Les chatbots IA comme ChatGPT continuent d'attirer l'attention pour leur capacité à produire des essais, des rapports et des e-mails. Pour les entreprises spatiales, les outils d’intelligence artificielle générative offrent la possibilité de fusionner des ensembles de données et de rationaliser les opérations.
Chez HawkEye 360, par exemple, les analystes qui interrogent l'entrepôt virtuel de signaux radiofréquences de l'entreprise via un code de programmation pourraient trouver ce qu'ils veulent en posant des questions en langage naturel.
"Montrez-moi la pêche illégale qui a lieu dans cette région du monde", a déclaré Kaitlin Zimmerman, scientifique en chef des données de HawkEye 360, en octobre lors du Satellite Innovation 2023 à Mountain View, en Californie. "Cela pourrait générer une requête qui pourrait accéder à notre base de données et extraire ces informations."
De même, la startup hyperspectrale Orbital Sidekick permet aux employés de rechercher dans les archives d'images et le calendrier des tâches de l'entreprise à l'aide de l'IA générative.
« Il s'agit d'un outil très puissant qui nous permet d'observer comment nos équipes interagissent avec ces systèmes », a déclaré Andrew Guenther, ingénieur logiciel principal d'Orbital Sidekick.
En plus de voir quelles informations les gens veulent, Guenther et ses collègues voient quand les requêtes sont vides. "Ils écrivent exactement ce qu'ils veulent faire, et nous pouvons le capturer", a déclaré Guenther chez Satellite Innovation.
Transformer le travail
Depuis des années, les entreprises spatiales s’appuient davantage sur les algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser les opérations, réduire la latence des transferts de données et détecter les anomalies à bord des satellites. Ces applications de l’IA traditionnelle peuvent être conçues à l’avance et testées minutieusement.
En revanche, l’IA générative s’appuie sur des modèles d’apprentissage profond pour détecter des modèles dans d’énormes ensembles de données linguistiques ou d’images et génère des résultats basés sur des données historiques et des prédictions futures.
« De toute évidence, l’IA générative a pris d’assaut le monde », a déclaré Steven Truitt, responsable principal du programme Microsoft Azure Space, en octobre lors du symposium MilSat à Mountain View. "Cela va avoir des effets énormes sur la façon dont fonctionne l'industrie spatiale dans son ensemble."
Par exemple, cela pourrait conduire à une meilleure intégration d’ensembles de données disparates grâce aux communications de machine à machine.
"Même les API mal définies pourront communiquer entre elles grâce à un service de traduction d'IA générative", a déclaré Guy de Carufel, PDG de Cognitive Space, une startup spécialisée dans l'automatisation des opérations satellitaires, à Satellite Innovation.
En plus de transformer la façon dont les entreprises spatiales travaillent, l’IA générative aura un impact profond sur les relations avec les clients.
"Cela va changer fondamentalement la façon dont leurs organisations fonctionnent, la façon dont leurs modèles de comportement se manifestent dans le monde, et cela va avoir des effets de report", a déclaré Truitt.
Résoudre des problèmes complexes
Les clients du logiciel de cartographie Web ArcGIS d'Esri, par exemple, peuvent être submergés par la quantité de données produites par les capteurs d'observation de la Terre.
"Quand vous regardez tous les capteurs que nous lançons et toutes les données qui en découlent, il est littéralement impossible de tout consommer", a déclaré Richard Cooke, directeur du développement commercial mondial d'Esri, en septembre lors de la conférence World Satellite Business Week. à Paris. « Le travail effectué par Synthetaic et d’autres organisations préparera le terrain pour la prochaine application de l’IA générative. Nous arriverons au point où tous ces capteurs fonctionneront comme un système nerveux central pour la planète.
Une fois que les données des capteurs seront liées, « ce sera comme si des neurones se déclenchaient dans le cerveau », a déclaré Cooke. « Nous allons obtenir des observations aussi rapidement et nous allons être en mesure de prendre des décisions sur ces observations aussi rapidement. Cela va enrichir l’élaboration des politiques [et] les décisions commerciales et améliorer la productivité.
Synthetaic est la startup d'IA basée dans le Wisconsin qui a retracé le parcours du ballon météo chinois abattu par l'US Air Force en février en fusionnant les rapports des médias sociaux avec les images satellite Planet.
L’IA générative « va s’accompagner d’une transparence assez radicale », a déclaré Corey Jaskolski, fondateur et PDG de Synthetaic, lors de la World Satellite Business Week. «Nous pourrons trouver dans les données satellitaires des éléments qui, dans le passé, étaient cachés dans l'obscurité.»
La transparence radicale promise par l’IA générative pourrait aider les gens à résoudre des problèmes complexes.
Après un ouragan, un tremblement de terre ou une autre catastrophe, l’IA générative pourrait synthétiser des données satellitaires et terrestres pour déterminer où les réseaux de communication et les infrastructures de transport ont été endommagés, quelles ressources sont disponibles et recommander des plans d’action aux gestionnaires des urgences.
Installation de garde-corps
De plus, l’IA générative peut tester des scénarios futurs.
Amazon Web Services travaille avec Latitudo 40, une société italienne d'analyse de la Terre, pour aider les urbanistes à modéliser de nouvelles villes.
"Ils peuvent réduire leur empreinte carbone au minimum en utilisant l'IA générative avec des données d'observation de la Terre", a déclaré Alan Campbell, architecte principal des solutions de produits spatiaux d'AWS, chez Satellite Innovation.
Les personnes explorant les applications potentielles de l’IA générative mettent également en garde contre des problèmes potentiels.
Les entreprises qui utilisent de grands modèles de langage pour simplifier les requêtes de bases de données auront besoin de garde-fous pour garantir que les clients ne peuvent accéder qu'aux données qu'ils sont autorisés à consulter.
"Nous avons examiné attentivement nos conceptions de sécurité pour séparer ces ensembles de données et établir des limites strictes afin de garantir que nous n'exposerons aucune information que nous ne devrions pas", a déclaré Zimmerman.
Dans l’imagerie de la Terre, les modèles d’IA génératifs pourraient combler les lacunes avec des données fabriquées, un problème connu sous le nom d’hallucination. Ou encore, les données pourraient être intentionnellement manipulées pour produire des contrefaçons profondes.
« L’IA peut nous aider à être très utiles dans le domaine de la sécurité », a déclaré Sue Gordon, ancienne directrice adjointe principale du renseignement national, lors du Sommet Economist Space à Los Angeles en octobre. « Il y en a d’autres qui l’utiliseraient pour tenter de soumettre nos systèmes à de mauvaises fins. Nous devons vraiment redoubler d’efforts en matière de cybersécurité, y compris la garantie des données.
Le message a été réitéré dans un décret de l’administration Biden du 30 octobre. Le décret sur le développement et l’utilisation sûrs, sécurisés et fiables de l’intelligence artificielle prévient que l’IA présente des risques pour la sécurité, notamment en rendant les systèmes d’infrastructures critiques plus vulnérables aux attaques physiques et cybernétiques. Et il demande aux ministères de la Défense et de la Sécurité intérieure d’explorer comment l’IA pourrait améliorer les défenses en matière de cybersécurité.
Prédire les interférences
Les experts militaires voient un énorme potentiel dans l’IA traditionnelle et générative.
Le général de division à la retraite de l'US Air Force, Kim Crider, a déclaré que l'IA peut augmenter les défenses de guerre électronique en consommant d'énormes ensembles de données et en détectant des modèles d'interférence.
"Les machines nous aident à comprendre d'où viennent ces interférences et d'où viendront-elles", a déclaré Crider, associé fondateur du cabinet de conseil Elara Nova, lors du symposium MilSat. « Nous pouvons prédire la nature de l’interférence. Nous pouvons prédire où se situera l’interférence. Certes, il existe des risques et il y aura des défis. Mais nous devons trouver des moyens de continuer à faire progresser l’IA, le quantique et diverses autres capacités qui nous feront passer au niveau supérieur.
Cet article a été publié pour la première fois dans le numéro de novembre 2023 du magazine SpaceNews.
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- La source: https://spacenews.com/radical-transparency-the-promise-and-peril-of-generative-ai/
