Générateur de carte IA pour des lieux réels : modèles d’image ou agent SIG dans QGIS

La plupart des outils qui se classent sur « AI map generator » dessinent une image qui ressemble à une carte. Pour un lieu réel, il vous faut une IA qui lit des données SIG au lieu de deviner des pixels. Dans mon test sur Recife, au Brésil, deux modèles d’image n’ont placé aucun vrai parc ni aucune vraie école dans les zones de 1 km qu’ils ont dessinées, alors qu’un agent SIG dans QGIS a retrouvé les données OpenStreetMap pour les 50 parcs et les 18 écoles.

J’ai mené ce test le 7 novembre 2026 avec un seul prompt, rédigé avec ses critères de réussite avant tout essai :

A map of the parks and schools within 1 km of the metro stations of central Recife, Brazil, with a legend and a scale bar

(« Une carte des parcs et des écoles à moins de 1 km des stations de métro du centre de Recife, au Brésil, avec une légende et une barre d’échelle. »)

Voici ce que chaque type d’outil produit réellement, comment faire la même carte gratuitement à la main dans QGIS, et ce qui s’est passé quand j’ai donné la phrase à un agent dans QGIS.

Qu’est-ce qu’un générateur de carte IA ?

Un générateur de carte IA est n’importe quel outil qui transforme un prompt texte en carte. En pratique, ce terme recouvre trois choses très différentes, et Google mélange les trois sur la même page. Quand j’ai relevé les premiers résultats organiques pour « ai map generator » aux États-Unis le 7 novembre 2026, 6 des 9 résultats étaient des générateurs de cartes de fantasy, de Donjons et Dragons ou de plateaux de jeu de rôle (Recraft, un fil Reddit r/DnD, Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky AI et OpenArt). Seuls 3 traitaient de lieux réels, et aucun ne montrait la carte d’une zone réelle construite à partir de données ouvertes, avec une légende et une barre d’échelle.

Les trois types sont :

1. Les générateurs de cartes de fantasy et de jeu (Recraft, le générateur de cartes de fantasy d’Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky, OpenArt, Perchance). Des modèles texte-image réglés pour dessiner des continents imaginaires, des mondes sur parchemin ou des grilles de donjon. Parfaits pour une campagne, pas conçus pour la géographie réelle.
2. Les modèles d’image généralistes (comme les modèles d’image Gemini de Google, ou les outils d’image de ChatGPT et Midjourney) et les outils de cartes à épingles (comme MapsGPT de Proxi ou PamPam). Les modèles d’image peignent un JPEG plat qui imite un plan de ville. Les outils à épingles posent des marqueurs sur une carte web à partir de la mémoire d’un LLM ; la page de MapsGPT décrit elle-même son résultat ainsi : « Places come from public data and an AI's best guess » (les lieux viennent de données publiques et de la meilleure supposition d’une IA), et ajoute « It's a good starting point, not a guarantee » (un bon point de départ, pas une garantie).
3. Un agent SIG qui tourne dans un logiciel SIG de bureau comme QGIS. Au lieu de dessiner des pixels, il télécharge des couches vecteur depuis des sources comme OpenStreetMap, lance des outils spatiaux (un tampon métrique, une intersection), applique un style aux couches et construit une mise en page que vous pouvez modifier ou exporter en PDF.

S’il vous faut une île pour un roman, le premier groupe est ce que vous cherchez. Si quelqu’un va marcher, construire ou prendre une décision à partir de la carte, seul le troisième groupe travaille sur de vraies coordonnées.

Le test : un prompt à Recife, quatre méthodes

J’ai choisi Recife parce que la ville a une côte nette à l’est, deux fleuves (le Capibaribe et le Beberibe) qui se rejoignent près du centre, une ligne de métro (Metrorec) et une bonne couverture OpenStreetMap. Avant tout essai, j’ai extrait la vérité terrain d’OpenStreetMap (railway=station avec station=subway, leisure=park et amenity=school) et écrit les règles de réussite :

• Les stations doivent être de vraies stations Metrorec dans le bon ordre, au moins Recife et Joana Bezerra.
• Chaque nom de parc ou d’école sur une image est vérifié dans OSM : existe-t-il à Recife un objet de ce nom et de ce type, et se trouve-t-il à moins de 1 km d’une vraie station ?
• La barre d’échelle doit correspondre, à 25 % près, à la vraie distance à vol d’oiseau de 1 192 m entre les stations Recife et Joana Bezerra.
• Pour l’agent SIG : un vrai tampon de 1 000 m dans un SCR métrique, des nombres de parcs et d’écoles conformes à ma propre vérification géométrique sur OSM, une mise en page avec légende et barre d’échelle, et la mention des sources de données.

Ce que les modèles d’image ratent sur une vraie ville

J’ai envoyé le prompt une fois à gemini-3-pro-image et une fois à gemini-3.1-flash-image via l’API Gemini, avec les réglages par défaut et sans prompt système. Une image par modèle, c’est un seul échantillon, pas un benchmark statistique : prenez les chiffres ci-dessous comme ce qui s’est passé lors de mon essai, pas comme un taux fixe.

Au premier coup d’œil, les deux images sont convaincantes. Alors que le prompt était en anglais, les deux ont écrit leurs étiquettes en portugais, placé l’océan Atlantique à droite, là où se trouve la côte de Recife, dessiné des icônes de métro rouges entourées de cercles de 1 km, et ajouté une légende et une barre d’échelle.

Quand on vérifie les noms dans OpenStreetMap, la carte s’effondre. Sur l’image Pro, 7 des 10 noms distincts de parcs et d’écoles sont de vrais lieux de Recife (comme Parque 13 de Maio, Parque da Jaqueira, Ginásio Pernambucano et Colégio Damas). L’un est une rue et non un parc (Praça do Arsenal), et deux n’existent pas dans OSM (Parque das Jaqueira et Colégio de Mantes).

Le plus gros problème, c’est leur emplacement. Chaque étiquette de l’image se trouve dans un cercle de 1 km dessiné, puisque c’est ce que demandait le prompt. En réalité, aucun des 10 parcs et écoles nommés n’est à moins de 1 000 m d’une vraie station de métro. Le plus proche est le Liceu de Artes e Ofícios, à 1 101 m de la station Recife ; le Parque 13 de Maio est à 1 248 m ; le Parque da Jaqueira, à 4 144 m. Le modèle s’est souvenu de vrais noms de Recife et les a peints dans ses cercles.

Les stations ont le même problème. Seuls 3 des 6 noms distincts de stations sur l’image Pro sont de vraies stations Metrorec (Largo da Paz, Joana Bezerra et Afogados). « Recife Antigo » est un quartier, « Larga Bezerra » mélange Largo da Paz et Joana Bezerra, et l’étiquette « Central » apparaît sur trois icônes rouges distinctes, dans trois parties de la carte. Dans OSM, Afogados et Largo da Paz sont à 489 m l’une de l’autre ; mesurées avec la barre d’échelle de 1 km de l’image elle-même, l’image Pro les dessine à 2,8 km de distance.

L’image Flash (gemini-3.1-flash-image, 10,9 s) fait pire sur les étiquettes : 5 de ses 10 noms distincts de parcs et d’écoles sont de vrais parcs ou de vraies écoles de Recife, 2 sont du mauvais type (Lagoa do Araçá est un étang, et l’Escola Estadual Sizenando Silveira n’apparaît dans OSM que comme une station de vélos en libre-service qui porte son nom), et 3 n’existent pas dans OSM. Là encore, aucun des vrais parcs ou des vraies écoles n’est à moins de 1 km d’une station de métro du centre.

Elle invente aussi des détails cartographiques. Le long des bords supérieur et gauche, elle imprime des graduations de coordonnées (85000, 40000, 70000) qui n’appartiennent à aucun système de coordonnées, et la rangée de graduations du bas se dissout en formes illisibles. Sur la côte, elle dessine la Praia de Boa Viagem au nord de la Praia do Pina ; à Recife, Boa Viagem se trouve à environ 3,7 km au sud de Pina.

Rien de tout cela n’est surprenant quand on se rappelle comment fonctionne un modèle d’image. Il n’a ni couche SIG, ni système de coordonnées, ni moyen de mesurer 1 000 m. Il prédit des pixels qui ressemblent à une carte de Recife.

Comment faire la vraie carte gratuitement dans QGIS

Avant de regarder un agent IA, voici la méthode standard et gratuite pour construire cette carte dans QGIS avec des données OpenStreetMap. Si vous n’avez jamais fait de mise en page, notre guide sur comment faire une carte dans QGIS reprend les bases plus en détail, et notre guide de téléchargement des données OpenStreetMap dans QGIS explique QuickOSM pas à pas.

Voici la boîte de dialogue QuickOSM de l’étape 1, réglée sur leisure=park à Recife :

Et les deux boîtes de dialogue de traitement qui font le vrai travail spatial aux étapes 4 et 5 : le tampon en mètres et l’extraction par localisation.

Une fois le tampon créé, Extraire par localisation réduit les 135 parcs de la zone téléchargée aux 50 qui touchent la zone de 1 km :

Placer ces couches sur un fond OpenStreetMap dans une mise en page QGIS donne une carte de référence vérifiable, avec exactement les 50 parcs et les 18 écoles :

Un agent SIG sur le même prompt

Nous développons AI Agent : cette section teste donc notre propre plugin sur exactement la même phrase. C’est un panneau de chat ancré dans QGIS (présenté en détail dans notre guide complet d’AI Agent pour QGIS). Au lieu de générer une image, il lit votre projet, récupère des jeux de données vecteur, lance les outils de traitement de QGIS et construit une mise en page.

Je suis parti d’un projet QGIS 3.44.15 vide sous macOS, j’ai réglé l’effort sur Medium et les permissions sur Balanced, collé exactement le prompt du test et cliqué une seule fois sur Envoyer. Aucun message de relance, aucune carte de question, aucune retouche manuelle.

Il a terminé en 88,7 secondes (34 appels d’outils internes, 0 erreur). Il lit OpenStreetMap depuis un extrait que nous hébergeons (daté du 19 octobre 2026) : les serveurs publics qui m’avaient refusé ce jour-là ne l’ont donc pas bloqué. Il a passé le projet en EPSG:31985 (SIRGAS 2000 / UTM zone 25S), récupéré les stations de métro, créé un tampon de 1 000 m autour, découpé les parcs et les écoles, stylé six couches et construit une mise en page A4 paysage.

Sa réponse dans le panneau (traduite de l’anglais) :

Mise en page A4 « Central Recife parks and schools » créée, avec une légende et une barre d’échelle. Elle montre 18 écoles cartographiées et 50 parcs cartographiés à moins de 1 km à vol d’oiseau de deux stations de métro. « Centre » signifie à moins de 2,5 km du centre-ville de Recife ; la couverture dépend d’OpenStreetMap. Je peux aussi exporter la mise en page en PDF.

J’ai comparé ses couches à ma propre vérification géométrique sur OpenStreetMap :

• Stations : il a retenu Recife (-8.06917, -34.88537) et Joana Bezerra (-8.07321, -34.89539).
• Tampon : sa couche de tampon en EPSG:31985 couvre 5 375 557 m², à 0,02 % près de la surface théorique de deux cercles de 1 000 m distants de 1 192 m (5 376 700 m²).
• Parcs et écoles : 50 parcs et 18 écoles, soit 50 identifiants OSM de parcs sur 50 et 18 identifiants OSM d’écoles sur 18 identiques à ceux de la méthode manuelle. Le sommet de parc le plus éloigné est à 998 m d’une station, l’école la plus éloignée à 944 m.
• Sources : le pied de la mise en page indique © OpenStreetMap contributors; © Overture Maps Foundation, TomTom; modified by TerraLab | ODbL 1.0 | October 2026 | SIRGAS 2000 / UTM 25S.

Il avait aussi de vraies limites sur ce message unique, et elles se voient sur la mise en page ci-dessus :

• Seulement deux stations. En définissant le « centre » comme la zone à moins de 2,5 km du centre historique de Recife, il a laissé de côté Afogados (à 2 475 m de la station Recife), Largo da Paz et Ipiranga. Avec Afogados, les nombres passent à 63 parcs et 26 écoles. Il a au moins indiqué la règle des 2,5 km dans sa réponse et sur la page : vous pouvez donc demander Afogados dans un message suivant.
• Pas d’étiquettes de noms pour les parcs et les écoles. Seules les deux stations sont étiquetées ; pour voir le nom d’une école, vous cliquez sur l’entité dans QGIS ou vous demandez à l’agent de les étiqueter.
• Pas de flèche du nord, et une page mal équilibrée. Mon prompt ne demandait pas de flèche du nord, donc l’agent n’en a pas ajouté. L’étiquette « Joana Bezerra » est posée sur son point rouge, il n’y a pas de fond raster sous les routes Overture et l’eau OSM, et le tiers droit de la page A4 est presque vide.
• Il s’est arrêté à un clic du fichier PDF. Il a construit la mise en page QGIS et proposé de l’exporter en PDF : j’ai donc cliqué moi-même sur Mise en page > Exporter au format PDF….

La différence avec un générateur d’image, c’est que chaque élément de cette carte est une vraie couche QGIS dans un système de coordonnées métrique. Déplacer la légende, ajouter une flèche du nord, afficher les noms des écoles ou ajouter la station Afogados prend quelques secondes sur la même carte, au lieu de relancer les dés pour un nouveau JPEG.

Essayer AI Agent gratuitement dans QGIS, sans carte bancaire

Quel outil utiliser, et quand

• Utilisez un générateur de cartes de fantasy (Recraft, Firefly, TT-RPG, OpenArt) quand le lieu est imaginaire. C’est pour cela que sont faits la plupart des résultats de recherche « AI map generator », et ils le font bien.
• N’utilisez jamais un modèle d’image pour un lieu où quelqu’un se rendra, que vous citerez dans un rapport ou sur lequel vous construirez. Le danger de gemini-3-pro-image et de gemini-3.1-flash-image n’est pas qu’ils soient laids ; c’est qu’ils ont l’air finis tout en plaçant de vrais noms d’écoles de Recife à 3 ou 4 km de leur emplacement réel. Si vous n’avez qu’un chatbot dans le navigateur, demandez-lui d’écrire du code PyQGIS plutôt que de dessiner une image ; notre test de ChatGPT pour QGIS montre ce qui marche et où les scripts écrits à l’aveugle échouent.
• Utilisez QGIS à la main quand vous voulez maîtriser chaque requête, chaque symbole et chaque élément de mise en page sans rien payer, ou quand vous apprenez comment fonctionnent les jointures spatiales et les projections métriques.
• Utilisez un agent SIG dans QGIS quand vous voulez de vraies couches OpenStreetMap ou Overture, un vrai tampon métrique et une mise en page modifiable en une minute et demie, et que retoucher une étiquette ou ajouter une flèche du nord à la fin ne vous dérange pas. Tous nos outils QGIS sont sur le hub QGIS IA.

Comment nous avons mesuré. Testé le 7 novembre 2026. Les deux générations d’images ont appelé l’API Gemini (generateContent avec responseModalities: ["TEXT","IMAGE"], réglages par défaut, sans prompt système, n = 1 image par modèle) sur gemini-3-pro-image et gemini-3.1-flash-image. La vérité terrain venait de l’API OpenStreetMap (/api/0.6/map, huit tuiles couvrant les longitudes -34.9245 à -34.8745 et les latitudes -8.0885 à -8.0585) et de recherches Nominatim le même jour. L’essai d’AI Agent a utilisé QGIS 3.44.15 sous macOS avec AI Agent 1.9.4 à l’effort Medium et en permissions Balanced, dans un projet vide ; l’extrait OpenStreetMap interrogé par l’agent datait du 19 octobre 2026 et l’extrait de routes Overture Maps du 21 octobre 2026. Un prompt et une ville, c’est un petit échantillon ; une autre ville, un prompt en portugais ou des générations d’images répétées changeraient les nombres exacts d’étiquettes.

Questions fréquentes

ChatGPT ou Gemini peuvent-ils faire une carte précise d’une vraie ville ?

Pas sous forme d’image générée. Quand un modèle d’image dessine une carte, il prédit des pixels au lieu de lire des coordonnées SIG. Dans notre test sur le centre de Recife, les deux modèles d’image Gemini ont dessiné des cartes convaincantes en portugais, avec légende et barre d’échelle, mais 0 des 10 parcs et écoles nommés sur chaque image étaient de vrais lieux situés dans les zones de métro de 1 km qu’ils avaient dessinées. Pour une carte précise, utilisez un SIG comme QGIS ou un agent qui travaille sur de vraies couches OpenStreetMap.

Existe-t-il un générateur de carte IA gratuit pour des lieux réels ?

Oui, avec des limites. Les outils web à épingles comme MapsGPT permettent de générer gratuitement quelques cartes interactives à épingles par heure, même si leur propre page précise que les points sont « an AI's best guess » (la meilleure supposition d’une IA). Pour une vraie carte SIG avec des polygones, une barre d’échelle et une mise en page, QGIS est entièrement gratuit et open source, et AI Agent pour QGIS propose un plan gratuit de 5 tâches par mois à l’effort Low, sans carte bancaire ni clé API (Pro ajoute 300 tâches par mois et les efforts Medium ou High).

L’IA peut-elle générer une carte à partir de mes propres données SIG ou d’un tableur ?

Les générateurs d’images ne savent pas lire un shapefile, un GeoPackage ou un CSV de coordonnées. Un agent SIG dans QGIS, si : vous ouvrez votre projet existant ou déposez un CSV, un GeoPackage, un shapefile ou un GeoJSON dans le panneau de chat d’AI Agent, et vous lui demandez de créer un tampon, de faire une jointure, d’appliquer un style ou de construire une mise en page à partir de vos couches, avec des données OpenStreetMap ou Overture Maps en complément.

Pourquoi la plupart des résultats pour « AI map generator » concernent-ils des cartes de fantasy ou de D&D ?

Parce que les modèles texte-image excellent à inventer des côtes, des textures de parchemin et des salles de donjon là où aucune vérité terrain n’existe. Quand nous avons regardé les 9 premiers résultats Google pour « ai map generator » en novembre 2026, 6 étaient des outils de cartes de fantasy ou de plateaux de jeu de rôle. S’il vous faut la carte d’un lieu réel, cherchez un outil SIG ou un plugin QGIS plutôt qu’un générateur d’images.

Essayer AI Agent gratuitement