Huawei a annoncé aujourd'hui que son prototype Huawei OneMap GPT était l'un des deux gagnants du premier défi OneMap GPT de la Singapore Land Authority (SLA).

Les prototypes gagnants ont été dévoilés ce matin par SLA, l'agence nationale de géospatiale et de cartographie, lors de la conférence Geo Connect Asia 2024.

Le OneMap GPT Challenge a été lancé par SLA en octobre 2023 dans le but d'explorer les moyens d'incorporer les technologies d'IA pour des solutions innovantes pour OneMap, la carte faisant autorité de Singapour, et d'étendre les avantages du géospatial à une communauté plus large.

Il y a une IA pour ça

Le prototype gagnant de Huawei a été développé par le Centre d'excellence en intelligence appliquée de Huawei International sur Huawei Cloud et a été choisi parmi 41 candidatures.

Huawei OneMap GPT intègre les technologies d'IA géospatiales et génératives aux données des secteurs public (OneMap) et privé. Il offre une interface de type Google Map mais avec une boîte de discussion de type ChatGPT au lieu d'un champ de recherche.

Les utilisateurs peuvent saisir leurs requêtes pour planifier leurs activités quotidiennes ou rechercher des réponses pour guider les décisions concernant leur itinéraire ou même identifier l'emplacement idéal pour une maison.

Lors d'une démonstration présentée sur scène, un conférencier a expliqué le processus de sélection des emplacements appropriés pour l'achat d'un appartement en fonction de paramètres tels que le budget, la proximité des parents et les commodités à proximité. Ces paramètres ont été introduits au coup par coup via l’interface de chat.

Le prototype s'appuie sur les travaux initiaux de recherche et de développement du Dr Ashley Fernandez, responsable des données et de l'IA chez Huawei International, et de son équipe. Lorsque le Défi a été lancé, une équipe de cinq personnes, dont Fernandez, s'est lancée dans son développement.

Dans une interview avec CDOTrends, Fernandez a expliqué que la recherche initiale tournait autour de la fusion de types de données disparates, y compris des données géospatiales. L’équipe a finalement développé une solution incluant l’utilisation d’une base de données graphique pour définir les relations.

Le plus difficile a été l’intégration de politiques, a-t-il noté, qui peuvent être complexes et rédigées en langage naturel. Cela pourrait inclure des politiques gouvernementales définissant les conditions dans lesquelles les citoyens ont droit à des remises ou à des subventions lors de l'achat d'un logement public.

« L’une des complexités sous-jacentes dans la transition entre les cas d’utilisation géospatiales et les modèles d’IA GPT remonte aux données. Les données géospatiales, de par leur conception, comprennent divers formats, ainsi que leur représentation dynamique et en constante évolution de notre monde dans le temps et dans l'espace », a expliqué Fernandez.

« C'est toujours passionnant de réinventer l'intégralité des données et de la pile GPT grâce à notre vaste expérience en R&D, en réingénierie et en innovant de nouvelles solutions à d'anciens problèmes. »

Crédit image : Paul Mah