La NASA a exécuté un modèle IA de Google à bord d'un satellite. Voici ce qu'elle a découvert.
Un petit modèle IA efficace a analysé des images réelles depuis l'orbite et a renvoyé des descriptions en texte brut au lieu de données brutes. Il pourrait réduire les alertes aux incendies de forêt de 90 minutes à quasi-instantané.
Points clés
- Le Jet Propulsion Laboratory de la NASA a exécuté le modèle IA Gemma 3 de Google à bord du satellite YAM-9 en 2025, marquant la première fois qu'une IA vision-langage a traité des images en orbite depuis sa propre caméra.
- Le système, appelé NAVI-Orbital, a obtenu une précision de 88 % en classant 7 960 images lors d'un test au sol avant le lancement.
- Le modèle s'exécute sur seulement 8 Go de mémoire, assez petit pour un ordinateur portable, mais suffisamment puissant pour décrire les images satellite depuis l'espace.
- Les limites de bande passante retardent actuellement les alertes satellites d'incendies de forêt jusqu'à 90 minutes ; les résumés textuels d'une IA embarquée pourraient réduire ce délai à quasi zéro.
- Les scientifiques peuvent maintenant diriger le satellite en utilisant des invites en anglais simple plutôt que d'écrire des commandes structurées complexes via une équipe d'exploitation.
Un modèle IA de Google orbite actuellement autour de la Terre, regardant par la fenêtre d'un satellite et notant ce qu'il voit.
Le Jet Propulsion Laboratory de la NASA (JPL) a récemment lancé Gemma 3 de Google, un grand modèle de langage open source (un type d'IA qui lit et génère du texte et, dans ce cas, comprend aussi les images), à bord d'un satellite commercial appelé YAM-9, construit par une entreprise appelée Loft Orbital. Cette expérience, rapportée en premier par IEEE Spectrum AI, marque la première fois qu'une IA vision-langage a analysé des images de la propre caméra d'un satellite tout en restant en orbite.
Qu'a vraiment fait l'IA là-bas?
Le système a examiné les photos prises par la caméra du satellite et a écrit des descriptions en anglais simple. Aucun fichier image brut n'a été renvoyé sur Terre. Juste des mots.
Le framework logiciel qui l'exécute s'appelle NAVI-Orbital. Lors de deux tests en direct, le satellite a survolé Toulouse, en France et la côte de l'Argentine. L'IA a étudié chaque image et répondu à des questions écrites : S'agit-il d'une zone commerciale ou résidentielle ? Y a-t-il des caractéristiques naturelles visibles ?
Tout ce traitement s'est déroulé sur un petit Nvidia Jetson Orin AGX, un module de calcul (un mini-ordinateur autonome) de la taille d'un livre de poche épais, couramment utilisé dans les robots. La version de Gemma 3 à bord utilise un format compressé qui ne nécessite que 8 Go de mémoire. Delfa l'a dit sans détour : « Vous pouvez l'exécuter sur un très, très petit ordinateur. »
| Détail | Chiffre |
|---|---|
| Précision du test au sol | 88 % sur 7 960 images |
| Taille du modèle (mémoire) | 8 Go |
| Puissance disponible à bord | 150 à 500 watts (solaire) |
| Délai actuel d'alerte aux incendies de forêt | Jusqu'à 90 minutes |
| Données économisées par rapport aux images brutes | Kilooctets par rapport aux centaines de mégaoctets |
Pourquoi importe-t-il que l'IA soit sur le satellite plutôt qu'au sol ?
Les satellites ne peuvent transmettre des données vers la Terre qu'à des intervalles définis, et la connexion est souvent lente. L'envoi d'une image haute résolution complète peut consommer une bande passante importante. L'envoi d'une description textuelle de deux phrases consomme presque rien.
Le directeur général de Loft Orbital, Paul Lasserre, appelle cela « la compression sémantique » : l'IA résume ce qui est important, et seul ce résumé revient. « Peu importe si le lien est lent, car vous téléchargez des dizaines de kilooctets au lieu de dizaines ou de centaines de mégaoctets », a déclaré Lasserre.
L'exemple des incendies de forêt rend cela concret. Les satellites repèrent déjà les incendies de forêt, mais les délais de traitement des données et de téléchargement repoussent les alertes de jusqu'à 90 minutes. Une IA embarquée qui signale un incendie en texte brut pourrait réduire considérablement cette fenêtre.
Qu'est-ce qui change pour les scientifiques qui utilisent des satellites ?
Actuellement, diriger un satellite nécessite d'écrire des commandes précises et structurées, généralement par l'intermédiaire d'une équipe d'exploitation spécialisée. NAVI-Orbital permet à un chercheur de taper une question ou une instruction en anglais simple, de la télécharger, et le satellite agit en conséquence.
« Maintenant, un scientifique peut écrire une requête, la télécharger vers l'engin spatial, et cela sera pris en compte par le système », a déclaré Juan Delfa, responsable du groupe technique au JPL de la NASA qui a dirigé le projet. Pour modifier ce que cherche le satellite, par exemple en passant de la cartographie urbaine à la détection des incendies de forêt, vous modifiez une requête textuelle. Aucun nouveau logiciel. Aucun réentraînement de l'IA.
Le système est volontairement isolé des commandes de vol pour l'instant. Il lit les images et renvoie des descriptions. Rien de plus. Mais la vision à plus long terme de Delfa est plus grande : il veut que l'IA agisse comme un compagnon en langage naturel pour les astronautes, les aidant à faire fonctionner l'équipement à l'intérieur d'une combinaison spatiale où la dextérité est limitée.
Cet avenir est encore à des années de recherche. Ce que NAVI-Orbital a prouvé, c'est que les deux fondations, l'exécution d'un modèle IA capable dans l'espace et son contrôle en langage simple, fonctionnent tous les deux aujourd'hui.
Conclusion : Si vous travaillez avec des données satellites, l'observation de la Terre ou les systèmes d'intervention d'urgence, suivez ce projet. Le retour pratique, les alertes plus rapides, les commandes plus simples, est plus proche que la plupart des technologies spatiales.
