48 agents IA ont analysé 1 200 km² de données lidar en une nuit et trouvé un possible site maya

Les titres du type « une IA a découvert une cité antique » se lisent généralement comme du marketing. Pourtant, dans cette histoire, ce n'est pas tant la découverte qui est intéressante que la méthode de travail. Elle peut être transposée à toute tâche où l'on dispose d'un immense volume de données ouvertes mais de trop peu de bras pour les examiner.

Que s'est-il passé ?

Pietro Miotti, chercheur chez Google, voyageait en octobre au Pérou et discutait avec Gemini de Hiram Bingham, qui « découvrit » le Machu Picchu en 1911. Il a demandé comment Bingham chercherait des cités antiques aujourd'hui. Gemini, ChatGPT, Claude et Grok ont, indépendamment les uns des autres, proposé la même chose : un relevé lidar, qui restitue le relief sous la canopée.

Les données ouvertes sur le Pérou se sont révélées rares, et Miotti s'est tourné vers les terres mayas du Mexique. Un soir, il a chargé des agents d'étudier le relevé de la NASA de 2013, puis est allé se coucher. Au matin, 48 agents avaient examiné des images du relief couvrant environ 1,2 millier de km² de jungle et repéré de nombreux objets ressemblant à des constructions.

Comment fonctionne le pipeline

Le schéma se déroule en trois étapes.

1. Balisage large. De nombreux agents parcourent les données en parallèle et collectent des candidats. Le billet ne précise pas comment les zones ont été réparties, mais la logique est claire : une nuit de travail au lieu de plusieurs mois d'examen manuel.
2. Vérification par des sources indépendantes. Au matin, Miotti a demandé de confronter les trouvailles à la littérature scientifique et aux archives. Quelques heures plus tard, les agents ont indiqué qu'un important site d'habitat ne semblait répertorié nulle part. Il s'agit d'un sommet de colline au bord d'une falaise. Les images montrent une place, une pyramide ovale d'au moins 8 à 12 mètres de haut et une cour attenante.
3. Mise en forme pour le destinataire. Les agents ont aidé à rédiger un rapport destiné à l'Institut national d'anthropologie et d'histoire du Mexique (INAH). Miotti a corrigé les inexactitudes et envoyé le document en espagnol. Il ne parle pas cette langue ; il a donc également confié la traduction aux agents.

Le lendemain, le service du registre de l'INAH a répondu qu'aucun objet n'était enregistré aux coordonnées indiquées. Moins de 72 heures s'étaient écoulées entre l'idée et la réponse.

Où est le piège

Premièrement : « il n'y a pas d'entrée dans le registre » ne signifie pas « découverte ». L'appartenance des constructions à la culture maya et leur âge restent à vérifier. C'est l'antenne locale de l'INAH qui décidera d'envoyer ou non une équipe sur place. Miotti a proposé son aide pour la vérification de terrain, mais il ne s'agit que d'une proposition.

Deuxièmement : les données lidar de la NASA de 2013 sont en libre accès depuis de nombreuses années. Le goulot d'étranglement n'était pas l'accès aux données, mais le nombre de personnes prêtes à les examiner. C'est précisément cette limite que les agents ont levée.

Troisièmement : le récit ne dit pas combien de marquages étaient de faux positifs ni combien ont été écartés lors du tri. On ignore aussi quels modèles ont fait tourner les agents. La source est unique : le blog personnel de l'auteur, et non un travail évalué par des pairs. Les chiffres doivent être considérés comme la description d'un cas, et non comme une mesure de la précision de la méthode.

Ce qu'on peut en retirer en pratique

• Cherchez les tâches du type « les données existent, les bras manquent ». Images satellites, archives de documents, journaux, imagerie médicale. Les agents parallèles sont efficaces là où la première passe peut être grossière et large.
• Prévoyez une seconde étape. D'abord un balisage large, puis une vérification des candidats auprès d'une source indépendante. Ici, c'est précisément ce recoupement qui a réduit les « nombreux objets » à un seul.
• Gardez l'humain en sortie. Miotti a corrigé le rapport avant de l'envoyer au destinataire. Si un humain répond du résultat, il doit lire le document, même s'il ne connaît pas la langue dans laquelle il est écrit.
• Utilisez plusieurs modèles comme un conseil d'experts express. Quatre modèles différents ont convergé sur le lidar. Pour choisir une méthode dans un domaine inconnu, c'est un moyen peu coûteux d'obtenir une première approximation.

Miotti écrit : « Nous sommes à l'aube d'une révolution dans toutes les sciences, et les seules limites seront la curiosité et l'imagination (et les ressources de calcul). » La phrase est grandiloquente, mais c'est la parenthèse qui dit le plus concret. Si une seule personne lance des dizaines d'agents en une nuit, le principal budget devient le calcul, tandis que la vérification du résultat reste l'affaire des humains et des institutions.

Savoir s'il y a réellement une cité maya sur cette colline ne sera possible qu'après un travail de terrain. Mais comme modèle — « idée, examen de masse, vérification, rapport » —, cette expérience peut déjà être mise en pratique.