Les architectes paysagistes travaillent sur des projets multidisciplinaires qui nécessitent des méthodes efficaces de prise de décision et de communication. La restauration de l'habitat, par exemple, implique divers objectifs de la part des professionnels et du public qui sont parfois en opposition (valeur écologique contre préférence esthétique). Nous nous appuyons ici sur des applications d'apprentissage automatique pour améliorer les collaborations en matière de conception inclusive grâce à un modèle d'IA permettant de présenter et de quantifier des scénarios conceptuels d'aménagement paysager. Notre objectif est de former un modèle permettant d'automatiser les conceptions d'espaces verts qui s'appuient sur un « indice de restauration » quantitatif. En générant de multiples conceptions, les scénarios conceptuels peuvent être générés à nouveau en réponse au retour d'information qui soutient les étapes initiales de la conception.
Dans le cadre de ce projet, nous avons développé l'outil de conception paysagère PHI-AI, un système d'IA générative innovant destiné à aider les architectes paysagistes à explorer de manière collaborative différentes options d'aménagement d'espaces verts tout en accordant la priorité à la valeur écologique. Cet outil génère rapidement des aménagements paysagers alternatifs et évalue la qualité de l'habitat de chaque variante à l'aide d'un indicateur intégré de l'habitat des pollinisateurs (PHI). En combinant des scénarios de conception générés par l'IA avec des indicateurs écologiques et une évaluation guidée par l'humain, le projet présente un processus décisionnel interactif en matière de conception capable de renforcer la biodiversité, la conservation des pollinisateurs et l'engagement communautaire. L'outil tire parti de l'efficacité de l'IA générative tout en conservant une approche « human-in-the-loop » pour la conception. Ce travail illustre comment les architectes paysagistes peuvent intégrer les nouveaux outils numériques à la science écologique pour soutenir la planification collaborative et la résolution de problèmes.