Outil gratuit
Dessinez une emprise, consultez les trois jeux de données ouverts sur le bâti qu’elle couvre, puis téléchargez les polygones au format GeoJSON pour QGIS ou ArcGIS. Aucun compte ni e-mail requis. La licence et l’attribution sont incluses dans le fichier.
Faites glisser l’emprise pour la déplacer. Faites glisser un angle pour la redimensionner.
Rien à télécharger pour le moment. Dessinez d'abord une emprise.
Chaque image ci-dessous correspond à une réponse de cet outil, dessinée directement à partir du fichier qu'il vous remet. Rien n'est redessiné ni retouché.
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Les trois autorisent un usage commercial et demandent quelque chose en retour. OpenStreetMap et Google sous ODbL exigent que votre base dérivée soit partagée selon les mêmes conditions. Google sous CC BY 4.0 et Microsoft sous CDLA Permissive 2.0 exigent seulement une attribution. Ils ne décrivent pas toujours le même terrain, et c'est là que se trouve l'information utile.
| Jeu de données | Couverture | Date des données | Licence | Aspect des polygones |
|---|---|---|---|---|
| OpenStreetMap | Mondiale, aussi complète que la communauté locale de cartographie l’a rendue. Dense dans la plupart des villes européennes et nord-américaines, faible dans les zones que personne n’a encore cartographiées. | En direct. C'est l'état actuel de la carte. | ODbL 1.0 | Issu de la numérisation collaborative. Une rangée de maisons mitoyennes forme souvent un seul polygone. Nombreux attributs : adresse, niveaux, nom, forme du toit. |
| Microsoft Global ML Building Footprints | Mondiale. Un modèle a traité de l’imagerie satellite et aérienne. Il détecte donc des bâtiments qu’aucun géomètre n’a visités et ne manque aucun bâtiment délibérément. Il s’arrête aussi là où s’arrête l’imagerie. | Publication du 3 February 2026 | CDLA Permissive 2.0 | Détecté par un modèle. Un polygone par bâtiment, avec un score de confiance et une estimation de la hauteur lorsque l'imagerie le permet. |
| Google Open Buildings v3 | Afrique, Asie du Sud, Asie du Sud-Est, Amérique latine et Caraïbes uniquement. Ni l’Europe, ni l’Amérique du Nord, ni l’Australie. Dans cette emprise, c’est la plus dense des trois. | Imagerie jusqu’à May 2023 | CC BY 4.0 or ODbL 1.0 | Détecté par un modèle. Le bâti est découpé en nombreux petits polygones, avec un score de confiance et une surface en mètres carrés. |
Mesuré le 2026-08-14 pour l'emprise 2.345400,48.852100,2.359000,48.861100, autour de l'Île de la Cité. Les chiffres ci-dessous sont ceux renvoyés par cet outil, pas une estimation. l’Île de la Cité et le Quartier latin, Paris, 1.0 km².
| Jeu de données | Bâtiments | Emprise totale | Résultat |
|---|---|---|---|
| OpenStreetMap | 1,391 | 454,132 m² | Réponse en direct depuis Overpass en environ six secondes. 326 m2 par polygone. |
| Microsoft Global ML Building Footprints | 213 | 568,930 m² | Un fichier de 91 MB, quadkey 120220011, lu intégralement et filtré sur l’emprise. 2,671 m2 par polygone. |
| Google Open Buildings v3 | 0 | 0 m² | Aucune couverture. Google Open Buildings v3 ne publie pas de données pour l’Europe. |
Relisez ces deux lignes. OpenStreetMap renvoie 6.5 fois plus de polygones que Microsoft, et Microsoft couvre 25% de terrain en plus. Les deux affirmations sont vraies. Dans le centre de Paris, le modèle regroupe un îlot entier en une seule forme de 2 671 m² en moyenne, tandis que les personnes ont dessiné chaque bâtiment, de 326 m² en moyenne. Le nombre de polygones indique donc comment les données ont été découpées, et non quelle surface de la ville elles couvrent. C'est pourquoi cette page ne classe jamais une source selon son nombre de polygones et affiche, à côté de chacune, la surface totale des emprises.
L'emprise est envoyée à Overpass, le service de requêtes d'OpenStreetMap, qui renvoie chaque way et chaque relation multipolygon portant le tag building. Il n'y a pas de millésime : vous obtenez la carte telle qu'elle se présente au moment où vous cliquez sur le bouton. Les relations sont recomposées en polygones corrects, si bien qu'un bâtiment avec une cour conserve son trou au lieu d'arriver sous forme de lignes séparées.
Microsoft publie le monde dans 30,344 fichiers compressés en gzip, un par tuile Web Mercator de niveau zoom-9, pour un total de 117 GB. Un fichier ne contient aucun index, donc le seul moyen d'obtenir une petite emprise est de lire toute la tuile et de supprimer le reste. La tuile médiane est assez petite pour cela dans une requête web. Ce n'est pas le cas d'une ville dense : le centre de Paris tient dans un seul fichier de 91 MB. Lorsque la tuile est trop volumineuse, cette page indique le fichier exact au lieu d'attendre indéfiniment.
Google Open Buildings v3 contient 1.85 billion bâtiments répartis dans 312 fichiers, pour un total de 178 GB, répartis par cellule S2. La taille médiane est de 164 MB et la plus grande de 8.4 GB. Presque aucune emprise ne peut être extraite dans une requête web, donc pour Google cette page sert surtout de repère : elle vous indique lequel des 312 fichiers couvre votre emprise et quelle est sa taille. C'est malgré tout la réponse que cherchent la plupart des utilisateurs.
Google publie les limites de chaque cellule mise à disposition, et cette page en conserve une copie. Ainsi, lorsque la réponse est « Google ne contient rien ici », elle provient de l'index de Google lui-même, et non d'une table de correspondance saisie par quelqu'un. Google ne couvre pas l'Europe, l'Amérique du Nord ni l'Australie.
Chaque fichier créé par cette page contient sa licence et sa chaîne d'attribution dans le GeoJSON, si bien que l'obligation reste attachée au fichier même s'il est renommé ou transmis. Lisez la licence avant de publier quoi que ce soit dérivé de données ODbL : elle impose le partage à l'identique, contrairement aux deux autres.
ODbL 1.0
Conservez cette ligne avec les données
© OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0
Lire la licenceCDLA Permissive 2.0
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Microsoft Global ML Building Footprints, CDLA Permissive 2.0
Lire la licenceCC BY 4.0 or ODbL 1.0
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© Google Open Buildings v3, CC BY 4.0 or ODbL 1.0
Lire la licenceLes données ouvertes sur le bâti ont deux limites, et cette page vous montre les deux. OpenStreetMap est incomplet là où personne n'a cartographié. Microsoft et Google sont figés à la date de leur imagerie, donc les constructions postérieures manquent. Si l'emprise que vous venez de dessiner revient incomplète, les bâtiments sont toujours visibles sur l'imagerie. Notre plugin QGIS assure la détection automatique des bâtiments.
Pour aller plus loin sur les trois méthodes de vectorisation des polygones de bâtiments et l'étape de filtrage qui détermine si la couche est exploitable : Comment détecter les emprises de bâtiments dans QGIS
