GéoAI : Combiner efficacement les données géospatiales et l’intelligence artificielle
Le GéoAI (intelligence artificielle géospatiale) est un domaine en plein essor qui combine l’analyse des données géospatiales et les technologies d’intelligence artificielle. Les entreprises reconnaissent le potentiel du GéoAI pour résoudre des problèmes concrets, de l’automatisation de la classification des données à l’analyse d’images et à l’optimisation des itinéraires. Cependant, pour réussir, les projets de GéoAI nécessitent une stratégie de données approfondie et une compréhension des concepts avancés de l’intelligence artificielle. Se concentrer sur la qualité et l’intégrité des données permet d’orienter vos projets de GéoAI dans la bonne direction.
Qu'est-ce que le GéoAI?
Le GéoAI (intelligence artificielle géospatiale) est la combinaison des systèmes d’information géographique (SIG) et de l’intelligence artificielle (IA). Ce domaine tire parti de l’analyse spatiale avancée et des techniques d’IA telles que l’apprentissage automatique pour obtenir des informations significatives grâce à l’analyse prédictive. Le GéoAI comprend un large éventail d’applications dans divers marchés. Il permet d’évaluer et de prévoir le potentiel du marché, de sélectionner des sites de vente au détail, d’analyser les opportunités non exploitées, d’optimiser les itinéraires et d’effectuer des analyses prescriptives sur les clients. Le GéoAI est également essentiel pour les prévisions de zones inondables et les projections de l’impact du changement climatique.
Pourquoi le GéoAI est important pour les entreprises?
Les nouvelles technologies et techniques liées à l’intelligence artificielle continuent de progresser de manière exponentielle. Par conséquent, les entreprises de divers secteurs tels que la vente au détail, l’assurance, l’immobilier et les télécommunications doivent s’adapter rapidement pour rester compétitives. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle géospatiale (GéoAI) est un outil essentiel, car elle leur donne l’agilité et la résilience dont elles ont besoin pour faire face à une réalité en constante évolution. Le GéoAI les aide à atteindre leurs objectifs en améliorant de manière proactive les procédures de prise de décision et en maximisant leur efficacité.
L’intelligence artificielle générative (GenAI) est une autre avancée en matière d’IA qui est devenue bien connue grâce à ChatGPT. En réalité, le GéoAI peut être considéré comme une extension de la GenAI. En effet, ChatGPT et d’autres technologies ont ouvert la voie à d’autres applications géospatiales, telles que la cartographie interactive, la modélisation 3D et les processus d’automatisation.
Des volumes de données plus importants sont nécessaires pour effectuer des analyses GéoAI. Cela implique la gestion de gros volumes de données et des capacités de traitement supplémentaires. Il est donc essentiel de choisir les technologies les plus appropriées pour opérer dans cet environnement multidimensionnel.
Méthodes et techniques utilisées pour les projets de GéoAI
Il existe quatre approches clés pour utiliser l’IA et l’analyse de données dans les projets géospatiaux :
- Les algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) peuvent être appliqués aux données géospatiales pour des tâches telles que la classification de l’occupation du sol, la détection d’objets et la modélisation prédictive. Les techniques d’apprentissage automatique peuvent contribuer à enrichir les données géospatiales pour la modélisation prédictive et prescriptive. L’apprentissage automatique utilise une large gamme d’algorithmes allant de la régression linéaire classique à des méthodes plus complexes. Par exemple, les modèles additifs non paramétriques, les arbres de décision et les modèles de séries temporelles autorégressives/ARIMA.
- L’apprentissage profond (Deep Learning) est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique (ML). Il est utilisé pour déterminer des modèles et des structures complexes dans des ensembles de données géospatiales, notamment avec des algorithmes de réseaux neuronaux. Dans les SIG, l’apprentissage profond améliore l’analyse d’images, en particulier pour les images satellites ou la détection d’objets.
- Les algorithmes d’analyse spatiale intègrent les relations et les modèles spatiaux. Ils aident les scientifiques des données à découvrir des modèles cachés ou inconnus dans les données géospatiales. Ils peuvent utiliser des approches telles que le regroupement/la segmentation des données (k-means, fractionnement autour des médioïdes (PAM)), la régression spatiale (régressions des moindres carrés ordinaires (MCO) et géographiquement pondérées (GWR)), l’autocorrélation et l’interpolation spatiales, l’analyse de réseau et l’analyse matricielle à des fins de traitement d’images.
- Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain et rend les technologies géospatiales plus accessibles grâce à des interfaces SIG conversationnelles. Les projets géospatiaux nécessitent souvent l’écriture de codes complexes. L’IA générative peut accélérer la conception de ces solutions géospatiales, en particulier lorsqu’il est nécessaire d’utiliser des librairies de données libres de droits. Le NLP peut également contribuer à l’identification avancée des caractéristiques, à la documentation automatisée et à l’analyse automatisée des données.
La valeur des données géospatiales pour les projets d'IA
La complémentarité entre l’IA et les technologies géospatiales fonctionne dans les deux sens. L’imagerie et les données géospatiales peuvent accroître la précision des modèles d’IA/d’apprentissage automatique. En outre, elles peuvent améliorer le niveau de compréhension des mécanismes complexes qui se produisent dans les applications SIG.
Les méthodologies de GéoAI sont appliquées dans des processus tels que :
- Le géocodage (traduction d’une adresse physique en une localisation géographique)
- L’enrichissement géospatial (ajout d’informations sociodémographiques basées sur la localisation de la population géoréférencée, telles que des données sur le comportement, la consommation ou l’activité)
- Les relations géospatiales (identification des zones qui se croisent, se touchent ou se chevauchent).
Cependant, les données géospatiales dans leur forme de base sont rarement adaptées à l’alimentation de modèles d’intelligence artificielle. Pourtant, avec l’expertise adéquate, il est possible de transférer ces données géospatiales dans un format approprié pour alimenter les modèles existants et les rendre plus efficaces.
Pourquoi la qualité et l'intégrité des données sont-elles importantes pour le GéoAI?
L’intelligence artificielle a besoin de données unifiées et précises, car une vision complète et fiable de ce qui se passe dans le monde réel est essentielle. Cela vaut pour l’automatisation, l’analyse, les modèles prédictifs, les projets de GenAI et de GéoAI. L’accès à ces données constitue un premier défi. Garantir leur qualité et leur intégrité tout au long du cycle de vie des données est encore plus complexe.
Seulement 4 % des organisations disposent de données prêtes pour l’IA (Gartner). Sans l’infrastructure, les processus et les outils adéquats pour garantir la qualité des données, elles ne peuvent pas utiliser l’IA à son plein potentiel. Aujourd’hui, moins de la moitié des employés (48 %) font entièrement confiance aux résultats de l’IA. Et ce chiffre n’est que de 38 % pour les PDG (Avanade AI Readiness Report 2024).
Cela a un impact sur le ROI des projets d’IA à court terme, mais aussi sur la rentabilité et la compétitivité à long terme des entreprises. Pourtant, la plupart des entreprises ne manquent pas de données, elles ne connaissent tout simplement pas leurs données ou ne savent pas comment exploiter leur potentiel. Par conséquent, un pourcentage étonnant de 55 % des données collectées par les organisations demeurent inutilisé (selon les estimations de Splunk), y compris l’imagerie et les données géospatiales.
Comment améliorer la qualité des données pour alimenter le GéoAI ?
La première étape pour améliorer la qualité de vos données consiste à créer un référentiel de données centralisé. Les données sont générées et stockées dans une variété de bases de données et d’applications, depuis les systèmes existants jusqu’aux plateformes en nuage. Par conséquent, vous ne disposez pas d’une vue unifiée de votre entreprise et ne pouvez pas alimenter vos modèles d’IA et de ML. De plus, ces données peuvent être structurées ou non, et dans différents formats que vous devez normaliser et standardiser, pour éviter les erreurs d’analyse.
Pour stocker et accéder à vos données dans un environnement centralisé unique, vous pouvez utiliser une solution d’entrepôt de données en nuage comme Snowflake. Plus de 70 % des quelque 8 500 clients de Snowflake ont déjà accès aux capacités de stockage ou de traitement géospatial. Cependant, plusieurs ne savent pas comment exploiter leurs données. Les connexions entre Snowflake et les principales plateformes SIG telles que Carto, Precisely et Mapbox permettent de réaliser des analyses géospatiales avancées directement à partir de votre entrepôt de données.
La deuxième étape concerne les règles et les outils de qualité des données. La gouvernance des données détermine qui utilise les données dans votre entreprise et comment. La gouvernance exige également une attention particulière à la qualité, à la sécurité et à la conformité. En ce qui concerne les outils, l’IA est désormais intégrée dans des outils de qualité des données proactifs qui peuvent surveiller vos flux de données et identifier les anomalies et les valeurs aberrantes. Par exemple, pour repérer des coordonnées inhabituelles pour des emplacements géographiques ou des valeurs inhabituelles.
La suite Data Integrity de Precisely propose une approche intéressante avec une plateforme SaaS qui minimise les biais et améliore la précision et la fiabilité des données. Elle comprend un catalogue de données partagé, une IA avec des perspectives d’apprentissage automatique et des processus automatisés d’intégrité des données. Vous trouverez d’autres conseils pour préparer vos données à l’IA dans ce eBook de Precisely et Korem.
Comment Korem aide ses clients à tirer profit du GéoAI?
Korem possède l’équipe d’experts en géospatial la plus diversifiée en Amérique du Nord, incluant des spécialistes en données et en analytique ainsi que des experts en conception et en intégration de systèmes. Grâce à cette expertise, nous pouvons aider les organisations à intégrer des données géospatiales dans leurs modèles existants afin de les améliorer et d’automatiser des processus complexes de transformation de données (ETL). De plus, Korem peut créer des modèles d’IA prédictive pour ses clients et sécuriser les projets de GéoAI avec des processus de gestion de données efficaces. Nous construisons également des architectures informatiques évolutives (infonuagiques et hybrides).
Par exemple, Korem fournit à Ticon (un consolidateur d’informations routières) une solution personnalisée de livraison de données, qu’ils utilisent pour déterminer les services et les biens que les gérants de magasins devraient proposer en fonction de leur localisation. Ticon utilise les données pour alimenter son modèle d’intelligence artificielle afin d’améliorer l’analyse du trafic pour la sélection des sites.
Korem a également travaillé avec des clients du secteur de l’assurance pour intégrer des facteurs de risque d’inondation dans leurs modèles de qualification, sur la base de données de localisation. En outre, nous aidons les entreprises de télécommunications à déterminer où elles devraient étendre leur réseau sans fil afin d’optimiser les investissements et la couverture.
La référence de Korem en matière de logiciels et de données, combinée à un point de vue agnostique indépendant, constitue une base solide pour votre projet de GéoAI. Nos services de livraison de données personnalisées comprennent la conversion de format de données, l’extraction de zones personnalisées, l’enrichissement géographique, le nettoyage de données et plus encore.
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