BigQuery + Earth Engine : la révolution de l’analyse géospatiale

On peut désormais interroger l’espace, le réel, la ville, la planète… en SQL dans BigQuery.

BigQuery prend une toute nouvelle dimension. Avec l’intégration inédite de données issues de Google Maps Platform et de Earth Engine directement dans BigQuery, Google transforme la manière dont on accède, croise et analyse les données géographiques. Ce virage stratégique fait entrer la plateforme dans une nouvelle ère : celle de l’analyse géospatiale à grande échelle, simple à manipuler, et enfin accessible à tous, même sans expertise en SIG ou en télédétection.

Que vous soyez data analyst, urbaniste, planificateur logistique, décideur public ou acteur du retail, ces nouvelles capabilités géospatiales dans BigQuery vous permettent de connecter des données terrain (images satellite, Street View, données d’affluence ou de circulation) à vos propres sources d’information. En combinant les fonctions avancées de BigQuery Earth Engine avec la souplesse de SQL, il devient possible d’analyser l’état de vos infrastructures, d’optimiser des emplacements commerciaux ou encore de modéliser des risques environnementaux… le tout depuis une seule interface.

Dans cet article, on vous explique comment profiter pleinement de cette nouvelle génération d’outils d’analyse géospatiale dans BigQuery, avec des cas concrets, des tips d’usage, et une plongée dans les jeux de données maintenant disponibles. Prêt à activer une vision 360° de vos territoires, villes, routes ou marchés ? C’est le moment d’explorer BigQuery Geospatial comme vous ne l’avez jamais vu.

🛠️ Imagery Insights : Transformer les images en décisions

Imagery Insights : l’IA au service de l’infrastructure

Le module Imagery Insights, actuellement en version expérimentale aux États-Unis, au Canada, au Royaume-Uni et au Japon, combine les images de Street View avec la puissance de Vertex AI et BigQuery. Cette combinaison permet d’identifier et d’évaluer automatiquement l’état d’infrastructures telles que les poteaux électriques ou les panneaux de signalisation. Par exemple, une municipalité peut désormais estimer précisément le nombre de panneaux nécessitant une réparation, optimisant ainsi la planification budgétaire et les interventions sur le terrain.

Imagery Insights : transformer les images de rue en données exploitables dans BigQuery

Tout commence avec des images. Celles de Street View, prises depuis des millions de rues dans le monde entier. Imagery Insights les rend lisibles, interprétables et surtout actionnables. À l’aide de Vertex AI, les objets visibles sont automatiquement détectés et classés : panneaux de signalisation, lampadaires, abris, équipements publics.

D’abord, ces objets sont localisés et leur état est évalué : endommagé, manquant, déplacé. Ces informations sont ensuite injectées dans BigQuery, prêtes à être croisées avec d’autres données. Sans capteur ni intervention humaine.

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Au niveau suivant, on peut associer ces objets à des bases de données métiers (infrastructure, maintenance, budget, risques) pour en extraire des priorités d’action ou prédire les zones de dégradation.

Enfin, en combinant les capacités de classification de Vertex AI avec SQL, il est possible de construire un pipeline complet d’analyse, d’alerte et d’optimisation des opérations en temps quasi réel. C’est un levier pour automatiser ce qui relevait jusque-là du terrain ou de l’intuition.

Idées d’utilisation de Imagery Insights

• Identifier tous les panneaux STOP endommagés dans une ville.
• Évaluer automatiquement l’état d’un parc de mobilier urbain.
• Créer une carte des équipements absents par zone.
• Déclencher des alertes dès qu’un objet est classé « endommagé ».
• Planifier des tournées de maintenance optimisées.
• Estimer l’usure moyenne par type d’objet selon l’exposition (trafic, météo, quartier).
• Comparer des quartiers entre eux selon la densité d’équipements manquants.

🏪 Places Insights : Explorer le tissu économique au mètre près

Quelques requêtes SQL pour comprendre l’environnement commercial dans BigQuery

Places Insights offre un accès à des données agrégées provenant de plus de 250 millions d’entreprises et de lieux, mises à jour mensuellement. Ces informations détaillées, telles que l’accessibilité, les horaires d’ouverture ou les niveaux de prix, permettent aux entreprises de mieux comprendre la dynamique locale. Par exemple, un détaillant peut identifier les zones avec une forte concentration de cafés haut de gamme et une faible présence de concurrents, facilitant ainsi le choix de l’emplacement idéal pour une nouvelle boutique.

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Places Insights met à disposition dans BigQuery une base structurée et enrichie de données issues de Google Maps : des dizaines de millions de lieux, commerces, services, établissements divers, mis à jour mensuellement.

Au départ, il s’agit de repérer la présence ou l’absence de certaines catégories d’activité : restaurants, banques, boulangeries, écoles, etc. Avec les coordonnées géographiques de chaque point.

Puis viennent les enrichissements : densité par zone, accessibilité, gamme de prix, avis clients, horaires d’ouverture… Ces attributs permettent de qualifier finement une zone selon des critères tangibles, utiles pour comprendre un tissu économique ou guider une implantation.

Au niveau avancé, on peut utiliser ces données comme base d’une analyse géospatiale complète, en les croisant avec d’autres sources : démographie, mobilité, urbanisme, performance commerciale ou données de fidélité. Cela ouvre des perspectives inédites d’analyse territoriale fine et dynamique.

Idées d’utilisation de Places Insights

• Croiser avec vos ventes pour identifier des corrélations géographiques.
• Mesurer la densité de restaurants dans une zone.
• Identifier les quartiers avec beaucoup de cafés mais peu de boulangeries.
• Trouver des zones sous-desservies par un type d’établissement.
• Évaluer la diversité commerciale dans un quartier.
• Détecter les zones à fort potentiel de développement.
• Mesurer l’évolution d’une rue commerçante dans le temps.

🚦 Roads Management Insights : Observer le trafic sans caméra

Avec Roads Management Insights, les autorités peuvent analyser les données historiques et en temps réel du trafic pour identifier les zones de congestion et les causes potentielles des ralentissements. Cette capacité permet une réaction rapide aux incidents et une planification plus efficace des infrastructures routières, contribuant à améliorer la sécurité et la fluidité du trafic. ​

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À travers l’analyse du trafic routier, Roads Management Insights permet de comprendre la circulation comme un flux en constante évolution. Les données issues de Google Maps sont analysées et historisées dans BigQuery, permettant d’observer des vitesses moyennes, des ralentissements, des congestions récurrentes.

L’étape suivante consiste à isoler des schémas dans ces données : ralentissements systématiques à certaines heures, sections sujettes aux accidents, points de friction. Ces observations peuvent être croisées avec les chantiers, les événements ou la météo.

Plus loin encore, en combinant historique et temps réel, il devient possible d’automatiser la détection d’anomalies, de prédire des ralentissements, ou de recommander des ajustements dynamiques (feux tricolores, signalétique, déviations). Tout cela dans BigQuery, en SQL.

Idées d’utilisation de Roads Management Insights

Créer des alertes en cas de chute brutale de la vitesse moyenne.Grâce à l’analyse de trafic en temps réel, Roads Management Insights permet de comprendre et d’anticiper les comportements routiers. Vitesse, ralentissements, anomalies : tout est mesurable, historisable, modélisable.

• Repérer les 10 zones les plus congestionnées aux heures de pointe.
• Identifier les causes d’un ralentissement sur une portion de route.
• Mesurer l’effet d’un chantier ou d’un événement sur le trafic.
• Anticiper les pics de circulation selon les jours de la semaine.
• Simuler l’impact d’un futur aménagement (rond-point, voie verte).
• Corréler des ralentissements avec des données d’accidents.

🛰️ Earth Engine dans BigQuery : L’environnement à portée de requête SQL

L’intégration d’Earth Engine dans BigQuery permet aux utilisateurs d’effectuer des analyses avancées de données raster issues d’images satellites directement via SQL. La nouvelle fonction ST_REGIONSTATS() facilite l’extraction de statistiques géospatiales, rendant ces analyses accessibles même sans expertise en télédétection. Cela ouvre la voie à des applications variées, telles que l’évaluation des risques d’incendie ou la surveillance de la déforestation.

C’est une intégration historique. Earth Engine, le moteur géospatial de Google, donne accès à plus de 90 pétaoctets d’images satellites, de données climatiques, hydrologiques, topographiques. Désormais, ces données peuvent être analysées directement dans BigQuery via la fonction ST_REGIONSTATS().

On peut d’abord interroger une zone donnée pour en extraire une moyenne : NDVI, température, humidité… Ensuite, on peut suivre l’évolution dans le temps (mois, années, décennies), ou comparer plusieurs régions entre elles.

Enfin, en croisant les résultats avec vos propres bases (parcelles agricoles, zonages, infrastructures…), vous pouvez produire des rapports automatisés, détecter des tendances invisibles à l’œil nu, ou même entraîner des modèles de prédiction.

Idées d’utilisation de Earth Engine dans BigQuery

• Suivre l’évolution de la végétation dans une région sur 10 ans.
• Comparer la température de surface entre deux villes.
• Identifier les zones à risque d’inondation ou d’incendie.
• Créer des cartes d’alerte basées sur des seuils environnementaux.
• Estimer les pertes agricoles après un épisode climatique.
• Mesurer l’impact d’un projet sur l’environnement local.
• Générer des indicateurs environnementaux à l’échelle nationale ou locale.

Pourquoi c’est une révolution

Parce que tout cela se passe dans BigQuery.
Parce qu’on utilise du SQL.
Parce qu’on peut le faire sans spécialiste SIG.
Parce que c’est connecté en natif à Vertex AI, Looker Studio, ou vos systèmes métiers.

BigQuery Geospatial Analytics, ce n’est pas juste une nouvelle fonctionnalité :
C’est l’entrée dans un monde où les territoires deviennent data-native, où l’environnement, la ville, la route ou l’économie locale peuvent être interrogés, compris, modélisés et optimisés.

On ne se contente plus de regarder des cartes.
On les analyse, on les croise, on les met en action.

Pour aller plus loin

• Imagery Insights dans BigQuery
• Places Insights dans BigQuery
• Earth Engine dans BigQuery

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