De la convergence NBIC à l'intelligence articielle environnementale
Il y a plus d'une décennie, on parlait des NBIC - Nanotechnologies, Biotechnologies, Informatique et Sciences Cognitives - comme du socle de la prochaine révolution humaine. Ces disciplines, en se croisant, annonçaient la fusion entre le vivant, la technique et la connaissance.
Aujourd'hui, cette convergence prend forme à travers l'Intelligence Artificielle, qui en représente la synthèse la plus aboutie. L'IA incarne la rencontre entre la puissance de calcul issue de l'informatique, la compréhension du vivant héritée des biotechnologies, la finesse de la perception inspirée des sciences cognitives, et la miniaturisation permise par les nanotechnologies.
Elle n'est plus seulement un outil d'analyse : elle devient un moyen d'observer, de comprendre et d'agir sur notre environnement, qu'il s'agisse de forêts, de territoires ou d'infrastructures techniques.
Chez EYESKY CONSULTING, nous faisons de cette convergence une réalité concrète. Nous appliquons l'intelligence artificielle à la cartographie forestière, à la surveillance des infrastructures télécoms et électriques, ou encore à la gestion durable des territoires. Notre objectif : transformer la donnée en connaissance, et la connaissance en action.
Les différents apprentissage de l'intelligence artificielle
Apprentissage passif : observer pour comprendre
Les IA dites "passives" apprennent à partir de données déjà existantes. C'est le domaine du Deep Learning, où des réseaux de neurones sont entraînés sur d'immenses ensembles d'images ou de signaux.Exemple : reconnaître automatiquement des peuplements forestiers ou détecter des anomalies sur des pylônes à partir de photos aériennes.
Apprentissage actif : interagir pour s'adapter
Les IA "actives" apprennent en interagissant avec leur environnement. C'est le principe de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), où la machine agit, observe les conséquences, et s'améliore par essai/erreur.Exemple : un drone qui ajuste sa trajectoire pour optimiser la couverture visuelle d'une zone forestière.
Autres approches : la richesse des méthodes modernes
- Apprentissage non supervisé : regrouper les données sans étiquettes (clustering).- Apprentissage semi-supervisé : combiner quelques données annotées avec un grand volume brut.
- Apprentissage auto-supervisé : apprendre à prédire une partie manquante des données (utilisé par les grands modèles modernes, ChatGPT, CLIP, DINO,etc.).
Une technologie au service du vivant
L'intelligence artificielle permet aujourd'hui d'analyser le monde réel avec une précision inédite. Mais elle ne doit pas nous éloigner de la nature : elle doit au contraire nous aider à mieux la comprendre et la préserver.
C'est cette philosophie que nous défendons chez EYESKY CONSULTING :
"Une intelligence artificielle au service du regard humain, non pour le remplacer, mais pour l'élargir."