Ai2 publie OlmoEarth V1.3 et ses représentations vectorielles satellitaires mondiales à 10 m

L’Allen Institute for AI a publié OlmoEarth v1.3 le 22 octobre 2026. Ce modèle ouvert de représentations vectorielles satellitaires est accompagné de représentations annuelles pré-calculées pour toute la planète, à une résolution de 10 mètres, ainsi que d’OlmoEarth Embeddings Explorer, un outil accessible dans un navigateur et ne nécessitant aucune connexion.

La publication comprend le modèle OlmoEarth v1.3 Base, des représentations vectorielles mondiales pré-calculées en versions à 128 et 64 dimensions, l’Explorer et un rapport technique, le tout sous licence OlmoEarth Artifact License, utilisée pour OlmoEarth v1 et v1.2. Auparavant, utiliser OlmoEarth supposait d’effectuer un ajustement fin dans OlmoEarth Studio, ce qui nécessitait un accès à un GPU et le stockage local des images ; les modèles de représentation vectorielle compressent plutôt les données satellitaires en caractéristiques prêtes à l’emploi, réutilisables pour de nombreuses tâches.

Selon sa fiche de modèle, OlmoEarth-v1_3-Base est un modèle de fondation ViT-Base de 128 millions de paramètres destiné à la télédétection à partir d’images ou de séries temporelles d’images Sentinel-1, Sentinel-2 et Landsat. Il comprend également un Perceiver de 14,3 millions de paramètres et un modèle linéaire étudiant de 0,1 million de paramètres, qui projette des jetons de 768 dimensions en 128 dimensions ; la fiche indique que ce modèle, étudiant compris, a généré les représentations annuelles mondiales d’OlmoEarth.

Comment le modèle génère des représentations vectorielles

OlmoEarth v1.3 traite une année de séries temporelles radar Sentinel-1 et multispectrales Sentinel-2 et Landsat, puis produit un vecteur de 128 dimensions pour chaque pixel de 10 mètres sur Terre ; les 64 premières dimensions peuvent également être utilisées seules comme représentation plus compacte. Un transformeur de vision traite les données satellitaires, un Attention Pooler agrège les jetons de sortie en un vecteur par parcelle de terrain, puis une couche linéaire réduit ce vecteur à 128 nombres. Le rapport technique décrit une distillation de type Matryoshka dont le modèle étudiant est une seule couche linéaire, entraînée conjointement avec le réseau de base lors de la même passe avant ; selon le rapport, cette méthode rend la distillation pratiquement gratuite.

Le rapport indique que l’exécution du transformeur de vision et de l’Attention Pooler avec une résolution d’encodeur de 20 mètres et une sortie de 10 mètres coûte 7,7 fois moins que l’exécution du transformeur à une résolution de 10 mètres : 308 contre 2 378 GMAC par fenêtre. L’entraînement a utilisé les mêmes données et la même méthode que pour OlmoEarth v1.2 : des observations de Sentinel-1, Sentinel-2 et Landsat-8, avec des cartes servant de cibles, telles que WorldCover, WorldCereal, SRTM et OpenStreetMap. L’optimiseur AdamW a été utilisé avec une taille de lot de 512 pendant 667 200 étapes.

Résultats des évaluations comparatives et jeu de données PLANTEUR

Ai2 indique avoir évalué les représentations vectorielles de v1.3 par rapport à AlphaEarth Foundations et Tessera v2 dans le cadre de 27 évaluations couvrant six continents ; les représentations à 128 dimensions ont obtenu les meilleurs résultats dans 20 évaluations sur 27, et la version à 64 dimensions dans 18 sur 27. Le rapport technique indique que les représentations à 128 dimensions ont surpassé les deux références dans 7 jeux de données AEF sur 8 (la seule exception étant l’Éthiopie, où Tessera v2 a surpassé OlmoEarth v1.3) et ont légèrement dépassé Tessera v2 sur le jeu de données de types de cultures PASTIS, avec un mIoU de 58,6 contre 58,3.

Avec cette publication, Ai2 a présenté PLANTEUR, une évaluation comparative des types de cultures en agriculture tropicale, élaborée à partir d’annotations provenant des territoires français d’outre-mer : la Martinique, La Réunion, la Guyane française, la Guadeloupe et Mayotte. Sa configuration « leave-one-island-out » évalue les performances sur une île lorsque les classificateurs sont entraînés sur les autres ; Ai2 affirme que les représentations de v1.3 se généralisent le mieux aux lieux qu’un classificateur n’a jamais vus. Le rapport fait état d’un mIoU de 24,9 pour les représentations à 128 dimensions selon cette mesure « leave-one-island-out », contre 19,1 pour Tessera v2 et 15,8 pour AlphaEarth Foundations.

Ai2 présente également v1.3 comme un modèle d’ajustement fin performant, dont les résultats correspondent à ceux de v1.2 pour les annotations issues de la recherche et des partenaires ; le rapport attribue à v1.3 un rang moyen de 4,34 pour l’ajustement fin, tous modèles et toutes tâches évalués confondus, derrière OlmoEarth v1.2 Base, à 4,02, et devant OlmoEarth v1 Base, à 4,74.

Coût d’entraînement et impact environnemental

Ai2 présente OlmoEarth v1.3 comme le modèle OlmoEarth le moins coûteux à entraîner : il nécessite 53 % du temps de calcul de v1.2 et 18 % de celui de v1, et génère respectivement 50 % et 22 % de leurs émissions de carbone. Ai2 estime qu’il faudrait environ 2 720 $ de temps de calcul H100 loué pour reproduire l’entraînement préalable d’OlmoEarth v1.3 Base, lors de la dernière exécution.

Le tableau du rapport consacré à l’impact environnemental indique que l’entraînement préalable d’OlmoEarth v1.3 Base a nécessité 539 heures de calcul GPU H100, 161 kWh et produit 0,07 tCO2eq, contre 1 012 heures GPU et 0,14 tCO2eq pour v1.2 Base, et 2 989 heures GPU et 0,32 tCO2eq pour v1 Base. Le calcul des représentations vectorielles lui-même nécessite beaucoup plus de ressources : le rapport estime qu’une année de représentations mondiales demande environ 14 000 heures H100, soit près de 26 fois le coût de l’entraînement préalable.

Archive mondiale, Explorer et licences

L’archive qui alimente l’Explorer contient des représentations vectorielles à une résolution de 10 mètres, soit environ 150 To par an, couvrant les terres et les eaux côtières adjacentes. Au lancement, les années 2025, 2024 et 2023 sont couvertes à l’échelle mondiale, tandis que les années 2017 à 2022 couvrent certains pays ; l’élargissement de la couverture est en cours. Selon le rapport, l’ensemble complet de données de 2017 à 2025 dépasse largement un pétaoctet ; il couvre une zone comprise entre 59,5 degrés de latitude sud et 83,6 degrés de latitude nord, à l’exception de l’Antarctique. Le rapport indique également que l’inférence Searchlight a éliminé les artefacts de mosaïquage dans les représentations publiées.

Les représentations vectorielles sont hébergées sur Source Cooperative sous la forme d’un jeu de données Zarr, lisible directement depuis un stockage d’objets avec n’importe quel client Zarr, sans clé API ni serveur de tuiles. Des tables de provenance ouvertes, publiées au format GeoParquet, répertorient les scènes Sentinel-1, Sentinel-2 et Landsat utilisées pour chaque tuile de 20 kilomètres et chaque année ; pour 2025, le rapport fait état d’environ 450 000 fenêtres, 21 millions d’entrées de mosaïques et 730 000 scènes.

L’Explorer affiche les représentations vectorielles sous la forme d’une carte de la planète en fausses couleurs. Les utilisateurs peuvent passer d’une année à l’autre, afficher les images Sentinel-2 sous-jacentes, cliquer sur un lieu pour trouver des endroits similaires, entraîner un petit classifieur à partir de quelques points étiquetés et exporter le résultat au format GeoTIFF, sans avoir besoin de créer un compte. L’annonce d’Ai2 illustre cette approche avec l’exploitation aurifère illégale dans la région de Madre de Dios, au Pérou : selon la publication, l’activité minière autour de La Pampa a atteint son apogée en 2017 et 2018, et l’opération Mercurio menée par le Pérou en a démantelé la majeure partie en février 2019. La publication indique également que la comparaison des représentations vectorielles entre 2017–2020 et 2020–2025 montre l’expansion antérieure et la poursuite des changements dans l’ancienne zone minière. Elle ajoute que le Pérou a renvoyé des patrouilles navales dans la réserve en août 2026, après que des procureurs ont établi que l’exploitation minière avait gagné Tambopata même.

Pour les travaux nécessitant une période précise, OlmoEarth Studio exécute le même modèle sur des dates, des modalités et une résolution choisies par l’utilisateur, et un tutoriel explique comment générer des représentations vectorielles sur ses propres ressources de calcul. Le rapport technique indique que la licence OlmoEarth Artifact License restreint l’utilisation à des fins militaires, liées à la défense et relevant des industries extractives ; la fiche du modèle précise que celui-ci est destiné à être utilisé conformément aux Ai2 Responsible Use Guidelines.