Makina Blog


Headless Drupal & Gatsby : retour d'expérimentation
Gatsby est une solution montante pour créer des sites statiques. Voyons dans quelle mesure il est possible de l'utiliser avec Drupal.

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

IA et cartographie : l'IA pour découvrir un territoire [Article 2]
Deuxième article de notre série sur les applications de geoIA : comment les techniques d'intelligence artificielle peuvent aider à la découverte d'un territoire ?

IA & cartographie : l'IA pour créer des cartes [Article 1]
Premier article de notre série sur les applications de geoIA : comment les techniques d'intelligence artificielle peuvent aider à la création de cartes ?

Migrer une application de Python 2 à Python 3
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.

Présentation de django-admin-watchdog
Comment garder une trace des erreurs Django en toute simplicité.

Présentation de django-tracking-fields
Suivi de modification d'objets Django

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

Série d'articles : IA & cartographie
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.

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

Application cartographique : TerraVisu
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.

Extraction d'objets pour la cartographie par deep-learning : choix du modèle
Deuxième article de la série sur la cartographie par deep-learning à partir d'images aériennes ou satellitaires.