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Les chercheurs recourent à l’IA pour explorer les profondeurs des structures via Google Street View.
Des chercheurs de l’Université de Toronto, dirigés par Shoshanna Saxe, ont mis au point une méthode utilisant l’intelligence artificielle et Google Street View pour extraire des informations sur les bâtiments, comme leur âge et leur superficie.
Cette technique permet d’évaluer les stocks de construction et les émissions de gaz à effet de serre liés à la production et au transport des matériaux, offrant ainsi des données précieuses pour les urbanistes afin de mieux comprendre les ressources urbaines et prioriser les projets d’infrastructure.L’intelligence artificielle a été formée pour estimer des caractéristiques des bâtiments à partir de leurs façades, atteignant une précision de 70 % pour l’âge et 80 % pour la superficie.
Selon Alex Olson, co-auteur de l’étude, cette approche permet d’identifier les ressources et infrastructures sous-utilisées, facilitant la planification et la gestion des ressources urbaines.
La recherche, publiée dans le Journal of Industrial Ecology, démontre que ces informations ne peuvent pas être obtenues uniquement à partir de plans de construction traditionnels, soulignant l’importance de l’analyse visuelle des structures existantes.