Google a récemment introduit un nouvel outil de résilience thermique qui utilise des images satellites et aériennes améliorées par l’intelligence artificielle pour aider les villes à gérer des températures dangereusement élevées et, idéalement, à atténuer les impacts sur la santé. Cet outil combine la détection d’objets basée sur l’IA avec d’autres modèles pour analyser des éléments tels que la quantité d’espaces verts dans une ville ou la capacité des toits à réfléchir la lumière du soleil. Cela permet aux urbanistes et aux autorités locales de déterminer quelles interventions de refroidissement, comme la plantation d’arbres, pourraient avoir le plus d’impact sur les températures, jusqu’à l’échelle d’un quartier. Actuellement, l’outil est testé dans 14 villes américaines, où les autorités l’utilisent pour identifier les quartiers les plus vulnérables à la chaleur extrême et élaborer des plans d’intervention. Avec l’augmentation mondiale des températures, en particulier pour ceux vivant dans des îlots de chaleur urbains, l’IA pourrait jouer un rôle clé dans la solution.
En parallèle, Google Research a collaboré avec des experts de la lutte contre les incendies pour développer FireSat, une constellation de satellites spécialement conçue pour détecter et suivre les incendies de forêt aussi petits qu’une salle de classe (environ 5 x 5 mètres). FireSat permettra aux autorités d’accéder à des images haute résolution mises à jour toutes les 20 minutes à l’échelle mondiale, facilitant ainsi une réaction rapide aux incendies. Cela répond à un problème majeur dans la lutte contre les incendies : jusqu’à présent, les pompiers devaient se contenter d’images satellites de faible résolution ou rarement mises à jour, rendant difficile la détection des incendies avant qu’ils ne deviennent trop importants. Une fois lancée, cette technologie fournira aux intervenants d’urgence des informations cruciales lorsque les incendies seront encore gérables.
En outre, Google a mis à disposition des chercheurs son modèle bioacoustique de base, appelé Représentations acoustiques de la santé (HeAR). HeAR est conçu pour aider à développer des modèles capables d’écouter des sons humains, comme la toux, afin de détecter les premiers signes de maladies. Cette technologie pourrait être particulièrement utile pour le dépistage de maladies comme la tuberculose, qui, bien que traitable, reste souvent non diagnostiquée en raison d’un accès limité aux services de santé, notamment dans les pays aux ressources médicales insuffisantes. Par exemple, une entreprise de soins respiratoires en Inde explore comment HeAR pourrait améliorer la détection précoce de la tuberculose à partir des bruits de toux.
