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"GeoAI: Artificial Intelligence in GIS" un nouvel ouvrage à découvrir

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

Je termine mon tour d'horizon sur les différents points d'entrée pour l'usage de l'IA dans ArcGIS. Aujourd'hui, je vous propose d'évoquer ce qui constitue probablement l'option la plus avancée dans l'usage de l'IA dans ArcGIS à savoir d'étendre les capacités des agents IA.

Un niveau de sophistication au-delà de l'agent IA personnalisé réside dans l'extension de ses capacités avec la génération augmentée de récupération (RAG) et le Protocole de Contexte de Modèle (MCP). Ces méthodes permettent aux agents d'élargir leurs sources d'information et de communiquer avec d'autres agents IA. Cela conduit à des agents plus intelligents et plus adaptatifs.

Le RAG consiste, sans avoir à ré-entrainer le un modèle de langage (fine-tuning), à connecter le LLM à une base de connaissances externe pour qu’il réponde de manière plus précise et contextualisée.

Dans un SIG comme ArcGIS, cela signifie que l’agent IA peut :

Interroger dynamiquement des données géospatiales (couches d'entités, tables, métadonnées, etc.),
Extraire des informations (ex. attributs, géométries, statistiques spatiales),
Formuler une réponse enrichie à l’utilisateur.

Le MCP est une norme émergente de protocole proposé par Anthropic et reprise dans les assistants OpenAI, ... qui permet à un agent IA de se connecter à des outils et des services externes de façon normalisée. Concrètement, il définit un langage d’échange universel entre le modèle et des “extensions” (ou tools). Il y a peu, un protocole appelé Agent2Agent (A2A) a même été proposé par Google pour standardiser la communication entre différents agents.

Dans un SIG comme ArcGIS, un agent MCP peut interagir directement avec :

Les API REST d’ArcGIS Online / Enterprise,
Des scripts Python/arcpy,
Des services ArcGIS Server (Services de géotraitement, de géocodage, de calcul d'itinéraire, ...),
Des bases de données spatiales (PostGIS, SQLServer, ),
Ou encore des modèles IA spécialisés (vision, détection, classification, etc.).

Comment démarrer ?

Identifiez les cas d'utilisation où la logique statique de l'agent est insuffisante et où un accès aux données en temps réel est nécessaire.
Intégrez des pipelines RAG pour récupérer des données ou des documents pertinents.
Utilisez MCP pour appeler d'autres agents IA spécialisés dans des sous-tâches connexes (par exemple, résumer une politique, exécuter une tâche de géotraitement, créer une carte).

Considérations pratiques :

RAG et MCP ont des exigences techniques complexes (par exemple, l'indexation de documents).
La qualité de la récupération impacte directement la qualité de la sortie ; investissez dans les métadonnées et le balisage.
Soyez attentif au contrôle de version des données lorsque vous faites référence à des données externes.
Considérez attentivement l'accès des agents aux données sensibles.

ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°7/8

ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°6/8

Je poursuis mon tour d'horizon sur les différents points d'entrée pour l'usage de l'IA dans ArcGIS. Aujourd'hui, je vous propose d'évoquer la création de modèles de GéoAI personnalisés.

Si les modèles pré-entraînés fournis par Esri (ou ses partenaires) ne correspondent pas à vos attentes, l'étape suivante consiste à configurer des modèles GeoAI personnalisés. Dans ArcGIS, vous disposez de plusieurs centaines d'algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning que vous pouvez entrainer sur vos propres données. Ces modèles d'IA, entraînés sur les données d'imagerie ou les Géodatabases de votre organisation, peuvent être affinés pour offrir des résultats plus précis dans des domaines comme la prédiction d'événement à partir de séries spatio-temporelles, l'extraction d'objets à partir de données Lidar, la classification des sols, la détection de changements ou la détection d'objets dans des images.

ArcGIS propose l'ensemble des outils permettant d'implémenter, en restant dans son environnement SIG, les différentes étapes de configuration d'un modèle d'IA :

Préparation des données d'entraiment (collecter, nettoyer, annoter les données et les mettre aux formats et structures attendues par les différentes architecture d'IA)
Entrainement du modèle (choisir le modèle ou l’architecture de Machine Learning/Deep Learning, définir les hyperparamètres, entrainer le modèle et valider ses métriques)
Exécution du modèle (évaluer sur des données de test, déployer et utiliser le modèle sur de nouvelles données)

Comment démarrer ?

Identifiez les tâches géospatiales récurrentes qui ont de la valeur et qui doivent être automatisées, et pour lesquels les modèles existants sont insuffisants.
Organisez des jeux de données bien annotés provenant de vos archives internes et de projets SIG existants.
Collaborez avec des Data Scientists, avec Esri ou des partenaires Esri ayant une expertise dans la création de modèles GeoAI.

Considérations pratiques :

La construction et la maintenance de modèles de fondation exigent une expertise spécialisée en IA/ML et un accès à des ressources informatiques spécifiques (notamment au regard des besoins de GPU).
La qualité du modèle dépend fortement de la quantité et de la propreté des données d'entraînement.
L'entraînement des modèles est coûteux en termes de calcul, il est donc conseillé de commencer par de petits modèles.

ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°5/8

Je poursuis mon tour d'horizon sur les différents points d'entrée pour l'usage de l'IA dans ArcGIS. Aujourd'hui, je vous propose d'évoquer la création d'assistants IA personnalisés pour automatiser les tâches répétitives en personnalisant les expériences.

Pour aller au-delà des modèles de GeoAI pré-entrainés et des assistants IA standards, vous pouvez envisager le développement d'assistants IA personnalisés qui répondent à vos workflows SIG uniques. Un assistant personnalisé peut automatiser des processus SIG en plusieurs étapes, répondre à des requêtes sur vos données SIG, réaliser des opérations de gestion sur vos données SIG et vous aidez ainsi dans la prise de décision, le tout dans des contextes opérationnels définis. Plutôt que d'être des aides génériques, les assistants IA personnalisés sont formés et configurés pour refléter le vocabulaire, les structures de données et les tâches spécifiques de votre équipe.

Utiliser des frameworks d’orchestration tels que LangChain facilitent la création d’assistants IA capables d’interagir avec vos services SIG ArcGIS ou même d’autres sources de données. LangChain agit comme une couche de logique et de mémoire entre le modèle de langage et vos systèmes métiers :

Orchestration des appels : il permet de chaîner plusieurs opérations (analyse spatiale, requête sur un service REST, interrogation d’un tableau attributaire, etc.) dans un même flux conversationnel.
Intégration aux APIs ArcGIS : vous pouvez créer des tools (fonctions) qui appellent les APIs ArcGIS REST, Python API ou arcpy pour exécuter des traitements concrets.
Mémoire contextuelle : LangChain conserve l’historique des interactions, ce qui permet à l’assistant d’ajuster ses réponses en fonction des échanges précédents.
Raisonnement contrôlé : il combine les capacités du modèle de langage avec des modules d’accès à la donnée (vector stores, bases spatiales, catalogues, etc.), évitant les réponses approximatives.

Exemple : un assistant IA peut, via LangChain, recevoir des questions comme "Compter combien de communes sont traversés par l'Allier ?" ou "Combien de communes sont concernées par des risques majeurs en terme d'inondation ?", interroger un service avec les communes, interroger un service avec les fleuves, lancer une géotraitement d’intersection, et restituer une carte ou un résumé chiffré.

Extrait de code Python pour créer un assistant personnalisé avec LangChain

Selon vos environnements, vos besoins et vos compétences en développement, d’autres solutions peuvent compléter ou remplacer LangChain :

LlamaIndex : structure et indexe vos données (géographiques ou non) pour des recherches et raisonnements efficaces avec les LLM.
Semantic Kernel (Microsoft) : idéal pour intégrer des assistants IA au sein d’applications d’entreprise, avec une approche modulaire basée sur des “skills”.
Haystack (de deepset.ai) : puissant pour construire des assistants IA basés sur la recherche documentaire et l’analyse contextuelle.
Flowise : interface visuelle no-code/low-code pour concevoir des chaînes LangChain et déployer des prototypes rapidement.

Comment démarrer ?

Identifiez les workflows SIG qui nécessitent un support décisionnel répété.
Utilisez des outils d'orchestration tels que LangChain pour connecter les LLM aux services/données SIG.
Collaborez avec votre équipe IT pour tester et affiner le comportement de l'assistant dans un environnement contrôlé.

Considérations pratiques :

Définissez clairement ce que l'assistant peut et ne peut pas faire.
Intégrez des garde-fous dans les workflows pour permettre une révision humaine.
Commencez par des tâches très spécifiques où la confiance est élevée avant d'élargir les responsabilités de l'assistant.

ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°4/8

Je poursuis mon tour d'horizon sur les différents points d'entrée pour l'usage de l'IA dans ArcGIS. Aujourd'hui, je vous propose d'évoquer l'utilisation des modèles de GeoAI pré-entraînés.

Les modèles de GeoAI pré-entraînés sont des modèles prêts à l'emploi pour automatiser des tâches géospatiales. Ces modèles, basés sur l'apprentissage profond (Deep Learning), sont entraînés sur d'énormes jeux de données et sont ajustés pour des cas d'utilisation spatiaux tels que la classification de l'occupation des sols, l'extraction d'entités ou la détection d'objets dans des images, des texte, des nuages de points, ... En tirant parti de ces modèles, les équipes SIG peuvent rapidement améliorer leurs analyses sans avoir besoin d'entraîner des modèles à partir de zéro.

Ces modèles vous permettront de réaliser différentes tâches comme l'extraction des contours de bâtiment, le tracés des routes, les zones de végétations, ... à partir d'images satellitaires ou aérienne. Ils vous aideront également dans l'identifications d'objets, le floutage de visages ou de plaques d'immatriculation ou le calcul de profondeur à partir de photos terrain. En 3D, vous trouverez également des modèles pré-entrainés pertinents pour extraire des objets à partir de données Lidar et bientôt à partir de photomaillages 3D (Mesh 3D).

Vous trouverez plus de 100 modèles sur le site du Living Atlas ArcGIS. Certains d'entre eux, plus génériques, vous permettront d'exploiter des modèles de Deep Learning à partir d'instruction sous la forme de prompts (Grounding Dino, TextSAM, Image Interrogation, Prompt Based Classification, ...) ou encore d'exploiter des modèles pré-entrainés partagés sur la plateforme collaborative Hugging Face.

Modèles de GeoAI pré-entrainés sur le Living Atlas

Dans ArcGIS, ces modèles pré-entraînés sont diffusés sous la forme de paquetage de Deep Learning (DLPK). Ils peuvent être exécutés dans ArcGIS Online, ArcGIS Enterprise ou ArcGIS Pro, directement sur vos données ou servir de modèles de fondation que vous affinerez (fine-tuning) à l'aide d'un entrainement sur un jeu de données beaucoup plus limité.

Comment démarrer ?

Explorer les modèles pré-entraînés disponibles dans ArcGIS Living Atlas et Hugging Face.
Appliquer ces modèles pour détecter des entités comme des bâtiments, des routes, des plans d'eau ou des changements de végétation.
Utiliser des jeux de données restreints pour commencer afin de tester la performance du modèle sans coût GPU significatif.

Considérations pratiques

Nécessite une formation et des conseils sur le contrôle qualité.
S'assurer de la disponibilité, de la conformité et la qualité des données d'imagerie (et vectorielles) attendues en entrée.
Prévoir un budget pour les crédits de GPU (pour ArcGIS Online) ou les coûts d'inférence cloud.
Comprendre les limitations de précision des modèles et valider les résultats dans des contextes locaux.

ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°3/8

Je poursuis mon tour d'horizon sur les différents points d'entrée pour l'usage de l'IA dans ArcGIS. Aujourd'hui, je vous propose d'évoquer l'utilisation de l'IA Générative à travers les modèles de type LLM.

Les modèles LLM (Large Language Models) de fondation, tels que ChatGPT, Mistral, Claude ou Gemini, offrent un support flexible et riche basé sur la rédaction de prompts en langage naturel et peuvent considérablement réduire l'effort nécessaire pour générer des données de test, construire de la documentation, élaborer des workflows d'analyse complexes ou aider à la présentation de résultats. Bien que ces outils soient assez généralistes et pas spécialisés en SIG, leurs capacités de langage naturel et de raisonnement les rendent précieux pour vous aider dans certaines tâches périphériques aux travaux purement SIG.

Voici quelques exemples de ce que vous pouvez attendre des IA Génératives généralistes dans le contexte quotidien d'un géomaticien :

Interroger l'IA conversationnelle sur des pratiques ou des exemples d'usages des SIG dans le cadre d'un métier ou sur une problématique métiers spécifique
Générer des résumés ou des fiches descriptives pour des catalogues de données (utile pour ArcGIS Hub ou vos catalogues de données).
Assister la documentation de modèles, d’outils Python, ou de notebooks Jupyter en générant du texte clair et cohérent.
Traduire des modèles de géotraitement ou des logiques Arcade en code Python.
Expliquer et corriger des erreurs rencontrées dans un script ou une géotraitement.
Reformuler et vulgariser des résultats d’analyses spatiales (clustering, calculs de distance, interpolation, ...).
Proposer des approches analytiques adaptées à un besoin (ex: comment identifier les zones les plus vulnérables à la chaleur urbaine ?).
Rédiger des analyses narratives ou des synthèses à partir de tableaux de résultats.
Décrire automatiquement le contenu d’une couche ou d’un jeu de données à partir de ses métadonnées ou d’un échantillon d’attributs.
Faire appel aux capacités de "vision par ordinateur" pour automatiser la description plus ou moins structurée du contenu de photos (pièces jointes par exemple).
Générer des jeux de données de test (csv, json, geojson, gml, ...) pour démontrer ou tester un modèle de géotraitement, un script ou une méthodologie de cartographie (ex: Générer un fichier CSV avec 500 lignes contenant un nom, prénom, adresse, nombre d'enfants et revenu moyen autour de la ville de Bordeaux).
Générer des images pour entrainer un modèle de Deep Learning (ex: Générer une image de type photographie aérienne (5cm) dans laquelle on peut voir des parcelles forestières incendiées ?).

Comment démarrer ?

Formez-vous aux meilleures pratiques d'ingénierie des prompts (l'art de poser les bonnes questions aux IA).
Utilisez des LLM publics pour rédiger des métadonnées, des résumés exécutifs ou des descriptions en langage clair de vos productions techniques.
Demandez au modèle de suggérer des cas d'utilisation potentiels ou des cadrages de projet basés sur vos ensembles de données ou vos objectifs.

Considérations pratiques

Établissez des directives claires sur les types de données pouvant être partagées en toute sécurité avec des modèles publics.
Exigez une révision humaine pour toutes les productions partagées en externe ou officielles.

Limites et précautions

Les LLM généralistes ne comprennent pas intrinsèquement la sémantique spatiale : ils ne remplacent pas les moteurs géographiques.
Il y a des risques d'hallucinations ou d’erreurs sur les concepts SIG complexes.
Importance de la sécurisation des données envoyées au LLM et du contrôle des sorties (notamment pour les environnements d’entreprise).

ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°2/8

Après cet article d'introduction, je vous propose de commencer par un premier point d'entrée pour l'usage de l'IA dans ArcGIS.

Les assistants IA intégrés constituent l'un des points d'entrée les plus simples de l'IA dans ArcGIS, car ils sont directement intégrés aux interfaces de vos applications ArcGIS, vous les utilisez peut-être déjà. Ces assistants, dont nombre sont encore en cours de développement chez Esri, permettent aux utilisateurs d'interagir avec les données spatiales, d'automatiser des workflows et de collaborer plus efficacement en utilisant le langage naturel. Ils offrent un support spécifique à une tâche, dans le contexte où le travail s'effectue.

Quelques exemple d'Assistants IA dans ArcGIS (qui sont déjà présents ou qui arrivent dans les prochains mois) :

Dans ArcGIS Pro l'Assistant IA (encore en beta) vous permet de converser avec les ressources d'aide en ligne, de générer à partir de prompts des requêtes openCypher pour vos graphes de connaissance, d'exécuter des actions spécifiques, de générer à partir de prompts des requêtes SQL pour vos couches de requêtes, ....
Le plugin Copilot pour Microsoft Teams qui vous permet de rechercher et d'afficher des contenus ArcGIS à partir de prompts.
Dans Survey123, l'assistant de génération d'enquêtes Survey123 à partit de prompts en langage naturelle de vos besoins, l'assistant de vision par ordinateur qui extrait des informations automatiquement à partir d'une photo, ou encore l'assistant qui convertit l'audio enregistré sur l'appareil en texte dans l'enquête.
Dans certains configurateurs d'application (Survey123, Instant Apps, ...), un assistant IA vous permet de traduire automatiquement l'interface de l'application générée.
Dans ArcGIS Online, depuis la page de description d'un élément de votre portail, des assistants vous suggèrent automatiquement des métadonnées ou des descriptions pour vos champs. Un autre assistant vous permet également de générer des expressions Arcade à partir de prompts en langage naturel.

Assistant Arcade dans ArcGIS Online
Dans ArcGIS Story Maps, l'assistant d'accessibilité qui génère les textes alternatifs sur les images, l'assistant d'écriture qui vous aide à ré-écrire un paragraphe selon différents critères (taille, ton, grammaire/orthographe,...), l'assistant de thème qui vous permet de construire une nouvelle charte graphique, l'assistant "Insight" qui permet d'analyser le contenu d'un récit, ...
L'assistant de Business Analyst Web qui vous suggère des workflows, vous recommande des données, propose des infographies, ....

Comment démarrer ?

Activez les assistants IA disponibles dans votre boîte à outils actuelle.
Utilisez ces assistants pour faciliter les requêtes spatiales, la création de sondages, ou la production cartographique légère.
Identifiez les tâches courantes que vous pourriez confier à un assistant IA.

Considérations pratiques

Concentrez-vous sur des tâches bien structurées où l'automatisation apporte une efficacité claire.
Surveillez attentivement les résultats et assurez-vous qu'ils répondent aux standards de qualité attendus.
Documentez les limitations et les scénarios nécessitant une révision par un analyste.
Vérifiez les exigences en matière de confidentialité des données
Consultez la fiche de transparence publiées par Esri pour chaque assistant (dès lors que cet assistant est en statut "Preview").

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 :

Optimiser son travail avec les assistants IA intégrés
Exploiter les outils d'IA générative à usage général
Utiliser les modèles de GeoAI pré-entraînés
Déployer des assistants IA personnalisés
Construire ses propres modèles de GeoAI
Automatiser les workflows SIG avec des agents IA
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.

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Dernières évolutions du chatbot IA du support Esri

L'agent IA conversationnel du support Esri est devenu, en quelques mois, un outil du quotidien des utilisateurs ArcGIS. Dans sa démarche d'améliorer continuellement cet outil (application mobile ou site web du support), Esri a récemment procédé à d'importantes mises à jour du back-end. Esri a revu la façon dont le chatbot recherche des informations, mis à jour la base de données et simplifié la structure des invites.

Vous découvrirez donc un support encore meilleur de la part du chatbot. Ci-dessous la vidéo (en anglais) illustrant rapidement les améliorations que vous allez constater.

Des réponses plus holistiques

Le chatbot fournira désormais des réponses plus fluides et plus complètes. Esri a revu ses recherches afin qu'il ne traite plus les différents types d'informations (par exemple, le cycle de vie des produits et l'état de santé d'ArcGIS Online) comme des silos distincts. Les sources distinctes sont mieux intégrées, ce qui vous permet d'obtenir des réponses plus complètes.

Des réponses plus pertinentes

Les mises à jour de la base de données permettent de mieux préserver la structure des documents qu'Esri alimente et de supprimer les informations inutiles. Ainsi, le chatbot affichera plus rapidement les réponses, avec moins de bruit lors de l'analyse. Vous obtiendrez ainsi des réponses plus pertinentes.

Amélioration de la récupération des documents

Esri a également modifié la façon dont le chatbot recherche les documents. Il doit désormais proposer des informations plus nombreuses et plus pertinentes, contribuant ainsi à des réponses plus pertinentes.

Un chatbot plus intelligent

Les mises à jour de la structure des invites (les instructions qui indiquent au chatbot comment effectuer son travail) ont permis de les rendre plus faciles à comprendre. Cela devrait aboutir à un chatbot globalement plus intelligent.

Contenu le plus récent

Esri entraine toujours le chatbot sur les contenus techniques les plus récents, mais il arrive que celui-ci se perde dans la bibliothèque de contenu plus ancien. Dans cette mise à jour, Esri a revu la façon dont le chatbot est entrainé sur les informations plus anciennes. Le chatbot analysera toujours les informations plus anciennes concernant les produits encore pris en charge, mais privilégiera les informations plus récentes. Les informations concernant les produits qui ne sont plus pris en charge ne seront pas incluses.

Fondamentalement, vous pouvez vous attendre à ce que le chatbot vous fournisse les conseils les plus récents.

Les analystes sont également là pour vous

Le chatbot IA du Support Esri est conçu pour vous aider à résoudre vos problèmes et à trouver des solutions, mais il ne peut pas systématiquement remplacer les experts du support technique Esri France. Si les réponses du chatbot ne suffisent pas, si vous rencontrez un problème spécifique à votre déploiement ou si vous souhaitez une aide personnalisée avec une approche plus humaine, n'hésitez pas à les contacter.

Essayez-les via l'application d'assistance

Que vous recherchiez l'assistance d'un chatbot ou d'un analyste expert, l'application Support d'Esri vous offre un accès pratique à un large éventail de ressources d'assistance technique. Vous utilisez des outils d'IA disponibles directement dans l'application et utilisez des outils de gestion de vos cas support pour rester informer de leur évolution. Vous pouvez la télécharger dès maintenant sur l'App Store ou Google Play.

Introduction à l'assistant IA ArcGIS pour Arcade

Depuis la dernière mise à jour d'ArcGIS Online en juin dernier, Esri a introduit en version beta de l'assistant IA ArcGIS pour Arcade. L'assistant Arcade utilise l'intelligence artificielle (IA) pour générer des expressions Arcade à partir d'instructions saisies en langage naturel. Cette fonctionnalité est actuellement disponible uniquement dans la visionneuse de cartes ArcGIS Online.

Ce nouvel assistant peut ajouter de la valeur à votre travail de deux manières :

Efficacité : La rédaction d'expressions peut prendre du temps. En fournissant des commandes en langage naturel clair, vous évitez les contraintes liées aux instructions logiques complexes, aux particularités syntaxiques et aux noms de champs cryptiques.
Aider les débutants : Bien que l'écriture d'Arcade ait été simplifiée grâce à l'éditeur Arcade, devenir un auteur Arcade expérimenté peut s'avérer complexe. L'assistant simplifie cette étape en effectuant pour l'utilisateur ce qu'il ne peut pas faire lui-même.

Démarrer avec l'assistant Arcade

Pour accéder à l’assistant Arcade, toutes les conditions suivantes doivent être remplies.

Vous devez être connecté à un compte d’organisation ArcGIS Online.
Les assistants IA doivent être activés dans votre organisation.
L'organisation ne doit pas refuser les fonctionnalités bêta .

Une fois les assistants IA activés dans votre organisation, ouvrez une carte contenant une ou plusieurs couches d'entités, comme celle-ci, dans la visionneuse de cartes, et connectez-vous à votre compte organisationnel. Ouvrez l'éditeur Arcade dans l'un des panneaux de configuration suivants :

Étiquetage
Style de couche
Attributs des fenêtres contextuelles
Contenu des fenêtres contextuelles
Agrégation

Vous cliquerez ensuite sur l’icône de l’assistant dans la barre d’action à droite dans l’éditeur Arcade.

Vous cliquerez ensuite sur "Continuer" (Proceed).

Vous pouvez maintenant commencer à utiliser l'assistant.

Quelques exemples d'usage...

Examinons quelques exemples de création de contenu de fenêtre contextuelle à l'aide de l'assistant. Chaque exemple utilise cette carte web (n'oubliez pas de vous connecter à votre organisation pour en faire une copie si vous le souhaitez). Cette carte web contient une couche de données démographiques par commune en France.

Exemple 1

Je souhaiterais afficher le pourcentage de la population âgée de moins de 15 ans dans la fenêtre contextuelle. Cependant, ce champ n'existe pas directement dans les données. Arcade peut le calculer avec les champs disponibles.

Le prompt proposé dans l'assistant Arcade pourra alors ressembler à ceci :

Calculer le pourcentage de la population agée de moins de 15 ans par rapport à la population totale. Arrondir le résultat au pourcentage entier le plus proche. Résumer en une phrase où les pourcentages seront gras et, si inférieures à 15% seront en rouge. Renvoyer le résultat sous forme d'élément de texte.

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Une fois qu'une réponse est générée, je peux choisir de remplacer l'expression existante par le résultat, ou simplement l'ajouter à l'éditeur à l'emplacement du curseur.

Il est important d'examiner attentivement la réponse de l'assistant. Elle n'est pas toujours parfaite et comporte parfois des erreurs. Par exemple, les noms de champs dans l'expression peuvent être incorrect si l'IA n'a pas "deviné" le bon champ à utiliser. Il est donc essentiel de vérifier le résultat pour détecter d'éventuels problèmes de performances ou des erreurs.

La réponse semblant ici satisfaisante, on l'applique à notre fenêtre contextuelle. Voici le résultat.

Bien que cela ne soit pas le cas dans ce jeu de données, imaginez que des valeurs de population ne soient pas renseignées pour certaines communes. Dans ce cas, l'expression retournera la valeur "Infinity" et vous obtiendrez cette fenêtre contextuelle.

Vous pouvez donc l'anticiper et le spécifier en complétant votre prompt comme ceci :

Calculer le pourcentage de la population agée de 0 et 14 ans par rapport à la population totale. Arrondir le résultat au pourcentage entier le plus proche. Résumer en une phrase où les pourcentages seront gras et, si inférieures à 15% seront en rouge. Renvoyer le résultat sous forme d'élément de texte. Si la zone est inhabitée, renvoyez "Zone sans population" en italique. Renvoyer sous forme d'élément de texte.

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Voici alors le résultat pour les entités n'ayant pas de valeur de population.

L'affichage conditionnel des éléments de contenu en fonction des valeurs de données est l'une des fonctionnalités puissantes qu'Arcade propose et que vous ne pouvez pas réaliser dans l'interface utilisateur de configuration des fenêtres contextuelles de Map Viewer.

Remarque : Un aspect important de l'utilisation de l'assistant Arcade c'est qu'il peut être nécessaire de l'interroger plusieurs fois avant d'obtenir le résultat escompté. Malgré cela, l'assistant n'est pas un chatbot. Il ne mémorise pas les informations fournies lors des précédents prompts. Lorsque vous peaufinez un prompt précédent, assurez-vous d'inclure tous les détails pertinents, comme si vous la posiez pour la première fois

Exemple 2 :

Ma couche contient plusieurs dizaines de champs et la fenêtre contextuelle par défaut est trop encombrée d'informations inutiles pour ma carte. Arcade me permet également de créer des tableaux dynamiques dans lesquels je vais pouvoir définir les informations souhaitées.

Fenêtre contextuelle par défaut dans la visionneuse de carte avec une longue liste de champs.

Via l'interface de configuration des fenêtres contextuelles vous pouvez restreindre la liste des champs visibles. Cependant, avec Arcade vous pourrez non seulement réduire la liste de champs à quelques valeurs, mais vous pourrez également trier dynamiquement les lignes en fonction de la valeur la plus élevée, supprimer des lignes en fonction des types d'entités interrogées ou encore mettre en évidence les lignes en fonction des valeurs des champs. Tout cela, vous pouvez le faire en renvoyant le résultat de l'expression Arcade sous forme de tableau HTML.

Cependant, créer un tableau HTML de A à Z peut s'avérer fastidieux et sujet à des erreurs plus ou moins difficiles à corriger selon vos connaissance en HTML. Heureusement, l'assistant Arcade génère efficacement ces tableaux HTML dynamiques pour vous.

Le prompt proposé dans l'assistant Arcade pourra alors ressembler à ceci :

Créer un tableau HTML des valeurs de population avec deux colonnes Homme et Femme, et les lignes correspondant aux tranches d'âges. Les valeurs de population doivent être arrondies en entiers.

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La réponse semblant ici satisfaisante, on l'applique à notre fenêtre contextuelle. Voici le résultat.

Si maintenant je veux que mon tableau occupe toute la largeur de la fenêtre contextuelle, qu'il est des bordures en gris clair et, de plus, souligner la ligne ayant la valeur la plus elevée, et bien je n'ai qu'à demander.

Je peux compléter mon précédent prompt comme ceci :

Créer un tableau HTML des valeurs de population avec deux colonnes Homme et Femme, et les lignes correspondant aux tranches d'âges. Les valeurs de population doivent être arrondies en entiers. Surligner la ligne contenant la valeur la plus élevée en bleu clair. Formatez le tableau de manière à ce que la largeur remplisse le conteneur et que la bordure soit gris clair.

Cliquez sur l'image pour l'agrandir

La réponse est de nouveau satisfaisante, on l'applique à notre fenêtre contextuelle. Voici le résultat.

Je ne l'ai pas fait ici, mais comme dans l'exemple précédent, je pourrais prendre en compte les communes sans valeur de population en affichant un texte de remplacement.

Exemple 3:

Pour terminer, je vais vous montrer que l'on peut également demander à l'assistant Arcade de générer une expression pour créer un diagramme. Par exemple ici, je souhaite créer un diagramme en barre contenant les différente population par catégorie socio-professionnelle. Dans ma table, ces informations sont dispatcher entre homme et femmes, il faudra donc en faire la somme avant de les représenter.

Le prompt proposé dans l'assistant Arcade pourra alors ressembler à ceci :

Créer un élément multimédia avec un diagramme en barre avec les valeurs suivantes : Agriculteurs, Artisans, Cadres, Professions intermédiaires, Employés, Ouvriers et Retraités. Tu feras la sommes des valeurs des hommes et des femmes.

On notera que dans ce contexte, étant donné la diversité des types de diagrammes, il faudra être précis sur le type de diagramme (en utilisant les bons termes en français) et sur ce que vous souhaitez représenter (y compris la liste des champs).

Cliquez sur l'image pour l'agrandir

La réponse est de nouveau satisfaisante, on l'applique à notre fenêtre contextuelle. Voici le résultat, avec un titre proposé en interprétant le contexte des noms de champs !

Enfin pour parfaire la représentation du diagramme, nous souhaitons préciser les couleurs des barres en demandant un dégradé su vert au jaune. Là encore, il suffit de demander !

Créer un élément multimédia avec un diagramme en barre avec les valeurs suivantes : Agriculteurs, Artisans, Cadres, Professions intermédiaires, Employés, Ouvriers et Retraités. Tu feras la sommes des valeurs des hommes et des femmes. Faire un dégradé du vert au jaune pour les couleurs des barres.

Cliquez sur l'image pour l'agrandir

La réponse est de nouveau satisfaisante, on l'applique à notre fenêtre contextuelle. Voici le résultat :

Une autre possibilité pour modifier les couleurs aurait été de le faire directement dans l'éditeur d'expression Arcade.

Comment rédiger un prompt efficace pour l'assistant Arcade

J'espère que ces exemples vous inspireront et vous auront permis d'apprendre à interagir efficacement avec l'assistant Arcade. Pour terminer, voici quelques conseils pour une interaction réussie avec l'assistant.

Soyez clair et concis dans votre demande. Un langage trop verbeux peut dérouter l'assistant.
Évitez les ambiguïtés et les formulations vagues. Préciser le type de données et de colonne souhaité pour générer des tables est plus efficace que de simplement indiquer "générer une table".
L'utilisation de noms de champs exacts n'est pas obligatoire, mais fournissez suffisamment de détails surtout si ces derniers n'ont pas de noms d'alias facilitant le travail de l'assistant.
Comprendre le contexte d'utilisation d'Arcade. Dans tous les cas actuellement disponibles, Arcade ne prend en compte que les champs de la couche dans laquelle il est appliqué. L'assistant ne prend pas en compte les valeurs et propriétés de symbologie, les autres expressions de la couche, les valeurs de données spécifiques d'un champ, ni les autres couches de la carte ou du portail (pour le moment).

Partagez vos commentaires !

Pendant la phase beta de ce projet (et même au-delà), vos commentaires sont essentiels pour aider les équipe d'Esri à améliorer l'expérience de génération d'expressions Arcade en langage naturel. Pour faire part de vos commentaires, utilisez l'icône "Pouce levé" ou "Ppouce baissé" dans la zone de l'asssitant affichant la réponse à votre question.

Remplissez ensuite le formulaire (de préférence en anglais mais ce n'est pas obligatoire) puis soumettez-le.

Plus les développeurs de cet assistant recevront de commentaires, mieux ce sera qu'elles soient positives et négatives. Qu'est-ce qui a bien fonctionné et qu'est-ce qui n'a pas fonctionné ? Vos attentes ont-elles été satisfaites ? L'assistant s'est-il trompé ? Quelles améliorations espérez-vous voir à l'avenir ? Toutes ces informations peuvent être communiquées via le formulaire.

Si vous êtes entièrement satisfait de la réponse et de votre expérience, n'hésitez pas à en faire part également ! Toutes les informations que vous fournirez aideront à améliorer l'assistant, même si elles vous semblent inutiles. Elles seront totalement anonymisées comme pour tous les programmes d'amélioration d'expérience d'Esri.

Pour conclure

Gardez à l'esprit que l'assistant Arcade en est encore à ses balbutiements et qu'il n'est donc pas parfait. Il peut parfois générer des réponses incorrectes ou renvoyer une erreur. Dans ce cas, il suffit de soumettre à nouveau la question ou de la reformuler. L'assistant peut se bloquer sur un terme spécifique de votre prompt et nécessiter un remplacement.

De plus, évaluez systématiquement votre propre langage et imaginez comment vous interagiriez avec un humain si vous demandiez à un expert d'Arcade d'écrire une expression pour vous. Lorsque des collègues interagissent, il faut souvent des questions complémentaires, des croquis au tableau blanc et plusieurs tentatives avant qu'une personne ne comprenne parfaitement l'autre. Cette dynamique de communication est identique lors des interactions avec des assistants IA.

Un nouveau statut "Preview" pour les assistants IA d'ArcGIS

J'ai déjà évoqué sur ce blog et lors de conférences comme SIG2024 l'implémentation prochaine d'assistants IA dans les applications ArcGIS. Ils ont vocation à améliorer l'expérience des utilisateurs en automatisant ou en améliorant les tâches de leur quotidien. Pour qu'ils soient pertinents, adaptés à chaque langue et performants, Esri doit les implémenter de manière progressive en passant par différentes phases (alpha, beta...) dont certaines sont publiques pour disposer d'un nombre suffisant d'utilisateurs testeurs de ces nouvelles capacités. Pour clarifier différents statuts, Esri annonce l'ajout de versions "Preview" pour ses assistants.

La version "Preview est un nouveau programme conçu pour offrir aux utilisateurs la possibilité d'utiliser les assistants IA avant leur disponibilité générale, sans les contraintes habituelles des logiciels en "Beta". Cette notion de pré-version vous permettra d'utiliser la fonctionnalité dans leur environnement ArcGIS pendant une durée limitée, jusqu'à la disponibilité générale.

Les caractéristiques des assistants IA en "Preview" sont les suivantes :

Accès : Lorsqu'un utilisateur disposant de privilèges administratifs choisit d'utiliser les assistants IA (voir la page Configurer les assistants IA), il les met à la disposition des membres de son organisation. Il n'existe aucun mécanisme permettant de désactiver uniquement les fonctionnalités "Preview" pour le moment. Le blocage des fonctionnalités des versions "Beta" ne bloque pas les fonctionnalités "Preview". Désactiver l'accès aux assistants IA bloquera les assistants IA en "Preview".
Version : La version "Preview" représente une étape entre la version "Beta" et la disponibilité générale. Il est important de noter que les produits existants aujourd'hui peuvent intégrer des assistants IA en version "Preview".
Licences : Esri peut fournir un accès limité aux versions "Preview" d'un assistant IA avant leur mise à disposition générale. Les versions "Preview" constituent un programme à usage limité, sous licence du Contrat-cadre Esri pour les produits et services, sauf si elles sont remplacées par votre contrat de licence signé.
Documentation : Les assistants IA en version "Preview" sont documentés dans la documentation actuelle du produit auxquels ils s'appliquent.
Durée limitée : les assistants IA en version "Preview" sont disponibles pour une durée limitée, conçus pour encourager l'adoption par les utilisateurs et faciliter les retours précieux avant leur transition vers la disponibilité générale.
Usage limité : Pendant la phase de "Preview", Esri se réserve le droit de suspendre l'utilisation des assistants IA à tout moment et sans préavis. Dans ce cas, les clients ne perdront pas le contenu généré par les assistants IA. La disponibilité générale des assistants en "Preview" n'est pas garantie.
Accès: Seuls les comptes d'organisation peuvent accéder aux capacités des assistants d'IA en "preview". Les comptes personnels, étudiants et gratuits ne peuvent y accéder.
Tarification : Il n'y a pas de frais de licence supplémentaires tant que les assistants IA sont en version "Preview".
Support technique : Les politiques de support technique peuvent varier selon les distributeurs et les assistants IA, il convient de contacter votre distributeur pour valider la prise en charge par le support des tel ou tel assistant IA en "Preview".
Sécurité et confidentialité : Les assistants IA en "Preview" bénéficient d'une validation limitée en matière de sécurité et de confidentialité. Bien évidemment, les fiches de transparence IA d'Esri incluront des informations sur la sécurité et la confidentialité de chaque assistant IA en "Preview". La validation est totalement finalisée au moment de la sortie officielle de l'assistant IA.

A titre indicatif (cela peut changer à tout moment), les prochains assistants IA qui passeront en version "Preview" seront les suivants :

L'assistant IA de la documentation ArcGIS est disponible en beta !

Qui n'a pas déjà rêvé de pouvoir poser des questions à la documentation de son application ArcGIS comme on pourrait le faire auprès d'un collègue ou d'un expert d'Esri. Aujourd'hui, en intégrant des capacités d'IA générative, Esri vous permet de le faire. Le nouvel assistant de documentation utilise l'intelligence artificielle pour lire la documentation ArcGIS et fournir des réponses concrètes à vos questions sur les produits Esri. Cette fonctionnalité est actuellement disponible sur tous les sites de documentation ArcGIS.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les produits et fonctionnalités d'ArcGIS, l'assistant de documentation peut vous aider à parcourir notre vaste collection de ressources.

L'assistant peut ajouter de la valeur à votre travail de diverses manières, par exemple :

Découvrir Pour les nouveaux utilisateurs de la plateforme ArcGIS, l'assistant peut vous aider à trouver et utiliser les outils auxquels vous avez peut-être déjà accès. Au lieu de parcourir la documentation et les pages produits, posez simplement votre question en langage naturel.
Accélérer vos flux de travail. Pour les utilisateurs expérimentés disposant déjà de flux de travail, l'assistant de documentation constitue un guide de référence rapide. Il peut vous aider à vous repérer dans notre documentation et à accélérer vos recherches d'informations spécifiques, de bonnes pratiques ou d'étapes de configuration.
Gagner en efficacité sans déléguer le travail. L'assistant vous aide à accélérer vos flux de travail existants tout en vous permettant de garder le contrôle. Il fournit des conseils et des références documentaires plutôt que d'effectuer des tâches à votre place, vous permettant ainsi de comprendre et d'apprendre au fur et à mesure.

Essayez-le dès maintenant !

Pour utiliser l'assistant de documentation, les éléments suivants doivent être remplis :

Vous devez vous connecter avec un compte d'organisation ArcGIS Online
Les assistants IA doivent être activés dans votre organisation
Votre administrateur ArcGIS Online doit désactiver le paramètre "Bloquer les applications et fonctionnalités Esri pendant qu’elles sont en version bêta".

Pour en savoir plus sur la configuration des assistants IA d'ArcGIS, cliquez-ici.

Une fois ces exigences remplies, vous pouvez accéder à l'assistant de documentation en cliquant sur l'icône circulaire scintillante en bas à droite de n'importe quelle page de documentation. Si cette dernière n’apparaît pas, il vous faudra vider le cache de votre navigateur.

Emplacement du bouton de l'assistant de documentation ArcGIS

Après avoir accepté les conditions, vous pouvez poser toutes vos questions sur la plateforme ArcGIS et l'assistant trouvera la documentation pertinente pour vous fournir une réponse.

L'assistant comprend quelques fonctionnalités supplémentaires utiles :

Détection automatique des produits pour déterminer les produits sur lesquels vous posez des questions et les hiérarchiser dans la recherche
Ajoutez un focus pour hiérarchiser les résultats pour des applications ou des produits spécifiques (tels qu'ArcGIS Pro)
Un bouton de réinitialisation pour effacer la conversation en cours et recommencer
Prise en charge multilingue – communiquez dans votre langue préférée
Questions de suivi sous la réponse pour aider à guider la conversation.
Références pour des lectures complémentaires
Icônes de commentaires pour que vous puissiez nous faire savoir comment l'assistant fonctionne

Voici un exemple concret de la manière dont l'assistant de documentation peut vous aider à optimiser votre travail. Dans la capture d'écran suivante, nous avons défini le domaine d'intérêt sur ArcGIS Enterprise, puis posé la question "Pourquoi mon service de géocodage renvoie-t-il des erreurs ?" L'assistant propose diverses pistes de réflexion et invite à poursuivre la discussion.

Comment rédiger des invites efficaces

L'assistant de documentation conserve le contexte de votre conversation en cours, en conservant les quatre derniers messages ainsi que le sujet actuel. Cela permet des questions complémentaires naturelles. Voici quelques conseils pour optimiser les résultats :

Utilisez un langage clair et simple, et dans certains cas (en beta) préciser que vous souhaitez une réponse en français
Soyez précis sur le produit ou la capacité sur laquelle vous posez des questions
Si la première réponse ne correspond pas tout à fait à vos besoins, répétez avec des questions de suivi.
Utilisez la fonction "Ajouter un focus" pour affiner les résultats sur des produits spécifiques
N'oubliez pas que chaque conversation est indépendante : utilisez le bouton de réinitialisation en haut à droite de l'interface utilisateur pour recommencer à zéro.

Faire remonter vos commentaires

Pendant la phase bêta, nous anticipons des problèmes, et vos commentaires sont essentiels pour améliorer l'expérience. Après chaque réponse, vous pouvez :

Cliquez sur les icônes pouce vers le haut ou pouce vers le bas pour évaluer la réponse
Répondez à un bref sondage pour fournir des commentaires précis sur les raisons pour lesquelles vous avez attribué cette note.
Partagez ce qui a bien fonctionné ou ce qui pourrait être amélioré

Vos commentaires seront partagés anonymement, lus par l'équipe de développement et nous aideront à améliorer la précision et l'utilité de l'assistant. Même si vous êtes entièrement satisfait d'une réponse, vos commentaires positifs nous aident à comprendre ce qui fonctionne bien.

Pour conclure

Actuellement, l'assistant est entrainé sur des contenus Esri faisant autorité, notamment la documentation produit et les tutoriels pour ArcGIS Online, ArcGIS Pro, ArcGIS Enterprise, ArcGIS Solutions, etc... Les autres ressources d'entraînement incluent l'ArcGIS Architecture Center, l'ArcGIS Trust Center, la base de connaissances du support Esri, la vidéothèque Esri et le blog ArcGIS.

Esri va continuer à améliorer cet assistant de documentation au fil du temps, notamment en améliorant les performances, la précision et l'intégration de ressources supplémentaires (comme le Living Atlas, le contenu des livres Esri Press, etc.). Bien que l'assistant soit encore en version bêta et puisse parfois fournir des réponses imparfaites, il est conçu pour vous aider à trouver des informations plus rapidement et à découvrir des fonctionnalités dont vous ignoriez peut-être l'existence.

On notera également que l'utilisation de l'assistant de documentation ne consomme actuellement aucun crédit, bien que les flux de travail recommandé dans ses réponses puissent nécessiter des crédits pour s'exécuter.

Lorsque vous explorez ce nouvel outil, Esri vous encourage à le considérer comme un collègue compétent qui a lu toute la documentation d'Esri et peut vous orienter. Il ne fera pas tout le travail à votre place, mais il contribuera à votre réussite.

Si vous avez des questions ou des commentaires, n'hésitez pas à les partager via le mécanisme de commentaires de l'interface de l'assistant.

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

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Introduction à l'assistant IA ArcGIS pour Arcade

Un nouveau statut "Preview" pour les assistants IA d'ArcGIS

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