Tendances géospatiales en 2025 : les dernières évolutions du secteur
L’industrie géospatiale, tout comme le secteur technologique en général, connaît des innovations rapides qui redéfinissent la manière dont les entreprises relèvent les défis.
L’IA générative simplifie l’analyse géospatiale, l’interopérabilité des entrepôts de données dans le cloud s’est considérablement améliorée, les données en tant que service (DaaS) rendent les données géospatiales plus accessibles que jamais, le traitement des données matricielles est de nouveau d’actualité et la demande de données routières haute définition augmente pour prendre en charge les véhicules connectés et autonomes.
Explorons ces tendances et les grandes possibilités qu’elles offrent.
Quand l’IA générative rencontre la technologie géospatiale
L’IA générative (GenAI) n’est plus seulement un terme à la mode, passant de l’engouement à la réalité dans tous les secteurs d’activité. Dans le secteur géospatial, les résultats de l’IA générative s’avèrent être un stimulant important de la productivité. Qu’il s’agisse de générer du code, d’analyser des données, de résumer des schémas ou de permettre des analyses prédictives, la GenAI transforme la manière dont nous interagissons avec les données spatiales.
Un outil notable est le SIG conversationnel, où la GenAI facilite les interactions en langage naturel avec les cartes et les analyses. Des entreprises comme Carto ouvrent la voie, avec des outils tels que leur assistant alimenté par l’IA qui simplifie le processus d’extraction d’informations à partir de l’analyse géospatiale. Cette innovation ouvre la voie à des opérations géospatiales plus intuitives et plus accessibles.
Malgré ces avancées, le passage de l’innovation à son implémentation est semé d’embûches. De nombreux projets d’intelligence artificielle sont bloqués au stade de la validation du concept, et près de 80 % d’entre eux ne parviennent pas à passer à la phase de production. Ce taux d’échec élevé est dû à plusieurs facteurs :
- Des données manquant de qualité et de contexte
- Mauvaise gestion du changement
- Absence de retour sur investissement (ROI) clair
- IA fantôme opérant en dehors des cadres de gouvernance
Le problème le plus courant réside dans l’intégrité des données, qui n’ont pas la qualité et le contexte nécessaires pour être prêtes pour l’IA. Sans données fiables et contextuelles, les systèmes d’IA risquent de générer des résultats inexacts – faux positifs, faux négatifs, voire des hallucinations de l’IA.
Par exemple, l’intégrité des données est essentielle dans les applications de géoAI, telles que l’utilisation de la vision par ordinateur pour extraire des caractéristiques de l’imagerie satellite. Les entreprises négligent souvent l’importance d’un géocodage précis, qui sert de lien opérationnel entre les processus de GeoAI et les informations sur les clients. L’inexactitude des données peut entraîner des erreurs coûteuses.
En intégrant le contexte géospatial et leurs données commerciales internes dans les modèles d’IA, les entreprises peuvent améliorer la fiabilité et la résilience de leurs résultats. Il existe des techniques avancées pour intégrer le contexte géospatial dans les flux de travail de l’IA :
- Génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation) : Amélioration des résultats de l’IA avec des données pertinentes en temps réel.
- Génération dynamique de requêtes : Adaptation des requêtes en fonction de paramètres géospatiaux.
- Supplément au contexte de la session : Incorporation dynamique du contexte des données spatiales tout au long d’une session d’IA.
Le nouveau Snowflake Cortex AI élargit les possibilités en permettant aux entreprises d’analyser rapidement les données et de créer des applications d’IA générative à l’aide de grands modèles de langage (LLM) entièrement gérés, de la recherche vectorielle et de services de conversion de texte en SQL entièrement gérés.
Precisely et AWS ont développé une intégration simple, utilisant les LLM avec la technique Retrieval-Augmented Generation, montrant comment le contexte géospatial améliore la qualité des résultats de la GenAI.
Les données en tant que service (DaaS) gagnent du terrain
L’étendue des offres de données continue de s’élargir, stimulée par les progrès de la technologie et les besoins croissants des entreprises. L’enrichissement des données et l’interopérabilité sont devenus des piliers des processus d’entreprise. L’essor des plateformes de données en tant que service (DaaS) a donné naissance à de nouvelles capacités, depuis les API de récupération dynamique de données jusqu’à l’intégration de données géospatiales avec des formats avancés tels que GeoIceberg et GeoParquet.
Les solutions DaaS basées sur des API ouvrent la voie, comme le montre l’API d’attributs de propriété de Vexcel, qui permet aux entreprises d’accéder à des données à la demande, telles qu’une imagerie de haute qualité et une extraction automatisée des caractéristiques. Ces types de solutions répondent à l’évolution des besoins des entreprises en offrant une consommation de données dynamique et évolutive qui améliore l’efficacité tout en maintenant la rentabilité.
De même, l’API Data Graph de Precisely permet d’extraire un nombre illimité d’attributs de centaines d’ensembles de données sous-jacents par le biais d’un seul appel API très performant. Cette technologie rationalise le processus d’enrichissement, minimise les complexités d’intégration et fournit plus rapidement des informations exploitables.
Le Data Integrity Suite Pipeline de Precisely étend encore les capacités DaaS en se connectant directement aux entrepôts de données, en s’intégrant aux applications natives et aux API de fonctions définies par l’utilisateur (UDF).
Amélioration de l’interopérabilité des entrepôts de données en nuage (Cloud Data Warehouse)
Les entrepôts de données dans le cloud deviennent un élément central de la gestion des données géospatiales, obligeant à une intégration plus transparente avec les plateformes SIG et les outils ETL. Des pionniers comme Carto ont adopté le stockage de données en nuage comme principaux référentiels géospatiaux, tandis que les outils SIG traditionnels comme ArcGIS Server et Precisely Spectrum sont désormais intégrés à des plateformes comme Snowflake.
Même les outils SIG bureautiques traditionnels, tels que QGIS, MapInfo Pro et ArcGIS Pro, ont commencé à s’intégrer aux entrepôts de données en nuage. Ces outils permettent désormais aux utilisateurs de lire et d’interroger Snowflake et, dans certains cas, prennent en charge l’intégration bidirectionnelle, ce qui permet des flux de données fluides. Cette capacité marque une étape importante dans la réduction de l’écart entre les solutions SIG sur ordinateur et le stockage de données dans le nuage.
Au-delà de la simple connectivité, l’industrie géospatiale voit de plus en plus de fournisseurs déployer leurs logiciels directement dans l’écosystème du nuage. Des entreprises comme Carto et Precisely ont commencé à exploiter des applications natives pour rapprocher leurs solutions des données elles-mêmes. Pour les intégrateurs géospatiaux tels que Korem, cette évolution simplifie le déploiement de solutions personnalisées, permettant des flux de travail plus efficaces grâce à des outils tels que les conteneurs Snowpark et les intégrations de fonctions définies par l’utilisateur (UDF).
Le traitement des données matricielles fait son retour
Le traitement des données matricielles connaît un regain d’intérêt après quelques années de préférence pour les données vectorielles, les technologies GeoHash et H3. La demande croissante d’imagerie pour soutenir l’analyse du changement climatique, la modélisation des risques d’assurance et la propagation de la 5G entraîne de nouveaux cas d’utilisation pour le traitement matriciel à grande échelle. Il s’agit souvent de combiner des données matricielles avec d’autres flux de traitement à grande échelle.
Par conséquent, nous assistons à une accélération des innovations en matière de gestion et de traitement des données matricielles :
- Carto a introduit des capacités de traitement matriciel avec BigQuery et Snowflake, s’intégrant de manière transparente à sa plateforme et aux flux de travail de Carto pour permettre un traitement matriciel automatisé.
- Precisely a lancé le SDK GeoRaster, qui comprend le format avancé Multi-Resolution-Raster (MRR) pour une gestion performante des données matricielles.
- Wherobots a apporté la technologie de traitement matriciel distribué d’Apache Sedona à Databricks et Snowflake, élargissant ainsi l’accessibilité de l’analyse matricielle évolutive.
Ces avancées repoussent les limites de ce qui est possible avec le traitement des données matricielles. Des secteurs tels que les télécommunications et l’assurance peuvent désormais exploiter des ensembles de données matricielles à grande échelle avec une plus grande efficacité, ce qui permet d’obtenir des informations exploitables et de simplifier les flux de travail. Le regain d’intérêt pour les données matricielles souligne le rôle essentiel qu’elles jouent dans la résolution des défis géospatiaux modernes.
Davantage de véhicules connectés et autonomes
L’essor rapide des véhicules connectés et autonomes entraîne la nécessité de disposer de données routières et de navigation avancées en haute définition, enrichies de mises à jour en temps réel. D’ici 2025, le nombre mondial de véhicules connectés devrait atteindre 400 millions, soit une augmentation significative par rapport à 2021 (237 millions).
Les solutions telles que HERE HD Live Map et HERE UniMap vont au-delà des itinéraires standards et de la navigation de flotte en prenant en charge les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), la conduite hautement automatisée (HAD) et l’assistance intelligente à la vitesse (ISA).
Les mises à jour en temps réel circulent de manière fluide entre les fournisseurs de données et le vaste réseau de véhicules connectés. Cet échange continu permet aux fournisseurs d’identifier et de corriger les inexactitudes ou les lacunes dans les données routières. Il en résulte le développement d’ensembles de données sophistiqués sur la circulation des véhicules, qui peuvent être appliqués à de nombreux cas d’utilisation.
Par exemple, les assureurs en biens et en responsabilité civile commencent à utiliser ces données détaillées sur les rues et le trafic historique pour affiner l’évaluation des risques et améliorer l’analyse lorsqu’elles sont combinées à leurs données télématiques.
De plus, le nombre croissant de véhicules connectés améliore la précision et la fiabilité des données sur le trafic. Cela crée des opportunités pour des applications dans la planification urbaine, l’analyse concurrentielle et l’évaluation de la performance des entreprises, ouvrant des portes à des industries telles que la vente au détail de carburant et le secteur bancaire.
Ces tendances mettent en évidence l’évolution constante des technologies géospatiales dans tous les secteurs d’activité, consolidant ainsi une dimension essentielle de la résolution moderne des problèmes.
L’impact de la technologie géospatiale continue de s’étendre, l’innovation entraînant une adoption bien au-delà de l’audience traditionnelle des SIG. Alors que l’IA, le cloud computing, l’entreposage de données et la veille stratégique sont souvent à l’honneur, l’intelligence géospatiale reste une base essentielle pour ces technologies.
Pour en savoir plus sur ces tendances, participez au prochain Sommet en intelligence de localisation à Québec.
Prêt à exploiter le potentiel de ces tendances pour votre entreprise? Avec 30 ans d’expertise en géospatial, Korem peut vous aider à garder une longueur d’avance.
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