Dans le dernier épisode dupodcast Geospeciale, Harald Gortz et Tjip van Dale discutent de l'essor de l'IA agentique dans le domaine de remote sensing. À l'aide d'exemples concrets et familiers, allant des livraisons de bois aux silos à lisier en passant par les cours d'eau, ils montrent comment les systèmes d'IA fonctionnent de manière de plus en plus autonome. Au cœur de leur propos se trouve le cycle OPRA, qui décrit comment les agents IA observent, perçoivent, raisonnent et agissent. OPRA, Observe, Perceive, Reason et Act, mais comment cela fonctionne-t-il ?
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OPRA & Agentic AI
Dans ce podcast, vous découvrirez comment le modèle OPRA n'est pas seulement présenté comme un cadre technique, mais aussi comme un modèle conceptuel pour la conception de solutions d'IA. Il aide à structurer le rôle des agents IA : de la collecte des données à la prise de décisions et à l'exécution d'actions. Les exemples présentés dans le podcast montrent que l'IA agentique n'est pas une utopie, mais une réalité concrète. Qu'il s'agisse desurveiller des cours d'eau, de reconnaître des silos à lisier ou de contrôler des processus de livraison, OPRA offre un cadre clair pour déployer les systèmes d'IA de manière efficace et responsable.
Observer
Le podcast commence par une anecdote sur une livraison de bois qui a mal tourné. Tjip explique comment un agent IA aurait pu aider en surveillant les e-mails, les systèmes de planification et les données de livraison. Il s'agit de la partie « Observe » d'OPRA : la collecte de données provenant de différentes sources, telles que des capteurs, des images satellites ou même des e-mails. Dans les applications spatiales, cela signifie par exemple la collecte de données de capteurs sous forme d'images multispectrales.
Percevoir
Vient ensuite la « perception » : la capacité de l'IA à interpréter ces données. Dans le podcast, cela est illustré par la segmentation sémantique* d'images, grâce à laquelle l'IA reconnaît de manière autonome des silos à lisier sur des photos aériennes. Le système comprend ce qu'il voit et associe ces informations à des caractéristiques pertinentes des objets, telles que la forme, la hauteur et l'emplacement.
Raisonnement
C'est par le raisonnement que commence la véritable intelligence. Harald et Tjip discutent de la manière dont l'IA peut déterminer, à partir de règles et d'informations contextuelles, si un silo à lisier est situé trop près d'un cours d'eau. L'agent extrait des règles de documents ou de bases de données et les applique aux objets détectés. C'est ce qu'on appelle le raisonnement géospatial : une logique spatiale appliquée à des situations complexes.
Loi
Pour finir, nous abordons Act. L'agent IA passe à l'action : il peut par exemple remplir un tableau de bord, envoyer une alerte (par e-mail) ou même lancer une procédure de contrôle. Dans l'exemple du silo à lisier, cela signifie que le système génère automatiquement une notification à l'intention de l'autorité compétente ou de l'agent chargé du contrôle. L'agent peut même anticiper les problèmes de capacité et proposer des solutions alternatives.
Ce podcast offre un regard inspirant sur la manière dont l'IA prend en charge de plus en plus de tâches et optimise les processus, l'humain restant le maître d'œuvre de ces systèmes intelligents.
* La segmentation sémantique est une technique relevant de l'intelligence artificielle (IA) et de la vision par ordinateur qui consiste à classer chaque pixel d'une image. L'objectif n'est pas seulement de reconnaître les objets, mais aussi de comprendre ce qu'ils sont et où ils se trouvent. Une image est divisée en zones correspondant à des structures significatives telles que des bâtiments, des routes, des arbres ou de l'eau. Chaque pixel reçoit une étiquette, par exemple « arbre », « route » ou « silo à fumier ». On obtient ainsi une carte détaillée de l'image dont le contenu est compris d'un point de vue sémantique.
Jetez un œil à l'exemple ci-dessous, dans lequel certains éléments du contexte du podcast ont été segmentés de manière dynamique.
Un épisode riche en inspiration, en conseils pratiques et en innovations qui montrent pourquoi c'est le moment idéal pour se lancer dans l'agentic AI.
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