la faune et de la flore ». En gros, devenir un genre de gros cerveau qui aura vu et scanné toute la surface de la Terre, et pourra épauler les chercheurs dans l’interprétation de certaines évolutions.

Un ChatGPT pour chercheurs en sciences de la Terre

L’autre intelligence qu’IBM et la Nasa vont développer, c’est une IA entraînée sur « 300 000 articles scientifiques spécialisés dans les sciences de la Terre ». Une IA qui fonctionnera un peu comme ChatGPT : devenir un corpus de savoir facilement consultable. Basé en partie sur le système de questions-réponses multilingues d’IBM PrimeQA, ce module a pour but d’être intégré en dur au cœur des systèmes de données de la Nasa. Et de pouvoir, en sortie, être interrogé par les chercheurs.

De quoi développer des outils où les chercheurs peuvent interroger l’IA, trouver aisément les informations et leurs sources. Pour avancer sur leurs dossiers, plus rapidement qu’avec de simples moteurs de recherche classiques à base de mots clés. Et surtout, avec déjà des éléments de mise en relation de savoir que seule une IA peut réaliser. La question étant évidemment de savoir si la pertinence des résultats sera à la hauteur des attentes d’un public spécialisé. En tout état de cause, les abus de langages et autres éléments de désinformation ont au moins le mérite d’être absents. Les matériaux de travail étant limités aux articles scientifiques.

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Si ces projets portent leurs fruits, d’autres initiatives sont déjà envisagées, qui « comprennent la construction d’un modèle de fondation pour les prévisions météorologiques et climatiques à l’aide de MERRA2, un ensemble de données d’observations atmosphériques. » Il est logique que ce projet arrive après les précédents, car en plus d’un large volume de données, la complexité des modèles climatiques impose d’avoir en sus des puissances de calcul à disposition d’une tout autre magnitude.

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Dernier point pour les amateurs de fonds publics, contrairement aux modèles d’OpenAI et autres, où de nombreuses technologies clés sont fermées, ici toute la chaîne du savoir est ouverte. Des données de la Nasa (images, articles, etc.) qui sont du domaine public, en passant par les modèles d’IBM qui seront placés sous licences open source, tout le projet est placé sous l’égide de l’initiative « Open Source Science » de la NASA. La question étant de savoir si IBM et la Nasa prévoient de concevoir un « ChatGPT climatique » accessible à tous !

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