Actualités métiers

Nos experts parlent des technologies qu'ils affectionnent, apportent leur regard technique et professionnel.
Présentation de django-admin-watchdog

Présentation de django-admin-watchdog

Yann Fouillat 12/11/2020

Comment garder une trace des erreurs Django en toute simplicité.

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Présentation de django-tracking-fields

Présentation de django-tracking-fields

Yann Fouillat 03/11/2020

Suivi de modification d'objets Django

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QGIS : le nouveau support des tuiles rasters et vectorielles

QGIS : le nouveau support des tuiles rasters et vectorielles

Frédéric Rodrigo 01/10/2020

La dernière version de QGIS 3.14 apporte deux nouveaux types de calques : les tuiles rasters et les tuiles vectorielles.

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IA et cartographie : l'IA pour découvrir un territoire  [Article 2]

IA et cartographie : l'IA pour découvrir un territoire [Article 2]

Daphné Lercier 01/09/2020

Deuxième article de notre série sur les applications de geoIA : comment les techniques d'intelligence artificielle peuvent aider à la découverte d'un territoire ?

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IA & cartographie : l'IA pour créer des cartes [Article 1]

IA & cartographie : l'IA pour créer des cartes [Article 1]

Daphné Lercier 04/08/2020

Premier article de notre série sur les applications de geoIA : comment les techniques d'intelligence artificielle peuvent aider à la création de cartes ?

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Web mapping : comparaison des serveurs de tuiles vectorielles depuis Postgres / PostGIS

Web mapping : comparaison des serveurs de tuiles vectorielles depuis Postgres / PostGIS

Frédéric Rodrigo 30/07/2020

Un ensemble de serveurs de tuiles vectorielles basés sur la fonction ST_AsMVT() de PostGIS sont disponibles. Makina Corpus vous propose un tour d’horizon des spécificités des différentes solutions.

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Série d'articles : IA & cartographie

Série d'articles : IA & cartographie

Daphné Lercier 28/07/2020

Tour d'horizon de l'apport de l’intelligence artificielle à la cartographie ! Quand dans une discussion sont lancés les mots "intelligence artificielle" et "cartographie", il y a fort à parier que les protagonistes en viennent rapidement à parler de conduite assistée et voitures autonomes.

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Migrer une application de Python 2 à Python 3

Migrer une application de Python 2 à Python 3

Yann Fouillat 21/07/2020

Le support de Python 2 est officiellement terminé, c'est le moment de passer vos applications à Python 3 ! Voici quelques conseils pour réussir cette migration.

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Une approche de reconstruction automatique de la géométrie des bureaux de vote

Frédéric Rodrigo 25/06/2020

La représentation des résultats des élections par bureau de vote sur une carte n’est pas une chose courante, car en effet cela n’est pas aisé. En France, Il n’existe pas de jeu de données géographiques délimitant des zones sur le territoire associant les résidences des électeurs aux bureaux de vote. Comme nous allons le voir ici, ce problème est intrinsèquement lié à la méthode de constitution de ces bureaux de vote. Nous cherchons une approche pour produire des géométries intelligibles à partir des données des listes électorales qui se voudraient disponibles.

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Application cartographique : TerraVisu

Marine Faucher 23/06/2020

Makina Corpus a développé un visualiseur de données cartographiques nommé TerraVisu. Cette application Web SIG permet de centraliser, visualiser et analyser des données géographiques pour ensuite créer diverses cartes.

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Extraction d'objets pour la cartographie par deep-learning : évaluation du modèle

Extraction d'objets pour la cartographie par deep-learning : évaluation du modèle

Lucie Camanez 18/06/2020

Voici le dernier article de notre série sur la cartographie par deep-learning. Après avoir expliqué comment choisir et utiliser un modèle d'extraction d'objets, nous allons maintenant en évaluer les performances. Que pouvons-nous attendre du modèle entraîné ? Quels sont ses limites et ses sensibilités ?

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Extraction d'objets pour la cartographie par deep-learning : choix du modèle

Extraction d'objets pour la cartographie par deep-learning : choix du modèle

Lucie Camanez 04/06/2020

Deuxième article de la série sur la cartographie par deep-learning à partir d'images aériennes ou satellitaires.

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Série d'articles, 4ème article : le cas concret d'un réseau de neurones siamois

Série d'articles, 4ème article : le cas concret d'un réseau de neurones siamois

Anael Boulier 02/06/2020

4ème article de la série 'Ces innovations qui permettent à l'IA de sortir des laboratoires !'

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Sortie de Drupal 9 : préparez-vous !

Sortie de Drupal 9 : préparez-vous !

Sylvain Lavielle 28/05/2020

Dans quelques jours, le 3 juin 2020, aura lieu la sortie de Drupal 9 en version stable. À quels changements s’attendre ? Quel sera l’impact sur les sites développés actuellement en Drupal 8 et Drupal 7 ? Voici quelques informations qui vous permettront de mieux appréhender cet événement et d'en mesurer les impacts.

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Extraction d'objets pour la cartographie par deep-learning : création d'une vérité terrain

Extraction d'objets pour la cartographie par deep-learning : création d'une vérité terrain

Lucie Camanez 20/05/2020

Cette série d'articles parle de cartographie par deep-learning à partir d'images aériennes ou satellitaires. Dans ce 1er article, l'étape préliminaire à toute utilisation d'un modèle d'apprentissage supervisé est abordée: la création du jeu de données d'apprentissage. Notre outil geolabel-maker est mis à votre disposition pour vous aider.

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