# Avec OlmoEarth, Ai2 analyse des téraoctets en un jour > Ai2 présente OlmoEarth, une plateforme capable d’analyser des dizaines de téraoctets d’images satellitaires sur des zones continentales en environ un jour. Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-10-01 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Industrie Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/ai2-traite-des-dizaines-de-teraoctets-avec-olmoearth Tags : ia géospatiale, satellite, inférence, environnement, multimodal, inference --- ## En résumé - Ai2 a conçu OlmoEarth pour exécuter des modèles géospatiaux à grande échelle. - La plateforme traite des dizaines de téraoctets d’images en environ un jour. - OlmoEarth sépare les tâches entre processeurs et cartes graphiques. **Le signal :** Ai2 traite des dizaines de téraoctets d’images satellitaires en environ un jour, pour moins d’un centime par kilomètre carré. **Ai2 lance OlmoEarth** pour exécuter des modèles géospatiaux sur des zones continentales. La plateforme traite des dizaines de téraoctets d’images satellitaires en environ un jour. Son coût annoncé représente une fraction de centime par kilomètre carré. Ai2 présente cette infrastructure le 28 juillet 2026, dans un article consacré à l’[inférence](/signal-ia/actu/ai2-analyse-des-continents-en-un-jour-avec-olmoearth) à l’échelle planétaire. OlmoEarth constitue la plateforme d’Ai2 pour passer du réglage fin et de l’évaluation à l’inférence massive. Les modèles OlmoEarth forment une famille de modèles de fondation pour l’observation de la Terre. Ils ont été préentraînés sur environ 10 téraoctets de données satellitaires multimodales. Des gouvernements, des ONG et d’autres organisations à mission les adaptent déjà pour surveiller la déforestation, la sécurité alimentaire et les risques d’incendie. **Les organisations environnementales** rencontrent toutefois des contraintes opérationnelles. Ai2 indique que beaucoup d’entre elles ne disposent pas de l’[infrastructure](/signal-ia/actu/ai2-presente-olmoearth-lia-qui-cartographie-les-continents) ou des équipes techniques nécessaires. Ces équipes devraient gérer l’étiquetage des données, le réglage fin des modèles et l’inférence à grande échelle. Ai2 s’appuie sur plus d’une décennie d’exploitation de plateformes comme Skylight et EarthRanger. Ces logiciels sont utilisés quotidiennement par des utilisateurs partout dans le monde. Cette expérience a conduit Ai2 à intégrer plusieurs fonctions opérationnelles. La plateforme doit exécuter les modèles au bon endroit et au bon moment, surveiller leurs performances, convertir les sorties brutes en informations exploitables et vérifier les résultats obtenus avec les partenaires. La présentation complète figure sur le [blog d’Ai2](https://allenai.org/blog/olmoearth-infrastructure). ## **OlmoEarth sépare trois traitements** **Les données satellitaires** doivent être recherchées et récupérées auprès de plusieurs fournisseurs. Elles doivent ensuite être alignées selon leurs projections et leurs résolutions. Les observations peuvent aussi manquer ou être masquées par des nuages. Ai2 souligne qu’un travail d’inférence peut déplacer des téraoctets de données et durer plusieurs heures. L’acquisition et la préparation des images prennent parfois davantage de temps que l’exécution du modèle. La plateforme répartit donc le traitement en trois étapes. Les processeurs récupèrent, reprojettent, alignent et normalisent les images. Les cartes graphiques exécutent le passage avant du modèle. Les processeurs assemblent ensuite les sorties, appliquent les masques ou le redimensionnement, puis exportent les résultats. **Les sorties cartographiques** doivent rester parfaitement alignées sur la projection et la grille de coordonnées de leur zone. [OlmoEarth](/signal-ia/actu/olmoearth-linference-geospatiale-revolutionne-la-planete) distribue les trois étapes sur plusieurs machines. Des chargeurs de données multiprocessus alimentent continuellement chaque carte graphique. Les résultats terminés sont transférés directement vers un stockage d’objets. Cette séparation évite d’utiliser les cartes graphiques, matériel plus coûteux, pour l’acquisition et la préparation des données. Ces tâches nécessitent surtout une capacité élevée d’entrées-sorties et du calcul pour reprojeter ou rééchantillonner les images. Les sorties peuvent être assemblées dans des formats destinés aux utilisateurs, notamment Zarr, GeoTIFF ou GeoJSON. Ai2 présente cette architecture comme une réponse aux contraintes propres aux systèmes géospatiaux distribués. ## **La plateforme produit des cartes** **Les applications ciblées** comprennent la surveillance de la déforestation, la sécurité alimentaire et l’évaluation des risques d’incendie. Ai2 montre notamment une carte récente du risque d’incendie produite par OlmoEarth, avec ses statistiques. Les résultats doivent transformer des sorties de modèles en cartes géographiquement cohérentes. La plateforme doit aussi récupérer les erreurs courantes des systèmes distribués. Le traitement combine ainsi données provenant de plusieurs fournisseurs, capteurs, bandes spectrales et étapes temporelles. Les modèles d’observation de la Terre diffèrent des modèles analysant quelques mégaoctets en moins d’une seconde. Un travail de réglage fin peut déplacer des téraoctets et durer plusieurs heures. Ai2 décrit ces contraintes comme des problèmes d’ingénierie susceptibles de concerner d’autres systèmes géospatiaux à grande échelle.