L’IA pour produire de la donnée : retour d'expérience de l'IGN

Mathieu Porte, coordinateur des activités IA à l’Institut National de l’Information Géographique et Forestière (IGN), présente l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour décrire et suivre les transformations du territoire français, dans un contexte de bouleversements écologiques rapides. L’objectif est de fournir des outils aux pouvoirs publics et à la société pour comprendre et piloter ces changements, comme l’artificialisation des sols, l’évolution des forêts ou du trait de côte.

Il illustre cela avec le suivi de l’occupation des sols, basé sur des orthophotos aériennes haute résolution (20 cm/pixel) prises tous les trois ans par l’IGN. Grâce à l’IA, notamment l’apprentissage profond, ces images sont "sémantisées" : chaque pixel est classé (bâtiments, routes, végétation, etc.) dans une nomenclature d’environ 16 catégories. Bien que perfectible (limites comme les zones masquées par les arbres ou petites erreurs de classification), cette méthode marque un progrès significatif par rapport à une simple image brute, permettant un suivi fin et régulier à l’échelle nationale.

Le processus repose sur des jeux de données d’apprentissage massifs, créés manuellement par des photo-interprètes sur des zones variées (urbaines, agricoles, forestières), pour entraîner des modèles IA capables de généraliser à tout le territoire. L’enjeu principal est de gérer la diversité du réel (climats, saisons, types de bâtiments) pour assurer la robustesse des modèles. Environ 1 000 km² de données annotées permettent de cartographier 550 000 km², soit un effet d’amplification considérable, rendant l’IA essentielle pour accélérer et scaler ces descriptions.

Les résultats, diffusés via l'outil "CoSIA" (Couverture du Sol par Intelligence Artificielle) en accès libre, servent à suivre l’artificialisation des sols (politique "zéro artificialisation nette") ou à des analyses thématiques (nature en ville, continuité écologique). Cette approche est adaptable à d’autres domaines, comme la cartographie 3D (LIDAR HD) ou agricole, avec la même philosophie : produire des données d’entraînement pour appliquer l’IA à grande échelle.

Les échanges révèlent des usages concrets (comptage d’arbres par des collectivités), des défis (temporalité des données, fixée à trois ans par les contraintes de prise de vue aérienne), et des perspectives (détection ciblée des changements). L’IGN a mobilisé 5 à 10 spécialistes IA, avec des phases externalisées, sur un projet démarré en 2018 et stabilisé en 2021. Enfin, les données et modèles ouverts (via des challenges comme FLAIR) stimulent la recherche et réduisent les barrières à l’entrée pour d’autres acteurs.

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La semaine francilienne de la donnée et de l'IA est un événement organisé par la Région Île-de-France, L'Institut Paris Region et Île-de-France Mobilités. L'édition 2025 était proposée en partenariat avec le Département du Val-de-Marne.

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