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Bulletin The Geospatial Edge, hiver 2024

The Geospatial Edge est le bulletin périodique d’Esri Canada destiné aux gestionnaires et aux spécialistes chargés de développer les capacités géospatiales de leur organisation. Dans ce numéro, Matt Lewin aborde trois étapes que vous pouvez entreprendre en 2024 pour favoriser la croissance de votre programme géospatial.

Maintenant que nous avons bien entamé 2024, il est temps de laisser derrière nous les fêtes de fin d’année et de commencer à planifier l’année à venir. Quelles sont vos principales priorités pour votre programme SIG cette année?

Vous avez été plusieurs à me dire que la croissance était au centre de vos préoccupations cette année et que vous désiriez notamment en faire plus avec les SIG et améliorer le profil de vos programmes. C’est assez surprenant, compte tenu de tous les discours alarmistes sur l’imminence d’une récession due à l’inflation. Pourtant, « maximiser notre investissement » et « être plus innovant » sont des termes que j’entends souvent.

Si votre objectif est la croissance, voici un récapitulatif de trois activités clés à privilégier en 2024 (et chaque année).

1. Déterminez les secteurs de votre entreprise qui tireraient profit des SIG

La technologie SIG représente un outil puissant qui s’applique à de nombreuses fonctions de l’entreprise. Cependant, l’on peut se sentir dépassé par l’étendue de ses capacités. À Esri, par exemple, nous avons littéralement des centaines de modèles de solutions préconfigurées pour pratiquement tous les secteurs d’activité. Par où commencer? Comme pour beaucoup de choses, je suggère de commencer par la valeur, c’est-à-dire de vous poser la question suivante : à quel endroit une solution géospatiale, qu’elle soit préconfigurée ou nouvellement inventée, créerait-elle le plus de valeur?

Une approche que j’aime bien consiste à se concentrer sur trois types de cas d’utilisation que Jordan Levine du MIT a désignés comme étant particulièrement adaptés aux technologies fondées sur les données (comme les SIG) :

Les cas d’utilisation qui soutiennent les mesures destinées aux cadres supérieurs. Vous ne pouvez pas vous tromper sur ce point, mais sait-on jamais : il s’agit de comprendre les indicateurs de rendement clés (IRC) que les cadres supérieurs doivent suivre et mesurer pour prendre des décisions importantes. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut vouloir suivre les performances de vente de ses magasins. En intégrant un SIG au système de suivi des ventes, l’entreprise peut analyser les données relatives aux ventes en fonction de la situation géographique des magasins. Elle obtient ainsi des renseignements précieux sur les performances de chaque magasin en fonction de son emplacement, ce qui permet aux cadres supérieurs de prendre des décisions éclairées sur les plans d’expansion, les stratégies de marketing et l’assortiment de produits.

Les processus d’affaires qui peuvent être améliorés par l’analyse spatiale. Il s’agit de cerner les domaines dans lesquels l’analyse spatiale peut fournir des renseignements permettant d’améliorer les processus d’affaires et la prise de décision. Par exemple, une entreprise de logistique peut vouloir optimiser ses itinéraires de livraison. En utilisant un SIG pour analyser les schémas de circulation, l’état des routes et les lieux de livraison, l’entreprise peut optimiser les itinéraires afin de raccourcir au minimum la distance parcourue, de réduire la consommation de carburant et d’augmenter l’efficacité des livraisons. Il peut en résulter d’importantes économies et une meilleure satisfaction des clients.

Les activités liées à la conformité qui sont nécessaires à l’exécution. Ce cas implique de comprendre les réglementations et les politiques qui régissent votre secteur et de veiller à ce que votre programme SIG soit conçu pour s’y conformer. Par exemple, un organisme de soins de santé peut vouloir utiliser un SIG pour analyser les données des patients afin de localiser les foyers de contagion et de suivre la propagation des maladies infectieuses. Toutefois, l’organisme doit s’assurer que la vie privée des patients est protégée et que les données sont utilisées conformément aux réglementations locales en matière de santé.

Les SIG ont d’innombrables applications utiles, mais on ne peut pas tout faire. Donnez la priorité aux avenues qui apportent une valeur visible et importante.

2. Développez vos capacités

Trouver un lot de solutions SIG à forte valeur ajoutée est une chose, mais il faut ensuite les mettre en œuvre… et à grande échelle, de surcroît! Pour ce faire, vous aurez besoin d’une stratégie SIG qui tienne compte des personnes, des processus, de la technologie, des données et de la gouvernance, et qui aligne la demande de solutions SIG sur les réalités et les contraintes liées au soutien d’un tel environnement. Une stratégie bien conçue garantira que votre programme bénéficie d’un financement et d’une allocation de ressources adéquats et que vos investissements en personnel et en technologie sont bien utilisés et positionnés de manière à répondre aux demandes croissantes et changeantes.

Voici six facteurs essentiels intervenant dans la mise à l’échelle :

Engagement des dirigeants. Un soutien fort de la part de la direction de l’organisation est crucial pour la croissance d’un programme SIG. Les dirigeants doivent comprendre la valeur de vos solutions géospatiales et s’engager à les intégrer aux objectifs stratégiques de l’organisation. Cet engagement se traduit souvent par la défense du programme, la facilitation de la coopération entre services et la garantie que les initiatives SIG s’alignent sur la vision et les objectifs globaux de l’organisation.

Engagement de financement. Un financement adéquat et durable est essentiel pour un programme SIG en pleine croissance. Cela comprend les investissements dans la technologie, les ressources humaines et la formation. L’obtention d’engagements de financement à long terme permet au programme de se développer sans interruption et de s’adapter à l’évolution du paysage technologique.

Gouvernance des données. Une gouvernance efficace des données est essentielle pour la gestion des données SIG. Il s’agit d’établir des politiques et des normes pour l’exactitude, l’accessibilité, la sécurité et la conformité des données. Une bonne gouvernance des données garantit que les données SIG sont fiables, à jour et utilisées de manière responsable, ce qui est essentiel pour l’intégrité et la croissance du programme.

Équipes interfonctionnelles. Un programme SIG bénéficie considérablement de la collaboration d’équipes interfonctionnelles qui rassemblent des compétences et des perspectives diverses. Ces équipes peuvent comprendre des spécialistes des SIG, des professionnels de l’informatique, des analystes de données et des utilisateurs finaux issus de différents services. Les efforts de collaboration permettent de s’assurer que les solutions SIG développées sont complètes, conviviales et alignées sur les besoins des différentes parties prenantes.

Architecture extensible. Le programme SIG se développant, son infrastructure technologique doit s’adapter en conséquence. Cela implique l’adoption d’une architecture SIG capable de gérer des quantités croissantes de données, des analyses plus complexes et un nombre croissant d’utilisateurs. Une architecture extensible nécessite l’utilisation de services en nuage, de solutions de stockage de données efficaces et de capacités de traitement robustes.

Intégration des SIG dans la culture. Pour qu’un programme SIG prospère, il doit être intégré dans la culture de l’organisation. Cela signifie de promouvoir une culture où les SIG sont normalisés et encouragés à tous les niveaux de l’organisation. Il s’agit de former le personnel, de promouvoir la prise de décision fondée sur les SIG et d’intégrer les SIG dans les processus d’affaires quotidiens.

3. Se préparer à l’évolution du secteur

La technologie SIG est en constante évolution. Au fil des ans, nous l’avons vu passer d’un simple outil de cartographie et de gestion de données à un système de prise de décision informée sur le plan spatial, avec des points d’intégration dans pratiquement tous les systèmes d’entreprise que vous pouvez nommer. Une grande partie de cette croissance est due à d’autres phénomènes technologiques, tels que les appareils mobiles et l’informatique en nuage.

La dernière technologie qui change la donne est l’apprentissage automatique et l’IA générative. Les capacités des algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels et prédictifs, ainsi que les outils d’IA générative, influencent grandement la croissance et l’orientation de la technologie géospatiale. Le tableau ci-dessous présente l’incidence de l’IA générative sur les différentes capacités SIG.

IA générative et technologie géospatiale

L’IA générative a le potentiel d’accélérer les résultats à chaque étape du cycle de vie des données géospatiales, en faisant passer l’intervention humaine vers l’interprétation, la prise de décision et l’innovation fondées sur les données.

Données géospatiales
Étapes du cycle de vie

Acquisition et collecte

Validation et gestion

Découverte et accès

Résultats souhaités

Acquérir les données géospatiales les mieux adaptées à partir de sources pertinentes et fiables.

Garantir la qualité, la structure et l’intégrité des données géospatiales.

Permettre un accès rapide et pertinent au contenu géospatial et aux cartes.

Technologies actuelles
(liste non exhaustive)

GPS/GNSS/EOS

Technologie des drones

Capteurs sur place, localisation automatique des véhicules (LAV)

Stations d’arpentage

Médias sociaux

Collecte de données sur le terrain

Extraction, transformation et chargement (ETC) de données spatiales

Virtualisation spatiale

Géodatabases natives

Assurance qualité et examen des données

Échanges de données géographiques

Places de marché de données

Recherche spatiale

Services de géo-enrichissement

Améliorations apportées par l’IA générative

Améliorer la résolution des données, la zone de couverture et la richesse des attributs à la source.

Avancées de l’IA générative :

Augmentation du volume de données

Super-résolution d’images

Segmentation sémantique

Fusion de données

Améliorer l’évaluation de la qualité, la détection des erreurs et l’intégration de divers ensembles de données.

Avancées de l’IA générative :

Évaluation automatique de l’assurance qualité

Détection des anomalies

Comblement des lacunes en matière d’attributs

Améliorer la génération de métadonnées et personnaliser les recommandations d’édition et de recherche de donnée.

Avancées de l’IA générative :

Génération automatique de métadonnées

Recherche intelligente

Édition automatique de données

Incidence sur les opérateurs humains

Passer de la compilation de données à l’évaluation de l’adéquation des données et au développement de produits à valeur ajoutée.

Passer d’un travail manuel d’assurance qualité et d’intégration des données à un travail d’exploration et de modélisation des données.

Passer d’une gestion manuelle du contenu à une fonction d’édition créative adaptée aux préférences des personnes ou des communautés.

Données géospatiales
Étapes du cycle de vie

Analyse et modélisation

Cartographie et visualisation

Partage et collaboration

Résultats souhaités

Comprendre les phénomènes spatiaux, interpréter les relations spatiales, prévoir des tendances et modéliser des géoscénarios.

Représenter visuellement les relations spatiales et temporelles en 2D, 3D et 4D.

Communiquer et partager le contenu géospatial et appeler les commentaires des utilisateurs et parties prenantes.

Technologies actuelles
(liste non exhaustive)

Géostatistique

BIM géospatial

Routage intelligent

Analyse temporelle

Analyse spatiale en 2D et 3D

Logiciels de production de cartes

Tableaux de bord intégrés Traceurs

Imprimantes 3D

Réalité virtuelle et augmentée

Portails de données fédérés

Sites de données ouvertes

Cartes narratives

Améliorations apportées par l’IA générative

Améliorer la reconnaissance des tendances, l’extraction d’entités et la simulation grâce à une sélection de variables déterminée par l’IA.

Avancées de l’IA générative :

Détection d’entités complexes

Simulation par données synthétiques

Calcul d’incertitude

Améliorer la rapidité et la cohérence de la production de cartes et fournir des visuels contextuels ou personnalisés.

Avancées de l’IA générative :

Génération de carte de haute qualité

Transfert de style de carte

Visuels contextualisés

Visuels en temps réel

Améliorer la confidentialité et l’accessibilité des données, accélérer le partage grâce à la normalisation et automatiser le processus de rétroaction.

Avancées de l’IA générative :

Anonymisation des données

Fusion de données en collaboration

Assistance par clavardage

Incidence sur les opérateurs humains

Passer d’une focalisation sur le processus d’analyse à de nouvelles interprétations des produits de l’analyse.

Passer d’un travail de production de cartes à un travail de représentation visuelle novateur et créatif.

Passer de la production de contenu à des formes narratives inédites impliquant des données géospatiales.

Afficher une version agrandie de « IA générative et technologie géospatiale ».

Les gestionnaires peuvent se préparer aux effets de l’apprentissage automatique et de l’IA générative en prenant les mesures suivantes :

Investir dans les talents en IA et en apprentissage automatique. Les organisations devraient embaucher ou former des professionnels compétents en matière d’IA et d’apprentissage automatique, en particulier ceux qui ont une expertise dans l’application de ces technologies dans des contextes géospatiaux. La constitution d’une équipe dotée de solides compétences en IA sera cruciale pour tirer parti des avantages de l’IA générative dans un contexte géospatial. Et comme l’IA est un domaine qui évolue rapidement, les entreprises devraient se concentrer sur l’apprentissage continu et les programmes de formation des employés. Cela permet de s’assurer que la main-d’œuvre reste au fait des dernières technologies et pratiques en matière d’IA et qu’elle peut les mettre en œuvre de manière efficace dans les projets géospatiaux.

Collaboration et partenariats : La mise en place de collaborations et de partenariats avec des entreprises technologiques, des établissements universitaires et d’autres organisations permet d’accéder à des ressources et à une expertise avancées en matière d’IA. Ces collaborations permettent également de se tenir au courant des tendances et innovations émergentes dans les domaines de l’IA et du géospatial.

Innovation et investissements en R et D : Les gestionnaires devraient allouer des ressources à la recherche et développement (R et D) dans le domaine de l’IA générative et de ses applications dans la technologie géospatiale. Il peut s’agir de développer de nouveaux outils géospatiaux pilotés par l’IA, d’améliorer des produits existants ou d’explorer des cas d’utilisation innovants.

En prenant ces mesures proactives, les gestionnaires responsables des programmes SIG peuvent se préparer efficacement à l’impact transformateur de l’IA générative, en tirant profit de ses avantages tout en gérant ses défis de manière responsable.

Parlons-en ensemble

J’aimerais savoir comment vous abordez la croissance en 2024. Si vous avez une histoire intéressante, envoyez-moi un courriel ou connectez-vous avec moi sur LinkedIn. Merci de me communiquer vos expériences!

Cordialement,

Matt

The Geospatial Edge est un bulletin d’information périodique sur la stratégie géospatiale et l’intelligence de localisation édité par Matt Lewin, directeur des services-conseils stratégiques d’Esri Canada. Si ce courriel vous a été transmis et que vous souhaitez recevoir le bulletin d’information The Geospatial Edge et les messages connexes d’Esri Canada, visitez notre centre de préférences en matière de communications et cochez la case « Stratégie SIG » parmi les champs d’intérêt.