📢 Édito
L’IA au service de l’observation : du microscope à l’exploration martienne
L’intelligence artificielle n’est plus seulement une interface de réponse textuelle, mais devient un agent « actif ». Qu’il s’agisse d’analyser des structures biologiques complexes avec une précision accrue ou de piloter de manière autonome des rovers sur d’autres planètes, l’IA s’impose comme un assistant méthodologique de premier plan.
Géologie planétaire : Perseverance franchit une étape dans l’autonomie robotique
Le rover Perseverance a franchi un nouveau cap en réalisant son premier trajet entièrement planifié par son IA embarquée. Jusqu’ici, les tracés nécessitaient une validation humaine pointilleuse. Désormais, grâce à une capacité d’analyse en temps réel des obstacles et du relief, le rover optimise ses déplacements pour se concentrer sur sa mission principale : la collecte de données géologiques et la recherche de biosignatures. Une illustration parfaite des progrès de la robotique appliquée aux environnements hostiles.
Agentic Vision : Vers une analyse automatisée des images en classe ?
Google déploie actuellement « Agentic Vision » pour son modèle Gemini. Contrairement aux IA classiques, ce système adopte une approche « Think-Act-Observe » : il peut générer et exécuter du code Python pour manipuler une image (zoomer sur un détail, annoter des structures, compter des éléments) avant de formuler une conclusion.
Enjeux pour nos disciplines :
- En biologie : Aide au comptage de cellules sur des microphotographies ou identification automatisée de structures cellulaires.
- En géologie : Repérage et annotation précise de strates sur des affleurements complexes.
Cette technologie promet une amélioration de la précision de 5 à 10 % sur les tâches visuelles complexes, ouvrant des perspectives intéressantes pour l’aide au diagnostic en travaux pratiques.
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