Yam-9 prouve que l’IA peut fonctionner directement dans l’espace
Image d'illustration. Loft OrbitalLoft Orbital / PR-ADN
Un satellite a repéré seul des zones d’intérêt en orbite grâce à une IA. Derrière la démo, on voit déjà un vrai basculement pour l’observation terrestre.
En bref
- L’innovation clé n’est pas seulement l’IA, mais son exécution directement dans le satellite, ce qui permet de trier et d’analyser les données en orbite avant leur transmission vers la Terre.
- Le satellite Yam-9 a démontré qu’un modèle d’IA multimodal peut comprendre des consignes complexes et identifier des infrastructures ou zones d’intérêt, malgré des ressources matérielles limitées.
- Cette réussite ouvre la voie à des constellations de satellites intelligents et à de futurs assistants IA pour les missions spatiales, tandis que plusieurs acteurs du secteur accélèrent déjà leurs investissements dans cette technologie.
Un satellite qui sait repérer tout seul ce qu’on lui demande, ce n’est pas un gadget. C’est potentiellement la fin d’un vieux réflexe du spatial, envoyer des masses de données au sol, puis laisser des analystes faire le ménage. En avril 2026, Yam-9, un satellite d’observation de la Terre construit par Loft Orbital, a identifié de lui-même des zones d’intérêt grâce à un logiciel mis au point par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA. C’est la première utilisation signalée d’un modèle vision-langage en orbite. Et clairement, ce n’est pas le genre de première qu’on oublie vite.
Le vrai changement, ce n’est pas juste l’IA
Jusqu’ici, le schéma était simple. Les satellites descendent de gros volumes de données, puis des humains, ou des outils de machine learning plus classiques, cherchent ce qui compte vraiment. Là, une partie du tri se fait directement à bord.
Le gain immédiat est limpide, moins de données brutes à éplucher, donc des capteurs spatiaux plus utiles. À plus long terme, cette démo sert aussi de preuve que des infrastructures IA plus lourdes pourraient tourner dans l’espace. Résultat, la valeur même de ces plateformes peut grimper.
Yam-9 a compris des consignes presque comme un humain
Le test reposait sur Gemma 3 de Google DeepMind, un VLM pensé pour les usages edge, donc pour du matériel limité, loin d’un datacenter. En gros, le modèle mélange compréhension du contexte et analyse d’image.
Les chercheurs lui ont demandé de classer des données où l’environnement naturel rencontre l’aménagement humain, ou d’identifier des infrastructures autour de nœuds ferroviaires. Il l’a fait. Pour encadrer ce fonctionnement, l’équipe de Juan Delfa Victoria, responsable technique du groupe IA du JPL, a développé NAVI-Orbital, en allégeant le logiciel pour réduire bibliothèques et mémoire nécessaires.
Loft Orbital pousse déjà vers une flotte bien plus large
Chez Loft Orbital, l’idée n’est pas juste de vendre un satellite. La boîte fonctionne plutôt comme un prestataire d’infrastructure spatiale. Elle a récemment signé un accord avec EarthDaily pour construire, lancer et exploiter six satellites, pendant que son client analyse et commercialise les données récupérées.
Yam-9, lancé à l’automne 2025 comme éclaireur pour les projets d’IA orbitale de l’entreprise, embarque un Nvidia Jetson Orin AGX, l’une des puces les plus utilisées pour le calcul spatial. Selon Paul Lasserre, patron de l’IA chez Loft : « Cela ouvre la porte à des couches de patrouille permanentes dans l’espace ». Il évoque même une logique du genre surveiller une frontière et signaler un comportement suspect. Pour une couverture temps réel de toute la Terre, il faudrait entre 50 et 100 satellites comme Yam-9. Loft en exploite aujourd’hui 12.
Les autres regardent ça de très près
Ce premier cas déclaré ne va sans doute pas rester seul longtemps. Planet Labs fait déjà voler des satellites équipés de processeurs Jetson Orin. Pour l’instant, l’entreprise les utilise sur des tâches plus simples de détection d’objets, mais elle mène aussi des recherches sur d’autres usages IA, dont les VLM.
Et puis il y a Kepler Communications, qui exploite le plus grand groupe de GPU dans l’espace. La société n’a pas voulu dire si elle avait déjà déployé des VLM en orbite, à cause d’accords de confidentialité, tout en indiquant que plusieurs usages de son environnement de calcul restaient non divulgués depuis les lancements de janvier. Ça sent quand même le secteur qui accélère.
Au-delà de la Terre, la piste mène jusqu’aux astronautes
Le plus intéressant, c’est que cette histoire ne s’arrête pas à l’observation terrestre. Les leçons tirées de ces petits modèles en orbite doivent aider sur des sujets très concrets, gestion de l’énergie, de la mémoire, et montée en puissance vers du calcul plus ambitieux.
L’idée derrière NAVI-Space venait du chercheur du JPL Taran Cyriac John, qui pensait à des assistants numériques pour des astronautes sur la Lune ou sur Mars. Juan Delfa Victoria le résume bien : « Nous nous disons, d’accord, vous avez des astronautes avec des combinaisons pressurisées, et ils ne peuvent pas taper sur un clavier ». Dit comme ça, on est à un pas du compagnon IA de jeu vidéo. Mais pas du HAL 9000, heureusement.