Des scientifiques de la NASA ont développé un nouvel outil d'intelligence artificielle capable de fusionner des données provenant de cinq satellites différents pour détecter et suivre les efflorescences algales nuisibles. Cette avancée, publiée dans la revue Earth and Space Science, vise à résoudre les difficultés liées à la surveillance de ces blooms toxiques le long des côtes américaines, notamment en Floride et en Californie du Sud. Ces proliférations d'algues microscopiques posent des risques majeurs pour la santé publique et l'économie. En Floride, l'espèce Karenia brevis a causé des fermetures de plages et des décès de vie marine pendant des décennies, tandis qu'en Californie, la Pseudo-nitzschia a empoisonné des mammifères marins. Les toxines peuvent également se propager dans l'air, entraînant des problèmes respiratoires chez les humains. La détection précoce est cruciale pour limiter ces impacts, mais les méthodes actuelles présentent des limites importantes. La surveillance traditionnelle repose sur des prélèvements manuels d'eau effectués depuis des bateaux, une procédure longue, coûteuse et difficile à synchroniser avec l'apparition soudaine d'un bloom. Il est souvent difficile de savoir précisément où prélever des échantillons avant que la contamination ne s'étende. Bien que les satellites offrent déjà une vue d'ensemble mondiale, le volume de données brutes est trop important pour être analysé manuellement avec la précision requise. L'outil développé par l'équipe, composée de Michelle Gierach et Kelly Luis de la NASA, ainsi que de Nick LaHaye, exploite un système d'apprentissage automatique auto-supervisé. Ce système a été entraîné pour identifier des modèles complexes en comparant des données provenant de cinq missions spatiales, dont les satellites PACE et TROPOMI. Contrairement aux méthodes traditionnelles, cette approche n'exige pas de données étiquetées à l'avance ; elle apprend à reconnaître les relations entre différentes sources de données par elle-même. Les chercheurs ont entraîné le modèle sur des images satellitaires de 2018 et 2019, puis l'ont confronté à des mesures de terrain et de laboratoire pour valider ses résultats. L'évaluation a montré que l'outil est capable de cartographier avec précision les blooms nocifs, y compris des espèces spécifiques comme la K. brevis, même dans des eaux côtières complexes remplies de sédiments et de ruissellement terrestre. Selon Michelle Gierach, ce dispositif permet aux agences de santé de cibler plus efficacement leurs prélèvements d'eau dès le début d'une prolifération. Il favorise également une meilleure collaboration entre les spécialistes pour produire des outils d'aide à la décision. Nadya Vinogradova Shiffer, scientifique principale du programme à la NASA, souligne que l'application de l'IA auto-supervisée aux flux massifs de données satellitaires constitue un outil puissant pour générer une intelligence océanique exploitable. L'équipe travaille actuellement à l'amélioration de l'outil en intégrant des données provenant d'autres zones côtières et en étendant les tests à d'autres types de plans d'eau, y compris les lacs. L'objectif est de rendre cette technologie accessible aux décideurs politiques dans les prochaines années, afin de servir des secteurs variés tels que l'aquaculture et le tourisme. Cette initiative illustre la volonté de la NASA de connecter ses différents assets technologiques pour mieux répondre aux besoins concrets des utilisateurs finaux face aux défis environnementaux.