Facebook cartographie la planète pour connecter toute la population mondiale... intelligemment

Le réseau social s’est lancé dans une gigantesque collecte de données afin d’établir des cartes très précises sur la façon dont les hommes sont répartis géographiquement. Des informations qui vont l’aider à choisir des solutions technologiques adaptées pour leur proposer un accès à Internet.

Environ 60% de la population mondiale n’a toujours pas accès à internet, selon la Banque mondiale. Mais avant de penser à déployer des infrastructures, il faut déterminer quelle solution technologique sera la plus adaptée à chaque situation.

Pour cela, il faut disposer d’informations précises sur la façon dont sont répartis les populations géographiquement. Le Wi-Fi sera plus adapté à des zones denses, par exemple, tandis que des satellites ou des drones seront recommandés pour des peuplements dispersés. Voici pourquoi Facebook et son Connectivity Lab annoncent depuis le MWC avoir entrepris de cartographier très précisément la planète… ou plutôt la façon dont les Hommes l’occupent.

Facebook s'est concentré sur 20 pays et y a déterminé la présence d'habitats humains avec une précision de 5 mètres. © Facebook.

Facebook a retenu un premier échantillon de 20 pays pour une surface de 21,6 millions de km². Il a ensuite adopté la méthode de Google pour son service Google Maps, à savoir collecter des données à partir d’images satellites haute résolution. Pour cela, il faut des logiciels capables d’extraire et d’interpréter les informations de ces clichés, on appelle cela de la vision par ordinateur.

Il a d’abord fallu identifier des structures construites par l’homme comme des immeubles ou des routes. Elles servent d’indicateurs pour signaler là où les gens vivent. Pas facile puisque 99% du territoire retenu ne comportait aucun édifice. Autant trouver une aiguille dans une botte de foin.

D'où le petit coup de pouce du FAIR, le laboratoire d'intelligence artificielle de Facebook dirigé par Yann LeCun. Le labo a développé spécifiquement pour le projet des réseaux neuronaux fondés sur des algorithmes de deep learning (apprentissage profond).

Plus précisément, il a combiné trois étapes de traitement d’image : la première consiste à rejeter d'office les vastes étendues de désert, de forêt ou d’eau peu susceptible d’être habitées, la deuxième vise à faire fonctionner un premier réseau neuronal convolutif capable d’apprendre à distinguer un édifice dans un immense espace, et enfin la dernière étape s'appuie sur un autre réseau neuronal faiblement supervisé pouvant identifier, par exemple, les contours d'un bâtiment. Au final, ce sont 350 To et 14,6 milliards d'images qui ont été analysés. 

Ces résultats ont enfin été croisés avec les chiffres des recensements locaux. Facebook est parvenu à situer les populations avec une précision de 5 mètres !

Toutes ces informations seront rendues publiques dans le courant de l'année. Une mine d'or pour les pays eux-mêmes qui permettra peut-être de mieux prévenir les populations avant des catastrophes naturelles.

Amélie Charnay