Google Maps veut optimiser le placement de panneaux solaires

S’appuyant sur un modèle d’intelligence artificielle pour analyser la géométrie des toits à partir d’images aériennes, cette interface de programmation retourne des estimations fiables des coûts et de l’utilisation de l’énergie solaire. Cette initiative s’adresse aux installateurs et aux professionnels qui ont là un outil précieux pour réaliser de sérieuses économies sur les étapes de préparation avant la pose des panneaux photovoltaïques.

De la navigation à la gestion environnementale

L’API Solar s’appuie sur les bases de Project Sunroof, un service d’estimation des économies réalisables en installant des panneaux solaires. Lancé en 2015, cet outil est notamment alimenté par les images de Google Earth. « Nous avons élargi ces capacités en utilisant l’intelligence artificielle pour fournir des données et des informations plus précises que les données LIDAR disponibles publiquement ou les modèles 3D dérivés de satellites », explique Jennifer Anderson, directrice générale de la plateforme Google Maps.

La nouvelle catégorie « Environnement » ajoutée aux outils géographiques de Google va bien au-delà des services de navigation traditionnels. Elle s’accompagne de quelque 50 millions de mises à jour quotidiennes sur Maps, combinant apprentissage machine et données environnementales. Yael Maguire, vice-président « Geo Sustainability » chez Google, a indiqué que ces outils « utilisent l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine, en plus de l’imagerie aérienne et des données environnementales, pour fournir des informations à jour sur le potentiel solaire, la qualité de l’air et les niveaux de pollen ».

Google ne s’arrête donc pas là et a aussi lancé des API dédiées à la qualité de l’air et aux niveaux de pollen. Après l’introduction de données sur le sujet l’année dernière, la nouvelle interface sur la qualité de l’air utilise des données provenant des stations de surveillance gouvernementales, de capteurs et de satellites pour fournir des indices localisés et globaux. Une API sur le pollen vient compléter ces données, fournissant des informations spécifiques et localisées sur les niveaux de pollen dans une zone donnée, grâce à l’apprentissage machine.

Ces nouveautés s’insèrent dans la mission globale de Google d’« aider les individus, les villes et ses partenaires à réduire collectivement 1 gigatonne de leurs émissions de carbone chaque année d’ici à 2030 ». En utilisant à la fois des données « maison » et publiques, ces API tirent parti d’autres technologies géospatiales de Google, telles que Google Earth et Earth Engine.

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