Le développement de l'intelligence artificielle est en train de modifier notre façon de travailler avec les systèmes d'information géographique (SIG). Les agents d'IA – des systèmes intelligents capables d'exécuter de manière indépendante des séquences entières d'actions pour résoudre des problèmes spatiaux – deviennent de plus en plus populaires.

Qu'est-ce qu'un agent d'IA ?

Un agent d'IA est un système logiciel qui réalise de manière autonome une tâche complexe, en la décomposant en plusieurs étapes. L'utilisateur formule un objectif, après quoi l'agent détermine les actions nécessaires, sélectionne les outils appropriés et les exécute de manière séquentielle.

Dans le contexte des SIG, cela signifie qu'au lieu de lancer manuellement des dizaines d'outils, l'utilisateur peut simplement saisir :

« Trouver les zones les plus adaptées à la construction d'une centrale solaire. »

Ensuite, l'agent peut de manière indépendante :

• sélectionner les données spatiales nécessaires ;

• vérifier les systèmes de coordonnées ;

• exécuter des requêtes spatiales ;

• calculer la pente du terrain ;

• exclure les zones naturelles protégées ;

• estimer la distance par rapport aux lignes électriques ;

• générer une carte d'aptitude finale et un rapport. 

Cette approche réduit considérablement le temps d'analyse et limite le risque d'erreurs.

Comment les agents d'IA travaillent avec les données spatiales

La plupart des projets spatiaux se composent de nombreuses étapes similaires :

• recherche de données ;

• téléchargement d'informations à partir de diverses sources ;

• préparation des couches ;

• analyse spatiale ;

• visualisation des résultats ;

• génération de rapports.

Les agents d'IA automatisent la quasi-totalité de ce processus. Ils peuvent accéder aux API des services de cartographie, exécuter des requêtes SQL sur des bases de données spatiales, utiliser des bibliothèques Python (telles que GeoPandas, Rasterio ou Shapely), lancer des algorithmes QGIS ou ArcGIS, et combiner les résultats en un seul flux de travail.

En substance, l'agent devient un analyste SIG virtuel, effectuant de manière autonome une séquence d'opérations sous le contrôle de l'utilisateur.

Cas d'usage des agents d'IA

Les technologies d'agents d'IA commencent déjà à apparaître dans les systèmes d'information géographique modernes. Elles permettent de réaliser des analyses spatiales à l'aide de requêtes, automatisant ainsi de nombreuses opérations de routine.

ArcGIS AI Assistant

Esri développe l'AI Assistant pour ArcGIS, qui aide à créer des requêtes de données, à générer des outils de géotraitement et à expliquer les fonctions SIG. L'utilisateur peut décrire la tâche par texte, après quoi l'assistant proposera une séquence d'actions ou générera du code Python pour l'analyse.

GeodataAI dans GISCARTA

Le widget GeoDataAI, développé sur la plateforme GISCARTA, est un exemple d'utilisation de l'IA dans les SIG web. Il permet d'interagir avec les données spatiales d'OpenStreetMap.

L'utilisateur peut formuler une requête, par exemple :

• « Tous les bars de Dublin »

• « Population du Japon »

• « Toutes les routes d'Islande »

GeoDataAI va automatiquement trouver et télécharger les données d'OpenStreetMap et les renvoyer à la plateforme sous forme de couches vectorielles. Cela permet de gagner beaucoup de temps lors de la recherche de données pour vos projets de cartographie.

Un exemple d'utilisation du widget GeodataAI

Avantages

L'utilisation d'agents d'IA offre un certain nombre d'avantages :

• automatisation des opérations répétitives ;

• analyse accélérée de grands volumes de données spatiales ;

• réduction des erreurs ;

• capacité à travailler simultanément avec plusieurs sources de données ;

• génération automatisée de cartes et de rapports ;

• simplification du travail pour les utilisateurs sans connaissances approfondies en SIG.

L'effet est particulièrement notable lors du traitement de grands volumes d'archives satellites, de géodonnées urbaines et de bases de données spatiales nationales.

Limites

Malgré leur fort potentiel, les agents d'IA ne remplacent pas les spécialistes SIG.

La qualité de l'analyse dépend toujours de l'exactitude des données sources, de la méthodologie choisie et de la compréhension des modèles spatiaux. Un agent peut sélectionner des sources de données inappropriées ou mal interpréter les relations spatiales, c'est pourquoi les résultats nécessitent l'examen d'un expert.

De plus, le traitement de données raster volumineuses, de nuages de points LiDAR et de modèles numériques de terrain détaillés requiert d'importantes ressources informatiques.

Plus d'informations sur le widget Geodata AI sont disponibles sur la page des instructions spatiales. 

Il existe également des tutoriels vidéo sur l'utilisation du widget :

FAQ

Qu'est-ce qu'un agent d'IA ?

Il s'agit d'un système intelligent capable d'exécuter de manière autonome une séquence de tâches liées au traitement et à l'analyse de données spatiales.

Où les agents d'IA sont-ils utilisés ?

Dans les plateformes SIG modernes, telles qu'ArcGIS AI Assistants et le widget GeoDataAI de la plateforme GISCARTA.

Les agents d'IA vont-ils remplacer les spécialistes SIG ?

Non. Ils automatisent les tâches de routine mais ne remplacent pas l'évaluation des résultats par un expert.

Points clés à retenir

Les agents d'IA accélèrent le travail avec les données spatiales.

Ils automatisent la recherche, l'analyse et la visualisation des géodonnées.

L'IA devient un outil important dans les plateformes SIG modernes.