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Intelligence Artificielle pour SIG

Intégration de l’Intelligence Artificielle (IA) pour la Valorisation des Données Géospatiales

Exploitez la puissance de l’IA pour révéler de nouveaux insights, automatiser des analyses complexes et créer des interactions intelligentes avec vos données géographiques.


Présentation

L’Intelligence Artificielle ouvre des perspectives inédites dans le domaine géospatial.
Ce service se concentre sur l’application des techniques avancées d’IA pour l’analyse de vos données spatiales, qu’il s’agisse de détection d’objets sur imagerie, de prédiction de phénomènes géographiques, ou de création d’interfaces conversationnelles intelligentes (chatbots) permettant d’interagir avec vos données en langage naturel.

Nous utilisons notamment des approches de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour concevoir des assistants virtuels plus précis et contextuels.


Fonctionnalités Clés (Exemples)

Agents IA pour l’Analyse Spatiale

Développement de modèles de machine learning ou deep learning pour :

  • La classification d’images (occupation du sol, détection de changements)

  • La reconnaissance d’objets sur imagerie satellite

  • La modélisation et prédiction de phénomènes spatiaux

Chatbots Géospatiaux (avec RAG)

Conception d’assistants virtuels capables de :

  • Comprendre des requêtes en langage naturel concernant vos données géographiques

  • Fournir des réponses précises et contextualisées à partir de vos bases de données et documents

Optimisation & Prédiction

Utilisation de l’IA pour :

  • Optimiser des tournées ou itinéraires

  • Prévoir la demande spatio-temporelle

  • Identifier les zones à risques ou prioritaires

Analyse Sémantique de Données Géolocalisées

Extraction d’informations pertinentes à partir de contenus textuels géolocalisés comme :

  • Les publications sur les réseaux sociaux

  • Les rapports de terrain

  • Les signalements d’incidents


Technologies Utilisées (Exemples)

  • Langages & Librairies IA : Python (TensorFlow, Scikit-learn, Langchain, OpenAI)

  • Techniques RAG : Bases de données vectorielles (ex : Chroma), Grands Modèles de Langage (LLM, via API OpenAI ou modèles open-source)

  • Traitement d’Image & Données Spatiales : OpenCV, GDAL, Rasterio, GeoPandas

  • Plateformes Cloud IA (optionnelles) : Google AI Platform, AWS SageMaker, Azure Machine Learning


Innovation & Impacts

  • Solutions innovantes : Intégration des dernières avancées en IA appliquées au géospatial

  • Aide à la décision renforcée : Des analyses approfondies et des prédictions concrètes

  • Nouvelles perspectives : Révélation de corrélations invisibles avec les méthodes classiques

  • Interactions intelligentes : Accès simplifié aux données via des interfaces conversationnelles


Projets Réalisés

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