Cartographier avec Python : par où commencer ?

Pourquoi utiliser Python en SIG ?

QGIS et ArcGIS sont excellents pour les analyses ponctuelles. Mais quand vous devez :

• Traiter 500 fichiers en même temps
• Refaire la même analyse chaque mois
• Automatiser la production de cartes
• Combiner données SIG et statistiques
• Créer une application web cartographique

... Python devient indispensable. C'est ce qui distingue un géomaticien "utilisateur" d'un géomaticien "expert".

Les 5 bibliothèques Python à connaître

1. GeoPandas : le couteau suisse

GeoPandas est LA bibliothèque pour manipuler des données vectorielles (points, lignes, polygones). Elle combine la puissance de pandas (analyse de données) avec les fonctionnalités SIG.

Ce qu'on peut faire :

• Charger des shapefiles, GeoJSON, GPKG
• Filtrer, fusionner, découper des couches
• Calculer des surfaces, distances, intersections
• Reprojeter dans un autre système de coordonnées
• Exporter vers tous les formats

2. Rasterio : pour les données raster

Rasterio est la bibliothèque pour les données raster : images satellite, MNT, cartes d'occupation du sol.

Ce qu'on peut faire :

• Lire et écrire des GeoTIFF
• Découper un raster selon un polygone
• Reprojeter un raster
• Calculer des statistiques par zone

3. Matplotlib + Cartopy : pour les cartes

Matplotlib est LA bibliothèque de visualisation Python. Cartopy la complète pour les cartes géographiques (projections, fonds de carte, etc.).

Ce qu'on peut faire :

• Créer des cartes statiques (PNG, PDF, SVG)
• Ajouter des légendes, échelles, flèches nord
• Personnaliser entièrement le rendu

4. Folium : pour les cartes interactives

Folium permet de créer des cartes interactives (Leaflet) directement depuis Python, sans écrire une ligne de JavaScript.

Ce qu'on peut faire :

• Générer des cartes web interactives
• Ajouter des marqueurs, popups, choroplèthes
• Exporter en HTML autonome

5. Shapely : pour la géométrie

Shapely gère les opérations géométriques de base.

Ce qu'on peut faire :

• Créer des buffers
• Calculer des intersections, unions, différences
• Vérifier la validité des géométries

Comment installer tout ça ?

La façon la plus simple : utiliser Anaconda ou Miniconda, qui incluent déjà la plupart de ces bibliothèques.

Sinon, en ligne de commande :

• pip install geopandas
• pip install rasterio
• pip install folium
• pip install matplotlib cartopy
• pip install shapely

Votre premier script : créer une carte

Voici les étapes typiques d'un premier script Python en SIG :

1. Importer les bibliothèques nécessaires
2. Charger les données (shapefile, GeoJSON...)
3. Faire l'analyse (filtre, calcul, intersection)
4. Créer la carte avec Matplotlib
5. Ajouter les éléments : titre, légende, échelle
6. Exporter en PNG, PDF ou HTML

En 20-30 lignes de code, vous produisez une carte professionnelle, reproductible à volonté.

Faut-il être développeur pour se lancer ?

Non, mais il faut accepter une petite courbe d'apprentissage :

• 1-2 semaines pour comprendre la syntaxe Python
• 1-2 mois pour être à l'aise avec GeoPandas
• 3-6 mois pour automatiser des tâches complexes

Les géomaticiens qui maîtrisent Python sont parmi les mieux payés du marché. C'est un vrai accélérateur de carrière.

Les cas d'usage concrets

Voici ce que vous pourrez faire une fois Python maîtrisé :

• Automatiser la production de 100 cartes pour un atlas régional
• Fusionner automatiquement les données de 50 communes
• Calculer des statistiques par quartier en 1 clic
• Créer un dashboard avec cartes interactives
• Traiter des séries temporelles de 20 ans d'images satellite
• Publier une carte en ligne automatiquement

Par où commencer concrètement ?

Voici un plan de progression réaliste :

1. Semaines 1-2 : apprendre les bases de Python (variables, boucles, fonctions)
2. Semaines 3-4 : découvrir pandas (analyse de données)
3. Semaines 5-6 : apprendre GeoPandas (vecteur)
4. Semaines 7-8 : apprendre Rasterio (raster)
5. Semaines 9-10 : créer des cartes avec Matplotlib
6. Semaines 11-12 : créer des cartes interactives avec Folium
7. Au-delà : automatiser des tâches de plus en plus complexes

Conseil : ne cherchez pas à tout apprendre en même temps. Concentrez-vous sur une bibliothèque à la fois, avec des projets concrets.

Conclusion

Python n'est plus une option en géomatique : c'est devenu un standard. Les offres d'emploi mentionnent de plus en plus souvent Python en prérequis.

La bonne nouvelle : la communauté Python est immense et bienveillante. Les ressources gratuites abondent. Et avec de la régularité, on progresse vite.

Commencez petit : un script qui charge un shapefile et l'affiche. Puis ajoutez une fonctionnalité à la fois. Dans 6 mois, vous aurez un vrai savoir-faire.