La Confédération analyse le paysage à l'aide de l'IA

L'Office fédéral de la statistique (OFS) mise sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour rendre ses analyses plus efficaces et plus précises. Selon le communiqué, l'OFS utilise le modèle de deep learning Adele (Arealstatistik Deep Learning) pour établir la statistique de la superficie.

Cette statistique fournit une vue d'ensemble de l'utilisation et de la couverture du sol en Suisse. Jusqu'à présent, la statistique de la superficie a été relevée quatre fois (la dernière en 2018). Des photos aériennes de l'Office fédéral de topographie ont été utilisées à chaque fois pour établir le modèle. L'OFS a ensuite défini 4,1 millions de points d'échantillonnage à l'aide de ces prises de vue.

Jusqu'à présent, ces points étaient interprétés par l'"œil humain" et classés selon l'un des 46 types d'utilisation du sol et 27 types de couverture du sol (p. ex. "bâtiments" ou "broussailles"). Le modèle Adele désormais utilisé a été entraîné sur 16,4 millions de points d'échantillonnage évalués des anciennes statistiques de superficie. 

Le module ne fournit toutefois pas de classification définitive d'une image, mais donne une estimation de la probabilité de chacune des catégories possibles. Il n'est donc pas possible de laisser à Adele le soin de déterminer l'utilisation et l'occupation du sol. D'une part, le modèle n'atteint pas, pour une partie considérable des catégories, le niveau de précision nécessaire à une mise à jour cohérente des séries chronologiques de la Statistique de la superficie, et d'autre part, l'OFS ne souhaite pas externaliser complètement l'analyse. Le niveau de précision insuffisant proviendrait du fait que certaines catégories se ressemblent tout simplement trop, alors que d'autres offrent en elles-mêmes trop de diversité pour être analysées (l'OFS cite l'exemple d'un parc public).

Au lieu de cela, Adele doit aider les interprètes humains et prendre en charge une partie du travail. Selon les estimations actuelles, l'outil pourrait se charger de la détermination automatique d'environ 27 % (1,1 million) des points d'échantillonnage. Dans d'autres cas, le modèle pourrait au moins offrir une présélection de catégories possibles avant qu'un humain ne procède à la classification finale. 

Les résultats de la statistique de la superficie pour l'ensemble de la Suisse seront probablement disponibles en 2027.