Les meilleurs plugins AI pour QGIS en 2026 : comparatif

8 plugins AI que vous pouvez installer dès aujourd'hui dans QGIS, regroupés selon leur fonction. Les prix, licences et nombres d'installations proviennent des sources de chaque plugin consultées le 18 August 2026.

Le comparatif

Les nombres d'installations proviennent de l'index officiel des plugins QGIS, avec le même champ pour chaque ligne. Les pages produits de AI Segmentation et AI Edit affichent un nombre inférieur, correspondant à la somme des lignes par version, que le lecteur peut recompter manuellement.

Plugin	Fonction	Traitement	Coût	Installations
Mapflow	Dessinez une zone, sélectionnez des bâtiments, routes, champs, forêts ou chantiers, puis récupérez des couches vectorielles.	Leurs serveurs	Crédits à $0.10 l'unité. Les bâtiments coûtent 10 crédits par km². 250 crédits gratuits à l'inscription, plafonnés à 25 km², sans téléchargement. Payant à partir de $50	202,501
GeoAI	Une boîte à outils : SAM, DeepForest pour les houppiers, masquage de l'eau, Mask R-CNN et entraînement de modèles.	Votre machine	Gratuit, MIT	58,992
Deepness	Exécute n'importe quel modèle ONNX fourni sur un raster, par tuiles. Inclut une bibliothèque de modèles prêts à l'emploi.	Votre machine	Gratuit, Apache 2.0	84,288
SCP	Classification supervisée à partir de zones d'entraînement que vous dessinez. Random forest et réseau neuronal depuis la v9.	Votre machine	Gratuit, GPL v3	2,634,130
Bunting Labs AI Vectorizer	Autocomplétion pendant la numérisation. Placez deux sommets et le tracé se poursuit devant le curseur.	Leurs serveurs	Aucun forfait gratuit. $29 par siège et par mois, plafonné à 120 complétions par jour. $99 en illimité	95,566
QGIS MCP	Expose 118 opérations QGIS à un LLM via le Model Context Protocol.	Votre machine	Gratuit. Vous payez votre propre LLM	33,950
AI Segmentation (le nôtre)	Dessinez une zone, saisissez un objet et récupérez toutes les correspondances sous forme de polygones.	Nos serveurs	200 détections automatiques gratuites par mois, sans carte bancaire. Pro €39	51,497
AI Edit (le nôtre)	Réécrit directement l'imagerie, puis vectorise le résultat.	Nos serveurs	3 générations gratuites par mois. Pro €29	21,581

Extraire des objets depuis une imagerie

1. Mapflow

Le panneau de traitement Mapflow ancré dans QGIS, avec une zone d'intérêt, Mapbox comme source de données, Buildings comme mode AI et un coût de traitement de 13 crédits — Le panneau de traitement de Mapflow. Le coût du traitement est affiché avant son lancement. Capture d'écran de la documentation Mapflow.

Sélectionnez une zone, choisissez un modèle et récupérez des couches vectorielles. Bâtiments avec hauteur facultative, routes, champs agricoles, forêts avec houppiers facultatifs et chantiers.

Traitement sur les serveurs de Geoalert. Aucune carte graphique et rien à installer en dehors du plugin.
Prix $0.10 par crédit. Les bâtiments coûtent 10 crédits par km², arrondis au km² supérieur. Formules payantes à partir de $50 pour 500 crédits, puis $100 et $300 par mois.
Offre gratuite 250 crédits, plafonnés à 25 km², téléchargement désactivé.
Licence le fichier indique GPL v3, tandis que le README indique GPL v2 ou ultérieure. Consultez le fichier.

Documentation · Vidéo de démonstration d'un traitement de bâtiments

2. AI Segmentation

QGIS avec le panneau AI Segmentation ouvert à droite et un village où chaque objet détecté est un polygone coloré distinct — AI Segmentation sur un village : 1,879 candidats, 575 conservés avec une confiance de 30%.

AI Segmentation exécute son modèle sur un serveur. Rien d'autre que le plugin ne s'installe : aucun téléchargement de poids, aucun CUDA et aucun environnement Python. Disponible dans le gestionnaire de plugins avec QGIS 3.22 et les versions ultérieures. Dessinez une zone, saisissez building et récupérez chaque bâtiment sous forme de polygone.

Image aérienne d'un toit industriel couvert de panneaux solaires, avant la détection — Saisissez solar panel, puis dessinez le toit.

Le même toit avec chaque ensemble de panneaux solaires délimité par un polygone distinct — Chaque ensemble est renvoyé comme son propre polygone.

Le filtrage se fait dans le panneau, pas dans la table attributaire. Lors d'un traitement sur Paris, déplacer les curseurs de confiance et de surface a réduit 635 polygones à 82, qui représentaient encore 84% de la surface bâtie.

Le panneau de vérification AI Segmentation affichant un curseur de confiance à 30 pour cent, 67 détections affichées sur 367, un réglage de couleur par objet et un bouton d'export — L'étape de vérification. Filtrez d'abord, puis exportez ce qui reste.

Les comptes gratuits bénéficient de 200 détections automatiques par mois sans carte bancaire et de zones allant jusqu'à 15 km². Le mode Semi-Auto sur votre propre machine reste illimité. Pro coûte €39 par mois pour 5,000 détections, sans limite de zone. La sortie est un GeoPackage stylisé avec un libellé, une classe, un score de confiance et une surface pour chaque entité.

L'imagerie est traitée sur un serveur en Europe. Le plugin ne convient donc pas aux travaux dont les données ne doivent pas quitter la machine.

Essayez-le gratuitement dans QGIS, sans carte bancaire

Exécuter un modèle sur sa propre machine

3. GeoAI

Le panneau GeoAI ancré à droite dans QGIS avec les champs du modèle, de la taille de fenêtre et de la sortie, au-dessus d'un fond OpenStreetMap — Le panneau GeoAI. Le modèle, la fenêtre de découpage et la sortie sont regroupés dans le panneau. Image tirée du tutoriel de l'auteur.

La boîte à outils la plus complète ici, créée par Qiusheng Wu. SAM, DeepForest pour les houppiers, OmniWaterMask, Mask R-CNN et un outil d'entraînement pour votre propre modèle.

Traitement sur votre machine. CUDA recommandé, Apple MPS pris en charge, solution de repli sur CPU. SAM 3 nécessite une carte NVIDIA.
Prix gratuit, MIT.
Version limitée à la série QGIS 3.44 pour éviter une régression dans 3.42.2.
Installation prévoyez une soirée. J'ai échoué sur mon Mac comme sur ma machine Windows, et mon matériel ne suffisait pas pour les traitements souhaités. Les échecs signalés concernent très majoritairement Windows et le mainteneur les clôt rapidement : #827, #519, #414, tous clôturés.

Documentation · Vidéo d'installation pas à pas

4. Deepness

Résultat de classification de l'occupation du sol sur une ville côtière produit par Deepness, avec les bâtiments en rouge, la végétation en vert et l'eau en bleu — Traitement d'un modèle d'occupation du sol avec Deepness. Vous fournissez le fichier ONNX, le plugin découpe le raster en tuiles. Capture d'écran de la documentation Deepness.

Fournissez-lui un fichier ONNX et un raster, puis il exécute le modèle tuile par tuile. Sa bibliothèque couvre l'occupation du sol, les bâtiments, les routes, les panneaux solaires, les cimes d'arbres et les voitures. Chaque modèle n'est fiable que sur des données proches de celles utilisées pour son entraînement.

Traitement sur votre machine. Fonctionne sur CPU, tandis qu'un GPU nécessite votre propre configuration CUDA.
Prix gratuit, Apache 2.0. Publié dans SoftwareX en 2023 si vous devez le citer.
Installation environ vingt minutes pour moi, et cela en valait la peine. Le plugin installe OpenCV et ONNX Runtime via pip lors de la première utilisation, ce qui provoque les erreurs : #197, #235 toujours ouverts, #193.
macOS les mainteneurs n'ont pas de Mac pour tester (#209) et la page d'installation indique « MacOS - SOON ».

Documentation · Vidéo sur le chargement d'un modèle et l'inférence

Classifier les pixels en occupation du sol

5. SCP

Fenêtre QGIS complète avec le plugin Semi-Automatic Classification ouvert, affichant son panneau, son panneau de bandes et son onglet de téléchargement de produits — SCP est un environnement de travail plutôt qu'un simple panneau : zones d'entraînement, ensembles de bandes, téléchargement d'imagerie et classification au même endroit. Capture d'écran du manuel SCP.

Le plugin de Luca Congedo existe dans le dépôt depuis 2013 et a été installé 2.6 million de fois, soit davantage que tous les autres réunis. Vous dessinez des zones d'entraînement, choisissez la distance minimale, le maximum de vraisemblance ou le spectral angle mapping, puis obtenez un raster classifié. Le plugin télécharge également les données Landsat et Sentinel-2.

Traitement sur votre machine, avec CPU.
Prix gratuit, GPL v3.
Plus seulement une solution sans AI la version 9 a ajouté random forest, un classificateur par réseau neuronal et des modèles préentraînés.
À vérifier avant installation la série 9.x nécessite QGIS 4, tandis que QGIS 3 reçoit 8.5.0 datée de November 2024. Un rapport de plantage existe pour Apple Silicon.

Manuel · Tutoriel de classification supervisée

Trois plugins aux fonctions différentes

6. Bunting Labs AI Vectorizer

L'entrée Bunting Labs AI Vectorizer dans le gestionnaire de plugins QGIS, avec sa description, sa note et son nombre de téléchargements — L'entrée dans le gestionnaire de plugins. Le nombre de téléchargements affiché sur leur fiche est en retard sur celui de l'index présenté dans le tableau ci-dessus. Capture d'écran du gestionnaire de plugins QGIS.

Une autocomplétion pour la numérisation manuelle. Commencez à modifier une couche, placez deux sommets le long d'une route ou d'une rivière et le tracé se poursuit devant votre curseur. Le plugin ne renvoie jamais toutes les correspondances d'une zone.

Traitement sur leurs serveurs. L'imagerie autour du curseur est envoyée et la géométrie est renvoyée.
Prix aucun forfait gratuit, uniquement une première journée à $1. Formule Personal à $29 par siège et par mois, plafonnée à 120 complétions par jour. Professional à $99, sans plafond et sans conservation des données.
Licence GPL 2.0.
À noter leur fiche annonce également le géoréférencement, mais la page de prix facture AI Georeferencer séparément, à raison de 25 ou 100 utilisations par mois.

Documentation · Leur propre démonstration de l'autocomplétion

7. QGIS MCP

Le plugin de Nicolas Karasiak ouvre un socket dans QGIS, et un serveur compagnon expose 118 opérations à tout client Model Context Protocol : Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, VS Code. Couches, entités, édition, styles, traitements, rendu, mises en page, atlas et SQL.

Traitement sur votre machine. Le modèle s'exécute là où votre client le configure.
Prix gratuit. Plugin GPL 2.0, serveur MIT. Vous payez votre propre LLM.
Nécessite QGIS 3.28 ou une version ultérieure, ainsi que uv.
Aucun modèle de détection inclus, ce n'est donc pas une alternative aux autres plugins. C'est l'outil capable de les appeler.

Guide d'installation et d'intégration avec un agent

8. AI Edit

AI Edit modifie les pixels plutôt que de les interpréter : supprimer les nuages d'une scène, transformer un champ d'été en champ d'hiver, convertir une orthophoto en carte d'occupation du sol propre, puis vectoriser le résultat en une couche.

Traitement sur un serveur. Aucune carte graphique.
Prix €29 par mois, trois générations gratuites.

Une scène satellite partiellement masquée par des nuages, puis la même scène sans nuages (after) — AI Edit supprime la couverture nuageuse. La sortie reste géoréférencée sur la même emprise.

Une scène satellite partiellement masquée par des nuages, puis la même scène sans nuages (before) — AI Edit supprime la couverture nuageuse. La sortie reste géoréférencée sur la même emprise.

Installer ces plugins

Les plugins qui fonctionnent localement sont gratuits. Le véritable coût est votre après-midi. QGIS fournit son propre Python sous Windows, les dépendances s'installent dans l'autre environnement, et une incompatibilité entre numpy 1 et numpy 2 peut faire tomber tout le plugin. Je n'ai pas réussi à installer GeoAI, Deepness et GeoOSAM sur mon Mac ni sur ma machine Windows lors de la première tentative. Deepness a finalement fonctionné et en valait la peine.

Installez-les un par un et redémarrez QGIS entre chaque installation. Une installation de dépendance échouée laisse souvent l'environnement dans un état pire qu'avant.
Lisez la page des prérequis avant d'ouvrir le gestionnaire de plugins. GeoOSAM indique en gras que ses deux méthodes d'installation nécessitent toujours un pip install manuel de neuf packages.

Autres plugins à connaître. Plus petits ou plus récents, tous actifs en August 2026 et tous gratuits :

SamGeo, encore une création de Qiusheng Wu, pour la segmentation SAM à partir d'instructions textuelles, de points ou de boîtes.
Geo SAM, SAM 1 à 3 pour les formes du terrain, un objet à la fois.
GeoSeg Studio, un pipeline complet de segmentation sémantique pour raster.
Aerial LiDAR Classifier, segmentation sémantique par deep learning pour LiDAR aérien.
AgenticGIS, un assistant conversationnel intégré à QGIS qui exécute des opérations QGIS via un LLM.

Questions fréquentes

Quel est le meilleur plugin AI gratuit pour QGIS ? Pour extraire des objets depuis une imagerie sur votre propre machine, GeoAI. Il est sous licence MIT, couvre SAM ainsi que les houppiers, le masquage de l'eau et Mask R-CNN, et compte plus d'installations que toute autre option gratuite ici, à l'exception de SCP. Prévoyez une soirée pour l'installation. Pour l'occupation du sol à partir de vos propres zones d'entraînement, choisissez SCP, qui remplit cette fonction depuis 2013.

Existe-t-il un plugin AI pour QGIS qui fonctionne sans GPU ? Oui, quatre d'entre eux. Mapflow et notre AI Segmentation exécutent le modèle sur un serveur, donc n'importe quel ordinateur portable convient. Bunting Labs fonctionne également à distance. QGIS MCP n'a besoin d'aucun modèle. Tout ce qui s'exécute localement demande une carte graphique dès que vous dépassez de petites zones, et SAM 3 nécessite spécifiquement une carte NVIDIA avec CUDA.

Quelle est l'alternative moins chère à Mapflow ? Cela dépend de la surface. Mapflow facture 10 crédits par kilomètre carré pour les bâtiments, et un crédit coûte $0.10. Cent kilomètres carrés de bâtiments coûtent donc environ $100. Notre AI Segmentation coûte €39 par mois pour 5,000 détections sans plafond de surface, et reste gratuit jusqu'à 200 détections par mois. Si vous ne voulez aucune facture, GeoAI et Deepness sont gratuits et fonctionnent sur votre machine.

QGIS intègre-t-il Segment Anything ? Pas dans QGIS lui-même. Plusieurs plugins l'intègrent : GeoAI et SamGeo de Qiusheng Wu, Geo SAM et AI Segmentation, qui exécute SAM 3 sur un serveur. Le guide SAM les compare en détail.

Lequel de ces plugins puis-je utiliser pour des missions client sans problème de licence ? GeoAI est sous MIT et Deepness sous Apache 2.0, deux licences permissives. SCP est sous GPL v3. Bunting Labs est sous GPL 2.0 et QGIS MCP est sous GPL 2.0 avec un serveur MIT. Mapflow fournit un fichier de licence GPL v3, tandis que son README indique GPL v2 ou ultérieure. Consultez donc le fichier si ce point est important pour vous. Rien de tout cela ne couvre l'imagerie que vous leur fournissez, qui reste sous votre responsabilité.

Puis-je exécuter l'un de ces plugins sur un lot de 400 tuiles ? Deepness découpe nativement un raster en tuiles. Mapflow traite une zone côté serveur. Pour un véritable pipeline, Python est préférable à un plugin, et segment-geospatial est le package à utiliser comme point de départ.

Choisir selon la tâche

Extraire des objets sur une zone, sans rien installer

Mapflow ou AI Segmentation. Les deux s'exécutent sur un serveur et fonctionnent sur n'importe quel ordinateur portable.

Rien ne doit quitter votre machine

GeoAI ou Deepness. Gratuits, locaux, et l'installation mérite qu'on y consacre une soirée.

Occupation du sol, pas extraction d'objets

SCP. Vingt ans d'existence et toujours le bon outil.

Vous numérisez manuellement et voulez aller plus vite

Bunting Labs, après avoir vérifié le prix mensuel.

Moins de cinquante entités

Numérisez-les vous-même. Configurer l'un de ces plugins coûte plus cher que le dessin.

Le guide SAM détaille les plugins qui utilisent chaque version de Segment Anything, tandis que le guide sur les emprises de bâtiments présente un traitement complet de bout en bout.