Les 4 modules de l'académie
Une progression pensée pour que chaque module s'appuie sur le précédent.
Module 1 — SIG et QGIS
Les fondamentaux, du logiciel gratuit à l'automatisation
Formation complète sur QGIS : données vectorielles et raster, projections, analyse spatiale, géoréférencement, requêtes, automatisation et plugins incontournables.
Cas pratique final
Cartographier une zone forestière de A à Z : import, analyse, carte professionnelle et rapport.
Module 2 — Télédétection
Lire et exploiter l'imagerie satellite
Sources d'images, indices spectraux (NDVI et bien d'autres), classification, détection de changement, radar (SAR), et les dernières utilisations de l'IA en télédétection.
Cas pratique final
Suivre l'évolution d'une zone forestière sur 3 ans et prioriser les zones de surveillance.
Module 3 — Machine Learning
Random Forest, régression, évaluation rigoureuse
Préparer un jeu de données géospatial, régression et classification, Random Forest en détail, évaluation de modèles, clustering, et une introduction pratique à Python.
Cas pratique final
Estimer la biomasse forestière d'une zone à partir de mesures terrain et de données satellite.
Module 4 — GeoAI
Foundation models, agents et IA générative
Deep Learning appliqué à l'image satellite, foundation models de référence (Prithvi, Clay, AlphaEarth), agents géospatiaux, éthique et validation.
Cas pratique final
Un projet de synthèse combinant les 4 modules, pour un partenaire fictif.