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Récit de performance et de rupture technologique

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Récit de performance et de rupture technologique

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Le discours entourant AlphaEarth Foundations insiste sur la supériorité technique du modèle par rapport aux approches antérieures. Google DeepMind souligne notamment une réduction d’erreur moyenne de 24 % et une efficacité accrue en termes de stockage, affirmant que le système requiert jusqu’à seize fois moins d’espace que des modèles équivalents. Ces arguments chiffrés renforcent l’idée que le modèle constitue un progrès mesurable, capable de rendre les processus de cartographie géospatiale plus rapides, moins coûteux et plus accessibles à des organisations disposant de ressources informatiques limitées. De même, la capacité du modèle à transformer des volumes massifs de données hétérogènes en embeddings compacts, standardisés et analysables facilite la comparaison temporelle et spatiale — ce qui représente un apport substantiel pour les sciences du climat, la surveillance des milieux naturels ou la planification territoriale.

Dans ce sens, l’outil s’inscrit dans une dynamique d’optimisation réelle au service de domaines où le temps d’analyse et l’accès aux données peuvent conditionner la prise de décision.
Cependant, cette mise en avant de la performance participe également d’un régime rhétorique de la rupture technologique, où chaque innovation est présentée comme nécessairement transformative. L’accent porté sur la réduction d’erreur ou l’efficacité de stockage peut produire l’illusion d’objectivité neutre, en laissant croire que la supériorité technique découle d’une vérité purement computationnelle, alors qu’elle est aussi le résultat de choix méthodologiques (sélection des données de référence, métriques utilisées, zones testées, etc.). De plus, la mise en récit de la « breakthrough technology » contribue à naturaliser l’autorité épistémique de Google DeepMind dans la gouvernance de la connaissance environnementale. Elle consolide l’idée que les solutions les plus valides sont celles qui émergent des grandes plateformes computationnelles, au détriment d’autres formes de savoirs — écologiques, territoriaux, autochtones, situés — qui ne reposent pas sur la mesure ni la quantification.

Ainsi, l’amélioration de performance constitue un gain réel pour la recherche environnementale et la gestion territoriale, mais elle s’inscrit dans un imaginaire technologique où l’efficacité devient synonyme de légitimité, et où la capacité à compresser, calculer et optimiser tend à s’imposer comme mode privilégié d’accès au monde. Le défi consiste alors à tenir ensemble ces deux dimensions : reconnaître la valeur pragmatique du modèle sans réduire l’écologie à un problème de modélisation, ni confondre amélioration technique et amélioration politique.

Mot clé(s) associé(s)

Récits technoindustriels

IA pour la durabilité

Green AI

Le contenu à relier (ressource physique, actant, conceptuelle)

AlphaEarth Foundation

Ressource(s) associée(s) (ressource physique, actant, conceptuelle)

Nephoscope

How AI uses our drinking water

Context and Caution in Environmental AI

Climate Change AI (CCAI)

E-mail de la personne ayant créé cette relation / annotation

Julie-Michèle Morin

A comme collection ARCANES

Dossier - Pratiques narratives de l'IA

Récits technoindustriels

Environnement et IA

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