L’IA générative ne se limite pas à ChatGPT, Gemini ou Copilot…
Je me rappelle très bien de cette formation à Marseille.
Un apprenant, convaincu, me dit presque spontanément :
« La meilleure IA, de toute façon, c’est ChatGPT. »
Sur le moment, je souris. Pas parce qu’il a tort. Mais parce que la réalité est un peu plus subtile que ça.
En fait, il n’existe pas de “meilleure IA” dans l’absolu.
Il existe surtout la meilleure IA pour ce que vous faites.
Et c’est là que la vraie question commence :
👉 à votre avis, quelle est la meilleure IA pour vous ?
Vous êtes-vous déjà posé la question avant de vous jeter sur ChatGPT, Claude, Mistral ou Gemini ?
Ou est-ce que, comme beaucoup, vous avez simplement pris l’outil le plus visible, le plus médiatisé, celui dont tout le monde parle sur LinkedIn ?
Maintenant, allons un cran plus loin.
Et si la meilleure IA pour vous n’était pas une IA “généraliste” ?
Et si elle s’intégrait directement dans votre outil du quotidien, celui que vous ouvrez tous les matins, celui dans lequel vous passez des heures : QGIS ?
C’est exactement à cet endroit que l’IA générative commence à devenir vraiment intéressante pour les géomaticiens. Pas comme un gadget. Pas comme un chatbot de plus. Mais comme une brique métier, pensée pour les données spatiales, les cartes, les couches, les attributs, les analyses territoriales.
Faisons un tour d’horizon des solutions qui existent.
Des IA génératives pensées pour les SIG (et pas juste branchées dessus)
QChatGPT
Un assistant conversationnel directement intégré à QGIS.
L’objectif : poser des questions sur vos données, vos couches, vos traitements… sans sortir de votre environnement SIG.
👉 Valeur ajoutée : gain de temps, accompagnement pédagogique, aide à la manipulation de QGIS.
⚠️ Limites : dépend fortement de la qualité du contexte et des données chargées.
Q-LLM
Même logique, mais avec une approche plus ouverte autour des modèles de langage (LLM).
Idéal pour tester différentes briques IA dans un cadre SIG.
👉 Intérêt : flexibilité, expérimentation.
⚠️ Limites : nécessite un minimum de compréhension technique.
Geo Knowledge AI
Ici, on parle d’IA orientée connaissance géographique : compréhension des territoires, des contextes spatiaux, des usages.
👉 Valeur : meilleure interprétation métier des données.
⚠️ Limites : encore jeune, dépendante des cas d’usage couverts.
LandTalk.AI
Une IA qui « lit » le territoire, notamment pour les projets fonciers, l’aménagement ou l’énergie.
👉 Intérêt : accélération massive des analyses territoriales.
⚠️ Limites : périmètre fonctionnel ciblé (ce n’est pas un QGIS bis).
LibreGeoLens
Une approche plus open source, orientée exploration et analyse géographique augmentée par l’IA.
👉 Valeur : transparence, appropriation, souveraineté.
⚠️ Limites : nécessite souvent plus de paramétrage.
⚠️ Limites : on sort parfois du “no-code”, là on e
SamGeo
Basé sur des modèles de segmentation (type “Segment Anything”), appliqués à la donnée géographique.
👉 Valeur : extraction d’objets, vectorisation assistée.
⚠️ Limites : nécessite des données images de qualité.
KUE
Un outil plus discret, mais orienté automatisation et analyse spatiale augmentée.
👉 Intérêt : complément intelligent aux workflows existants.
⚠️ Limites : encore peu connu, documentation parfois limitée.
AIAMAS
(AI-Assisted Map Styler)
Ici, on touche à un sujet clé : la cartographie.
L’IA ne produit pas seulement de l’analyse, elle peut aussi aider à styliser, harmoniser et améliorer le rendu des cartes.
👉 Valeur : gain de temps, cohérence visuelle.
⚠️ Limites : ne remplace pas l’œil du cartographe.
Aino
Un assistant orienté usage, avec une logique proche de l’aide à la décision territoriale.
👉 Intérêt : lecture simplifiée de données complexes.
⚠️ Limites : dépendance au cadre d’utilisation prévu.
Bunting Labs AI Vectorizer
Probablement l’un des outils les plus concrets pour beaucoup de techniciens SIG :
Vectoriser automatiquement des cartes raster ou PDF !
👉 Valeur : gain de temps énorme.
⚠️ Limites : contrôle qualité indispensable.
Ce que ces outils changent vraiment (et ce qu’ils ne changent pas)
Soyons clairs :
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❌ l’IA générative ne remplace pas le géomaticien
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❌ elle ne comprend pas un territoire “magiquement”
Mais :
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✅ elle accélère
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✅ elle augmente
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✅ elle rend accessibles certaines analyses complexes
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✅ elle libère du temps pour le raisonnement, la vérification, la décision
La vraie question n’est donc pas “est-ce que ça marche ?”
Mais plutôt : dans quels cas, avec quelles limites, et avec quelle méthode ?
On en parle en live le 15 janvier
Si vous voulez voir ces outils concrètement, comprendre :
-
quand les utiliser
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quand ne pas les utiliser
-
comment les intégrer intelligemment dans vos workflows SIG
👉 Je vous donne rendez-vous en webinaire le 15/01.
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Comme toujours, pas de promesse magique.
Juste du terrain, du concret, et du retour d’expérience SIG.
