Niantic a récemment annoncé s’être lancé dans la construction d’un grand modèle géospatial (GMG), l’équivalent d’un grand modèle de langage à l’image de ChatGPT, mais pour les environnements physiques.
Ce GMG nécessite une quantité phénoménale de données et malgré les milliards de photos disponibles en ligne, certaines zones du globe ne sont que peu photographiées ou tout simplement pas partagées en ligne. On imagine ainsi un immeuble à la façade bien connue, qui ne trouve pourtant pas de photo de la section arrière… Le GMG pourrait reproduire cette zone à partir d’autres immeubles de la même localisation, du même style architectural et de la même époque, encore faut-il qu’il y ait des données accessibles pour cela…
Et pour entrainer son modèle, quoi de mieux qu’une application qui encourage des dizaines de millions de joueurs à parcourir le monde ? C’est ainsi que Pokémon Go aurait été exploité pour alimenter le modèle d’IA en question.
Via son système de réalité augmentée qui invitait les joueurs à capturer des pokémons dans la vraie vie, l’application a collecté des données visuelles de l’environnement dans lesquels se trouvaient les joueurs.
Niantic a ainsi mis au point un système de VPS (positionnement visuel) qui permet d’utiliser l’image de la caméra d’un téléphone pour déterminer sa position et l’orientation d’un lieu au sein d’une carte 3D. Il sera ainsi possible de simplement se géolocaliser à partir de la caméra de son smartphone avec une précision de l’ordre du centimètre.
Le groupe annonce avoir ainsi réussi à numériser plus de 10 millions de lieux via ses diverses applications (dont Pokémon Go) et son service VPS recevrait ainsi chaque semaine un million de nouveaux fichiers géographiques.