Lancement du 1er défi d’intelligence artificielle au service de la couverture du sol – FLAIR-one
Dans le cadre de l’Observatoire de l’artificialisation des sols, l’IGN produit un référentiel de données pour décrire l’occupation et l’usage des sols selon la nomenclature OCS GE (Occupation du sol à grande échelle). Pour accélérer les chaînes de production et de mise à jour de ces données, l'IGN mise sur l'intelligence artificielle et lance son premier défi le 21 novembre pendant 4 mois sur la plateforme CodaLab.org, spécialisée dans l’hébergement de challenges scientifiques.
Titre
1er challenge d’intelligence artificielle au service de la couverture du sol : FLAIR-one
En vue de cartographier l’occupation de l’ensemble du territoire français, l’IGN a constitué le jeu de données FLAIR (French Land cover from Aerospace ImageRy), l’un des plus importants jeux de données à l’échelle internationale/européenne pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle à la production de cartes d’occupation du sol.
Un jeu de données de taille et de qualité inédite
Avec des données acquises sur 50 départements et plus de 20 milliards de pixels annotés, ce jeu de données représente la diversité du territoire métropolitain, ses climats, ses écosystèmes et ses sols, dans le but de produire une cartographie à grande échelle. Différentes bases de données IGN (BD Ortho, RGE Alti) ainsi que des annotations produites manuellement par des experts photo-interprètes ont été assemblées pour permettre l’entraînement de modèles IA.
Pourquoi le défi FLAIR-one ?
Même si les méthodes produites à l’IGN ont apporté de très bons résultats, il reste à améliorer les modèles pour certaines classifications. C’est pour cette raison que l’IGN a lancé FLAIR-one le 21 novembre 2022, un défi scientifique de 4 mois hébergé sur la plateforme Codalab. L’objectif est double : d’une part limiter les confusions entre classes difficiles et d’autre part, augmenter la capacité de généralisation spatio-temporelle du modèle et de classement des pixels quels que soient la zone géographique et la date de prise de vue aérienne.
Modalités pratiques
Pour chaque participant, les données IGN sont mises à disposition et le code utilisé pour entrainer les modèles IA d’occupation du sol est ouvert afin d’être reproductible. Les données seront accessibles sur inscription uniquement pendant cette période. Pour récompenser les participants, 10 000 € seront à partager entre les trois premiers (1 - 5 000 €, 2 - 3 500€, 3 - 1 500 €).
S’inscrivant dans une démarche de science ouverte et de géocommuns avec l’ouverture de ses données, l’IGN va organiser plusieurs défis permettant de mener une veille technologique pour lever des verrous technologiques et techniques, et fédérer une communauté.
Vous souhaitez participer ou relayer ce challenge ? Rendez-vous sur CodaLab.org !
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