Alternatives à Bunting Labs : 7 façons de numériser des cartes et des images dans QGIS

L'AI Vectorizer de Bunting Labs est un plugin qui trace une entité devant votre curseur pendant que vous numérisez manuellement une carte scannée. Il ne nécessite aucune carte graphique, s'installe en quelques minutes et envoie des tuiles de votre raster à leurs serveurs. Si ce dernier point ou le prix vous arrête, six autres outils couvrent un terrain similaire, et le bon choix dépend presque entièrement de ce que vous lui fournissez.

Transparence : nous développons l'un des sept outils ci-dessous, AI Segmentation. Nous lui avons posé les mêmes questions qu'aux autres, et il y a un travail dans cet article pour lequel je vous orienterai vers Bunting Labs.

Les prix et les captures d'écran proviennent des pages de chaque éditeur, consultées le 23 août 2026.

Vue satellite de la bordure d'un village avec une route le long du côté gauche. La plupart des toits ont leur propre contour, cinq en rouge de l'autre côté de la route et une douzaine environ en bleu, vert, violet, orange et rose du côté proche. Deux maisons, un toit clair près du centre et un grand toit gris en bas à droite, n'ont aucun contour. — C'est le résultat dont parle tout l'article, ici avec notre propre plugin sur le fond de carte Google Satellite, capturé le 23 août 2026 à 1:592. Chaque résultat arrive dans l'arborescence des layer sous forme de son propre polygone, prêt à être modifié. Deux toits de l'image n'ont reçu aucun contour.

Ce que vend Bunting Labs

Quatre outils, et seul le premier fonctionne dans QGIS.

AI Vectorizer, le plugin. Vous démarrez une session de modification sur un layer vectoriel, placez deux sommets le long d'une route, d'une courbe de niveau ou d'une limite parcellaire, et il prolonge la ligne devant votre curseur. Vous gardez le contrôle : il propose, vous acceptez ou remplacez. Le résultat arrive directement dans le layer que vous modifiez, vous pouvez donc l'exporter dans tous les formats d'exportation de QGIS. Page produit
AI Georeferencer, dans le navigateur. Importez une carte scannée, il place des points de contrôle et vous montre un aperçu filigrané. Vous payez pour télécharger le GeoTIFF. Outil
Deed Digitizer, également réservé au navigateur. Collez une description juridique écrite et obtenez une géométrie vectorielle avec une erreur de fermeture.
Kue, un assistant conversationnel dans QGIS qui lit et modifie votre projet. Il n'a reçu aucune nouvelle version depuis février 2025, ne choisissez donc pas un forfait pour lui. Page produit

La page AI Vectorizer de Bunting Labs parcourue sur toute sa longueur : le contour rouge tracé d'un étang sur une image aérienne, une feuille géologique dessinée à la main avec un repère topographique et un panneau titré Installez notre plugin QGIS en moins de 5 minutes, indiquant une numérisation directe vers n'importe quel layer vectoriel, la création de layers vectoriels exportables vers ArcGIS et CAD et l'absence de configuration informatique particulière — Leur panneau d'installation, capturé le 23 août 2026 : gestionnaire de plugins, aucun matériel particulier, exportations vers ArcGIS et CAD.

L'installation se résume au gestionnaire de plugins. Aucun téléchargement de modèle, pas de CUDA, pas de paquets Python, et cela fonctionne sur un ordinateur de bureau parce que le calcul se fait sur leurs serveurs. Au premier clic, le plugin crée le compte pour vous et vous donne 150 tuiles à tester, sans carte bancaire. Une tuile est une image raster de 256 pixels autour de votre curseur.

Est-ce que cela fait vraiment gagner du temps ? Leur propre test chronométré sur un quadrilatère géologique de l'USGS indique 65 minutes à la main contre 31 avec le plugin, et ils publient le raster source ainsi que les deux GeoPackages de sortie pour que vous puissiez refaire le test.

La page de l'étude de cas de Bunting Labs sur la numérisation d'une carte géologique de l'USGS, montrant la feuille d'étude géologique orange et rose ainsi que deux graphiques à barres, l'un comparant 65 minutes de numérisation manuelle à 31 minutes avec AI Vectorizer, l'autre comparant le nombre de clics utilisés — Leur comparaison chronométrée sur un quadrilatère de l'USGS, capturée le 23 août 2026. Un benchmark de l'éditeur, mais reproductible : le raster et les deux GeoPackages sont liés depuis la page.

Là où il ne convient plus

Vous ne pouvez pas chiffrer une feuille avant de commencer. Le compteur dénombre les tuiles, et une tuile est une image sur laquelle votre curseur est passé, pas une entité que vous avez terminée. Une matinée chargée sur un scan dense consomme l'allocation quotidienne. La même matinée sur un scan propre ne la consomme pas. Le forfait est fixe, à 29 ou 99 dollars par mois, donc la dépense est prévisible et c'est le plafond quotidien qui devient réellement contraignant.

Vos cartes vont sur leurs serveurs et, avec le forfait économique, ils peuvent les utiliser pour entraîner leurs modèles. Sur le forfait à 29 dollars, la carte tarifaire indique que les données d'utilisation servent à améliorer leurs produits. Sur celui à 99 dollars, elle indique une conservation nulle des données et l'absence d'entraînement sur vos données. Si vous traitez des scans de clients dans le cadre d'un contrat, c'est cette ligne qui détermine lequel vous achetez.

La page tarifaire de Bunting Labs avec deux cartes côte à côte, Personal à 29 dollars par mois indiquant 120 complétions par jour et la mention les données d'utilisation servent à améliorer les produits, et Professional à 99 dollars par mois indiquant une conservation nulle des données et l'absence d'entraînement sur les données — Capturée le 23 août 2026. La ligne sur les données est la différence qui compte si les cartes ne vous appartiennent pas.

Consultez également leur page de sécurité, car elle répond à la question que la carte tarifaire ne pose pas. Son tableau indique qu'OpenAI et Google voient les données cartographiques sur le forfait cloud Professional comme sur Personal, et que seul un déploiement sur site remplace ces services par un modèle local.

La page de sécurité et de confidentialité de Bunting Labs avec un tableau des fournisseurs de données tiers, montrant OpenAI et Google marqués comme voyant les données cartographiques dans les colonnes Personal cloud et Professional cloud, et une alternative locale disponible dans la colonne private cloud on-premise — Leur tableau des données de tiers, capturé le 23 août 2026. À lire avant de promettre à un client que les images sont restées au même endroit.

Il ne trace que la ligne que vous êtes en train de dessiner. Rien ici ne renvoie tous les bâtiments d'une zone. Si votre travail consiste à dire « donnez-moi les 4 000 toits de cette ville », le vectoriseur n'est pas le bon type d'outil et c'est dans le reste de cette liste qu'il faut chercher.

Les alternatives

1. Bunting Labs AI Vectorizer, la référence

Vous lui fournissez des cartes scannées, des PDF géoréférencés, des plans de récolement et des images.
Vous installez le plugin. Leur page annonce moins de cinq minutes et c'est bien le cas, car rien d'autre n'arrive sur votre machine.
GPU non. N'importe quel ordinateur de bureau.
Compte oui, créé depuis QGIS au premier clic. 150 tuiles gratuites pour tester.
Les données restent locales non. Les tuiles raster autour de votre curseur vont sur leurs serveurs.
Vous obtenez des sommets dans le layer que vous modifiez, donc n'importe quel format d'exportation QGIS, ainsi que ArcGIS et CAD.
Échoue sur tout ce qui nécessite une zone entière en une seule fois, ainsi que sur les tracés pâles ou interrompus où il s'écarte de l'entité et vous fait perdre le temps gagné à corriger les sommets.
buntinglabs.com

L'entrée AI Vectorizer de Bunting Labs dans le dépôt de plugins QGIS, plugin ID 3227, sous-titrée autocomplétion pour vectoriser et géoréférencer des cartes raster, avec une note de cinq étoiles issue de plus de 190 votes, un bouton de téléchargement et un onglet About indiquant que ce plugin utilise un réseau neuronal via API pour vectoriser et géoréférencer automatiquement des cartes raster. — Leur entrée dans le dépôt, capturée le 23 août 2026. La ligne About répond à la question de la machine avant toute installation : elle fait appel à un réseau neuronal via une API.

2. QGIS seul, seuillage puis Polygonize

Il n'y a pas d'ArcScan dans QGIS de base, et l'outil Trace de la barre de numérisation suit une géométrie vectorielle existante plutôt que des pixels. En revanche, vous disposez de Polygonize (raster to vector) dans la boîte à outils GDAL. Classez ou seuilez d'abord le raster, appliquez Polygonize, puis Simplify.

Vous lui fournissez un raster que vous avez déjà réduit à des classes propres, ou un masque binaire.
Vous installez rien. Il est fourni avec QGIS.
GPU non.
Compte non. Les données restent locales oui, entièrement.
Vous obtenez un polygone par groupe de pixels adjacents de même valeur, dans n'importe quel format vectoriel.
Temps pour obtenir un premier résultat quelques minutes, si le masque est déjà propre.
Échoue sur tout ce qui contient du texte, des hachures, des étiquettes de courbes de niveau ou du bruit de scanner. Vous obtenez des dizaines de milliers de petits artefacts et leur nettoyage prend plus de temps qu'une numérisation manuelle. Bunting Labs fait la même remarque dans son article sur ArcScan, sous « What Doesn't Work? », et ils ont raison.
Documentation de conversion raster de QGIS

L'article de blog de Bunting Labs Exploring Alternatives to ArcScan for Map Digitization, montrant un plan technique gris, une liste numérotée de quatre alternatives dont les convertisseurs de PDF vectoriels en ligne et Scan2CAD, ainsi qu'une section titrée What Doesn't Work avec une sous-section sur les polygones raster vers vecteur de QGIS — Capturé le 23 août 2026. Leur tour d'horizon des solutions gratuites, y compris les deux que vous essaieriez en premier.

Sur un masque propre, cette solution est meilleure que de payer qui que ce soit.

3. Mapflow, par Geoalert

Le panneau de traitement Mapflow ancré dans QGIS, avec une zone d'intérêt dessinée sur le canevas, Mapbox sélectionné comme source de données, Buildings comme mode d'IA et le coût du traitement affiché en crédits avant son lancement — Mapflow chiffre le traitement avant son lancement. Capture d'écran issue de la documentation de Mapflow.

Vous lui fournissez des orthophotos et des fonds de carte. Pas des scans.
Vous installez uniquement le plugin.
GPU non. Compte oui. Les données restent locales non, chaque détection est un appel serveur.
Vous obtenez des layers vectoriels par type d'objet : bâtiments avec hauteur facultative, routes, champs agricoles, forêts, chantiers.
Coût pour un vrai travail le traitement des bâtiments coûte 10 crédits par km² à 0,10 dollar le crédit, et chaque travail est arrondi au km² supérieur, donc une ville de 100 km² de toits coûte environ 100 à 130 dollars. Le forfait gratuit donne 250 crédits plafonnés à 25 km², avec exportation désactivée, vous pouvez donc regarder le résultat sans le récupérer.
Échoue sur les habitats denses en terrasses, où une rangée devient un seul polygone. Cela apparaît sur leurs propres captures d'écran.
mapflow.ai · Documentation du plugin QGIS

4. Deepness

Un résultat de couverture du sol sur une ville côtière produit par Deepness dans QGIS, avec les bâtiments en rouge, la végétation en vert et l'eau en bleu — Un modèle de couverture du sol exécuté avec Deepness. Vous fournissez le fichier ONNX, il s'occupe du découpage en tuiles. Capture d'écran issue de la documentation de Deepness.

Vous lui fournissez n'importe quel layer raster, ainsi qu'un modèle ONNX. Il propose une bibliothèque couvrant la couverture du sol, les bâtiments, les routes, les panneaux solaires, les cimes d'arbres et les voitures.
Vous installez le plugin, qui installe ensuite OpenCV et ONNX Runtime avec pip lors de la première utilisation. Prévoyez vingt minutes sous Windows ou Linux, et une soirée si l'installation vous résiste. Les mainteneurs n'ont pas de Mac pour tester et leur page d'installation affiche toujours « MacOS - SOON ».
GPU facultatif. Il fonctionne sur CPU, et un GPU nécessite votre propre configuration CUDA.
Compte non. Les données restent locales oui.
Vous obtenez un layer de polygones ou un raster classifié, selon le modèle.
Échoue sur les images qui ne ressemblent pas aux données d'entraînement du modèle. Un modèle de bâtiments entraîné sur des banlieues nord-américaines vous décevra dans une médina.
Dépôt · Documentation

5. Geo-SAM

Vous lui fournissez n'importe quel raster. Vous cliquez sur un point ou faites glisser une boîte et il renvoie l'objet qui s'y trouve, un à la fois.
Vous installez le plugin, puis exécutez son encodeur sur votre raster avant de pouvoir cliquer sur quoi que ce soit. Cette phase d'encodage représente le véritable coût sur une grande scène.
GPU recommandé pour l'encodage. Le CPU fonctionne, mais il est lent.
Compte non. Les données restent locales oui.
Vous obtenez un polygone par clic, écrit dans un shapefile ou un GeoPackage.
Échoue sur une grande zone, car vous cliquez toujours sur les objets un par un, ainsi que sur tout ce que l'encodeur n'a pas encore couvert.
Dépôt

6. samgeo, le package segment-geospatial

Vous lui fournissez des rasters depuis un script, avec un prompt textuel, ponctuel ou rectangulaire, et il traite les tuiles par lots.
Vous installez un environnement Python avec segment-geospatial et torch. Prévoyez un après-midi si cet environnement est nouveau.
GPU recommandé. Compte non. Les données restent locales oui.
Vous obtenez des masques en GeoTIFF et des vecteurs en GeoJSON ou shapefile.
Échoue sur vous, si vous vouliez un panneau. C'est une bibliothèque et vous devez écrire le code.
À savoir Bunting Labs vous oriente lui-même vers cette solution. La conclusion de leur étude de cas USGS indique que Segment Anything surpasse leur vectoriseur sur les images aériennes et cite samgeo comme option.
samgeo.gishub.org · Dépôt

7. AI Segmentation, notre solution

Vous lui fournissez des orthophotos et des fonds de carte. Vous dessinez une zone et indiquez l'objet en termes simples.
Vous installez uniquement le plugin, depuis le gestionnaire de plugins. Aucun téléchargement de poids, pas de CUDA, pas d'environnement Python. Il apparaît sous forme de panneau à droite de la fenêtre QGIS, et chaque traitement arrive dans l'arborescence des layer sous forme de son propre layer.
GPU non. Il fonctionne sur n'importe quel ordinateur portable.
Compte oui, gratuit, sans carte bancaire.
Les données restent locales non pour les deux modes cloud, qui envoient les images à un serveur en Europe. Seul le petit modèle local de Semi-Auto reste sur votre machine.
Vous obtenez un GeoPackage stylisé, un polygone par objet, avec une étiquette, une classe, un score de confiance et une surface.
Coût pour un vrai travail le forfait gratuit couvre 3 km² de détection automatique et 50 détections d'objets par mois. Pro coûte 39 € par mois pour 300 km² et 2 000 détections d'objets, donc cette même ville de 100 km² consomme un tiers de l'enveloppe mensuelle, soit environ 13 € de travail. Semi-Auto sur votre propre machine n'a pas de compteur.
Échoue sur les cartes papier scannées, les plans PDF et les plans de récolement. Nous lisons les images et rien d'autre. Donnez-nous un plan cadastral de 1955 et vous n'obtiendrez rien d'exploitable. Si vous avez une pile de scans, utilisez Bunting Labs, pas nous.
Page produit · Entrée du dépôt

L'entrée AI Segmentation de TerraLab dans le dépôt de plugins QGIS, plugin ID 4670, avec une note de cinq étoiles issue de plus de 313 votes et un onglet About présentant les deux modes. Semi-Auto demande où se déroule la segmentation : choisir My computer n'envoie rien et choisir Cloud AI envoie un petit extrait d'image autour de chaque clic. Automatic envoie les images comprises dans la zone que vous dessinez au service de détection. — Notre entrée dans le dépôt, capturée le 23 août 2026. Même question, même emplacement, avec notre réponse : le texte About indique exactement ce qui quitte votre machine dans chaque mode.

Essayez-le gratuitement dans QGIS, sans carte bancaire

La comparaison

Outil	Ce que vous lui fournissez	Ce que vous installez	GPU	Compte	Les données restent locales	Ce que vous obtenez	Coût pour votre travail	Licence
Bunting Labs AI Vectorizer	Scans, PDF, plans de récolement, images	Plugin uniquement	Non	Oui, 150 tuiles gratuites	Non	Sommets dans votre layer de modification	29 ou 99 dollars par mois, plafond quotidien	GPL 2.0
QGIS Polygonize	Un raster que vous avez déjà classé	Rien, il est fourni avec QGIS	Non	Non	Oui	Polygones, tous formats	Gratuit, vous payez en nettoyage	GPL 2.0
Mapflow	Orthophotos, fonds de carte	Plugin uniquement	Non	Oui	Non	Bâtiments, routes, champs, forêts	Environ 100 à 130 dollars pour 100 km² de toits	GPL, le fichier indique v3
Deepness	N'importe quel raster avec votre modèle ONNX	Plugin, puis OpenCV et ONNX Runtime	Facultatif	Non	Oui	Polygones ou raster classifié	Gratuit, de 20 minutes à une soirée d'installation	Apache 2.0
Geo-SAM	N'importe quel raster, un objet par clic	Plugin, puis encodage du raster	Recommandé	Non	Oui	Un polygone par clic	Gratuit, temps d'encodage	MIT
samgeo	Rasters, depuis un script	Python, segment-geospatial, torch	Recommandé	Non	Oui	Masques GeoTIFF, vecteurs GeoJSON	Gratuit, un après-midi de configuration	MIT
AI Segmentation (notre solution)	Orthophotos, fonds de carte	Plugin uniquement	Non	Oui, gratuit, sans carte bancaire	Non, sauf Semi-Auto	GeoPackage stylisé avec classe, confiance, surface	Forfait gratuit, puis 39 € par mois pour 300 km²	GPL 2.0

Comment choisir

Une pile de feuilles scannées, de plans PDF ou de plans de récolement. Bunting Labs. Rien d'autre sur cette page ne lit le papier, et cela nous inclut.
Des images, et vous voulez chaque objet d'une zone. Mapflow ou notre AI Segmentation. Les deux fonctionnent sur un serveur, donc n'importe quel ordinateur convient et rien ne s'installe en dehors du plugin.
Les images ne doivent peut-être pas quitter le bâtiment. Deepness si vous avez un modèle, Geo-SAM si vous voulez cliquer vous-même sur les objets, samgeo si vous écrivez un pipeline. Tous sont gratuits, mais tous vous imposent une installation.
Vous avez déjà un masque binaire propre. Polygonize. Ne payez personne pour cela.

En dessous de cinquante entités, rien de tout cela ne vaut le temps de configuration. Numérisez-les à la main et vous aurez terminé avant même que QGIS ait fini de redémarrer.

Pour une vue d'ensemble, les huit plugins d'IA comparés couvrent aussi la classification et la suppression des nuages, et le guide Segment Anything explique plus en détail quels plugins utilisent quelle version de SAM. Le hub QGIS AI répertorie les deux.