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.

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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.

La recherche dans le domaine des systèmes de transports intelligents a boosté le développement d'algorithmes d'analyse d'images, de reconnaissance d'objets et d'aide à la prise de décision à partir d'informations recueillies en temps réel (Seif et Hu 2016, Teichmann et al 2018). Ces mêmes algorithmes ouvrent aujourd'hui un très grand nombre de possibilités, que ce soit pour la création de cartes, l'assistance à la navigation, la détection de changements ou encore pour la prévision d"évènements.

L'utilisation de techniques d'IA en cartographie n'est pas nouvelle. En 1997, Christine et Stan Openhaws publiaient déjà un livre intitulé L'intelligence artificielle en géographie. Et même avant, dans les années 80 Couclelis (Couclelis 1986) et Smith (Smith 1984) ont discuté du potentiel de l'IA pour la résolution de problèmes géographiques. Ce qui a changé depuis ces débuts ne peut pas être simplement attribué à l'augmentation des puissances de calcul ou à de nouveaux algorithmes tels que les réseaux de neurones convolutifs.

Le succès actuel des techniques d'IA, en particulier appliquées aux données géographiques, est également dû à une nouvelle culture de création et de partage de données. Une culture que nous partageons pleinement, celle de l'Open Data !

Ainsi un nouveau domaine scientifique est né ! Un domaine qui fait se rejoindre l'efficacité et la puissance de l'IA avec les spécificités de l'information géographique nommé sous l’abréviation geoAI. Ses champs d'applications sont vastes : classification d'images, détection et/ou création de géométries, segmentation d'images, guidage, simulation et interpolation, prédictions et bien d'autres.

Dans cette série d'articles, les experts et expertes Makina Corpus souhaitent vous présenter à travers des exemples concrets ce que peut apporter l'IA pour la création - ou mise à jour - de cartes, le guidage, la valorisation d'un territoire, l'aide à la décision et l'amélioration de la qualité des données géographiques.

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