Date de publication : 20 novembre 2023
Contributeurs : Alexandra Jonker
Les systèmes d’information géographique (SIG) sont des systèmes informatiques qui produisent des visualisations connectées de données géospatiales, c’est-à-dire, les données référencées dans l’espace. Au-delà de la création de visualisations, les SIG sont capables de saisir, de stocker, d’analyser et de gérer des données géospatiales.
Avec les SIG, les utilisateurs peuvent créer des requêtes interactives, analyser des informations spatiales, mettre à jour des données, intégrer des cartes et présenter les résultats de ces tâches. Les SIG font partie des sciences de l’information géographique, qui est le domaine général concerné par tous les aspects des SIG, tels que le matériel et les logiciels, les langages de programmation, les données géospatiales et la manière dont ils fonctionnent ensemble.
Les SIG relient et superposent des ensembles de données souvent considérés comme disparates pour aider les personnes, les entreprises et les gouvernements à mieux comprendre notre monde, en identifiant des modèles et des relations jusqu’alors inexploités. Grâce à la cartographie et à l’analyse SIG, les organisations peuvent améliorer la prise de décision et l’optimisation de la gestion des ressources, la gestion des actifs, les évaluations de l’impact environnemental, le marketing, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et bien d’autres activités.
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Les outils SIG et les informations géoréférencées peuvent servir à relever un grand nombre des défis les plus urgents d’aujourd’hui, tels que le changement climatique et les catastrophes naturelles. Par exemple, les SIG permettent aux gestionnaires d’installations d’évaluer facilement les impacts sur les actifs des installations en cas de catastrophe naturelle. Ou les cartes SIG peuvent nous aider à comprendre précisément les emplacements géographiques des sites de pollution par rapport aux plans d’eau et aux marécages afin d’identifier les fournitures d’eau à risque.
Les utilisations réelles de la technologie SIG incluent les applications de ces agences :
- La National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) utilise les SIG pour cartographier la propagation des marées noires, mieux comprendre les fluctuations du niveau de la mer et tracer la trajectoire des ouragans.
- Les Centres de contrôle et de prévention des maladies (CDC) utilisent la technologie SIG pour résoudre les problèmes de santé publique, tels que l’analyse de l’impact de l’emplacement sur la maladie.
- L’instrument LiDAR de la NASA et de l’Université du Maryland, Global écosystème Dynamics Investigation (GEDI), embarqué à bord de la Station spatiale internationale (ISS), contribue à mieux comprendre les forêts et la topographie de la Terre.
Ces cas d’utilisation ne sont que la partie émergée de l’iceberg en ce qui concerne la puissance des SIG. L’analyse géospatiale, les projets SIG et les outils SIG en constante évolution aident les personnes, les entreprises et les organismes gouvernementaux du monde entier à améliorer les décisions de prévision des conditions météorologiques à la planification urbaine.
Le modèle de base de l’IA géospatiale d’IBM et de la NASA
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L’un des premiers cas d’analyse spatiale a eu lieu en 1854, lorsque le médecin britannique John Snow a cartographié les lieux d’apparition du choléra à Londres et d’autres données géographiques. Il a découvert que les cas de choléra se déclaraient le long des cours d’eau1.
Mais ce n’est que lorsque les ordinateurs et la géographie informatique sont apparus dans les années 1960 que le domaine des SIG a connu son essor. Au cours de cette période, Esri, un leader du secteur dans le développement de logiciels SIG, a également été fondée. Esri a développé de nombreuses méthodes et technologies SIG utilisées aujourd’hui, telles qu’ArcGIS.
Dans les années 1970, des ordinateurs plus rapides, moins chers et plus avancés ont permis la commercialisation des logiciels SIG. Cela, ainsi que l’essor des satellites et de la technologie de détection à distance, a encouragé les gouvernements, les entreprises et les établissements universitaires à adopter les SIG.
Aujourd’hui, les SIG sont devenus omniprésents. Les données SIG open source de l’USGS (United States Geology Survey) et d’autres agences, ainsi que les applications SIG (telles que QGIS) et leurs didacticiels sont facilement accessibles. En dehors des contextes gouvernementaux et universitaires, les SIG sont utilisées pour suivre les colis, les itinéraires et le covoiturage.
Les données géospatiales décrivent des objets, des événements ou d’autres entités avec un emplacement sur ou près de la surface de la Terre. Les données géospatiales combinent des données de localisation (telles que les coordonnées) et des données d’attributs (les caractéristiques de l’objet, de l’événement ou d’autres fonctionnalités géographiques) avec des données temporelles (le temps ou la durée pendant laquelle la localisation et les attributs existent). Les données géospatiales contiennent de grands ensembles de données provenant de diverses sources, notamment des données de recensement et démographiques, des images satellites (y compris des données de détection à distance), des données immobilières, des données météorologiques, des données de téléphones cellulaires, des images dessinées et des données de médias sociaux.
Les applications SIG peuvent ingérer de nombreux types de formats de données : fichiers cartographiques, feuilles de calcul, images, etc. Les outils SIG superposent ensuite n’importe quelle combinaison de ces données pour produire des visualisations et des cartes numériques. Ces couches de données géospatiales offrent une visibilité bien supérieure à celle des cartes papier et de la cartographie traditionnelle.
Les données géospatiales peuvent paraître bien plus utiles aux organisations lorsqu’elles peuvent être découvertes, partagées, analysées et utilisées en combinaison avec les données métier traditionnelles. Lorsqu’elles sont correctement exploitées, les données géospatiales peuvent fournir aux organisations des avertissements avancés des changements entrants, une meilleure compréhension des solutions analytiques et une efficacité accrue des opérations globales. Ces éléments sont essentiels pour construire les lieux de travail de demain.
Les SIG utilisent deux principaux formats de fichier de données géospatiales : les données matricielles et les données vectorielles.
Les données matricielles sont constituées de grilles ou de cellules de pixels auxquelles sont associées des informations spatiales, telles que l’altitude, la température ou même l’occupation des sols. Elles permettent de créer des images complexes et hautes résolutions, telles que des photographies et des images satellite. Par exemple, une image satellite représentée par une matrice de données qui contient les informations météorologiques d’une ville permet aux citoyens de vérifier la présence de pluie sur le radar.
Les données vectorielles sont la représentation d’un élément géospatial par le biais de ses coordonnées x et y. La forme la plus élémentaire des données vectorielles est un point. Deux points ou plus forment une ligne et trois lignes ou plus forment un polygone. Par exemple, Google Maps, une carte Web courante et une représentation visuelle utilisant des données vectorielles, définit l’emplacement d’une ville à l’aide de points, les routes à l’aide de lignes et les bâtiments ou les limites à l’aide de polygones.
La détection à distance collecte des données géospatiales et effectue des mesures de la surface de la Terre depuis le ciel. Le processus utilise des capteurs à distance sur des satellite, des ballons, des drones et des avions qui détectent et enregistrent l’énergie réfléchie ou libérée. Ces informations détectées à distance peuvent être intégrées aux programmes SIG afin d’aider les utilisateurs à prendre des décisions fondées sur des données concernant la Terre dans une perspective globale.
Il existe deux types de détection à distance : active et passive.
La détection à distance active utilise des capteurs qui émettent leur propre énergie ou source de lumière, puis détectent le rayonnement réfléchi. Il s’agit d’un exemple de LiDAR (light détection and ranging), qui utilise des faisceaux laser pour mesurer les distances et les mouvements en temps réel. LiDAR permet de créer des cartes topographiques ainsi que des modèles 3D précis qui guident les véhicules autonomes dans les rues. La détection à distance active est également utilisée pour évaluer les catastrophes naturelles telles que les coulées de lave, les glissements de terrain et les inondations.
La détection à distance passive n’émet pas sa propre énergie. Au contraire, il collecte le rayonnement naturellement émis et réfléchi, c’est-à-dire celui du soleil. Parmi les exemples courants de capteurs à distance passifs figurent les radiomètres (qui mesurent le rayonnement électromagnétique) et les accéléromètres (qui mesurent l’accélération).
Le volume des données de détection à distance a considérablement augmenté ces dernières années, principalement en raison de l’augmentation des satellites et des améliorations de la technologie de détection. Cela a également rendu la gestion des données de détection à distance de plus en plus difficile. Des modèles fondamentaux d’IA sont introduits pour aider à analyser le volume croissant de données de détection à distance, permettant ainsi aux organisations et aux agences gouvernementales d’effectuer plus facilement des analyses et de répondre à des questions spécifiques.
L’analyse géospatiale permet d’identifier des modèles et de faire des prévisions à l’aide de données géospatiales. Les organisations peuvent recourir à l’analyse géospatiale en utilisant du matériel et des logiciels SIG pour produire des visualisations qui montrent les relations spatiales, c’est-à-dire la manière dont les différents éléments géospatiaux sont liés les uns aux autres. Ces visualisations peuvent prendre la forme de cartes, de graphiques, de statistiques et de cartogrammes.
Sans la technologie et l’analyse SIG, les grands ensembles de données géospatiales et les informations qu’ils contiennent sont facilement négligés en raison de leur complexité. Les visualisations SIG mentionnées ci-dessus affichent ces données dans des formats digestes avec des modèles reconnaissables. Le contexte d’analyse géospatiale facile à comprendre apporte de nouvelles perspectives à l’entreprise et permet une prise de décision plus éclairée. Par exemple, une entreprise de services publics peut utiliser l’analyse géospatiale pour analyser les performances de centaines de milliers de kilomètres de lignes à haute tension afin de prévoir les interruptions de service dues à des conditions météorologiques extrêmes, de déterminer les zones les plus à risque et d’optimiser les calendriers de maintenance.
L’analyse géospatiale transmet efficacement la forme et l’énergie d’une situation changeante. Et à mesure qu’une organisation recueille davantage de données spatiales autour d’un scénario, il devient encore plus facile de repérer les nuances et de prendre de meilleures décisions à leur sujet.
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Aujourd’hui, les données géospatiales jouent un rôle clé dans la protection de la faune et de la flore, la création d’une planète plus saine et d’une économie plus résiliente.
Notes de bas de page
1 International Journal of Epidemiology (le lien externe au site ibm.com), Volume 42, numéro 6, décembre 2013.