Il y a quelques semaines, Loïc Picavet, co-fondateur et CEO de Polygonia, a été invité du podcast Les Géomagiciens, animé par Emmanuel Garcin. L’épisode portait sur l’IA générative appliquée au SIG, l’aide à la décision territoriale et plus largement sur la transformation profonde du métier de géomaticien. Cet article reprend les éléments les plus saillants de cet échange - notre vision, notre parcours, et quelques exemples concrets de ce que Polygonia rend possible aujourd’hui.
L’épisode en vidéo
Si nous avons été invités à cette conversation, c’est probablement parce que nous faisons partie des rares équipes en France à construire une plateforme nativement IA-générative dans le domaine du SIG métier - et non un produit traditionnel sur lequel on aurait greffé un chatbot a posteriori. Ce positionnement vient d’une conviction simple, mais qui dérange : les SIG tels qu’ils existent aujourd’hui, avec leurs interfaces à 200 menus, leurs couches à empiler manuellement et leur courbe d’apprentissage de plusieurs mois, ne survivront pas à la décennie.
Pourquoi nous avons quitté le SIG d’entreprise pour fonder Polygonia
Avant Polygonia, les deux co-fondateurs ont passé respectivement 10 et 8 ans dans le SIG d’entreprise - chez Dassault Systèmes, Thales Training and Simulation (sur les simulateurs de vol militaires utilisés au Mali et en Afghanistan), puis Business Geografic. Loïc y a tenu des rôles de Product Manager, puis de responsable de l’innovation, en discutant avec des centaines de clients - collectivités de toutes tailles, entreprises, opérateurs.
C’est là que les vraies douleurs du marché ont émergé, toujours les mêmes :
- Les besoins et les compétences ne sont pas au même endroit dans les organisations. Les opérationnels, les décideurs, les services métiers ont des questions très concrètes - où implanter cette ferme photovoltaïque ?, quels matériaux de canalisation autour de cette adresse ?, combien de stations vélo par quartier ? Mais ils n’ont pas la compétence technique pour répondre seuls. Ils dépendent d’un géomaticien, qui est très occupé, et la retranscription du besoin se fait toujours mal.
- Le délai entre la question et la réponse est démesuré. Nous avons des clients pour qui une simple recherche de terrain prenait une semaine pleine - la nuit pour faire tourner les requêtes, la journée pour analyser les centaines de couches.
- La donnée est partout, mais peu de gens savent où la chercher ni comment la croiser. Cadastre, PLU, Géorisques, IGN, Cerema, Enedis, Open Street Map, Data.gouv, GéoMINE… Plus de 30 sources officielles à connaître, à mettre à jour, à fusionner avant de pouvoir poser la moindre question.
Ces frictions, nous les avions vues pendant 10 ans. Et nous savions qu’aucune amélioration incrémentale d’un SIG existant ne les ferait disparaître. Il fallait reprendre le problème à la base. C’est pour ça que nous avons fondé Polygonia.
Notre vision : la fin des SaaS à interfaces multiples
Voici la conviction que nous avons partagée pendant le podcast, et qui structure tout notre travail produit :
À 10 ans, les SaaS tels qu’on les connaît aujourd’hui - un logiciel qui fait ceci, un autre qui fait cela, chacun avec ses menus et ses tutoriels - vont disparaître. L’interface principale entre l’humain et le système d’information sera le langage naturel. Les agents IA derrière auront l’intelligence de choisir le bon outil, la bonne donnée, la bonne visualisation pour répondre à la question posée.
Cette thèse n’est pas la nôtre - Y Combinator, l’incubateur de la Silicon Valley, l’a formalisée dans un article devenu célèbre, “The death of SaaS in 10 years”. Mais elle s’applique particulièrement bien à la géomatique, où la complexité des outils est aujourd’hui un frein massif à l’usage.
Concrètement, dans 10 ans, un développeur PV, un chargé de mission collectivité, un urbaniste, un gestionnaire d’actifs ne se connectera plus à QGIS, ArcGIS ou GeoServer. Il décrira son besoin en langage naturel - à l’oral ou à l’écrit - et un système d’agents IA appellera les services nécessaires (géocodage, isochrones, croisements multi-sources, génération de cartes 2D ou 3D, dashboards) pour générer en temps réel l’interface qui correspond à sa question.
C’est la fin de la logique “j’ai un outil, j’apprends ses menus, je l’utilise”. C’est le début de la logique “j’ai un besoin, je l’exprime, le système orchestre”.
Comment Polygonia met cette vision en pratique aujourd’hui
Nous ne vendons pas une vision dans 10 ans. Nous vendons un produit en production qui matérialise cette vision dès aujourd’hui, sur un domaine précis : la prospection foncière pour les énergies renouvelables, et en particulier le photovoltaïque (centrales au sol, agrivoltaïsme, toitures, ombrières).
Un exemple concret : trouver 50 hectares en 12 secondes
Voici un cas d’usage tiré de nos clients réels du secteur photovoltaïque, partagé dans le podcast :
Un développeur PV cherche un terrain pour une centrale au sol. Sa requête type, en langage naturel, ressemble à ça :
“Trouve-moi des terrains de 50 hectares contigus - donc une agrégation de parcelles qui fait 50 hectares - avec une pente inférieure à X%, moins de 25% de zones humides, hors contraintes environnementales, à moins de 5 km d’un poste source.”
Notre plateforme prend en compte une quarantaine de paramètres comme ceux-là. Elle interroge en parallèle plus de 30 sources officielles (cadastre, PLU/PLUi, Géorisques, IGN, Enedis, Cerema…) et retourne en quelques secondes une shortlist de parcelles qualifiées, avec un scoring automatique sur trois dimensions : faisabilité, rentabilité, acceptabilité.
Le commercial ou le chef de projet - qui n’est pas géomaticien et n’a aucune envie de l’être - obtient sa réponse immédiatement. Pas de demande à un expert occupé, pas d’attente d’une nuit de calculs, pas de centaines de couches à activer ou désactiver.
Ce qui prenait une semaine prend désormais quelques secondes.
L’autre force du produit : aller jusqu’au contact propriétaire
Identifier la parcelle n’est qu’une moitié du problème. L’autre moitié, c’est de pouvoir contacter le bon interlocuteur. Et c’est souvent là que les projets s’enlisent : SCI opaques, indivisions complexes, propriétaires multiples, recherches manuelles fastidieuses.
Polygonia liste automatiquement la grappe de propriétaires d’une parcelle - jusqu’aux personnes physiques derrière les SCI -, récupère leurs coordonnées professionnelles (téléphone, email, profil LinkedIn), et permet de les contacter directement depuis la plateforme.
C’est un différenciateur fort que peu d’outils de marché proposent aujourd’hui.
Ce que nous construisons en parallèle
Au-delà du cas d’usage prospection PV, nous développons un ensemble d’agents IA qui adressent l’ensemble de la chaîne géomatique :
- Un agent d’ingestion de données qui prend un fichier Excel mal formaté en entrée, propose des corrections, écrit le code de transformation et discute avec l’utilisateur jusqu’à ce que le fichier soit prêt à entrer en base.
- Un agent de création d’application en langage naturel : un opérationnel décrit ce qu’il veut (“crée-moi une application qui me permet d’analyser les stations vélo par quartier”) et l’agent récupère les données pertinentes, monte les couches, génère les filtres, les dashboards et les analyses automatiquement.
- Un agent conversationnel d’analyse qui répond aux questions métier (“quels sont les matériaux des canalisations à 500 m autour de cette adresse ?”) en orchestrant à la volée les bons outils - géocodage, buffer, isochrone - et en restituant la réponse sous le format le plus adapté : carte 2D, 3D, graphique, dashboard ou simple texte.
Sur la question des modèles, nous utilisons plusieurs LLM en parallèle, chacun pour ce qu’il fait de mieux : Claude d’Anthropic pour la génération de code et de requêtes SQL, Mistral pour l’aspect souveraineté, GPT pour certains usages spécifiques. Le choix se fait après benchmark, pas par dogmatisme.
Le métier de géomaticien : pas remplacé, mais transformé
L’IA générative inquiète, naturellement. Une question revient souvent : “Vous allez piquer notre travail ?” Notre conviction sur le sujet est claire - et elle a fait débat pendant le podcast.
Nous pensons que le rôle du géomaticien va évoluer. La partie de son métier qui consiste à exécuter des requêtes spatiales, à empiler des couches, à produire un buffer de 500 mètres - cette partie va être largement automatisée. Et c’est une bonne nouvelle, parce que ce n’est ni la partie la plus stimulante ni celle où se situe la valeur ajoutée.
Ce qui devient critique, en revanche, c’est la capacité à :
- Construire et maintenir l’infrastructure de données sur laquelle les agents IA s’appuient - la qualité des données reste un enjeu central, et c’est la responsabilité des géomaticiens.
- Critiquer et arbitrer les décisions que la machine propose. Plus un système est puissant, plus l’esprit critique humain devient indispensable pour le contrôler.
- Concevoir des systèmes d’aide à la décision - ce qu’on appellerait un rôle de data scientist du big data territorial. Moins exécutant, plus architecte.
C’est le sens de la formule que nous avons utilisée pendant le podcast : l’IA ne remplace pas les géomaticiens, mais les géomaticiens qui utilisent l’IA remplaceront ceux qui ne l’utilisent pas.
Pourquoi nous sommes pionniers (et pourquoi ça compte)
Beaucoup d’acteurs traditionnels du SIG ajoutent aujourd’hui un chatbot à leur produit existant pour cocher la case “IA”. C’est une approche superficielle, et ça se voit à l’usage : un assistant à qui l’on demande “fais-moi un buffer de 500 m” n’apporte aucune valeur. C’était mieux de cliquer.
Notre positionnement est différent. Nous avons construit Polygonia autour de l’IA, pas en la collant dessus. Cela suppose des choix d’architecture profonds : une infrastructure de données pensée pour être interrogée par des agents, des outils atomiques que les agents peuvent composer, des LLM choisis et orchestrés selon le besoin, une interface conçue pour le langage naturel dès le départ.
C’est aussi pour cette raison que nous avons été invités à parler dans ce podcast. Nous ne sommes pas un éditeur SIG qui adopte l’IA. Nous sommes une équipe IA qui a 12 ans de SIG dans les pattes - et qui sait précisément quels problèmes valent la peine d’être résolus.
Pour qui c’est pertinent dès aujourd’hui
Notre vision est long-terme, mais nos clients sont en production. Aujourd’hui, Polygonia adresse en priorité :
- Les développeurs photovoltaïques (centrales au sol, agrivoltaïsme, toitures, ombrières) qui prospectent du foncier et qui veulent passer de quelques projets sérieux par semaine à plusieurs dizaines.
- Les bureaux d’études et AMO en énergies renouvelables.
- Les foncières agrivoltaïques et les énergéticiens qui déploient du PV en propre.
- Les industriels et grandes foncières qui structurent des projets d’autoconsommation.
Pour ces équipes, la valeur est immédiate : ce que faisait un géomaticien dédié en plusieurs jours est maintenant accessible à n’importe quel chef de projet en quelques secondes. Et le temps libéré peut être réinvesti là où l’humain reste irremplaçable : la négociation avec les propriétaires, l’analyse fine des dossiers complexes, le développement de la relation territoriale.
Le mot de la fin
Pendant l’enregistrement, Emmanuel nous a posé une question rituelle : “Si vous aviez un message à faire passer à la communauté ?” La réponse était simple, et elle vaut autant pour les développeurs PV que pour les géomaticiens, les collectivités, ou n’importe quel acteur du territoire :
N’ayez pas peur de l’innovation. Prenez des risques. Soyez curieux et enthousiastes - parce que le monde qui se construit autour de l’IA va arriver, qu’on l’accompagne ou qu’on le subisse. Mieux vaut faire partie de ceux qui l’explorent.
Si le sujet vous parle, ou si vous voulez voir concrètement à quoi ressemble une plateforme géomatique nativement IA-générative, nous serons toujours ravis d’en discuter.
L’épisode complet du podcast Les Géomagiciens est disponible sur les plateformes habituelles, dont YouTube (vidéo ci-dessus). Merci à Emmanuel Garcin pour l’invitation et la qualité de l’échange.