Créer un assistant SIG avec Python, NumPy et ChatGPT – Guide pas à pas en 2025
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Créer un assistant SIG avec Python, NumPy et ChatGPT – Guide pas à pas

ByProf. Dr. Betty
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Les assistants SIG avec Python et ChatGPT sont en train de transformer la manière dont les développeurs, géomaticiens et data scientists interagissent avec les données géospatiales. Imagine un outil capable de comprendre tes requêtes en langage naturel, d’analyser des jeux de données complexes et de générer des résultats précis avec visualisations interactives. C’est exactement ce que permet la combinaison de Python, NumPy et ChatGPT.

Dans ce guide pas à pas, nous allons explorer comment créer un assistant SIG avec Python et ChatGPT qui peut :

_ Répondre à des questions spatiales en langage naturel.
_ Calculer des statistiques géographiques avec NumPy et GeoPandas.
_ Générer des visualisations interactives de données SIG.

Que tu sois débutant ou intermédiaire, ce tutoriel t’accompagne étape par étape pour te lancer dans un projet pratique et valorisant.

Pourquoi créer un assistant SIG avec Python et ChatGPT ?

  1. Automatisation : les tâches SIG répétitives (calcul de buffers, intersection de polygones, analyses raster) peuvent être automatisées.
  2. Accessibilité : même un utilisateur sans connaissance approfondie en Python peut poser des questions en langage naturel.
  3. Intelligence et interactivité : ChatGPT interprète les requêtes et guide l’utilisateur à travers les calculs et visualisations.
  4. Apprentissage pratique : tu combines Python, NumPy et ChatGPT, des compétences très recherchées dans le marché de la géomatique et de la data science.

En créant un assistant SIG avec Python et ChatGPT, tu ne développes pas seulement un outil utile, tu enrichis ton portfolio avec un projet innovant et attractif pour des clients ou des recruteurs.

Étape 1 : Préparer l’environnement de travail

Pour ce projet, tu auras besoin de Python 3.10 ou plus, et des bibliothèques suivantes :

pip install geopandas numpy shapely matplotlib folium openai

Explications :

  • GeoPandas : manipulation de données vectorielles (polygones, lignes, points).
  • NumPy : calculs numériques rapides, matrices et statistiques.
  • Shapely : opérations géométriques sur polygones et lignes.
  • Matplotlib / Folium : visualisation des cartes et données SIG.
  • OpenAI : intégration de ChatGPT pour la génération automatique de réponses.

Étape 2 : Importer et explorer les données SIG

Nous allons utiliser un exemple simple : un fichier GeoJSON représentant des zones urbaines.

import geopandas as gpd
import numpy as np

# Charger les données
zones = gpd.read_file("zones_urbaines.geojson")

# Afficher les 5 premières lignes
print(zones.head())

# Statistiques rapides
print("Nombre de zones :", len(zones))
print("Superficie totale :", zones['geometry'].area.sum())

Ce que fait ce code :

  • Il charge les données géospatiales.
  • Il calcule la superficie totale avec NumPy intégré à GeoPandas.
  • Il te permet de visualiser rapidement les attributs des zones urbaines.

Étape 3 : Intégrer ChatGPT pour répondre aux questions SIG

L’idée est d’utiliser ChatGPT pour transformer une question en langage naturel en code Python exécutable.

import openai

openai.api_key = "VOTRE_CLE_API_OPENAI"

def poser_question(question):
    prompt = f"""
    Tu es un assistant SIG expert. Traduis la question suivante en script Python pour GeoPandas et NumPy : "{question}"
    """
    reponse = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        temperature=0,
        max_tokens=500
    )
    return reponse.choices[0].text.strip()

# Exemple d’utilisation
question = "Quelle zone a la plus grande superficie ?"
code_python = poser_question(question)
print(code_python)

✅ Avec ce code, tu obtiens un script Python prêt à exécuter pour répondre à ta question SIG.

Étape 4 : Exécuter le code généré et analyser les résultats

Une fois que ChatGPT a généré le code, tu peux l’exécuter dans ton environnement Python :

# Exemple de code généré
max_zone = zones.loc[zones['geometry'].area.idxmax()]
print("Zone avec la plus grande superficie :", max_zone)

Tu peux également créer une visualisation interactive avec Folium :

import folium

# Centrer la carte sur le centroid des données
m = folium.Map(location=[zones.geometry.centroid.y.mean(), zones.geometry.centroid.x.mean()], zoom_start=12)

# Ajouter les polygones
folium.GeoJson(zones).add_to(m)

# Sauvegarder la carte
m.save("carte_zones.html")

Étape 5 : Ajouter des fonctionnalités avancées avec NumPy

NumPy permet d’automatiser les calculs spatiaux complexes :

# Calcul de la superficie moyenne
superficies = zones['geometry'].area.to_numpy()
superficie_moyenne = np.mean(superficies)
print("Superficie moyenne :", superficie_moyenne)

💡 Astuce : NumPy accélère le traitement des grands jeux de données SIG et rend ton assistant SIG avec Python et ChatGPT beaucoup plus performant.

Étape 6 : Créer une interface simple avec Streamlit

Streamlit permet de transformer ton assistant SIG en application web interactive :

import streamlit as st

st.title("Assistant SIG avec Python et ChatGPT")

question = st.text_input("Pose ta question SIG :")

if st.button("Obtenir la réponse"):
    code = poser_question(question)
    st.code(code)
    st.success("Le code Python correspondant a été généré !")

✨ Résultat : ton assistant SIG peut maintenant répondre en temps réel aux questions des utilisateurs via un navigateur web.

Étape 7 : Conseils pour enrichir ton assistant SIG

  1. Ajouter des données raster : utiliser Rasterio pour analyser des images satellite.
  2. Visualisations dynamiques : intégrer Plotly ou Kepler.gl pour des cartes interactives avancées.
  3. Module d’apprentissage : enregistrer les questions pour améliorer ChatGPT et adapter les réponses.
  4. Monétisation : proposer ton assistant comme service web pour collectivités, étudiants ou entreprises.

FAQ

1.Qu’est-ce qu’un assistant SIG avec Python et ChatGPT ?
C’est un outil capable d’interpréter des questions en langage naturel et d’exécuter des analyses géospatiales en Python avec NumPy et GeoPandas.

    2. Est-ce accessible aux débutants ?
    Oui ! En suivant ce guide, même un débutant peut créer un assistant SIG avec Python et ChatGPT fonctionnel.

    3. Quels types de données peut-il analyser ?
    Les shapefiles, GeoJSON, PostGIS et données raster sont tous compatibles avec ce type de projet.

    4. Comment ChatGPT aide dans le projet ?
    ChatGPT traduit les questions en code Python, explique les résultats et propose des optimisations.

    5. Puis-je intégrer des visualisations interactives ?
    Absolument, avec Folium, Plotly ou Kepler.gl. Ton assistant SIG devient alors très interactif.

    6. Quelle est la différence entre GeoPandas et NumPy dans ce projet ?
    GeoPandas gère les données géospatiales, tandis que NumPy accélère les calculs numériques sur les données.

    7. Peut-on monétiser un assistant SIG avec Python et ChatGPT ?
    Oui, comme service web, application SaaS ou outil pour entreprises et collectivités.

    8. Faut-il une clé OpenAI pour ChatGPT ?
    Oui, l’API OpenAI est nécessaire pour intégrer ChatGPT dans ton assistant SIG.

    9. Quels sont les risques de sécurité ?
    Toujours valider le code généré par ChatGPT et protéger tes données sensibles.

    10. Où trouver des inspirations pour enrichir le projet ?
    Consulte CoinDuDev pour des tutoriels avancés et idées de projets Python.

    Conclusion

    Créer un assistant SIG avec Python et ChatGPT est une expérience enrichissante qui combine géomatique, programmation et intelligence artificielle. Tu peux automatiser des analyses spatiales, générer des visualisations et rendre tes projets interactifs et accessibles à tous.

    Pour aller plus loin, consulte :

    En combinant Python, NumPy et ChatGPT, tu peux créer des projets innovants, utiles et valorisants pour ton portfolio ou pour le marché. Alors lance-toi et transforme tes données SIG en intelligence actionnable !

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