Avec OlmoEarth, Ai2 traite un continent en un jour

Ai2 présente OlmoEarth. L’Allen Institute for AI a construit la plateforme OlmoEarth pour exécuter des modèles géospatiaux à grande échelle. La famille de modèles a été préentraînée sur environ 10 téraoctets de données satellitaires multimodales. La plateforme couvre le réglage fin, l’évaluation et l’inférence. Ai2 indique qu’elle peut traiter des zones de taille continentale en environ une journée. Un traitement mobilise des dizaines de téraoctets d’images. Le coût annoncé représente une fraction de centime par kilomètre carré. L’organisation présente cette infrastructure dans un article technique publié le 28 juillet 2026. Des gouvernements et des organisations non gouvernementales adaptent déjà OlmoEarth à plusieurs usages environnementaux.

Les organisations manquent d’infrastructure. Ai2 explique que de nombreux acteurs environnementaux ne disposent pas d’équipes d’ingénierie capables de gérer tout le cycle des modèles. Ce cycle comprend l’annotation des données, le réglage fin et l’inférence à grande échelle. L’institut s’appuie sur plus d’une décennie d’exploitation de Skylight et EarthRanger. Ces logiciels sont utilisés quotidiennement par des utilisateurs dans le monde. Cette expérience a conduit Ai2 à intégrer le suivi des performances et la transformation des sorties brutes en informations exploitables. Les applications citées comprennent la surveillance de la déforestation, la sécurité alimentaire et l’évaluation du risque d’incendie. Ai2 décrit ces éléments comme les raisons de créer OlmoEarth.

OlmoEarth coordonne trois étapes

Les images imposent plusieurs contraintes. Une tâche d’observation terrestre peut déplacer des téraoctets de données et durer plusieurs heures. Les entrées peuvent combiner plusieurs bandes spectrales, types de capteurs et étapes temporelles. Elles peuvent aussi provenir de plusieurs fournisseurs. Ces fournisseurs utilisent des projections et des résolutions différentes. Certaines observations restent manquantes ou masquées par des nuages. Les sorties doivent conserver un alignement précis avec la projection et la grille de coordonnées des zones voisines. Ai2 précise que l’acquisition et la préparation prennent souvent davantage de temps que l’exécution du modèle. Les pipelines doivent donc gérer un volume élevé d’entrées-sorties, ainsi que la reprojection et le rééchantillonnage.

Le matériel suit chaque tâche. OlmoEarth répartit chaque traitement en trois étapes associées à des profils matériels distincts. Les processeurs centraux prennent en charge l’acquisition et le prétraitement. Ils récupèrent, reprojettent, alignent et normalisent les images. Les processeurs graphiques exécutent ensuite le modèle et écrivent les sorties peu traitées dans le stockage. Les processeurs centraux assurent enfin le post-traitement. Ils assemblent les résultats par fenêtre, appliquent des masques ou un redimensionnement, puis exportent les données en formats Zarr, GeoTIFF ou GeoJSON. La plateforme distribue ces étapes sur plusieurs machines. Des chargeurs multiprocessus alimentent continuellement les processeurs graphiques, tandis que les sorties terminées sont envoyées vers un stockage d’objets.

Ai2 vise des cartes cohérentes

Les sorties deviennent des cartes. La plateforme doit assembler des prédictions produites sur différentes fenêtres géographiques. Chaque résultat doit rester cohérent avec les zones adjacentes. L’infrastructure doit aussi récupérer après les défaillances courantes du calcul distribué. Ai2 indique que les images sont d’abord préparées dans un format optimisé pour un chargement rapide pendant l’inférence. Les résultats intermédiaires sont ensuite écrits directement dans le stockage. Le post-traitement produit des formats utilisables par les applications géospatiales. Une carte récente du risque d’incendie a été générée sur OlmoEarth, avec des statistiques associées. La plateforme relie ainsi modèles, données satellitaires et cartes géographiques dans un même flux d’exécution.

Le déploiement reste documenté. Ai2 présente OlmoEarth comme une infrastructure destinée aux organisations qui peuvent adapter des modèles, mais ne peuvent pas gérer seules leur exploitation à grande échelle. L’article détaille les difficultés liées à l’accès aux données, aux projections, aux résolutions et aux pannes distribuées. Il décrit aussi la séparation entre processeurs centraux et graphiques pour maintenir l’utilisation des processeurs graphiques. Le résultat annoncé combine une couverture continentale en environ une journée, des dizaines de téraoctets traités et un coût inférieur à un centime par kilomètre carré. Les équipes intéressées peuvent consulter la présentation officielle d’OlmoEarth et son retour d’ingénierie sur l’inférence géospatiale. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur l’analyse prédictive IA pour les ventes PME.