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Comment l’intelligence artificielle contribue à cartographier et analyser les changements du paysage français

Au cours de sa présentation, l'IGN a évoqué l'importance de l'IA dans ses dernières cartographies. [IGN]

L’IA fait partie des outils utilisés par l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) pour permettre de mieux encadrer les évolutions climatiques et du paysage en France. Un «Atlas annuel des cartes de l'anthropocène» a été publié ce jeudi 12 septembre.

Le numérique au service de la lutte contre les changements climatiques. Si ce n’est pas une nouveauté absolue, avec le développement de l’intelligence artificielle, la donne pourrait évoluer rapidement. C’est avec ce constat que l’IGN a décidé d’intégrer massivement l’IA au cœur de son «Atlas annuel des cartes de l'anthropocène», publié ce jeudi 12 septembre.

Dans cet ouvrage publié chaque année, l’institut en charge de la production, de l’entretien et de la diffusion de l’information géographique en France évoque notamment l’emploi de l’IA dans le traitement et la production de données géographiques en France.

Les technologies de machine learning, de deep learning et d’IA générative ont accéléré la cartographie à partir de données de télédétection. Cela a notamment été le cas pour l’occupation du sol à grande échelle (OCS GE), un référentiel majeur de l’IGN.

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Emploi du référentiel OCS GE pour la ville de Portet-sur-Garonne © IGN

Cette cartographie, qui utilise la télédétection par IA pour accélérer la production et multiplier les usages, montre en détail l’occupation des sols selon plusieurs éléments clés pour en distinguer les zones imperméables, agricoles, forestières. Elle permet également de quantifier et de qualifier l’évolution des territoires et leur artificialisation nette.

L'intelligence artificielle dans les petits papiers de l'IGN

L’intelligence artificielle contribue également à la cartographie des habitats naturels et semi-naturels terrestres dans le cadre de la modélisation CarHab. Cette modélisation cartographique nationale des habitats naturels et semi-naturels pour les écosystèmes terrestres français fait appel à une modélisation par «machine learning», se basant sur les données des végétations existantes ainsi que des techniques d’analyses d’images.

Les modélisations sont, par la suite, affinées par l’humain avec une phase de prospection sur le terrain.

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© IGN

Enfin, une troisième production de l’IGN bénéficie actuellement de l’emploi de l’IA : le programme national LiDAR HD.

Cette cartographie en 3D du sol et du sursol français, d’abord obtenue sous forme de nuage de points avant d’être classifiée et d’être produits en modèles numériques, est possible grâce à un process automatique combinant les méthodes usuelles de classification, le croisement avec des bases de données existantes et l’IA.

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Modèle numérique pour la prévention des inondations à Wimereux entre 2021 et 2023 © IGN

Comme évoqué au cours de la présentation de l’Atlas, l’IGN prévoit de pousser l’emploi de l’IA sur de nombreux projets de cartographie dans les années à venir, tout en ouvrant ses jeux de données aux communautés de recherche en intelligence artificielle.

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