Date de publication : 20 mars 2024
Contributrices : Alexandra Jonker, Alice Gomstyn
L’intelligence géographique désigne la méthode permettant d’obtenir des informations à partir de données géospatiales. Ces informations permettent d’identifier des modèles, de faire des prévisions et de fournir une compréhension en temps réel des questions spécifiques à la géolocalisation.
L’intelligence géographique est souvent visualisée à l’aide de cartes, de graphiques, de statistiques et de cartogrammes. Le contexte spatial supplémentaire fourni par ces visualisations de données de géolocalisation peut aider les entreprises, les particuliers et les gouvernements à répondre à des questions telles que :
- En fonction de la fréquentation des piétons et des modèles de circulation, quel est l’emplacement optimal pour construire une nouvelle devanture de magasin ?
- Quelles communautés sont les plus vulnérables aux effets du changement climatique, comme l’élévation du niveau de la mer ?
- Comment mieux visualiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement mondiale afin d’améliorer la satisfaction des clients et d’acquérir un avantage concurrentiel ?
Dans ce document, nous avons décidé de vous fournir des directives pour vous aider dans votre approche de la génération de rapports ESG.
La Business Intelligence (BI) est une solution logicielle qui ingère les données et les présente dans des vues conviviales pour permettre aux entreprises d’obtenir des informations exploitables et de prendre de meilleurs décisions. Elle permet aux organisations de poser des questions en langage naturel et d’obtenir des réponses compréhensibles sur la production, les chaînes d’approvisionnement, les clients ou les tendances du marché.
Les outils de BI se connectent à une grande variété de données, telles que des données historiques et actuelles, tierces et internes. Certaines de ces données peuvent être des données géospatiales utilisées pour obtenir des informations de localisation et répondre aux questions « où ? ». Un logiciel d’intelligence géographique utilisant l’analyse spatiale est souvent une extension des capacités de cartographie de business intelligence existantes, ou bien y est intégré.
Les données géospatiales décrivent des objets, des événements ou d’autres entités sur ou près de la surface de la Terre à un moment donné ou à une période donnée. Pour être plus précises, les données géospatiales combinent des informations de localisation (coordonnées) et des informations d’attribut (caractéristiques de l’objet, de l’événement ou des phénomènes) avec des informations temporelles (durée de coexistence de l’emplacement et des attributs). Par exemple, chaque fois que quelqu’un consulte son smartphone pour trouver un « brunch près de moi », il utilise des données géospatiales pour obtenir une réponse.
Les jeux de données géospatiales sont volumineux et peuvent inclure des informations démographiques issues de recensements ainsi que de sources de données technologiques telles que les satellites, le LiDAR, les téléphones portables, etc. Les jeux de données géospatiales contiennent deux principaux types de données : vectorielles et raster. Les données raster sont constituées de grilles ou de cellules de pixels auxquelles sont associées des informations spatiales, telles que l’altitude ou la température. Les données vectorielles sont la représentation d’un élément géospatial par le biais de ses coordonnées x et y.
Les données d’intelligence géographique proviennent de plusieurs technologies, comme les satellites, les drones, le LiDAR et les capteurs alimentés par l’Internet des objets (IdO). En effet, la forte augmentation du nombre d’appareils intelligents alimentés par l’IdO ces dernières années a engendré une quantité massive de données géographiques pertinentes à utiliser dans les plateformes d’intelligence géographique. L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et des modèles de fondation évolutifs (les modèles de machine learning (ML) entraînés sur de larges ensembles de données) commence à être mise en œuvre pour aider à analyser ce volume élevé de données.
Cependant, les systèmes d’information géographique (SIG) sont au cœur des outils d’intelligence géographique. Ce sont des systèmes informatiques qui capturent, stockent, analysent, visualisent et gèrent les 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. Sans technologie SIG, les ensembles de données géospatiales et leurs informations sont facilement négligés en raison de leur volume et de leur complexité. Les SIG affichent ces données dans des formats faciles à assimiler avec des modèles reconnaissables.
Les organisations de tous les secteurs utilisent des cartes, des tableaux de bord, des applications et des analyses alimentés par des SIG pour améliorer la gestion des ressources, la gestion des actifs, les évaluations d’impact environnemental, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et d’autres activités. Leader du secteur dans le développement de logiciels SIG, Esri est responsable du développement de nombreuses méthodes et technologies SIG utilisées aujourd’hui, telles qu’ArcGIS.
Certains des défis les plus critiques d’aujourd’hui sont corrélés à l’intelligence géographique : les effets du changement climatique, des conflits géopolitiques, des pandémies mondiales et autres. Les informations géolocalisées tirées des données géospatiales sont essentielles pour mieux comprendre et relever ces défis.
D’un point de vue commercial, la géolocalisation peut offrir un avantage concurrentiel avec trois bénéfices majeurs :
L’analyse des données de localisation permet de mieux comprendre les processus, les personnes et les résultats afin d’améliorer la stratégie de l’entreprise.
Les données de localisation peuvent être collectées et mises à jour en temps réel, ce qui permet aux décideurs de disposer d’informations actualisées.
La combinaison des données de localisation avec les données métier traditionnelles offre une vision globale des opérations qui peut aider à éliminer les silos d’informations et de processus.
Les données de localisation sont utilisées dans de nombreux secteurs, notamment la santé, l’immobilier, les services financiers, l’agriculture et les services publics. Voici quelques cas d’utilisation concrets :
Il existe plusieurs cas d’utilisation de l’intelligence géographique dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM). Par exemple, l’élaboration des itinéraires et l’optimisation de la main-d’œuvre. Grâce aux données de localisation, les entreprises peuvent optimiser les flottes et rendre les chauffeurs plus efficaces. De plus, l’optimisation du réseau et la sélection des sites peuvent aider les détaillants à décider où construire de nouveaux entrepôts plus proches des clients, réduisant ainsi les délais de livraison.
Lorsque les analyses de localisation sont intégrées au logiciel de gestion de la relation client (CRM), elles peuvent aider à découvrir les modèles de comportement des consommateurs afin d’améliorer les campagnes marketing, la stratégie de segmentation et l’expérience client. Par exemple, les professionnels du marketing peuvent ajuster la tarification et leur communication en fonction de la localisation du client.
L’évaluation des données climatiques et des informations relatives à la croissance de la végétation à l’aide de l’intelligence géographique peut aider les services publics à prévenir les perturbations des opérations causées par des dommages aux actifs et aux infrastructures. Ces mêmes données peuvent également aider à identifier les modèles de consommation d’énergie, à prévoir l’énergie et à prendre des décisions proactives pour éviter les pannes.
L’analyse des données spatiales en temps réel peut favoriser le transport intelligent dans les villes. L’intelligence géographique utilise les données relatives à la circulation pour améliorer la fluidité du trafic, éviter les embouteillages et réduire les émissions. L’intelligence géographique alimente également les applications qui affichent en temps réel les mises à jour des heures d’arrivée dans les transports en commun et les interruptions de maintenance.
Il existe plusieurs cas d’utilisation de l’intelligence géographique dans le domaine de l’agriculture intelligente. Par exemple, les données d’humidité des capteurs d’état du sol peuvent être combinées aux données météorologiques pour fournir des recommandations d’arrosage intelligentes et promouvoir une utilisation efficace de l’eau. Les données de localisation des capteurs fixés sur le bétail permettent de suivre l’activité et de fournir des informations sur son comportement et sur l’utilisation des terres.
L’intelligence géographique permet de surveiller les phénomènes météorologiques violents, les inondations et la qualité de l’air. Par exemple, les météorologues utilisent l’intelligence géographique pour tracer la trajectoire des tornades se déplaçant dans une zone. De même, l’intelligence géographique peut aider les équipes d’intervention d’urgence à prévoir et à suivre avec précision la trajectoire et l’évolution des incendies de forêt à l’aide de données satellite, de recensement et de vent.
Les entreprises de ce secteur peuvent utiliser l’intelligence géographique pour la planification et la conception du réseau et l’identification des limites et de nouveaux marchés clients. Par exemple, elles peuvent éviter des erreurs coûteuses comme installer des tours de téléphonie cellulaire dans des endroits sous-optimaux plutôt que d’identifier les emplacements plus proches des clients dans une zone de service.
Les facteurs liés au changement climatique tels que les émissions de carbone, l’état des récifs coralliens, la température et le niveau des mers, les forêts et plus encore peuvent être surveillés et analysés à l’aide de la géolocalisation. La technologie SIG peut visualiser les risques et orienter la prise de décision en matière d’atténuation du changement climatique. En outre, la capacité d’identifier et de prévoir les conditions météorologiques, les risques climatiques et d’autres éléments liés à la localisation peuvent aider les développeurs d’énergies renouvelables à déterminer le meilleur emplacement pour des infrastructures telles que des éoliennes et des panneaux solaires.
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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.
La Business Intelligence (BI) est une solution logicielle qui ingère les données métier et les présente dans des vues conviviales telles que des rapports, des tableaux de bord, des diagrammes et des graphiques.
Découvrez le type, les défis et l’avenir des données géospatiales, ainsi que la manière dont elles révèlent des informations, des modèles et des tendances.
Découvrez comment LiDAR, une technologie de détection à distance qui utilise des faisceaux laser pour mesurer des distances et des mouvements précis en temps réel.
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