Le blog francophone consacré
aux technologies Esri

ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°1/8


J'évoque depuis de nombreuses années sur arcOrama l'arrivée progressive de capacités d'IA dans ArcGIS en expliquant certain cas d'usage, les technologies mises en oeuvre (Machine Learning, Deep Learning, Vision par ordinateur, IA Générative, ...) mais aussi le positionnement et la stratégie d'Esri dans ce domaine (par exemple dans cet article de synthèse sur les annonces de la UC 2025).  
 
En tant que responsable ou administrateur de SIG, beaucoup d'entre vous se retrouvent souvent tiraillés entre l'enthousiasme grandissant pour l'intelligence artificielle et une certaine incertitude. Nous sommes nombreux à être fascinés par le potentiel de l'IA pour faire avancer nos tâches de collecte, d'analyse, de restitution ou de gestion de nos données SIG, mais des questions cruciales se posent :
  • Par où devons-nous commencer ?
  • Devons-nous attendre ou nous lancer dès maintenant ?
  • Quels sont les risques associés ?
  • Prenons-nous le risque d'attendre trop longtemps ?
Ces interrogations sont légitimes. La clé pour débuter est de choisir un point d'entrée qui correspond aux fonctionnalités disponibles aujourd'hui dans vos outils et aux capacités actuelles de vos équipes, puis de monter en puissance progressivement.


7 façons d'intégrer l'IA dans vos tâches géospatiales avec ArcGIS

Pour vous lancer avec l'IA dans ArcGIS, il n'est pas nécessaire de vous précipiter vers la création d'agents IA personnalisés complexes. L'objectif est de trouver le bon point d'entrée, un qui apporte de la valeur, qui est gérable pour votre équipe et qui présente des risques maitrisés (coûts d'investissement vs. bénéfices). À partir de là, vous pourrez construire sur vos succès en abordant des cas d'utilisation plus avancés.

Il y a 7 points d'entrée que je vous propose de parcourir en détail dans cette série d'articles :

  1. Optimiser son travail avec les assistants IA intégrés
  2. Exploiter les outils d'IA générative à usage général
  3. Utiliser les modèles de GeoAI pré-entraînés
  4. Déployer des assistants IA personnalisés
  5. Construire ses propres modèles de GeoAI
  6. Automatiser les workflows SIG avec des agents IA
  7. Étendre les capacités des agents IA

Dans les articles suivants, je vous propose de décrire chacune de ces options, en vous fournissant des exemples et des conseils pratiques pour démarrer et les considérations essentielles à prendre en compte.

Restez connectés !

Partager cet article:

Rejoindre la discussion

    Les commentaires à propos de cet article: