L'industrie spatiale en plein essor adopte de plus en plus l'intelligence artificielle (IA), utilisant des technologies allant des grands modèles de langage aux réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes complexes. Orbital Sidekick, par exemple, utilise un bot ChatGPT pour surveiller les flux de données, comme l'a expliqué Tushar Prabhakar, COO et co-fondateur, lors du SmallSat Symposium : « l'une des choses les plus difficiles pour nous était de suivre où et quand les ensembles de données pour les clients arrivaient… Nous pouvons poser des questions [au bot] et il nous alerte lorsqu'un ensemble de données est disponible. » Les applications futures incluent l'exploitation de ces modèles pour l'analyse de données historiques afin d'identifier des événements antérieurs tels que des fuites de pipelines pétroliers.
Orbital Sidekick utilise également des réseaux neuronaux pour résoudre le problème des fausses alertes dans les données géospatiales. Prabhakar a noté : « peu de gens parlent des fausses alertes dans le monde géospatial… Lorsque vous détectez du méthane ou des hydrocarbures liquides, ils sont partout. » Cela met en évidence les applications pratiques, souvent « banales », de l'IA, comme l'a souligné Alan Campbell, architecte principal des solutions spatiales chez AWS : « résumer des documents, améliorer l'efficacité du code, ce sont d'excellentes utilisations des grands modèles de langage. »
Bien que l'IA ne remplacera pas les travailleurs humains, comme le souligne Tony Gingiss, PDG de Millennium Space, elle peut améliorer considérablement l'efficacité. Il observe : « beaucoup de gens ont du mal à suivre les centaines d'e-mails qu'ils reçoivent quotidiennement… Pouvons-nous trouver comment traiter ces données et éliminer le bruit pour ne garder que les informations importantes ? Ce sera une chose transformatrice. »
Des applications innovantes de l'IA émergent dans divers secteurs. Iceye, une société finlandaise, utilise l'IA générative pour coupler les images satellites aux données des médias sociaux pour évaluer les niveaux d'inondation, créant ainsi « des rapports de situation de première intention pour les autorités locales », selon Campbell. De même, Degas Ltd., une société basée à Tokyo, a développé un chatbot fournissant des conseils agricoles ciblés aux agriculteurs du Ghana en fonction des données géospatiales.
Cependant, la prudence est de mise. Lucy Hoag, fondatrice et PDG de Violet Labs, a partagé une expérience récente où une fonction de récursivité suggérée par Microsoft Copilot, bien qu'initialement efficace, a causé des problèmes de performance importants à grande échelle : « si vous dépassez cette échelle, cela devient vraiment terrible… C'est une arme à double tranchant. »