Cette IA peut repérer des épaves à partir du ciel

Leila Character, une doctorante en géographie de l’Université du Texas a récemment conçu un système basé sur l’IA, capable de repérer les épaves de navires à partir d’images de l’océan. Le projet, mis en place en coopération avec la Navy américaine, a été testé sur les côtes américaines et portoricaines avec un certain succès; leur modèle a été précis à 92% pour identifier les épaves déjà connues.

Pour entraîner son modèle, l’étudiante a pioché dans les registres de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Cette agence américaine recense entre autres une vaste base de données des épaves connues. Une vraie mine d’or pour un projet comme celui-ci, puisqu’elle comprend également des photos aériennes. Parfait pour apprendre à son IA à reconnaître une épave.

Mais pour éviter de voir des épaves partout, il a aussi fallu apprendre à l’IA à faire la différence avec le plancher océanique. Là encore, la NOAA s’est révélée d’une aide précieuse puisqu’elle conserve des dizaines de milliers d’images en tous genres, y compris de l’imagerie sonar et lidar. Leila Character a ainsi sélectionné des échantillons avec peu d’épaves pour les intégrer à son système. Il ne reste plus qu’à entraîner l’IA à faire la distinction entre le plancher océanique et les restes d’embarcations qui le jonchent.

Un intérêt scientifique…

C’est une technique très ingénieuse, et très intéressante du point de vue de sa spécialité. En effet, les épaves peuvent être de véritables trésors archéologiques, capables de nous en dire long notre espèce. À bord de ces bateaux, ce ne sont pas que des humains qui ont voyagé. Ils embarquaient aussi toute l’Histoire des civilisations. Trouver et étudier ces épaves, c’est donc en apprendre plus sur l’histoire des migrations, des guerres, des différents savoir-faire…

Or, l’archéologie sous-marine est extrêmement complexe et nécessite des ressources techniques considérables; pas question de se lancer dans une telle opération au petit bonheur la chance. C’est là que ce système pourrait être utile; une version automatisée, capable de passer de larges zones au peigne fin toute seule, permettrait de réduire les coûts et la difficulté des opérations.

…mais aussi militaire et civil

Enfin, il est aussi intéressant de préciser que le concept ne se limite pas au monde sous-marin; sur le principe, il serait directement transposable à d’autres types de structures génériques. Pour cela, il suffirait simplement de changer les jeux de données fournis à l’IA. Dans tous les cas, il faudra des images d’une surface avec et sans la particularité recherchée; une fois entraînée, l’IA devrait être capable de faire la distinction. Pour vérifier si ce concept fonctionne comme prévu, Leila Character travaille sur une variante de son système pour identifier des structures archéologiques souterraines, comme des tumulus romains, ou des structures mayas ensevelies.

Évidemment, on peut aussi imaginer des applications plus immédiates. Ce n’est d’ailleurs pas par charité que la Navy s’est impliquée dans le projet. De son côté, la marine américaine aimerait pouvoir faire usage de ce système pour retrouver des épaves de bâtiments militaires, mais aussi des embarcations civiles récemment disparues. Elle espère aussi pouvoir étendre cette technique pour repérer d’autres types d’objets immergés. L’objectif serait de pouvoir également repérer “bâtiments, des statues ou des avions”.

Le papier de recherche est disponible ici.

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