SIGMAG - N°32 - Mars 2022 - 22

ENQUÊTE
adaptée. Ainsi, la société
Planet Explorer, présente sur le
marché depuis 1989, s'est fait une
spécialité dans la production d'une
mosaïque mondiale sans nuages :
« PlanetSat ». « C'est un travail de
longue haleine, explique MariePierre
Boutin, responsable des
ventes. Le traitement est largement
automat isé, mais il reste des
opérations manuelles pour obtenir
un rendu esthétique, retravailler
les contrastes et ne pas réduire la
palette chromatique, ce sont des
compétences assez rares ». « Le
marché est en attente de données
prétraitées, homogènes, continues
dans le temps et objectives. Nous
nous employons à éliminer les
contraintes pour les rendre faciles
d'accès », confirme Yann Daoulas,
responsable de la communication et
du marketing de Kermap, start-up
spécialisée dans le traitement
d'images.
DES SOLUTIONS POUR
EXPLOITER LES IMAGES
Les outils de traitement d'image
ont longtemps été une gamme de
logiciels spécialisés, séparés des
SIG, qu'il s'agisse de produits comme
Erdas ou Envi ou de bibliothèques
comme GDAL. Toutefois cette
frontière s'estompe dans la plateforme
ArcGIS qui fournit désormais
un ensemble de capacités d'analyse
et de traitement d'images très
complets. Avec l'introduction de
fonctionnalités d'apprentissage
p r o f o n d ( De e p L e a r n i n g ) et
d'analyse multidimensionnelle, ces
capacités continuent d'enrichir la
gamme, tant en mode bureautique
que serveur. Dans les dernières
versions d'ArcGIS Pro, ce sont plus
de 1.400 outils de géotraitement,
150 fonctions Raster et un ensemble
d'outils interactifs qui permettent
d'effectuer des analyses avancées.
La programmation visuelle avec
Model Builder et les outil s de
création de tâches, qui servent
à déf inir et à documenter un
enchainement d'outils et d'actions
à réaliser sur un jeu de données,
sont particulièrement adaptés aux
workflows de traitement d'image.
Le partage de ces différentes tâches
et modèles sur ArcGIS ser ver
permet de déployer plus largement
d es app l i c a t i ons exp l o i t an t
l'imagerie dans les organisations.
Avec Image server pour ArcGIS
Online, un pas supplémentaire
a été fr a n c hi en 2021. De s
tâches de classif ication et de
détection d'objets sont désormais
accessibles en mode SaaS. Les
utilisateurs n'ont donc plus à se
soucier de la maintenance et du
déploiement de l'infrastructure,
car ils exécutent leur modèle dans
un environnement qui leur est
désormais familier. Un aperçu des
capacités de cette plate-forme
est donné par les nombreuses
applications développées sur les
données du Living Atlas, telle que
WayBack (retour arrière) qui permet
de comparer les images d'archives
disponibles à partir de nombreux
capteurs.
Autre innovation qui reste pleine
de promesses, l 'IA progresse
rapidement et ses applications
d ev i enne nt p l us con c r è t es .
D'ailleurs, sans l'implémentation
de solutions de Machine Learning,
les spécialistes se retrouveraient
face à un goulot d'étranglement
devant le volume de données à
analyser. C'est le constat que fait
Airbus sur de nombreux pans de
son activité d'imagerie. Ainsi pour
automatiser la reconnaissance des
nuages résiduels, les experts du
groupe ne parvenaient à ramener
le taux d'erreurs qu'aux environs
de 10 %, là où un opérateur humain
chargé du scan des images descend
à 3 %. « Pendant une dizaine
d'années, nous avons grappillé
quelques pourcents d'amélioration,
puis en six mois, grâce au Deep
Learning, nous avons effectué un
bond énorme », explique JeanFrançois
Faudi, Senior Innovation
Manager. L'algorithme de traitement
automatique est ainsi passé en
quelques mois de 11 à 3 % de taux
d'erreurs permettant de remplacer
les opérateurs humains (au nombre
de 4) et de les réaffecter à d'autres
tâches.
En mat iè re d ' image r ie ,
d é v e l o p p eme nt s
l e s
l e s p l u s
Comparaison
de l'imagerie
(WayBack) 20142021
sur les zones
de travaux au Sud
de Montpellier.
importants visent actuellement
les activités de GeoINTelligence,
qui en sont très consommateurs.
Dans ce domaine plus que tout
autre, la réactivité et la rapidité
dans les opérations tactiques sont
déterminantes. L'imagerie est un
support décisif et les SIG sont les
outils indispensables pour ensuite
corréler, fusionner les analyses
avec des données existantes. Le
marché est très concurrentiel avec
de nombreux acteurs. « Beaucoup
misent sur le volet communication
visuel le et y consacrent tous
leurs efforts au détriment de l'IA,
nuance Philippe Quintin. Nous
voyons au contraire tout l'intérêt
d'exploiter des outils de rendu et
des interfaces utilisateur qui sont
déjà très développés, et c'est aussi
ce que nous apporte notre relation
avec Esri ».
En paral lèle, comme on a pu
l'observer dans d'autres domaines
avec la 3D, le BIM ou encore l'IoT,
les mondes se rapprochent et les
outils de GeoIA seront de plus en
plus intégrés et interopérables
avec les SIG. On peut d'ailleurs déjà
se familiariser avec les principes
du Deep Learning en utilisant les
outils d'apprentissage proposés
sur ArcGIS. On peut les exécuter sur
ses propres données ou s'entraîner
sur l'imagerie mise à disposition
sur le Living Atlas d'Esri. Les
développeurs et data scientists
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