NASA et IBM lancent un modèle d'IA lunaire open source

Le 10 septembre 2026, la NASA a annoncé le lancement du NASA-IBM Lunar Foundation Model, un modèle d'IA lunaire développé avec IBM, gratuit et open source. Il est hébergé publiquement sur Hugging Face, et l'ensemble du code est disponible sur GitHub.

Le modèle a été développé conjointement par la NASA et IBM ; la NASA fait état d'une collaboration continue avec IBM Research et plusieurs institutions académiques.

Il est principalement entraîné sur les données du Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) de la NASA, qui a recueilli 17 ans de données et assemblé une mosaïque d'images quasi complète.

L'entraînement s'appuie aussi sur des données de GRAIL, Lunar Prospector et Selenological and Engineering Explorer.

Les données d'images comprennent environ 2 000 000 tuiles d'images, plus de 1 000 000 d'images caméra haute résolution et 964 000 images multispectrales. Les résolutions mentionnées sont de 1 mètre et 100 mètres.

Les usages indiqués incluent la cartographie des cratères, la détection de jeunes structures volcaniques et la modélisation d'emplacements possibles de glace d'eau près des pôles lunaires.

Pour les acteurs du secteur lunaire, l'intérêt vient de la disponibilité gratuite d'un modèle open source entraîné sur de vastes données orbitales, dont 17 ans de données du LRO.

Les capacités annoncées concernent la cartographie des cratères, la détection de jeunes structures volcaniques et la modélisation d'emplacements possibles de glace d'eau près des pôles lunaires. Dans les régions en permanence à l'ombre, la glace peut être préservée jusqu'à des milliards d'années.