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GeoAI : Du SIG traditionnel à la Spatial Intelligence

Transformez vos données de localisation en levier décisionnel stratégique grâce à l'IA appliquée au géospatial.

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La révolution Spatial Intelligence

Passez d'une gestion SIG traditionnelle à une exploitation stratégique de vos données géospatiales.

Rupture technologique

Passage d'une gestion en silos (fichiers locaux) à une intégration native dans un Data Lake.

Convergence

Unification des compétences Data Engineering, Data Science et Géomatique au sein d'une même équipe.

Scalabilité

Capacité à traiter des données massives (satellites, IoT, mobilité) inaccessibles aux outils desktop classiques.

Geo-MDS : La Modern Data Stack pour le spatial

Une architecture cloud-native pour exploiter vos données géospatiales à grande échelle.

Cloud Native Formats

Abandon des formats hérités au profit de standards performants (GeoParquet, Cloud Optimized GeoTIFF).

Spatial SQL

Traitement in-database sans extraction de données (BigQuery GIS, PostGIS).

Indexation Haute Performance

Utilisation d'index discrets globaux (H3, S2) pour des jointures spatiales ultra-rapides à l'échelle Big Data.

Interopérabilité

Architecture facilitant l'ingestion de données hétérogènes depuis de multiples sources.

L'Intelligence Artificielle appliquée au Géospatial

Deux approches complémentaires pour extraire de la valeur de vos données.

Geospatial Machine Learning

Approche Tabulaire

Enrichissement de données métier par des features spatiales (densité, proximité, accessibilité).

AlgorithmesRandom Forest, XGBoost, Clustering Spatial
Use casesPrédiction de prix, scoring de risque, segmentation comportementale

Computer Vision / Deep Learning

Approche Imagerie

Extraction automatique d'information sur imagerie satellite, aérienne ou Street View.

TechniquesSegmentation sémantique, Détection d'objets, Super-résolution
Use casesDétection de changements, inventaire d'actifs, surveillance environnementale

Buy vs Build : Choisir la bonne stack GeoAI

Nous adaptons les choix technologiques à vos contraintes et objectifs.

Focus Managed
  • Google Earth Engine
  • BigQuery GIS
  • Maps & Environment APIs
  • Vertex AI

Avantage : Time-to-market réduit et infrastructure managée

Focus Open Source
  • Apache Sedona / PostGIS
  • GeoPandas / Rasterio / Xarray
  • DuckDB Spatial
  • Kepler.gl / Hugging Face

Avantage : Maîtrise des coûts, pas de vendor lock-in, souveraineté

Nos verticales métier

Des solutions adaptées aux enjeux spécifiques de votre secteur.

Environnement & RSE

Calcul d'empreinte carbone territoriale, suivi de la déforestation, détection d'îlots de chaleur urbains.

Retail & Géomarketing

Zones de chalandise dynamiques, analyse de cannibalisation, optimisation d'implantation de points de vente.

Énergie & Réseaux

Surveillance de réseaux, détection de potentiel solaire, maintenance prédictive des infrastructures.

Notre approche "Conseil Outillé"

Une méthodologie qui combine expertise métier et accélérateurs technologiques.

1

Sur-mesure

Construction de solutions adaptées à vos règles métier spécifiques (vs produits sur étagère rigides).

2

Accélérateurs

Utilisation de briques technologiques et modèles pré-entraînés pour réduire les délais de réalisation.

3

Propriété Intellectuelle

Le client reste propriétaire de sa plateforme et de ses données. Aucune dépendance à notre égard.

4

Agnostique

Choix technologique (Google et/ou Open Source) guidé par le ROI et vos contraintes, pas par nos préférences.

Un projet IA géospatial ?

Discutons de vos enjeux et voyons comment la GeoAI peut créer de la valeur pour votre organisation.

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