Guide d’apprentissage en ligne d’Esri pour l’IA géospatiale dans l’enseignement supérieur

CanserinaKurnia

Aperçu

L’IA géospatiale (parfois appelée GeoAI) dans ArcGIS consiste à intégrer l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (AA) et l’apprentissage profond (AP) aux SIG afin de produire des connaissances et de résoudre des problèmes géographiques. Elle constitue un élément essentiel de l’analyse spatiale pour des tâches telles que le regroupement et la détection de motifs, la prédiction et la prévision, ainsi que l’extraction d’informations à partir d’images, de données lidar, de vidéos et de données textuelles non structurées.

Ce guide s’adresse aux enseignants qui souhaitent utiliser les ressources pédagogiques en ligne faisant autorité d’Esri dans le cadre de cours collégiaux ou universitaires. Les éléments répertoriés sont disponibles au 1er juillet 2026, par l’intermédiaire d’Esri Academy. Ce guide devrait être mis à jour chaque année. Les renseignements qu’il contient peuvent être modifiés sans préavis. Les nouveautés sont indiquées en orange.

Tous les éléments répertoriés sont des cours en ligne, sauf indication contraire. Pour obtenir une description complète, suivez les liens fournis. Le catalogue complet d’Esri Academy est disponible à l’adresse esri.com/training/catalog. Veuillez envoyer un courriel à GIStraining@esri.com ou composer le (800) 447-9778, poste 5757, pour toute question sur les cours.

Un parcours d’apprentissage est un ensemble de contenus pédagogiques présentés dans un ordre suggéré. Vous pouvez créer votre propre parcours ou en copier un que vous trouvez et le modifier. Vous pouvez attribuer votre parcours à des étudiants ou à des collègues et suivre leur progression. Consultez la page d’aide d’Esri Academy (catégorie : parcours d’apprentissage) pour en savoir plus.

Vous et vos étudiants pourriez avoir droit à un accès illimité à l’ensemble des formations en ligne à votre rythme (cours en ligne, séminaires de formation et plus encore) si votre établissement dispose d’un produit admissible avec un abonnement de maintenance en cours de validité. Pour savoir si cela s’applique à votre situation, communiquez avec l’administrateur des licences logicielles Esri de votre établissement, vérifiez en ligne, ou écrivez à educationinfo@esri.com.

 

IA géospatiale

Concepts fondamentaux

Les ressources suivantes présentent les concepts fondamentaux de l’IA géospatiale.

• Comprendre GeoAI dans ArcGIS: Découvrez comment les organisations peuvent tirer parti des capacités d’IA géospatiale dans l’ensemble du système ArcGIS pour automatiser les processus, créer des modèles détaillés du monde réel et analyser tous les types de données à grande échelle, notamment les images, les entités 2D et 3D, les données tabulaires, les vidéos, les textes non structurés et les données de séries chronologiques. (Séminaire de formation, 1 h)
• Introduction à l’IA dans ArcGIS: Découvrez ArcGIS comme plateforme d’IA géospatiale et explorez comment l’IA géospatiale améliore les processus de géotraitement. (1 h 5 min)
• Les bases des métadonnées pour des SIG prêts pour l’IA: Découvrez le rôle essentiel des métadonnées pour préparer les données à l’IA. Présente des techniques permettant d’assurer la cohérence des informations dans la plateforme ArcGIS et de favoriser la gouvernance du contenu, sa facilité de découverte et sa réutilisation appropriée. (Séminaire de formation, 1 h)
• Avoir un impact grâce aux SIG d’entreprise: Découvrez un cadre holistique pour créer et pérenniser un programme SIG performant, favorisant l’alignement organisationnel, l’efficacité des opérations, des décisions plus éclairées et l’innovation dans toute votre entreprise. (MOOC, 6 semaines; du 9 septembre 2026 au 21 octobre 2026)

Parcours d’apprentissage connexe

• Essentiels des outils et modèles d’IA d’ArcGIS

 

Principes fondamentaux de l’intégrité des données

Les ressources suivantes présentent la qualité des données comme condition préalable à l’obtention de résultats en apprentissage automatique et en IA, et contribuent à la fiabilité des données d’entrée dans les processus d’apprentissage automatique. Elles portent sur les processus et les outils nécessaires pour maintenir des jeux de données spatiales exacts, cohérents et fiables, et présentent des méthodes de gestion de l’intégrité spatiale, attributaire et géométrique.

• Maintenir l’intégrité des données attributaires avec ArcGIS Pro: Présente les concepts fondamentaux et les processus permettant de maintenir l’intégrité des données spatiales dans ArcGIS Pro. Aborde l’exactitude des données, leur cohérence, le contrôle qualité et les outils de mise à jour fondés sur la topologie. (Cours en ligne, 3 h 5 min)
• Maintenir l’intégrité des données spatiales avec ArcGIS Pro: Présente des processus permettant de vérifier et de corriger les erreurs d’attributs et de géométrie dans ArcGIS Pro. Explique comment résoudre les incohérences courantes afin d’obtenir des jeux de données spatiales exacts et fiables. (Cours en ligne, 3 h)

 

Apprentissage automatique

Ces ressources aident les étudiants à comprendre la résolution de problèmes spatiaux dans de nombreux domaines d’application, de la classification d’images à la détection de motifs spatiaux et à la prédiction multivariée.

Identification des regroupements

Les ressources suivantes présentent les concepts, les compétences et les outils qui vous permettent d’analyser où se trouvent les regroupements.

• Cartographier les regroupements : introduction à l’analyse statistique des regroupements: Acquérir les compétences et les concepts fondamentaux nécessaires pour commencer l’analyse des regroupements et en interpréter les résultats. Utilise les outils Analyse des points chauds et Analyse des regroupements et des valeurs aberrantes. (50 min)
• Cartographier les regroupements : analyse des points chauds et analyse des regroupements et des valeurs aberrantes: Présente l’outil Analyse des points chauds (Getis-Ord Gi*) et l’outil Analyse des regroupements et des valeurs aberrantes (Moran local d’Anselin) et explique comment ils vous aident à maîtriser votre analyse. (1 h 20 min)
• Cartographier les regroupements : analyse optimisée des points chauds et des valeurs aberrantes: Présente deux outils qui utilisent vos données pour définir les paramètres d’analyse et vous permettent d’affiner vos choix d’analyse. (2 h)
• Introduction à l’analyse spatio-temporelle: Présente l’analyse spatio-temporelle et ses fonctionnalités. (25 min)
• Analyse spatio-temporelle : repérer les tendances temporelles: Explique comment effectuer une analyse émergente des points chauds afin de repérer les tendances et de les visualiser dans l’espace et dans le temps. (2 h 10 min)
• Analyse spatio-temporelle : regroupement de séries chronologiques: Explore des méthodes d’analyse des données temporelles qui consistent à regrouper les emplacements en fonction de la similitude des caractéristiques de leurs séries chronologiques. (1 h)

Parcours d’apprentissage connexe

• Identifier les regroupements avec ArcGIS

Tutoriels Esri

• Prédire les prix des maisons avec l’analyse de régression et l’apprentissage automatique (série de tutoriels Esri)
• Prédire les habitats des herbiers marins avec l’apprentissage automatique (tutoriel Esri, 1 h)

 

Interpolation géostatistique

Les ressources suivantes enseignent les processus d’interpolation dans ArcGIS Pro pour créer des surfaces de prédiction.

• Interpolation spatiale avec ArcGIS Pro: Présente un résumé des différentes méthodes d’interpolation spatiale disponibles dans l’extension Geostatistical Analyst d’ArcGIS Pro et explique comment choisir les méthodes adaptées à la création d’une surface de prédiction. (Séminaire de formation, 1 h)
• Interpolation géostatistique : introduction: Explique les principaux concepts de l’interpolation géostatistique. Montre comment utiliser ArcGIS Pro pour évaluer les hypothèses associées aux données. (1 h 40 min)
• Interpolation géostatistique : krigeage bayésien empirique et prédiction par régression EBK: Explique comment ArcGIS Pro automatise les aspects les plus complexes de la création d’un modèle de krigeage valide. Montre comment effectuer une analyse exploratoire des données spatiales. Explique comment créer des surfaces de prédiction et valider les résultats par validation croisée. (3 h 45 min)
• Interpolation géostatistique : réagrégation des données par interpolation surfacique: Présente les deux principaux cas d’utilisation de l’interpolation surfacique, qui applique la théorie du krigeage aux données moyennées ou agrégées dans des polygones : la réduction d’échelle d’un jeu de données de polygones source et l’utilisation de la surface de prédiction pour compléter les données manquantes des polygones. (3 h 45 min)
• Interpolation géostatistique : créer une surface de prédiction 3D: Explique comment interpoler des jeux de données de points 3D à l’aide du krigeage bayésien empirique 3D (EBK 3D). (3 h 20 min)

Parcours d’apprentissage connexe

• Interpoler des surfaces avec ArcGIS

 

Classification d’images

Les ressources suivantes présentent de puissants processus de classification d’images et de détection d’objets. Découvrez les fonctionnalités dans Analyse d’images et IA.

• Introduction à la classification d’images: Présente les options de création de rasters classés thématiques dans ArcGIS. (1 h 15 min)
• Effectuer une classification d’images non supervisée par pixels: Explique comment identifier les regroupements de pixels créés par ordinateur afin de produire des rasters classés thématiques dans ArcGIS. (55 min)
• Effectuer une classification d’images supervisée par objets: Présente la classification d’images fondée sur des objets ou des segments identifiés par l’utilisateur, associée à l’apprentissage automatique. (1 h 15 min)
• Effectuer une classification d’images supervisée par pixels: Présente la technique de classification d’images supervisée par pixels pour créer des rasters classés thématiques. (1 h 20 min)
• Évaluer la précision d’une classification d’images: Présente la technique d’évaluation de la précision, qui consiste à tester des produits de données raster à l’aide d’analyses statistiques afin de déterminer dans quelle mesure ils représentent la zone d’étude. (50 min)

Parcours d’apprentissage connexe

• Classification d’images avec ArcGIS

 

Analyse de régression

Les ressources suivantes présentent la puissance de l’analyse de régression pour modéliser, examiner et explorer les relations spatiales.

• Introduction à l’analyse de régression (cours en ligne)
• Analyse de régression : créer un modèle de régression avec ArcGIS Pro (atelier ArcGIS)
• Analyse de régression : effectuer une régression par forêt aléatoire avec ArcGIS Pro (atelier ArcGIS)
• Réduire l’échelle d’un modèle de prédiction avec ArcGIS Notebooks et ArcGIS Pro (atelier ArcGIS)
• Interpolation géostatistique : krigeage bayésien empirique et prédiction par régression EBK (cours en ligne)

Parcours d’apprentissage connexe

• Essentiels de l’analyse de régression

 

Apprentissage profond

Les ressources suivantes aident les étudiants à acquérir des compétences en apprentissage profond, une branche de l’apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches d’algorithmes sous forme de réseaux neuronaux.

• Apprentissage profond avec ArcGIS Pro: Explique comment l’apprentissage profond contribue à l’analyse SIG. Montre comment utiliser un modèle d’apprentissage profond préentraîné d’ArcGIS Living Atlas of the World. (2 h 15 min)
• Apprentissage profond avec ArcGIS Online: Explique comment utiliser des modèles d’apprentissage profond préentraînés d’ArcGIS Living Atlas of the World pour résoudre des problèmes du quotidien. (1 h 45 min)
• Classer des objets par apprentissage profond dans ArcGIS Pro: Explique comment préparer et utiliser des données pour entraîner un modèle à détecter si des bâtiments ont été touchés par un feu de forêt, ainsi que comment appliquer le modèle et en évaluer la précision. (Atelier ArcGIS, 1 h 20 min)
• Extraire des entités par apprentissage profond avec ArcGIS Online: Explique comment utiliser ArcGIS Image for ArcGIS Online pour détecter des bâtiments dans des images grâce à l’apprentissage profond. (Atelier ArcGIS, 35 min)

Parcours d’apprentissage connexe

• Apprentissage profond avec ArcGIS

Tutoriels Esri

• Extraire les établissements informels avec SAMLoRA (tutoriel Esri, 45 min)
• Extraire l’occupation du sol à haute résolution avec GeoAI (Tutoriel Esri, 30 min)
• Entraîner un modèle à l’aide de l’apprentissage profond automatisé (Tutoriel Esri, 40 min)
• Cartographier les inondations à l’aide de données SAR et de l’apprentissage profond (Tutoriel Esri, 45 min)
• Détecter des objets avec Text SAM (Tutoriel Esri, 25 min)
• Détecter des objets à l’aide d’un modèle préentraîné d’apprentissage profond (Tutoriel Esri, 20 min)
• Se préparer à l’apprentissage profond dans ArcGIS Pro (Tutoriel Esri, 15 min)
• Améliorer un modèle d’apprentissage profond grâce à l’apprentissage par transfert (Tutoriel Esri, 1 h 30 min)
• Identifier les infrastructures exposées aux glissements de terrain dans ArcGIS Pro (Tutoriel Esri, 1 h)
• Classer les lignes électriques à l’aide de l’apprentissage profond (Tutoriel Esri, 1 h 30 min)
• Classer les mangroves à l’aide de l’apprentissage profond (Tutoriel Esri, 1 h 15 min)
• Entraîner un modèle à identifier les panneaux de signalisation (Tutoriel Esri, 1 h)
• Découvrir les outils et les modèles d’IA géospatiale dans ArcGIS (série de tutoriels Esri)

 

En conclusion, quelques réflexions pour les enseignants

Vous pouvez consulter les listes des nouvelles formations, des formations dont le retrait est prévu et des formations retirées sur la page Options de formation nouvelles et retirées d’Esri Academy. Vous recevrez un message lorsque des retraits seront annoncés. (Cliquez pour afficher les alertes  une fois connecté à Training.)

Si vous prévoyez d’attribuer un MOOC à un groupe d’étudiants ou à une classe entière, veuillez consulter les ressources suivantes :

• Pour les étudiants : Préparez-vous à vivre une excellente expérience MOOC
• Pour les enseignants : 8 conseils aux enseignants qui attribuent des MOOCs Esri à leurs étudiants

Pour demander le transfert de l’historique de formation d’un compte institutionnel vers un autre compte, les étudiants doivent contacter le service clientèle d’Esri à l’adresse service@esri.com ou au (888) 377-4575.

 

URL du guide sur l’IA géospatiale

Le guide publié est accessible via le lien suivant :

https://www.esri.com/training/assets/downloads/Higher_Ed_Guide_Esri_Geospatial_AI.pdf