Google DeepMind a sélectionné 16 startups, organisations à but non lucratif et équipes de recherche pour participer à la première promotion de l’accélérateur AI for the Planet en Asie-Pacifique. Les équipes bénéficieront de trois mois de mentorat et de soutien technique afin d’utiliser des modèles d’intelligence artificielle dans les domaines de la biodiversité, de l’agriculture durable et des solutions carbone.
Google DeepMind a sélectionné 16 organisations pour participer à la première promotion du programme Accelerator: AI for the Planet (APAC), dans le but de développer des solutions environnementales fondées sur l’intelligence artificielle dans la région Asie-Pacifique. La promotion regroupe des startups, des organisations à but non lucratif et des équipes de recherche travaillant dans la protection de la biodiversité, l’agriculture durable et la mesure des solutions carbone.
Le programme a commencé cette semaine par un atelier pratique à Singapour et le soutien aux participants se poursuivra pendant trois mois grâce à un mentorat spécialisé, un accompagnement technique et l’accès à la suite Google AI, notamment à des modèles avancés personnalisés. Google a indiqué que les participants utiliseraient des modèles tels qu’AnthroKrishi, ForestCast, AlphaEarth Foundations, SpeciesNet et Perch pour développer leurs solutions et les déployer à plus grande échelle.
Trois axes d’application environnementale
Dans le domaine de la protection de la nature et de l’adaptation au changement climatique, la promotion comprend 800 Trust, Listening Lab et Wildlife.ai de Nouvelle-Zélande, ainsi que Kumi Analytics, SIGMA et City Syntax Lab de Singapour, en plus de TelePIX de Corée du Sud et de Yayasan Ekosistem Lestari d’Indonésie. Leurs applications vont de l’analyse des sons de la faune et de la surveillance de la biodiversité à l’utilisation de données satellitaires pour suivre les mangroves, en passant par la création de caméras open source pour préserver la faune sauvage et l’établissement de liens entre la dégradation de l’environnement et les risques de catastrophe.
L’axe consacré à l’agriculture durable comprend Edufarmers, Living Roots, SIGMA, Terrastack et X-Centric. Ces organisations travaillent à fournir aux agriculteurs des conseils quasi instantanés sur les ravageurs, les maladies et la météo, à concevoir des engrais biologiques adaptés aux cultures, à estimer la productivité grâce aux satellites et à fournir des informations à l’échelle des parcelles, tout en utilisant des appareils portables à rayons X fonctionnant avec l’intelligence artificielle pour analyser les caractéristiques des sols.
Le troisième axe se concentre sur les solutions climatiques et carbone, avec la participation d’Archeda du Japon, de Climitra Carbon, de Farmers for Forests et de Varaha Climate d’Inde, ainsi que de City Syntax Lab de Singapour. Les projets comprennent la transformation de crédits carbone fondés sur la nature en actifs mesurables, l’optimisation de la consommation d’énergie et des émissions de carbone dans les zones urbaines, la vérification de l’élimination d’espèces invasives et leur transformation en biochar, ainsi que la mise à disposition des petits agriculteurs de moyens de mesurer les pratiques d’agriculture régénératrice et les crédits carbone.
Qu’est-ce qui compte concrètement ?
L’importance de l’initiative réside dans le fait qu’elle associe des modèles d’intelligence artificielle à des données satellitaires, à la bioacoustique et à des appareils de terrain, au lieu de limiter les usages environnementaux à des outils analytiques généraux. La diversité des participants montre également que les bénéficiaires potentiels ne sont pas uniquement des entreprises technologiques : les petits agriculteurs, les projets de conservation, les chercheurs et les organisations qui mesurent le carbone entrent tous dans le champ du programme.
Néanmoins, l’annonce confirme la fourniture d’un soutien et l’accès aux modèles pendant trois mois, mais ne présente encore aucun résultat opérationnel ni aucune donnée sur la réduction des émissions ou l’amélioration de la productivité. La valeur réelle du programme dépendra donc de la capacité des équipes à passer des prototypes à des applications évolutives, ainsi que de la qualité des données et de la vérification indépendante des résultats des solutions carbone et de biodiversité.