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Réalisations GeoAI

Applications, démonstrateurs et projets d'accompagnement autour de l'IA appliquée aux données géospatiales.

Modèles de fondation géospatiaux, computer vision satellite, plateformes spatiales cloud-natives : nos réalisations exploitent la donnée de localisation pour éclairer la décision à l'échelle d'un territoire ou d'un actif. Envie d'en savoir plus sur nos offres associées ? Découvrir notre offre GeoAI.

Tableau de bord de recherche de sites de compensation écologique (séquence ERC) par similarité géospatiale
Démonstrateur

Moteur d'équivalence ERC

Recherche de similarité géospatiale capable de scanner un territoire en quelques secondes

Dans la séquence Éviter-Réduire-Compenser, détruire un habitat impose de démontrer une additionnalité écologique : restaurer une zone aujourd'hui dégradée, et non racheter un écosystème déjà sain. Notre démonstrateur croise modèles de fondation géospatiaux et données environnementales pour identifier et classer des parcelles selon leur score d'équivalence écologique.

Fonctionnalités

  • Extraction de la signature abiotique d'une parcelle
  • Exclusion des écosystèmes sains par analyse satellite récente de la végétation (NDVI)
  • Recherche par similarité de parcelles dégradées au même « moule » pédo-climatique que le site d'origine, avec rayon défini et seuil réglables
  • Carte des parcelles candidates avec fiche d'identité aux métriques explicables et opposables (altitude, pente, texture du sol, réserve utile en eau)
  • Diagnostics rapides permettant d'orienter la stratégie décisionnelle des entreprises et territoires
R&DModèles de fondationSimilarité géospatialeTélédétectionSIG
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Suivi multi-temporel de la remise en état écologique de la carrière de Saint-Laurent-des-Hommes par GeoAI
Démonstrateur

Suivi environnemental de carrière

Prouver la remise en état écologique d'un site, année après année

Notre démonstrateur combine machine learning et embeddings AlphaEarth Foundations (Google DeepMind) pour classer finement l'occupation du sol et en suivre son évolution. Exemple sur la carrière de Saint-Laurent-des-Hommes : extension du site, puis restauration des milieux dégradés en reboisement et zones humides sanctuarisées.

Fonctionnalités

  • Classification supervisée pluriannuelle basée sur les embeddings AlphaEarth : analyser la texture profonde et la structure des sols pour mieux segmenter les différentes classes d'occupation du sol
  • Apprentissage few-shot : quelques points d'entraînement suffisent, pour une analyse rapide et scalable
  • Exploitation : mise à jour à périodicité variable avec un effort réduit
  • Carte intéractive « voyage dans le temps » avec barre de balayage, de l'extraction active (2018) aux habitats créés pour la faune (2025)
  • Tableau de bord statistique : courbes de surfaces en hectares générées automatiquement pour prouver mathématiquement la remise en état écologique
R&DModèles de fondationMachine LearningAnalyse multi-temporelleTélédétection
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Cartographie d'îlots de chaleur urbains affinée à 10 m
Démonstrateur

Îlots de chaleur urbains

Cartographie fine de la chaleur urbaine par IA géospatiale

La donnée thermique satellite plafonne à ~100 m de résolution (trop grossier pour distinguer une rue chaude d'une rue fraîche). Notre démonstrateur produit une carte de chaleur urbaine affinée à 10 m, exploitable à l'échelle de la rue ou du bâtiment. Une lecture utile pour cibler les actions d'adaptation : végétalisation, désimperméabilisation, ombrage.

Fonctionnalités

  • Cartographie thermique à 10 m de résolution sur zone urbaine
  • Comparaison d'une année à l'autre pour neutraliser les épisodes caniculaires
  • Indice de confiance affiché avec chaque carte
  • Croisement possible avec occupation du sol, population, végétation
R&DModèles de fondationMachine LearningTélédétection
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Surveillance par Sentinel-2 de la turbidité du réservoir de Kalkfontein après la rupture de digue minière de Jagersfontein
Étude

Surveillance satellitaire de la turbidité

Détection d'une pollution minière et système d'alerte précoce associé

Étude de cas sur la rupture de la digue de résidus miniers de Jagersfontein (Afrique du Sud, 11 septembre 2022) et son impact sur le réservoir de Kalkfontein. La méthode distingue une pollution sédimentaire d'origine minière d'un apport naturel lié aux pluies. Une démarche ouverte, explicable et reproductible, adaptée à la surveillance des sites miniers.

Fonctionnalités

  • Calcul du Sediment Index (SI) et du Normalized Difference Turbidity Index (NTDI) à partir des images Sentinel-2 ; Turbidité exprimée par le ratio du SI de l'embouchure et le SI médian du réservoir
  • Images avant / après l'accident et cartes de différence de turbidité (SI, NDTI)
  • Comparaison saisonnière 2021–2023 croisée avec les pluies journalières CHIRPS
  • Indice d'alerte statistique robuste : signalement automatique de toute turbidité anormale non expliquée par les conditions météorologiques
  • Résultat : des alertes concentrées juste après la rupture ; les faux positifs sont ignorés.
R&DIndices spectrauxGéostatistiqueTélédétection
Cartographie de l'aléa feux de forêts en Sologne
Démonstrateur

Cartographie de l'aléa incendie

Prédiction de l'aléa feux de forêts en Sologne

Application qui évalue les niveaux d'aléa feux de forêts par commune en Sologne, en se basant sur des facteurs de prédisposition. Combine expertise géoscientifique et machine learning pour une analyse territoriale fine.

Fonctionnalités

  • Cartographie interactive par commune
  • Modèle prédictif d'aléa incendie
  • Analyse des facteurs de prédisposition
R&DMachine LearningSIGStreamlitPython
Accéder à l'application
Plan de Parc 2026–2041 et structuration SIG pour le PNR de la Haute Vallée de Chevreuse
Client
Réalisation

Plan de Parc 2026–2041 & structuration SIG

Référent SIG d'une révision de charte de Parc naturel régional

Reprise en cours de route de la mission SIG de révision de la charte 2026–2041 d'un Parc naturel régional couvrant 55 communes et 650 km². Rôle : référent SIG du Plan de Parc, en pilotage de la production cartographique transversale, de la structuration du socle de données et du cadrage d'une feuille de route data gouvernance.

Fonctionnalités

  • Coordination cartographique de 9 missions thématiques (paysage, urbanisme, environnement, énergie, patrimoine, agriculture, mobilité…)
  • Conception de workflows QGIS reproductibles (enveloppes urbaines, PLU, analyses d'artificialisation ZAN)
  • Actualisation des référentiels IGN et intégration de données partenaires (Institut Paris Region, DRIEAT, SANDRE, RPG…)
  • Diagnostic et feuille de route data gouvernance (INSPIRE, RGPD, cycle de vie de la donnée)
  • Plan de Parc arrêté par le Comité syndical, transmis en commission CNPN
Mission clientSIGQGISData GovernanceUrbanismeAnalyse spatiale
Voir aussi

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