OlmoEarth fait passer l’IA satellite à l’échelle continentale

Ai2 présente OlmoEarth. Le Allen Institute for AI a construit OlmoEarth, une plateforme d’infrastructure destinée à faire passer des modèles géospatiaux de l’ajustement à l’inférence à grande échelle. Les modèles OlmoEarth forment une famille de modèles fondamentaux d’observation de la Terre. Ils ont été préentraînés sur environ 10 téraoctets de données satellitaires multimodales. La plateforme peut exécuter des inférences sur des zones couvrant un continent en environ un jour. Elle traite des dizaines de téraoctets d’images. Le coût annoncé se situe à une fraction de centime par kilomètre carré. Ai2 décrit cette infrastructure dans un article publié le 28 juillet 2026, présenté sur son site.

Des usages environnementaux existent. Des gouvernements, des organisations non gouvernementales et d’autres organisations orientées vers des missions utilisent déjà OlmoEarth pour plusieurs applications. Ces usages comprennent la surveillance de la déforestation, la sécurité alimentaire et l’évaluation du risque d’incendie. Ai2 explique que les organisations environnementales disposent parfois de modèles ouverts, mais pas des infrastructures ou des équipes d’ingénierie nécessaires à leur cycle complet. Ce cycle comprend l’étiquetage des données, l’ajustement des modèles et l’inférence à grande échelle. L’équipe s’appuie aussi sur plus d’une décennie d’exploitation de plateformes comme Skylight et EarthRanger. Ces logiciels sont utilisés quotidiennement par des utilisateurs dans plusieurs régions du monde.

Ai2 sépare trois étapes techniques

Les données imposent plusieurs contraintes. Une tâche d’observation de la Terre peut déplacer des téraoctets de données et durer plusieurs heures. Les entrées peuvent combiner plusieurs bandes spectrales, types de capteurs et périodes d’observation. Elles peuvent aussi couvrir une vaste zone géographique. Plusieurs fournisseurs peuvent fournir les images, avec des projections et des résolutions différentes. Certaines observations peuvent manquer ou être masquées par des nuages. Les prédictions produisent elles-mêmes une carte. Chaque résultat doit donc rester aligné sur la même projection et la même grille de coordonnées que les zones voisines. Ai2 indique que le téléchargement et la préparation des images prennent souvent plus de temps que l’exécution du modèle.

Le calcul répartit les rôles. OlmoEarth divise chaque tâche 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 avant leur écriture dans un format adapté au chargement rapide. Les processeurs graphiques exécutent ensuite le modèle et écrivent les sorties peu traitées dans le stockage. Les processeurs centraux assurent enfin le post-traitement. Cette étape assemble les résultats par fenêtre, applique des masques ou un rééchantillonnage, puis exporte les données en formats Zarr, GeoTIFF ou GeoJSON. La plateforme distribue ces étapes sur plusieurs machines et alimente continuellement les processeurs graphiques.

OlmoEarth assemble les cartes

Le stockage reçoit les sorties. Les sorties terminées sont transmises directement vers un stockage d’objets, tandis que les chargeurs de données multiprocessus alimentent les processeurs graphiques. Cette organisation répond au déséquilibre entre acquisition, préparation et inférence. Les tâches d’acquisition nécessitent des entrées-sorties importantes. La reprojection et le rééchantillonnage demandent aussi des ressources de calcul. Le passage par plusieurs machines permet de traiter séparément ces opérations. Le post-traitement rassemble ensuite les résultats produits fenêtre par fenêtre. Ai2 indique que l’infrastructure doit également récupérer après les défaillances habituelles du calcul distribué. L’objectif opérationnel reste de produire des cartes géographiquement cohérentes à partir de données provenant de plusieurs fournisseurs.

La plateforme vise des équipes spécialisées. Ai2 destine OlmoEarth aux organisations capables d’appliquer des modèles d’observation de la Terre, mais qui ne gèrent pas nécessairement toute l’infrastructure associée. Les cas cités couvrent la déforestation, la sécurité alimentaire et le risque d’incendie. Une carte récente du risque d’incendie a été générée par la plateforme avec des statistiques associées. Les modèles sont disponibles comme modèles ouverts, selon Ai2, et peuvent être utilisés directement par les organisations disposant d’équipes d’ingénierie solides. La plateforme ajoute les fonctions nécessaires à l’évaluation, à l’inférence étendue, au suivi des performances et à la transformation des sorties brutes en résultats exploitables. L’article technique complet détaille ces choix.