Nouveaux plugins, nouvelles pratiques : le mois de décembre illustre la richesse et la diversité de l’écosystème QGIS.
Entre intelligence artificielle, productivité métier et intégration de données externes, ces extensions ouvrent des perspectives concrètes pour les géomaticiens.
Le mois de décembre confirme une évolution nette de l’écosystème QGIS, avec une montée en puissance des plugins orientés intelligence artificielle, analyse avancée et intégration de flux de données externes. Plusieurs extensions marquent un rapprochement entre QGIS et des domaines autrefois périphériques : cloud, Big Data, télédétection automatisée ou encore IA générative.
On observe également un effort constant pour améliorer la productivité quotidienne des géomaticiens, à travers des outils de calcul, d’édition et de diffusion des données.
Enfin, la diversité des plugins publiés illustre la vitalité de la communauté et la capacité de QGIS à rester une plateforme centrale, aussi bien pour l’analyse exploratoire que pour des chaînes de traitement plus industrielles.
Pourquoi une veille mensuelle ?
Le dépôt officiel des plugins QGIS dépasse désormais 2000 extensions, et chaque semaine de nouveaux outils apparaissent. Ces plugins permettent :
- d’automatiser des tâches répétitives,
- de faciliter l’accès à des référentiels nationaux,
- d’améliorer la qualité des données,
- de travailler plus vite, plus précisément,
- ou tout simplement d’ajouter des fonctionnalités absentes du cœur QGIS.
Suivre ces nouveautés, c’est rester à jour dans un environnement SIG en constante évolution.
Méthode de sélection
La liste ci-dessous est basée sur les plugins nouvellement créés et approuvés officiellement dans le dépôt QGIS en décembre2025, en se concentrant sur ceux pouvant enrichir immédiatement un workflow professionnel.
Voyons maintenant, plus en détail, quelques plugins qui se distinguent ce mois-ci par leur intérêt fonctionnel ou leur potentiel d’usage professionnel.
🧩 Présentation des plugins sélectionnés
⭐ GeoAI — Qiusheng Wu
Catégorie : IA & télédétection
GeoAI confirme l’arrivée de l’intelligence artificielle directement dans QGIS. Le plugin propose plusieurs outils d’analyse assistée par IA appliqués aux données géospatiales, notamment pour l’imagerie raster. Très actif et déjà populaire, il s’impose comme une référence émergente pour explorer les usages de l’IA en SIG.
🧠 SamGeo — Qiusheng Wu
Catégorie : Segmentation d’images
Basé sur le modèle « Segment Anything », SamGeo permet de segmenter automatiquement des objets dans des images géospatiales. Un outil puissant pour l’analyse d’orthophotos, d’images satellites ou de données drone, sans entrer dans des workflows complexes de deep learning.
🗺️ QGIS2VectorTiles — Jossef Kanter
Catégorie : Webmapping
Ce plugin facilite la conversion de couches QGIS en tuiles vectorielles. Il répond à un besoin croissant pour la diffusion web moderne (MapLibre, OpenLayers, etc.) et s’inscrit clairement dans les usages professionnels orientés cartographie interactive.
📊 Hotspot Analysis v3.0.2
Catégorie : Analyse spatiale
Nouvelle version majeure d’un plugin bien connu, Hotspot Analysis permet d’identifier des concentrations spatiales significatives. Très utilisé en urbanisme, environnement ou sciences sociales, il gagne ici en stabilité et en maturité.
⚙️ ProcessingPowerPack — Matthias Kuhn
Catégorie : Traitements avancés
Développé par un acteur central de l’écosystème QGIS, ce plugin enrichit la boîte à outils Processing avec de nouveaux algorithmes. Il s’adresse en priorité aux utilisateurs avancés et aux formateurs souhaitant aller plus loin dans l’automatisation des traitements.
✏️ Dynamic Field Calculator — Michał Sikora
Catégorie : Productivité
Une amélioration bienvenue du calculateur de champs, avec une approche plus dynamique et interactive. Ce plugin vise clairement à accélérer les tâches courantes de gestion des attributs, pour tous les profils d’utilisateurs QGIS.
📝 Edit Tracking Tools — Renju A J
Catégorie : Collaboration & qualité des données
Edit Tracking Tools permet de suivre et d’enregistrer les modifications effectuées sur les couches. Un besoin fréquent dans les contextes multi-utilisateurs, notamment pour les collectivités, bureaux d’études et projets collaboratifs.
🌊 HyperCoast — Qiusheng Wu
Catégorie : Environnement & littoral
HyperCoast propose des outils dédiés à l’analyse des zones côtières. Dans un contexte de changement climatique et d’érosion du littoral, ce plugin offre des fonctions ciblées pour l’étude et le suivi des environnements côtiers.
💧 Landsat Water Mask — Jake Longenecker
Catégorie : Télédétection
Ce plugin automatise la création de masques d’eau à partir d’images Landsat. Simple d’usage et efficace, il s’adresse aux utilisateurs travaillant sur l’hydrologie, l’environnement ou le suivi des surfaces en eau.
☁️ openEO (v2.0 RC) — moreGeo GmbH
Catégorie : Cloud & données massives
openEO connecte QGIS à des backends de calcul et de données d’observation de la Terre dans le cloud. Cette version 2.0 marque une étape importante vers des workflows hybrides combinant SIG de bureau et calcul distant.
🗄️ Databricks DBSQL Connector — Danny Wong
Catégorie : SIG & data engineering
Ce plugin permet de se connecter à Databricks via DBSQL. Il illustre le rapprochement progressif entre QGIS et les environnements Big Data, et ouvre des perspectives intéressantes pour les usages SIG en entreprise.
🌿 iNaturalist Import — Yves Durivault
Catégorie : Sciences participatives
iNaturalist Import facilite l’intégration des observations naturalistes issues de la plateforme iNaturalist dans QGIS. Un excellent exemple de passerelle entre science citoyenne, pédagogie et analyse spatiale.
🔍 Conclusion de veille – Tendances à retenir
Plusieurs tendances fortes se dégagent ce mois-ci.
D’abord, l’intégration de l’IA dans QGIS n’est plus anecdotique : des plugins comme GeoAI ou SamGeo montrent que des méthodes avancées deviennent accessibles directement depuis l’interface SIG.
Ensuite, la connexion à des environnements externes (cloud, bases analytiques, tuiles vectorielles) s’affirme comme un axe majeur, traduisant l’évolution des pratiques vers des architectures hybrides.
Enfin, malgré ces innovations, les besoins fondamentaux des géomaticiens restent bien présents : fiabilité des données, traçabilité des éditions et efficacité des workflows.
Un équilibre intéressant se dessine entre innovation technologique et consolidation des usages professionnels.
