4 Prédictions pour les données géosptiales en 2023

Seb Lessware, directeur de la technologie de 1Spatial, présente son vision des principales tendances en matière de données géospatiales en 2023.

Mes dernières prédictions sur les données géospatiales évoquaient la progression et le déclin naturels des projets de machine learning en fonction de leur succès ou de leur échec, et nous avons assurément vu cela se produire dans tous les secteurs : Il y a huit ans, le tapage médiatique autour de l'apprentissage automatique pour les voitures à guidage automatique était si intense que je me demandais si mes enfants auraient même à apprendre à conduire, et nous voilà, huit ans plus tard, en train d'économiser pour des leçons de conduite.

Dans notre secteur, nous avons certainement entendu parler de projets d'apprentissage automatique qui se sont arrêtés ou dont le périmètre a été réduit, limitant leur poursuite aux cas spécifiques pour lesquels les résultats furent suffisamment bons, généralement parce que les données en entrée étaient de suffisamment bonne qualité.

Il exite cependant de nombreux exemples de "Machine Learning" automatisé dans le domaine géospatial.

1. Utilisation de jumeaux numériques pour modéliser réellement les performances des actifs

Les jumeaux numériques continueront d'être un sujet brûlant, mais il sera de plus en plus admis qu'un jumeau numérique est plus qu'une simple vue 3D réaliste d'un objet : un jumeau numérique est destiné à modéliser les performances actuelles de votre actif, telles que mesurées par des informations actualisées provenant de capteurs du monde réel. Cela permet de fonder les prédictions, les simulations et les analyses sur les performances actuelles réelles de l'actif - qui s'est inévitablement dégradé depuis sa construction - plutôt que sur l'actif théorique "parfaitement performant" qui a été installé à l'origine.

2. Une plus grande attention portée aux bases de données

Cet appétit pour les jumeaux numériques a mis l'accent sur la nécessité de disposer de bases de données solides auxquelles les relevés des capteurs peuvent être associés. De nombreuses organisations continueront à améliorer la qualité de ces bases, car les avantages de cette démarche deviennent plus mesurables lorsqu'elle est motivée par ces aspirations brûlantes.

3. Les centres de données fédérés par rapport aux centres d'agrégation de données

La gestion de l'information sur les bâtiments (BIM) consiste à recycler les données produites pendant la construction d'un bien afin d'en faciliter la maintenance continue. Il est donc nécessaire de disposer de centres d'agrégation de données qui acheminent les données vers les référentiels d'actifs centraux de l'entreprise - et nous avons constaté une demande croissante en ce sens au fil des ans. Certaines organisations veulent passer d'un hub central de données à un "maillage de données" fédéré dans lequel les contributeurs de données maintiennent leur version maître localement et où tout est simplement référencé de manière centralisée plutôt que copié de manière centralisée.

C'est ce qui se passe depuis longtemps pour les données géospatiales via les map services et les features services, mais souvent uniquement pour un usage des utilisateurs et moins pour une analyse automatisée, notamment en ce qui concerne les données des actifs. Verrons-nous apparaître des hubs fédérés l'année prochaine pour les données relatives aux actifs ? Il est très probable que cela se produise, car l'approche d'agrégation est encore en cours, mais à terme, les données fédérées pourraient devenir plus courantes et, lorsque ce sera le cas, cela pourrait inciter à davantage de "données liées" et à l'utilisation de bases de données graphiques comme moyen flexible de gérer les relations entre les actifs dans ces ensembles de données fédérées.

4. Un recours accru à l'automatisation et aux capacités de libre-service

Si les vents contraires de l'économie exercent des pressions sur les budgets, cela ne fait que renforcer le besoin d'automatisation et de capacités de libre-service, qui vont croître et évoluer. D'autres projets d'innovation plus spéculatifs pourraient être retardés au profit de résultats plus tangibles et à court terme, du moins pour le moment. C'est une approche à courte portée, alors espérons qu'il n'en sera pas ainsi trop longtemps si cela se produit.

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