AI / Géospatial / Stage professionnel
Chatbot géospatial EpiWise LLM
Agent LangChain/LangGraph pour interagir avec des cartes géospatiales à risque épidémique.
- Rôle
- Stagiaire / agent développeur AI
- Quand
- mars 2025 - août 2025
- Statut
- professional project
EpiWise est une plateforme géospatiale de risque épidémique fournissant des projections de risques, des ensembles de données et une plateforme de décision intégrée. Lors du stage Geomatys, le travail du chatbot AI s'est concentré sur la facilitation de l'exploration de modèles géospatiaux complexes grâce au langage naturel. L'agent pourrait exécuter des contrôles d'application, raisonner sur les sorties géospatiales de API, capturer des vues cartographiques et rapporter les résultats de manière conviviale.
La plateforme
EpiWise transforme les données satellitaires et épidémiologiques en projections de risques sur une carte interactive : c'est l'application exploitée par l'agent.
Parlez à la carte
Les modèles d'EpiWise sont puissants mais denses : l'agent que j'ai construit chez Geomatys permet aux non-scientifiques de les piloter dans un langage simple. Une séance type :
Montrez-moi la projection du risque de dengue pour le sud de la France en août.
Basculer la carte vers la couche de risque de dengue et fixer la date au mois d'août. Les départements côtiers du sud présentent un risque élevé - voici la projection actuelle.
couche modifiée → risque de dengue · date fixe → 2025-08
Pourquoi le risque est-il plus élevé autour de Montpellier ?
J'ai interrogé la couche WFS derrière cette projection : le modèle pondère la température estivale, les indices d'eau stagnante et la présence historique de vecteurs. Autour de Montpellier, les trois indicateurs sont élevés.
appel d'outil → requête de fonctionnalité WFS
Super : envoyez-moi un rapport sur ce que nous venons d'examiner.
Fait. Le rapport comprend notre historique de discussions, des captures d'écran de chaque état de la carte et les paramètres du modèle utilisés.
rapport généré → captures d'écran + résumé de la discussion
Selon les mots de Géomatys
Geomatys a publié un article (avec une vidéo de démonstration) sur ce travail de chatbot et la transformation d'actifs géospatiaux pilotée par l'IA.
Lire « Tirer parti de l'intelligence artificielle pour la transformation des actifs géospatiaux »Sous le capot
- Agent ReAct - Une boucle LangChain/LangGraph raisonne sur chaque demande avant d'agir.
- Appel d'outil - les couches de carte, les dates et les paramètres du modèle sont de véritables contrôles d'application que l'agent exploite.
- WFS / WMS - les normes géospatiales donnent à l'agent un contexte de vérité terrain pour ses réponses.
- Rapports - captures d'écran + historique des discussions compilés dans un document final.
- MCP / A2A - exploré comme couche de protocole à long terme pour la maintenabilité.
Fonctionnalités
- Interaction cartographique en langage naturel
- Contrôle des paramètres de couche/date/modèle
- Capture d'écran
- Rapports basés sur l'historique des discussions
- Appel de l'outil géospatial API
- Assistance aux utilisateurs non experts
Ce que j'ai fait
- Conception d'un agent de style ReAct avec LangChain et LangGraph.
- Connecté l'agent aux contrôles et aux API des applications géospatiales.
- Ajout de flux de travail d'outils pour les modifications de couche de carte/date/paramètre.
- Utilisation de l'outil WFS/WMS intégré pour un meilleur contexte de réponse.
- Ajout de flux de capture d'écran et de génération de rapport final.
- Exploration des orientations du protocole MCP/A2A pour une maintenabilité future.
Chronologie du projet
Projet de stage professionnel AI : agent géospatial LangGraph/LangChain intégré aux workflows cartographiques EpiWise.
mars 2025Planification / Recherche
Début du stage et du projet chatbot
Démarrage du stage Geomatys AI et du projet de chatbot géospatial EpiWise.
avr. 2025Développement
Agent ReAct implémenté
Implémentation d'un agent LangChain/LangGraph ReAct capable d'interagir avec les API géospatiales et l'état de l'application.
mai 2025Développement
Intégration de l'outil WFS/WMS
Création d'outils LLM pour interagir avec les API géospatiales WFS/WMS et recueillir le contexte pour de meilleures réponses basées sur des cartes.
juin 2025Développement
Actions de cartographie et workflow de reporting
Permet au chatbot de modifier les couches, les dates, les paramètres du modèle, de prendre des captures d'écran et de rapporter les résultats aux utilisateurs non scientifiques.
juil. 2025Planification / Recherche
Exploration du protocole LLM
Début de la mise en œuvre de protocoles LLM orientés vers l'avenir tels que MCP et A2A pour la maintenabilité et l'extensibilité.
août 2025Libération / Livraison
Livraison et transfert du stage
Réalisation du travail de stage professionnel et contribution au contexte du projet EpiWise.
Développé avec
- Python
- LangChain
- LangGraph
- Mistral
- ReAct
- WFS
- WMS
- Geospatial APIs
- MCP
- A2A