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Sélections de la rédaction

ArcGIS intègre le GeoAI partout pour soutenir votre science de l’emplacement

Published Date

L’équipe Formation nationale d’Esri Canada vous invite à participer à des cours magistraux exceptionnels qui vous apprendront à intégrer l’intelligence artificielle géospatiale, ou GeoAI, à vos projets SIG.

L’IA est un sujet d’actualité dans tous les secteurs d’activité, y compris ceux où les données géospatiales (c’est-à-dire la localisation) sont de la plus haute importance. Selon le rapport 2025 sur l’avenir de l’emploi publié par le Forum économique mondial, les employeurs devront revoir leurs pratiques d’embauche (autant pour les nouveaux postes que ceux en évolution) ainsi que leur position générale face aux transformations du traitement de l’information et des données massives provoquées par l’IA. Grâce aux récentes innovations, les tâches routinières liées aux données sont simplifiées, l’analyse prédictive est renforcée et la prise de décisions gagne en efficacité, ce qui permet aux organisations d’obtenir de meilleurs résultats. En tirant parti des outils d’IA, vous pouvez dégager des tendances auparavant indétectables, prévoir des changements avec une précision remarquable et agir en temps réel avec confiance.

Vous pouvez facilement ajouter l’IA digne de confiance dans ArcGIS à vos compétences géospatiales, car cette technologie est actuellement accessible de trois manières différentes dans ce système :

  • Assistants IA – bien que les assistants IA ne soient pas le sujet principal de ce billet de blogue, il vaut la peine de les mentionner afin d’offrir une vue d’ensemble complète, car l’utilisation de l’IA générative pour faciliter la conception et l’automatisation des flux de travaux stimulera votre productivité. Consultez la documentation sur ArcGIS Online et ArcGIS Enterprise pour découvrir les assistants IA offerts. (Remarque : Ne confondez pas les assistants IA avec ArcGIS Assistant, qui est un outil polyvalent permettant de gérer les éléments de contenu sur la technologie ArcGIS.)

  • Extraction de données – utilisez des modèles d’apprentissage profond préentraînés pour réaliser des tâches comme l’extraction d’entités à partir de l’imagerie.

  • Analyse spatiale – intégrez des outils de calcul fondés sur l’apprentissage automatique au géotraitement pour repérer les tendances et effectuer des analyses prédictives.

Image d’une diapositive intitulée « Améliorer ArcGIS avec l’IA » avec une icône de nuage liée à des icônes d’outils et de modèles de GeoAI ainsi que des icônes d’assistants IA. Elle comprend également des exemples d’images SIG et du texte sur l’automatisation, la productivité et l’assistance.

Une GeoAI sécurisée et fiable vous est offerte dans tout le système ArcGIS (des assistants IA dans votre portail web ArcGIS Enterprise ou ArcGIS Online aux outils et modèles de GeoAI dans la version de bureau d’ArcGIS Pro) pour vous aider à accroître votre productivité et à faire progresser la science de l’emplacement.

Extraction de données

La GeoAI dans ArcGIS intègre l’intelligence artificielle aux SIG afin d’effectuer des tâches de vision artificielle qui permettent d’extraire des entités importantes à partir d’imageries et de données non structurées à l’aide de techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Le processus commence par la préparation des images haute résolution (comme des données satellitaires, aériennes ou de drones) et la réalisation d’étapes de prétraitement (comme l’écrêtage, la projection et l’accentuation). ArcGIS propose plusieurs outils pour réaliser ces tâches, notamment l’extension Image Analyst d’ArcGIS Pro et ArcGIS API for Python. Dans ArcGIS Pro, vous pouvez utiliser l’Assistant de classification d’images pour réaliser une classification basée sur les pixels ou des outils d’apprentissage profond, comme Entraîner le modèle d’apprentissage profond et Détecter des objets à l’aide de l’apprentissage profond, pour cerner et extraire des objets (bâtiments ou routes, par exemple) à partir d’imagerie, de contenu 3D et de vidéos. Le module arcgis.learn d’ArcGIS API for Python offre aussi un environnement flexible pour l’application de modèles et la formation. Vous pouvez entraîner vos propres modèles à l’aide de données étiquetées ou vous servir des modèles d’apprentissage profond préentraînés – ArcGIS Living Atlas of the World en offre plusieurs – pour réaliser des tâches courantes, comme l’extraction d’empreintes de bâtiments ou la classification de l’occupation des sols. Une fois détectés, les objets peuvent être convertis en entités vectorielles aux fins d’analyse et d’affinage.

Si vous employez des données non structurées, l’extension ArcGIS Knowledge et ArcGIS API for Python permettent le traitement du langage naturel afin d’extraire des entités géoréférencées de sources textuelles, comme les médias sociaux ou des rapports. Il est ensuite possible de les géocoder et de les cartographier. Dans ArcGIS Pro, la boîte d’outils GeoAI automatise la classification et la transformation des textes ainsi que l’extraction d’entités.

Grâce à la combinaison de ces outils et de ces techniques, vous transformez efficacement les textes et les images brutes en entités concrètes et prêtes pour les SIG. Initiez-vous à cette façon d’utiliser la GeoAI en suivant le cours magistral Analyse d’imagerie dans ArcGIS Pro.

Analyse spatiale

Combinaison de l’IA et des SIG, la GeoAI dans ArcGIS permet la réalisation d’analyses spatiales avancées en automatisant les flux de travaux, en prédisant des scénarios et en optimisant les décisions (obtenez plus de renseignements à ce sujet dans le livre numérique L’ascension de l’IA géospatiale).

  • L’automatisation tire parti de l’IA géospatiale pour traiter rapidement des données de localisation complexes, évaluer plusieurs scénarios et recommander des solutions optimales. En s’appuyant sur les SIG d’entreprise, les jumeaux numériques alimentés par l’IA automatisent les analyses et les prévisions pour optimiser la prise de décisions cruciales.

  • Les prévisions s’appuient sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour repérer rapidement les tendances (actuelles et futures) et les corrélations. Grâce à ces renseignements, il est possible de prendre des mesures à la fois judicieuses et éclairées, afin de travailler plus efficacement.

  • L’optimisation combine toutes les données organisationnelles avec la GeoAI afin d’améliorer la prise de décisions ainsi que de maximiser l’efficacité et les performances de toutes les opérations. Il peut s’agir d’optimiser les itinéraires de livraison, de répartir efficacement les ressources ou de déterminer les emplacements les plus appropriés pour de nouvelles infrastructures. Il vous serait alors possible de laisser tomber la méthode « détection-réaction » au profit de l’approche « prévision-intervention proactive ».

ArcGIS propose un écosystème complet pour la mise en œuvre de ces approches, notamment les outils de géotraitement (Agrégation multivariée, Agrégation multivariée spatialement contrainte, Agrégation basée sur la densité, Créer des zones équilibrées, Interpolation, Régression, Classer, Analyse d’inférence causale, Prévision de séries chronologiques, etc.), les extensions (Image Analyst, Spatial Analyst, Geostatistical Analyst, etc.) et les modèles préentraînés d’ArcGIS Pro ainsi que l’automatisation basée sur Python grâce à ArcGIS API for Python. En intégrant l’automatisation, les prévisions et l’optimisation, la GeoAI transforme les données brutes en renseignements exploitables, ce qui permet aux organisations de prendre rapidement des décisions spatiales plus intelligentes et plus éclairées. Initiez-vous à cette façon d’utiliser la GeoAI en suivant le cours magistral Science des données spatiales : faites progresser votre analyse.

Application 360 degrees of GeoAI in ArcGIS

Vous pouvez appliquer la GeoAI à votre travail de nombreuses manières intéressantes et profitables. Découvrez-les immédiatement grâce à l’application web 360 degrees of GeoAI in ArcGIS qui regorge de ressources. De plus, si votre organisation prévoit bientôt lancer une initiative en GeoAI, l’atelier de préparation au changement pourrait aussi vous intéresser.

Plus de cours à découvrir

o   Création de scripts Python pour ArcGIS

o   Introduction à ArcGIS API for Python

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Ce billet a été écrit en anglais par Charlene Nielsen et peut être consulté ici.