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Les ballons Loon de Google pilotés par intelligence artificielle

Toujours désireux de connecter la planète grâce à ses ballons stratosphériques, le géant américain a mis en place un système de navigation plus performant reposant sur de l’apprentissage automatique.

Lancé en 2013 par le labo X de Google, le projet Loon vient peut-être de connaître une sacrée accélération. L’idée reste toujours de connecter les populations exclues d’internet grâce à des ballons volant en permanence à 20km du sol. Mais une nouvelle technique de navigation reposant sur des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) va peut-être leur permettre de rester désormais beaucoup plus longtemps au-dessus des zones à couvrir.

L’équipe du projet Loon vient en effet d’annoncer sur son compte Google + avoir réussi à faire voler un ballon durant 98 jours au-dessus du Pérou. Une première. Lancé depuis Porto Rico, il s’est déplacé durant 12 jours en transit le long des côtes, puis a survolé le Pérou, exigeant des dizaines de réglages chaque jour pour trouver les bons vents garantissant sa portée. Au total, 20 000 modifications auront été effectuées.

Le trajet parcouru par le ballon Loon.
Google – Le trajet parcouru par le ballon Loon.

Et ce n’est pas une mince affaire car la stratosphère est traversée d’un système permanent et complexe de vents très stratifiés, chaque strate possédant sa propre direction et vitesse. A cette altitude, les ballons ne peuvent donc rester stationnaires et ne se déplacent qu’en allant vers le haut ou vers le bas. Jusqu’à maintenant Google utilisait des modèles météorologiques prédictifs et des algorithmes de prise de décision fondés sur différentes variables comme l’heure de la journée ou l’emplacement pour réussir à placer le ballon dans la strate allant dans la bonne direction,  permettant de le faire avancer.

Dans le cas du Pérou, l’équipe du projet Loon a fait appel à de l’intelligence artificielle. Depuis le début des tests, 17 millions de kilomètres ont été parcourus et des quantités gigantesques de data accumulées permettant de développer de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique. Ce qui a considérablement amélioré le dispositif. Quand il n’était pas possible de trouver le bon vent, par exemple, le système de navigation a choisi d’envoyer le ballon à la dérive sur l’océan Pacifique pour bénéficier des vents d’est plutôt que de rester au-dessus de la terre.

De l’apprentissage renforcé comme pour Alpha Go

La seconde étape, maintenant, va être de passer à l’apprentissage renforcé, apprend-on par le site Wired. Tiens, tiens, les spécialistes mondiaux de cette méthode, ce sont justement les chercheurs de start-up Deep Mind qui appartient à Google. C’est grâce à l’apprentissage renforcé, consistant à faire jouer la machine contre elle-même, que l’intelligence artificielle Alpha Go avait triomphé du champion de Go, Lee Sedol, au mois de mars dernier à Séoul. Dans le cas des ballons Loon, il va s’agir d’analyser ce qui fonctionne ou pas à chaque prise de décision et ainsi continuer d’améliorer les prévisions.

Au mois de juillet dernier, de passage sur le salon Viva Technology à Paris, le patron de Deep Mind, Demis Hassibis, avait déclaré que de nombreux domaines allant de la santé à la robotique pourraient bientôt profiter de ses recherches. Il semblerait que Google n’ait pas tardé à en tirer profit pour ses propres ballons, même si la collaboration de Deep Mind au projet Loon n’a pas encore été annoncée.

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Amélie Charnay