IA générative et SIG : retour d’expérience sur un live qui m’a fait prendre du recul

Jeudi dernier, j’ai animé un live autour d’un sujet qui me tient particulièrement à cœur :
les outils d’IA générative directement intégrés aux SIG, et plus particulièrement les plugins QGIS qui commencent à embarquer des briques d’intelligence artificielle.

À la base, ce live devait être assez simple :
présenter ce qui existe déjà, montrer des cas concrets, ouvrir des pistes pour la suite.

Mais ce live m’a surtout provoqué une vraie prise de conscience.

Une introduction… que je pensais acquise

Avant d’entrer dans le vif du sujet, j’ai volontairement pris quelques minutes pour faire un rappel :

• ce qu’est l’IA (au sens large),

• la différence avec l’IA générative,

• et les outils déjà bien connus aujourd’hui :
  les LLM, les assistants capables de produire du texte, du code,
  mais aussi d’aider à écrire des scripts Python,
  ou à formuler des requêtes SQL directement exploitables dans nos workflows SIG.

Rien de révolutionnaire, pensais-je.
Juste une mise à niveau rapide avant de passer à la suite.

Et comme je le fais souvent, j’ai posé une question simple à l’audience :
👉 “Est-ce que tout ça est clair pour vous ? On peut passer à la suite ?”

La surprise (et le choc)

La réponse a été sans appel.

👉 La majorité des participants découvrait ces notions.

Honnêtement, j’ai été très surpris.
Un peu déstabilisé même.

Ça fait maintenant près de deux ans que je parle d’IA générative sur LinkedIn, que je montre des exemples concrets pour les géomaticiens, que j’explique comment ces outils peuvent faire gagner du temps, sécuriser des traitements, ou aider à monter en compétence.

Et inconsciemment, j’étais parti du principe que :

“Aujourd’hui, tout le monde sait ce qu’est ChatGPT et comment l’utiliser dans son métier.”

La réalité est tout autre.

Tout le monde n’a pas vécu la “phase 1” de l’IA générative

Ce live m’a rappelé une chose essentielle :
👉 tout le monde n’a pas pris le train au même moment.

Pendant que certains testaient déjà :

• l’aide au scripting Python dans QGIS,

• la génération de requêtes SQL,

• l’assistance à la documentation ou à l’analyse,

d’autres n’avaient tout simplement jamais posé un pied dans l’IA générative.

Et ce n’est ni une faute, ni un manque de curiosité.
C’est juste un constat.

Le problème, c’est que nous sommes déjà passés à l’étape suivante.

On est déjà à la phase 2 : l’IA intégrée directement dans les SIG

Aujourd’hui, on ne parle plus seulement d’outils “à côté” du SIG.

On parle :

• de plugins QGIS qui intègrent des briques d’IA,

• d’outils capables d’analyser, de suggérer, d’automatiser dans l’environnement de travail du géomaticien,

• de SIG qui commencent à embarquer des noyaux d’intelligence.

Et là, soyons clairs.

👉 Si vous avez raté la phase 1 de l’IA générative,
👉 et que vous découvrez maintenant la phase 2,

le risque n’est pas théorique : vous allez réellement prendre du retard.

Pas parce que l’IA va “remplacer” le géomaticien. Mais parce que le géomaticien qui maîtrise ces outils ira beaucoup plus vite, sera plus pertinent, plus autonome, plus crédible dans ses analyses.

Faire le point, sans stress, mais sans naïveté

C’est exactement pour cette raison que j’ai créé un diagnostic rapide.

Un diagnostic simple, faisable en 2 minutes, qui permet de :

• savoir où vous vous situez aujourd’hui,

• comprendre si vous êtes en retard, à niveau, ou déjà bien embarqué,

• identifier les prochaines étapes pertinentes pour vous.

👉 Ce n’est pas un test piège.
👉 Ce n’est pas un jugement.
👉 C’est un outil de lucidité.

Parce que rattraper le temps, c’est possible.
À condition de savoir où l’on en est réellement.

👉 Vous pouvez faire le diagnostic ici.

Vous recevrez ensuite une réponse personnalisée, immédiate,
pour vous aider à y voir clair et décider de la suite.

Ce live m’a rappelé une chose essentielle : dans un métier aussi technique que le nôtre, les évidences des uns ne sont pas celles des autres.

Et si je dois retenir une leçon de ce webinaire, c’est celle-ci :
👉 il vaut mieux rattraper le train maintenant, que le regarder passer demain.