Contexte :
Google AI publie en Open Data un jeu de données sans précédent : 516 millions de contours de bâtiments en Afrique, couvrant 19,4 millions de km², soit 64% du continent. Cette initiative a pour objectif de favoriser le développement d’applications pour le bien commun, en permettant aux utilisateurs de créer des cartes plus précises et d’améliorer la planification et l’aménagement du territoire en Afrique.
Présentation des sources de données:
Les données ont été identifiées automatiquement sur des images satellites de haute résolution grâce à des méthodes d’apprentissage profond. Les utilisateurs peuvent choisir entre deux licences : la licence CC-BY 4.0 ou la licence ODbL. La double licence vise particulièrement à faciliter l’intégration des données dans OpenStreetMap, bien que la FAQ souligne l’importance d’une intégration réfléchie afin de ne pas compromettre la qualité de la carte.
L’initiative de Google AI est à saluer, car elle permet de donner accès à des données géospatiales de qualité pour la région africaine, qui est souvent sous-représentée en matière de données cartographiques. De plus, la possibilité d’utiliser les données sous deux licences différentes offre une flexibilité supplémentaire aux utilisateurs.
L’utilisation de l’apprentissage profond pour extraire les contours de bâtiments à partir d’images satellites de haute résolution représente une avancée significative en matière de cartographie, car elle permet de créer des cartes plus précises et plus détaillées en un temps record. Cela pourrait être particulièrement bénéfique pour les pays africains, qui sont en plein développement et ont besoin de cartes précises pour planifier leur croissance économique et leur développement urbain.
Point de vigilance :
Attention, ce jeu de données ne correspond pas aux données publiées dans Google Maps (la philantropie a des limites tout de même !), même s’il y a des recouvrements entre les deux jeux de données. Celui publié en Open Data correspond à des données identifées automatiquement sur des images satellites HR grâce à des méthodes d’apprentissage profond (cf. ici pour plus de détails).
En conclusion, la publication en Open Data de ce jeu de données par Google AI représente une avancée significative dans la disponibilité de données cartographiques pour la région africaine. Cela permettra aux utilisateurs de créer des cartes plus précises et de soutenir le développement durable de la région. Toutefois, il est important de se rappeler que l’utilisation des données doit se faire de manière responsable, en respectant les licences et en évitant toute utilisation qui pourrait nuire à la qualité de la carte.
Sources : article Open Buildings, A dataset of building footprints to support social good applications