Avec « Map With AI », Facebook utilise une méthode de prévision des réseaux routiers à partir d’images satellite. Au cœur de cette innovation, c’est l’apprentissage profond qui entraîne la machine et lui permet ainsi de créer des algorithmes pour prolonger les routes invisibles sur les images vues du ciel.
Facebook ne se contente pas d’être un simple réseau social. La firme dispose également de nombreuses équipes de recherche, dont les domaines incluent notamment l’intelligence artificielle. Dans une récente publication, la firme a détaillé ses récents travaux sur la cartographie et l’utilisation de l’IA pour identifier les routes du monde entier. L’ensemble du processus et des outils est baptisé Map With AI et vise notamment à compléter les cartes proposées sur le site de cartographie collaborative OpenStreetMap.
Les cartes du monde entier sont créées manuellement et sont assez précises dans les pays développés. Cependant, dans d’autres régions du globe, seuls les axes principaux existent sur les cartes et nombres de routes et de chemins n’ont aucune existence officielle. Facebook tente de combler ces lacunes grâce à l’intelligence artificielle en utilisant le deep learning, l’apprentissage profond en français. Les chercheurs ont également utilisé l’apprentissage faiblement supervisé, une technique qui consiste à préférer utiliser une grande quantité de données, pas totalement fiables pour l’entraînement, plutôt qu’une petite quantité de données mais plus précises car classifiées manuellement.
Le deep learning allié à l’apprentissage faiblement supervisé
L’équipe s’est basée sur les données d’OpenStreetMap pour les références des axes principaux, ainsi que sur les images satellite pour repérer visuellement les routes manquantes. Pour l’entraînement, les chercheurs ont découpé les images satellites en carrés de 2.048 pixels de côté, avec une résolution d’environ 24 pouces par pixel, soit des carrés de près de 1.250 mètres de côté. Pour un entraînement efficace, ils n’ont gardé que les carrés ayant au minimum 25 routes identifiées. En partant des images satellite, l’intelligence artificielle devait retrouver les routes en créant ses propres algorithmes pour les identifier visuellement.
Une fois l’entraînement terminé, les algorithmes générés peuvent être utilisés sur d’autres images satellites. Le service Map With AI a ainsi pu cartographier l’ensemble des routes manquantes en Thaïlande, soit plus de 480.000 kilomètres, en seulement 18 mois. Les chercheurs estiment qu’il faudrait une équipe de 100 experts plus de trois ans pour cartographier toutes ces routes.
Une validation humaine collaborative ouverte au grand public
Le système n’est pas parfait ; les routes et chemins peuvent présenter des aspects très différents d’une région du globe à une autre. Il peut identifier en tant que routes des lits de rivières asséchées, des voies d’eau artificielles ou même des plages. Avant de pouvoir ajouter les cartes créées par l’IA, il est donc nécessaire de les faire valider par des humains.
Pour cela, Facebook a créé RapiD, un éditeur de cartes qui permet de valider très facilement les nouvelles routes détectées par l’IA et de les connecter à celles déjà présentes dans OpenStreetMap. Tout comme le site de cartographique collaborative, RapiD est ouvert à tout le monde. Il suffit de créer un compte OpenStreetMap, puis de se rendre sur d’éditeur Map With AI. Pour l’heure, le service est disponible pour les routes en Afghanistan, Bangladesh, Indonésie, Mexico, Nigeria, Tanzanie et Uganda, mais il devrait rapidement être étendu à d’autres pays.
