GeoClarET est un cabinet de conseil technique spécialisé qui aide les organisations à dépasser la « boîte noire » des données spatiales brutes pour obtenir des résultats opérationnels mesurables.
En combinant des fondements statistiques avancés avec des décennies d'expérience sur le terrain, nous concevons et validons des systèmes basés sur l'IA qui réduisent les risques et permettent des programmes évolutifs dans les secteurs de la foresterie, des services publics et des infrastructures.
Piliers d'expertise
Conseil stratégique et validation
Combler le fossé entre la recherche de pointe en télédétection et les décisions de la haute direction. Nous fournissons une validation technique indépendante, l'audit de systèmes d'IA et des feuilles de route stratégiques pour les organisations qui déploient leurs programmes géospatiaux.
Flux de travail UAV tactiques
Atténuer les risques d'investissement matériel et logiciel pour les opérations sur le terrain. Nous concevons des flux de déploiement de drones à faible coût et à rendement élevé, ainsi que des pipelines de traitement de données agnostiques aux capteurs qui s'intègrent parfaitement à votre environnement SIG existant.
Foresterie de précision
Aller au-delà des indices généraux de la canopée pour fournir des informations opérationnelles à haute résolution. Nous nous spécialisons dans les attributs individuels des arbres, la cartographie des essences et la visualisation LiDAR avancée afin d'optimiser la gestion des inventaires et la planification sylvicole.
IA appliquée et intelligence spatiale
Nous développons des cadres mathématiques et d'apprentissage profond avancés, adaptés aux données géographiques complexes. Qu'il s'agisse de résoudre des ensembles de données spatialement désalignés ou de surmonter le décalage de domaine entre différents capteurs, nous transformons l'imagerie brute en un actif fiable.
Partenaire de votre clarté opérationnelle
Nous établissons des ponts entre la science géospatiale complexe et les opérations industrielles quotidiennes. GeoClarET s'associe aux organisations qui ne peuvent se permettre le risque du « flou » ou de l'incertitude.
Foresterie industrielle
Entreprises cherchant à automatiser des inventaires de précision, à cartographier la répartition des essences et à optimiser les rendements sans les coûts prohibitifs de la collecte intensive de données sur le terrain.
Services publics et infrastructures
Gestionnaires de la végétation et exploitants d'infrastructures nécessitant une cartographie automatisée et hautement précise des risques le long des corridors linéaires.
Fournisseurs de technologies et agences
Entreprises et organismes à la recherche d'une validation scientifique indépendante pour leurs modèles d'IA géospatiale ou leurs flux de travail en télédétection.
Actualités et recherche
Actualités et recherche
Surmonter l'incompatibilité des capteurs pour la cartographie des essences d'arbres
Publié : Juin 2026
Dans la télédétection opérationnelle, les modèles entraînés sur un système d’imagerie échouent souvent lorsqu’ils sont déployés sur un autre. Notre dernière recherche évaluée par les pairs s’attaque directement à ce goulot d’étranglement lié au domain shift. Grâce à un cadre supervisé de transfert d’apprentissage entre capteurs, nous avons réussi à cartographier des essences d’arbres individuelles au sein de canopées mixtes à partir de données multispectrales à plus basse résolution, même dans des conditions de forte limitation des échantillons d’entraînement.
Ce cadre renforce l’engagement de GeoClarET envers des flux de travail d’IA évolutifs et indépendants des capteurs pour la foresterie de précision, permettant une cartographie robuste des essences à travers des canopées hétérogènes et ouvrant la voie à un déploiement opérationnel sur une diversité de systèmes d’imagerie.
Lire l'article complet →GeoClarET lance un projet collaboratif sur l’évaluation de la qualité du bois
Date : 10 août 2026
Nous sommes heureux d’annoncer la publication de notre premier projet de recherche collaboratif, « Wood Quality Assessment of Standing Tree Stems When Measurements Are Spatially Misaligned », désormais disponible dans la revue Forests.
Dans les environnements industriels complexes comme la foresterie de précision, les données sont rarement parfaitement alignées. Les décalages spatiaux entre les mesures de terrain et les données issues de capteurs créent souvent des obstacles à une modélisation fiable. Cette étude présente le cadre Regression of Misaligned Covariates (RMC), une approche statistique rigoureuse conçue pour résoudre ces problèmes de désalignement.
En appliquant ce cadre, nous pouvons désormais offrir une modélisation prédictive plus robuste pour les arbres sur pied, transformant des données fragmentées ou imparfaites en informations claires et exploitables pour les décideurs.
Cette étude représente une étape importante pour GeoClarET. Elle illustre notre engagement à relier la télédétection avancée, l’IA appliquée et les besoins opérationnels du secteur forestier. Ce travail établit une norme pour la manière dont nous souhaitons accompagner la modernisation industrielle : en s’attaquant aux défis de données qui empêchent souvent les organisations d’obtenir une vision complète de leurs ressources.
Lire l'article complet →Nouvelle recherche bientôt disponible
Date de publication : À déterminer
Un nouveau jalon de recherche GeoClarET sera ajouté ici. Restez à l’affût des prochaines publications, projets collaboratifs et innovations en IA appliquée à la foresterie et aux systèmes décisionnels environnementaux.
Surmonter l'incompatibilité des capteurs pour la cartographie des essences d'arbres
Publié : Juin 2026
Dans la télédétection opérationnelle, les modèles entraînés sur un système d’imagerie échouent souvent lorsqu’ils sont déployés sur un autre. Notre dernière recherche évaluée par les pairs s’attaque directement à ce goulot d’étranglement lié au domain shift. Grâce à un cadre supervisé de transfert d’apprentissage entre capteurs, nous avons réussi à cartographier des essences d’arbres individuelles au sein de canopées mixtes à partir de données multispectrales à plus basse résolution, même dans des conditions de forte limitation des échantillons d’entraînement.
Ce cadre renforce l’engagement de GeoClarET envers des flux de travail d’IA évolutifs et indépendants des capteurs pour la foresterie de précision, permettant une cartographie robuste des essences à travers des canopées hétérogènes et ouvrant la voie à un déploiement opérationnel sur une diversité de systèmes d’imagerie.
Lire l'article complet →Nouvelle recherche bientôt disponible
Date de publication : À déterminer
Un nouveau jalon de recherche GeoClarET sera ajouté ici. Restez à l’affût des prochaines publications, projets collaboratifs et innovations en IA appliquée à la foresterie et aux systèmes décisionnels environnementaux.
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