IGN

Pour assurer l’observation en continu du territoire, l’IGN élargit l’utilisation des technologies de traitement par intelligence artificielle.

Doté de compétences intégrées en matière de recherche, d’enseignement, de développement et de production, l’IGN peut porter un autre discours et d’autres pratiques en matière d’IA.

En ne cédant pas au déterminisme technique, il est possible de réaliser des choix dans ces techniques et dans la façon de les déployer, en particulier selon des considérations sociales ou environnementales.

La ligne de conduite proposée est celle de la démocratisation de l’IA au sein de l’institut et dans la société.

Dans le cadre de l’Observatoire de l’artificialisation des sols, l’IGN produit un référentiel de données pour décrire l’occupation et l’usage des sols selon la nomenclature OCS GE (Occupation du sol à grande échelle).

Pour accélérer les chaînes de production et de mise à jour des données, l'IGN mise sur les méthodes de deep learning pour la reconnaissance automatique d'objets (bâtiment, arbre, surface de bitume…) sur des images aériennes ou spatiales.

Un nouveau modèle d’apprentissage profond dit "France entière" est entraîné pour générer des prédictions et le produit OCS GE sur l’ensemble des départements.

Ce chantier IGN d’une ampleur inédite porte un objectif ambitieux : acquérir des données LiDAR haute densité (HD) de la France (hors Guyane) pour en proposer la description 3D la plus fine jamais établie, prémisse d’un jumeau numérique de la Nation.

En parallèle, l’exploitation du LiDAR HD pour la connaissance de la forêt donnera accès à une précision fortement améliorée des résultats de l’inventaire statistique des forêts, et à terme à de nouvelles méthodes plus réactives, faisant appel à la modélisation, en croisant différentes données au sein de modèles mathématiques complexes.