La cartographie à l’ère de l’IA

Plus qu’un simple GPS, la carte devient une plateforme vivante, alimentée par l’intelligence artificielle et capable de prédire, personnaliser et guider… bien au-delà des routes. De la logistique urbaine à la santé publique, en passant par le tourisme intelligent, l’aménagement du territoire ou le déploiement de la fibre, les usages explosent – et les outils se transforment.
Bienvenue dans un monde où les jumeaux numériques, les assistants géospatiaux et les données ouvertes redessinent nos réalités physiques.

🛰️ Overture Maps, Esri, Atout France, IGN… tour d’horizon complet des projets, cas d’usage, technologies et acteurs (français et internationaux) pour comprendre comment l’IA transforme ce domaine d’expertise.

L’initiative Overture Maps : des données cartographiques ouvertes et collaboratives

Lancée fin 2022 par plusieurs géants de la tech (Microsoft, Amazon Web Services, Meta et TomTom), l’Overture Maps Foundation vise à créer des données cartographiques mondiales libres et interopérables. Cette initiative, hébergée par la Linux Foundation, a pour objectif de desserrer l’emprise de Google sur la cartographie en ligne en combinant des données provenant de multiples sources ouvertes (communautés, gouvernements, entreprises) au sein de jeux de données unifiés et de haute qualité. Concrètement, Overture agrège des données d’OpenStreetMap, de sources publiques et même certaines données ouvertes fournies par Google (par ex. ses empreintes de bâtiments publiées en open data) pour constituer des couches cartographiques complètes : bâtiments (2,3 milliards d’empreintes), points d’intérêt (54 millions de lieux), limites administratives (pays, régions, villes) ou encore routes et réseaux de transport. L’initiative définit un schéma de données commun et met en place des processus de validation pour assurer la qualité (détection d’erreurs ou vandalisme) et l’uniformité des données. En juillet 2024, Overture a publié sa première version générale de ces jeux de données ouverts, rendant possible leur utilisation à grande échelle dans des applications de navigation, d’analyse géospatiale ou de simulation. De nombreuses entreprises et organisations ont rejoint le projet (Esri, Tripadvisor, Huawei, Niantic, HOT OSM…), témoignant d’un mouvement de fond vers la donnée géographique ouverte comme base d’innovation future.

Esri : le leader mondial des SIG face à l’essor de l’IA géospatiale

Fondé en 1969, Esri (Environmental Systems Research Institute) est le leader mondial des logiciels de SIG (systèmes d’information géographique) et de la location intelligence. L’entreprise californienne est à l’origine d’ArcGIS, la plateforme SIG la plus répandue au monde. Ses outils cartographiques et analytiques sont utilisés par des centaines de milliers d’organisations dans plus de 100 pays (grandes entreprises, agences gouvernementales, collectivités, universités) pour visualiser et exploiter la dimension géographique de leurs données. En 2025, Esri intègre de plus en plus l’IA à ses solutions pour accroître la productivité des utilisateurs et l’automatisation des analyses. Par exemple, ArcGIS utilise des modèles d’apprentissage automatique pour classifier des images satellite ou détecter automatiquement des objets d’intérêt (bâtiments, routes, véhicules) sur des cartes, ce qui accélère le traitement de données géospatiales autrefois manuel. Lors du symposium GEOINT 2025, Esri a ainsi présenté des avancées comme la reconnaissance d’objets 3D automatisée pour repérer et suivre en temps réel des infrastructures critiques, réduisant le travail manuel des analystes. L’éditeur a également mis l’accent sur les jumeaux numériques de territoires : en combinant modèles 3D réalistes et flux de données en direct, enrichis par des IA de détection et de prédiction, on obtient des représentations vivantes des villes ou réseaux, capables de signaler des changements et d’aider à la décision en temps réel. Esri participe par ailleurs à l’initiative Overture en tant que membre (aux côtés de TomTom, Microsoft, Meta…), témoignant de son soutien à l’écosystème de données ouvertes pour la cartographie. En France, sa filiale Esri France accompagne de nombreux acteurs publics et privés dans l’adoption de ces technologies SIG de nouvelle génération – par exemple la région du Val d’Europe s’est dotée d’un jumeau numérique 3D de son territoire via Esri pour améliorer l’urbanisme local. Esri demeure ainsi un acteur incontournable, à la croisée des SIG traditionnels et de l’IA géospatiale moderne.

Logistique et transport : optimisation des itinéraires et des flux

Dans le secteur logistique, l’IA apporte des solutions efficaces à des problèmes complexes comme la planification d’itinéraires de livraison, la gestion de flottes de véhicules ou la prévision de la demande. Grâce à des algorithmes de machine learning, les systèmes d’optimisation de tournées peuvent analyser en temps réel une multitude de facteurs (adresses de livraison, fenêtres horaires, trafic routier, météo, capacités des véhicules, etc.) pour calculer les routes les plus efficaces. Par exemple, l’IA permet de résoudre le véhicule routing problem bien plus rapidement qu’à la main, en économisant des kilomètres parcourus, du carburant et du temps – ce qui réduit les coûts et améliore la ponctualité des livraisons. Des logiciels intelligents recalculent les tournées à la volée en cas d’imprévu (embouteillage soudain, nouvelle commande urgente) pour respecter au mieux les contraintes clients. En France, cette transformation est en cours : en 2025, la feuille de route Logistique 4.0 et le plan France 2030 encouragent l’adoption de l’IA dans la supply chain, afin d’optimiser l’allocation des ressources, le routage des camions et l’efficacité du dernier kilomètre. Concrètement, l’IA booste la livraison du dernier kilomètre, la gestion de flotte et l’expérience client, tout en améliorant la prévision de la demande pour ajuster les stocks et les tournées de manière proactive. Des entreprises de transport intègrent ces outils d’IA pour mieux utiliser leurs données de tracking : elles peuvent ainsi anticiper les pics d’activité, optimiser le chargement des entrepôts et réduire le nombre de camions à vide. L’impact se mesure déjà par des livraisons plus rapides et fiables, un coût logistique en baisse et un meilleur service aux destinataires.

Tourisme : cartes personnalisées et recommandations en temps réel

Interface de l’outil MarIAnne d’Atout France, proposant des itinéraires personnalisés aux voyageurs via l’IA. Dans le domaine du tourisme, l’IA couplée à la cartographie permet de proposer des expériences sur mesure aux voyageurs. Un exemple emblématique est MarIAnne, le nouvel assistant intelligent lancé en 2024 sur le site officiel France.fr d’Atout France. Cet outil, développé par la start-up bordelaise GENIAL en partenariat avec l’État, génère automatiquement des itinéraires personnalisés pour découvrir la France en fonction des envies de l’utilisateur. En quelques clics, le voyageur renseigne ses critères (région souhaitée, centres d’intérêt – nature, gastronomie, culture…, durée du séjour, etc.) puis l’IA compile en quelques secondes un programme optimisé avec des recommandations d’hébergements, de restaurants et d’activités adaptées à son profil. MarIAnne s’appuie sur la vaste base de données ouverte Datatourisme du gouvernement (plus de 350 000 fiches sur les points d’intérêt touristiques, équipements, événements…) pour alimenter ses suggestions. L’IA analyse cette masse d’informations pour sélectionner ce qui correspond le mieux aux préférences exprimées, une tâche impossible manuellement à une telle échelle. Il s’agit de l’une des toutes premières applications d’IA générative dans le tourisme par un acteur public, avec un chatbot intégré pour affiner les recommandations en langage naturel. L’innovation réside aussi dans la fiabilité des contenus générés : les itinéraires proposés sont validés pour éviter les « hallucinations » (erreurs farfelues parfois produites par l’IA), garantissant la qualité des informations fournies. Au-delà de MarIAnne, l’IA transforme l’expérience touristique de plusieurs façons : applications mobiles de guide virtuel capable de commenter les sites au fur et à mesure de la visite, plans de villes interactifs qui s’adaptent en temps réel à l’affluence (pour conseiller des heures ou des parcours alternatifs et éviter la foule), ou encore algorithmes prédictifs pour la gestion touristique (anticiper la fréquentation des destinations, mieux répartir les flux de visiteurs entre sites majeurs et zones moins connues). À l’international, des assistants de voyage virtuels comme Wonderplan ou TripAI utilisent également l’IA pour bâtir des parcours personnalisés, montrant que la cartographie intelligente enrichit fortement la planification des voyages en 2025.

Santé : cartographier les épidémies et optimiser l’accès aux soins

En santé publique, l’utilisation combinée de l’IA et de la cartographie aide à mieux surveiller et prévoir la répartition géographique des maladies. Par exemple, des modèles d’apprentissage automatique croisent des données épidémiologiques avec des données environnementales et de mobilité pour produire des cartes de risque qui indiquent où des foyers d’épidémie sont susceptibles d’émerger. Cela a été mis en pratique pendant la pandémie de COVID-19, où des cartes prédictives alimentées par l’IA ont permis de visualiser l’évolution probable des contaminations en fonction de la densité de population, des déplacements et des interactions sociales. De même, dans la lutte contre des maladies comme le paludisme ou la dengue, on s’appuie sur des images satellite analysées par IA pour repérer, sur la carte, les zones propices aux moustiques vecteurs (présence d’eaux stagnantes, évolution du climat) et ainsi anticiper les interventions. En 2025, l’OMS et divers acteurs intègrent de tels outils : les technologies numériques de santé et l’IA jouent un rôle croissant dans la détection précoce des risques de malaria (paludisme) grâce à des systèmes de surveillance spatialisés plus fins. Par exemple, au Mozambique, des programmes pilotes géolocalisent chaque cas sur une carte interactive afin d’identifier immédiatement les quartiers touchés et déclencher des actions ciblées (dépistage, pulvérisation anti-moustiques). L’IA peut aussi aider à créer des cartes des déserts médicaux : en France, les autorités sanitaires exploitent des algorithmes analysant la distribution des médecins et des hôpitaux par rapport à la population pour détecter les zones sous-dotées. En simulant divers scénarios (ouverture d’un nouveau centre de santé à tel endroit, renforcement de la télémédecine, etc.), on peut optimiser la couverture territoriale des soins. Ainsi, la cartographie intelligente guide les politiques de santé en orientant les ressources vers les régions qui en ont le plus besoin. Enfin, lors de catastrophes naturelles ou de crises humanitaires, des applications cartographiques alimentées par l’IA (telles que HealthMap ou CrowdAI) agrègent en temps réel des données du terrain, des réseaux sociaux et des capteurs pour fournir aux secours des cartes actualisées des besoins (épidémies, pénuries, routes coupées), améliorant la réactivité des interventions médicales d’urgence.

Urbanisme et aménagement du territoire : planification assistée par IA et cartographie de l’environnement

Comparaison d’une vue aérienne (à gauche) et de la carte d’occupation des sols générée par IA (à droite) – secteur de Rouen © IGN. L’urbanisme bénéficie largement des apports de l’intelligence artificielle pour analyser le territoire et guider les décisions d’aménagement. Un exemple phare en France est la Carte d’Occupation des Sols à Grande Échelle (OCS GE), un projet piloté par l’IGN depuis 2022 pour cartographier précisément les types d’occupation du sol sur tout le pays (bâti, zones végétales, surfaces imperméabilisées, etc.) afin de suivre le phénomène d’artificialisation des terres. Traditionnellement, produire ce genre de carte exhaustive à l’échelle nationale nécessitait de longues campagnes de relevés manuels et de photo-interprétation. Désormais, l’IGN s’appuie sur des algorithmes de deep learning pour accélérer drastiquement le processus : la reconnaissance automatique d’objets dans les images aériennes et satellites (détection des bâtiments, des routes, des arbres, etc.) a permis de diviser par trois le temps de production de la carte et d’en réduire le coût de moitié. En un an, l’IA peut cartographier un département entier, alors qu’il fallait trois ans auparavant. Ce gain d’efficacité aide les pouvoirs publics à disposer plus rapidement de données à jour pour planifier le territoire de manière durable. Par exemple, grâce à l’OCS GE mise à jour annuellement, chaque commune pourra d’ici fin 2025 connaître précisément son taux d’artificialisation (part des surfaces bâties ou asphaltées) et mesurer ses progrès vers l’objectif Zéro Artificialisation Nette. Au-delà de l’occupation des sols, les collectivités utilisent l’IA pour analyser d’autres aspects urbains : classification automatique des bâtiments selon leur usage ou leur style architectural (utile en urbanisme patrimonial), détection des quartiers où la végétation manque (îlots de chaleur urbains) en vue de projets de végétalisation, ou encore modélisation prédictive du trafic routier futur en fonction des nouveaux aménagements. Les villes intelligentes exploitent également des capteurs IoT et caméras couplés à des IA pour cartographier en temps réel des phénomènes comme le flux des piétons, la qualité de l’air ou le niveau sonore quartier par quartier. Ces données cartographiées permettent ensuite de prendre des mesures ciblées (par exemple piétonniser une rue trop bruyante, installer des espaces verts dans un désert vert, etc.). En somme, l’IA offre aux urbanistes et aménageurs des outils d’aide à la décision puissants : en simulant divers scénarios d’aménagement sur carte et en évaluant leurs impacts (environnement, mobilité, socio-économique) par des modèles prédictifs, on peut choisir les options les plus soutenables et optimiser l’aménagement du territoire sur le long terme.

Réseaux et télécommunications : l’IA au service du déploiement de la fibre et des infrastructures

En 2025, la France vise la couverture intégrale du territoire en fibre optique (Internet très haut débit) dans le cadre du Plan France Très Haut Débit. Un tel chantier de déploiement national représente un défi logistique et financier immense, où la cartographie et l’IA jouent un rôle d’appoint important. Les opérateurs télécom s’appuient sur des systèmes d’information géographique pour planifier où poser les câbles de fibre, en tenant compte du terrain, des bâtiments, des voiries existantes et des servitudes. Désormais, des algorithmes intelligents viennent automatiser et optimiser la planification des réseaux : par exemple, des modèles d’IA peuvent analyser les données géographiques (cartes d’occupation du sol, tracé des rues, emplacement des égouts et fourreaux disponibles) afin de calculer le cheminement optimal pour tirer la fibre entre deux points. Ils évaluent différents tracés possibles en simulant les coûts, la longueur de câble nécessaire, les obstacles éventuels (relief, traversée de routes, zones protégées) et proposent l’itinéraire minimisant les perturbations et maximisant l’efficacité du déploiement. Ce routage optimisé par IA aide à réduire les dépenses et les délais de construction des réseaux télécom. Par ailleurs, l’IA sert à prioriser les zones à raccorder : en croisant des données démographiques, économiques et techniques, on peut prédire où la demande en très haut débit sera la plus forte et planifier le phasage du déploiement en conséquence (par exemple, cibler en priorité un parc d’activité mal desservi pour un fort impact économique). D’autres usages innovants apparaissent lors des travaux : des drones et véhicules équipés de caméras parcourent les tracés envisagés et utilisent la vision par ordinateur pour détecter automatiquement les poteaux, conduites et infrastructures disponibles où accrocher la fibre, générant ainsi une cartographie très précise du terrain. Cela évite des relevés manuels fastidieux. Une fois le réseau installé, la cartographie IA continue d’être utile pour l’entretien prédictif : en surveillant les données des capteurs (pertes de signal, vibrations sur les câbles) et en les corrélant à la carte du réseau, des algorithmes peuvent identifier les segments à risque de panne et déclencher une maintenance préventive avant même qu’une coupure n’affecte les usagers. Enfin, les opérateurs développent des assistants virtuels cartographiques : de véritables chatbots internes, connectés aux systèmes d’information géographique, qui permettent aux techniciens de poser en langage naturel des questions du type « quelle portion de réseau a le plus d’incidents ce mois-ci ? » et de voir la réponse visualisée instantanément sur une carte. En synthèse, du conception au pilotage en temps réel des infrastructures, l’IA couplée à la cartographie rend le déploiement des réseaux plus rapide, économique et fiable – un atout crucial alors que la France affiche l’un des taux de couverture fibre les plus élevés d’Europe en 2025 (plus de 90 % des locaux raccordables).

Focus sur la France : acteurs et projets emblématiques de la cartographie par IA

En France, de nombreux acteurs publics et privés se sont saisis de l’IA pour innover dans le domaine cartographique ces dernières années :

IGN et cartographie environnementale : L’IGN (Institut national de l’information géographique et forestière) a intégré l’IA pour produire la carte d’occupation des sols OCS GE couvrant tout le pays. Grâce au deep learning, l’IGN reconnaît automatiquement bâtiments, routes, champs, forêts sur des images aériennes, ce qui a divisé par trois le temps de production et permis un suivi accéléré de l’artificialisation des terres en France. Ce projet, lauréat d’un appel à projets sur l’IA du ministère de l’Économie en 2025, illustre comment l’IA apporte des gains d’efficience aux politiques d’aménagement du territoire.
Tourisme personnalisé avec Atout France : L’agence de développement touristique de la France (Atout France) a lancé MarIAnne, un assistant IA capable de créer des itinéraires touristiques sur mesure pour les voyageurs étrangers ou français. Alimenté par 350 000 données ouvertes sur les sites touristiques, MarIAnne fournit en quelques secondes des recommandations de visites, hôtels ou restaurants adaptés aux préférences de chacun. C’est une première mondiale pour un organisme public touristique, démontrant la volonté de la France d’innover dans l’accueil des visiteurs via l’IA.
Start-up géospatiales de pointe : L’écosystème français compte des pépites technologiques comme Preligens (ex-Earthcube), fondée en 2016 et récemment intégrée au groupe Safran. Cette entreprise s’est spécialisée dans l’analyse par IA des images satellites et autres données géospatiales pour en extraire des renseignements utiles. Ses algorithmes avancés de deep learning permettent par exemple de détecter automatiquement des installations militaires ou des navires sur des images, d’identifier des changements dans l’environnement ou de cartographier des zones de crise en temps quasi réel. Preligens a convaincu le ministère des Armées français et plusieurs clients internationaux, illustrant le savoir-faire français en IA géospatiale appliquée à la défense, à la sécurité et même à la gestion urbaine ou environnementale.
Initiatives publiques et stratégiques : Le gouvernement français soutient activement ces innovations à travers des programmes comme France 2030 (qui finance des projets mêlant IA et cartographie dans l’agriculture, la santé, la transition écologique, etc.) ou la stratégie nationaIe en IA. Par exemple, l’appel “IA au service de l’efficience” lancé en 2024 a distingué 111 projets performants intégrant l’IA – dont la moitié concernaient la gestion territoriale, la mobilité ou les infrastructures. De même, le programme « Territoires intelligents » aide les collectivités locales à adopter des outils de cartographie intelligente (capteurs urbains, plateformes de données géographiques ouvertes, etc.) pour améliorer les services publics (transport urbain, réseaux d’énergie, prévention des risques). La France cherche ainsi à concilier innovation technologique et intérêt général, en veillant à la souveraineté sur les données géospatiales stratégiques tout en libérant leur potentiel grâce à l’IA.

En résumé, la France s’inscrit pleinement dans la dynamique mondiale de la cartographie intelligente, avec des réalisations concrètes portées par l’État (IGN, Atout France, programmes nationaux) et un tissu industriel capable d’exporter son expertise (start-ups et grands groupes). Ces avancées françaises, qu’il s’agisse de protéger l’environnement, de faciliter le tourisme ou d’améliorer la logistique, montrent que l’IA appliquée à la cartographie est un levier puissant pour le développement territorial et la compétitivité du pays.

🔎 En savoir plus

🧭 Overture Maps Foundation et données ouvertes

Overture Maps official site – Linux Foundation – Présentation des objectifs, partenaires, Base de données, blog et ressources.
Computerworld – How AI is transforming map creation (juillet 2025)

🗺️ Esri et SIG intelligents

🚚 Logistique et Tourisme

🏥 Santé publique & cartes intelligentes

🏗️ Urbanisme, territoire et défense

#CartographieIA #MappingIntelligent #AIGéospatiale #IAetTerritoires #Géointelligence #OvertureMaps #Esri #ArcGIS #JumeauxNumériques #OpenData #IGN #France2030 #CartoPublique #SmartTerritoires

IAPratique.com

IAPratique.com