Comment localiser une photo avec l’intelligence artificielle (IA) ?

Quand vous tombez sur une image saisissante d’un lieu inconnu, un réflexe naturel surgit : où cette photo a-t-elle été prise ? Si les données GPS sont absentes et qu’aucune information contextuelle ne l’accompagne, la tâche semble ardue. Pourtant, grâce aux progrès spectaculaires de l’intelligence artificielle, il est désormais très facile de localiser une image. Dans cet article, nous vous expliquons comment utiliser l’IA pour retrouver le lieu de prise de vue d’une photo.

Localiser une image sans données GPS

Lorsqu’une photo est prise avec un smartphone ou un appareil photo récent, les coordonnées GPS peuvent être intégrées aux métadonnées EXIF. Mais si celles-ci ont été supprimées ou si la photo provient d’un appareil qui n’enregistre pas la position, on se retrouve avec une image “muette”. La géolocalisation par IA repose alors sur une approche radicalement différente : analyser le contenu visuel de l’image pour en extraire des indices géographiques. Arbres, architecture, signalisation, style de route, langue des panneaux, météo, ou encore orientation de la lumière… autant d’éléments que les algorithmes vont passer au crible pour proposer une estimation du lieu.

Comment localiser une image avec l’IA GeoSpy ? 

Pour tester par soi-même les capacités de l’intelligence artificielle en matière de géolocalisation visuelle, le plus simple est de passer par un outil en ligne conçu à cet effet. Plusieurs plateformes permettent aujourd’hui de charger une image et d’obtenir une estimation du lieu de prise de vue. Parmi elles, GeoSpy se distingue par sa simplicité d’utilisation et sa précision. 

Ce modèle open source, basé sur la technologie CLIP d’OpenAI, compare automatiquement la photo soumise à une vaste base d’images géolocalisées. Une fois l’analyse effectuée, il affiche sur une carte un point correspondant à la localisation estimée, avec parfois un pourcentage de confiance qui indique le degré de certitude du modèle. Dans bien des cas, surtout lorsque l’image contient des éléments distinctifs comme un style architectural, une végétation typique ou des infrastructures reconnaissables, l’outil parvient à proposer une localisation à quelques dizaines de kilomètres près. Il n’est pas rare que l’IA identifie la bonne région, la bonne ville, voire un quartier précis, ce qui ouvre des perspectives impressionnantes pour tout photographe, enquêteur ou simple curieux souhaitant retrouver l’origine d’un cliché. 

Comment localiser une image avec ChatGPT ?

Depuis l’intégration de la vision par image dans les modèles d’OpenAI, notamment avec GPT o4 et o3, la localiser d’images dans ChatGPT est devenu étonnamment performante. Ces modèles multimodaux sont capables d’analyser le contenu visuel d’une photographie, de l’interpréter dans ses moindres détails, puis de dialoguer avec l’utilisateur pour formuler des hypothèses géographiques. Ce n’est pas à proprement parler un outil de géolocalisation automatisée comme peut l’être GeoSpy, mais plutôt un assistant d’enquête visuelle, qui combine reconnaissance d’éléments clés et raisonnement textuel pour orienter l’analyse.

Concrètement, il suffit d’importer une photo dans l’interface de ChatGPT équipée de la vision (dans les versions payantes utilisant les modèles o3 ou o4) pour engager une conversation. L’utilisateur peut simplement demander : « Peux-tu m’aider à localiser cette image ? » ou formuler une question plus ciblée. Le modèle examine alors l’image et commente tout ce qu’il peut en déduire : langue visible sur les panneaux, orientation des véhicules, style architectural, type de végétation, topographie du terrain ou encore détails vestimentaires. À partir de là, il propose une ou plusieurs localisations probables, en les justifiant étape par étape. 

Ce qui rend cet outil particulièrement puissant, c’est sa capacité à contextualiser les éléments visuels. Là où un modèle strictement visuel se contentera de proposer une correspondance brute, ChatGPT est capable d’expliquer que des taxis jaunes, des inscriptions en anglais, une circulation à droite et un immeuble art déco indiquent probablement New York. Il peut également reconnaître un paysage de fjord norvégien, repérer une ligne de tramway typique de Lisbonne ou détecter une signalisation de montagne propre à certaines régions alpines. En conservant en mémoire les éléments de la conversation, il peut affiner ses hypothèses en fonction des remarques de l’utilisateur, revenir sur certains détails ou proposer d’autres pistes pour les images les plus difficiles à identifier. 

Comment localiser un lieu avec Google Lens ? 

Parmi les outils les plus accessibles pour retrouver l’origine d’une image, Google Lens occupe une place à part. Disponible directement depuis Google image, mais aussi à partir du navigateur Chrome pour ordinateur et smartphone, cet outil permet à tout utilisateur de lancer une recherche visuelle à partir d’une simple image. Il ne s’agit pas à proprement parler d’un modèle d’intelligence artificielle géographique, mais d’un moteur de reconnaissance qui s’appuie sur l’immense index d’images de Google, enrichi par des années de données contextuelles, de balises sémantiques et d’analyses de pages web.

Lorsqu’on soumet une image à Google Lens, l’outil identifie les éléments distinctifs : une façade d’immeuble, une montagne, un monument, un tableau ou une plante. Il compare ensuite ces éléments à toutes les images indexées dans son système, puis affiche une sélection de correspondances visuelles. Si le lieu a déjà été photographié, publié ou documenté quelque part sur internet, il y a de fortes chances pour qu’il ressorte. Dans le cas d’un monument célèbre ou d’un site touristique, la reconnaissance est quasi immédiate. Mais même pour des lieux plus discrets, l’outil peut faire émerger des pistes, notamment grâce à des correspondances de détail — comme une grille, une enseigne, une forme de balcon ou une disposition de fenêtres.

Quand l’IA devient l’indicateur des photographes 

Pour les photographes de paysage, l’intelligence artificielle devient un formidable allié. Il n’est pas rare, en parcourant les réseaux sociaux, de tomber sur une photo de montagne saisissante, un désert à la lumière parfaite ou une vallée perdue baignée de brume. Mais lorsqu’aucune légende n’indique où a été prise cette image, la retrouver relève souvent de l’obsession. Grâce aux outils de géolocalisation par IA, un photographe peut désormais soumettre cette image à un modèle comme GeoSpy ou interroger ChatGPT pour obtenir une estimation du lieu. Ce processus, qui combine analyse visuelle automatisée et recherche contextuelle, permet de localiser des spots méconnus, de planifier un futur voyage, ou de retrouver l’endroit exact d’un souvenir mal identifié. 

Les photographes animaliers et les naturalistes peuvent également tirer parti de ces outils. Lorsqu’un cliché spectaculaire d’un animal rare circule en ligne, il est parfois intéressant de savoir où il a été pris. Cette information permet non seulement de comprendre le contexte écologique de l’observation, mais aussi de documenter la présence d’espèces sensibles dans certaines zones. L’intelligence artificielle peut alors être utilisée pour comparer l’image à des photographies prises dans des parcs naturels, des réserves ou des zones connues de passage. En croisant les caractéristiques du paysage, la végétation et la lumière ambiante, l’IA peut proposer des hypothèses géographiques très précises. C’est un outil de plus en plus précieux pour la documentation scientifique, la conservation.

Au-delà des usages personnels ou passionnés, la géolocalisation par IA joue un rôle crucial dans le journalisme d’investigation. Des organisations comme Bellingcat, spécialisées dans la vérification d’informations visuelles, s’en servent pour localiser des vidéos de conflits, d’explosions ou de manifestations. En analysant l’arrière-plan, les formes des bâtiments, la langue sur les panneaux ou l’angle des ombres, l’IA peut confirmer qu’une séquence présentée comme récente ou locale a bien été tournée à l’endroit revendiqué… ou prouver le contraire. Dans des contextes où la manipulation de l’image est monnaie courante, cette vérification automatique permet de rétablir des faits solides à partir d’éléments très fragmentaires.

L’enjeu éthique de la localisation automatisée

La capacité à retrouver un lieu à partir d’une simple image soulève des questions importantes. Ce que l’IA rend possible techniquement peut devenir sensible sur le plan de la vie privée. Une photo personnelle partagée sur un réseau social, sans indication de lieu, pourrait être localisée à l’insu de son auteur. Le risque de traçage, de harcèlement ou de ciblage existe, en particulier si ces outils deviennent accessibles sans encadrement.

Mais au-delà de l’individu, ce sont aussi les lieux eux-mêmes qui peuvent pâtir de cette transparence nouvelle. Localiser un paysage encore préservé, jusque-là peu fréquenté, peut suffire à déclencher un afflux de visiteurs. Ce phénomène, bien connu dans les cercles photographiques et sur les plateformes de randonnée, transforme parfois un site confidentiel en destination touristique de masse, avec toutes les conséquences que cela implique : piétinement de la flore, pollution, saturation des accès, détérioration des écosystèmes fragiles. De même, révéler l’emplacement d’un animal rare ou d’une espèce menacée peut mettre en péril son habitat, en attirant des curieux, des photographes mal informés ou même des braconniers, là où la discrétion et le respect du vivant devraient primer.

Dans le domaine de l’exploration urbaine, la publication d’images non localisées est souvent une règle tacite. Identifier un bâtiment abandonné à partir d’une simple photo, et diffuser cette localisation, peut conduire à sa dégradation accélérée. Tag, pillage, incendie volontaire : nombre de lieux d’urbex ont été détruits après avoir été repérés en ligne. Là encore, l’intelligence artificielle risque d’accélérer un processus de surexposition déjà problématique. C’est pourquoi il est essentiel, pour chaque utilisateur de ces outils, de rester conscient de ses actes et des conséquences possibles. 

Conclusion

Qu’il s’agisse de retrouver un paysage oublié, de documenter une scène, de suivre les traces d’un animal rare ou de vérifier une information, la localisation par IA ouvre des perspectives inégalées. Ces outils rendent visible ce qui ne l’était pas, lisible ce que l’on croyait anonyme, et intelligible ce qui semblait flou. En transformant chaque image en indice géographique, l’IA nous offre une forme de cartographie inversée, où le monde est reconstitué à partir de ses fragments visuels. Mais cette puissance appelle une attention constante. Car localiser, c’est aussi révéler. Et révéler, c’est parfois exposer un lieu fragile, une espèce menacée ou un patrimoine vulnérable. À l’heure où une photo peut devenir virale en quelques secondes, la frontière entre découverte et surexposition se fait de plus en plus fine.

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