Contexte de site en IFC à partir d’une adresse : l’outil gratuit qui exploite l’open data IGN

La France en 3D existe déjà, et elle est en accès libre. Vue 3D IGN, un outil open source publié fin septembre par Yannick SIMON, la reconstruit lieu par lieu à partir d'une simple adresse, et l'exporte désormais en IFC et en CityGML.

Bâtiments aux toits mesurés, arbres segmentés un par un, relief, soleil réel : tout vient des données ouvertes de l'IGN, sans clé d'API ni base de données. Le projet a été monté en quinze jours par un CTO à temps partagé issu des Arts et Métiers, sans écrire lui-même une ligne de code : tout a été produit avec l'IA Claude.

Sa présentation a dépassé les 680 réactions en une semaine. Nous avons décortiqué le code et la méthode, et interrogé son auteur. Verdict : un vrai outil d'études amont, un signal fort sur ce que l'IA change dans l'outillage, et, depuis le 15 octobre, un pont vers la maquette numérique (IFC 4) et vers les SIG (CityGML 2.0).

Une adresse, une scène

Le principe tient en une ligne : on saisit une adresse, un lieu nommé, une entreprise ou des coordonnées, et l'outil reconstruit le site en 3D, partout en France métropolitaine. La zone fait 1 000 m de côté par défaut, réglable de 350 à 1 000 m. La première construction prend quelques secondes (4 s à Gordes, 6 s à Strasbourg), les suivantes sont instantanées grâce à un cache disque.

Gordes (Vaucluse), le 21 décembre à 13 h : 249 bâtiments, 2 160 arbres, 84 m de relief. Image : Vue 3D IGN (github.com/ysimonx/vue-3d-ign), données © IGN.

Ce que l'on obtient dans la scène :

• Les bâtiments, avec des toits mesurés au LiDAR HD quand la mesure est fiable, sinon ceux déclarés par la BD TOPO. Un clic ouvre la fiche du bâtiment : données BD TOPO, mesures LiDAR, lien Street View.
• Les arbres un par un, chacun avec sa hauteur, son emprise et son port mesurés.
• Le relief drapé de la photo aérienne, prolongé par un horizon jusqu'à 60 km.
• Les réseaux et l'environnement : routes à leur largeur, cours d'eau, lignes haute tension de 63 à 400 kV avec leurs pylônes, réservoirs, cheminées, ponts.
• Le soleil à l'heure et au jour choisis, avec les ombres portées. Le panneau chiffre aussi le masque solaire au sud du bâtiment visé.

Trois exemples montrent ce que l'assemblage permet. La tour Eiffel n'a pas de volume dans la BD TOPO : elle apparaît en points du nuage LiDAR HD, des arches à l'antenne. L'abbaye du Mont-Saint-Michel, hors couverture LiDAR, est reprise des 31 parties du modèle 3D d'OpenStreetMap. Sur trois sites industriels, le nuage LiDAR révèle entre 144 et 302 structures que la BD TOPO ne modélise pas : unités de procédé, racks de tuyauteries, convoyeurs.

L'auteur a depuis ajouté un mode drone piloté au clavier, des flèches pour décaler la scène, la détection des bateaux et, au clic, les DPE de l'ADEME, les ventes immobilières DVF et les bornes de recharge. L'outil évolue presque chaque jour.

Sous le capot : des données publiques, zéro clé

L'outil ne produit aucune donnée. Il assemble une quinzaine de jeux publics, presque tous servis par la Géoplateforme de l'IGN, sans compte ni clé d'API.

Source : README du projet.

Côté technique, l'ensemble tient dans un serveur Python, une page web three.js et un conteneur Docker. Pas de base de données : chaque scène est calculée à la demande, puis gardée sur disque.

Deux couches restent optionnelles. La première passe l'orthophoto dans des réseaux de détection pour poser véhicules, piscines et bateaux en volume. La seconde lit le registre OpenPVMapper : environ 471 000 installations résidentielles détectées sur toute la France, jusqu'à 36 kWc.

Le croisement des sources a ses limites, et le README les documente. Un DPE est rattaché à son bâtiment par l'identifiant du Référentiel national des bâtiments quand il existe, soit six fois sur dix selon les mesures de l'auteur. Sinon, il l'est par son adresse, à 5 m près, au risque de tomber sur le voisin.

LiDAR HD en chiffres

• Programme national de l'IGN de relevé 3D par laser aéroporté.
• Densité d'au moins 10 impulsions par m², 5 au-dessus de 3 200 m d'altitude.
• Nuage classé en 11 classes : sol, trois strates de végétation, bâtiment, eau, ponts, sursol pérenne, etc.
• Diffusion par dalles de 1 km², sous Licence Ouverte 2.0.
• Couverture visée : métropole et DROM, hors Guyane, d'ici fin 2026 selon l'IGN.

Source : data.gouv.fr, nuages de points LiDAR HD.

La méthode : chaque seuil est mesuré

C'est le point le plus solide du projet. Chaque règle de reconstruction a été fixée après une mesure sur des données réelles, et le README publie les chiffres.

Le point de départ est un constat : les altitudes de toit de la BD TOPO manquent sur près d'un tiers des bâtiments d'un site mesuré, et sont bruitées ailleurs. Le LiDAR HD sert donc à corriger, avec des garde-fous.

• Gouttière et faîtage. L'outil lit la gouttière au 15e centile des hauteurs LiDAR de l'emprise, le faîtage au 85e. Le maximum brut est écarté : un arbre en surplomb peut faire lire 16 m sur une maison de 4 m.
• Toits mesurés. Le toit simplifié s'écarte du LiDAR de 0,60 m en médiane à Gordes, de 0,98 m à Strasbourg. Au-delà de 0,7 m d'écart, l'outil prend la surface mesurée, fidèle au LiDAR à 4 à 8 cm près.
• Toits en pans. Cette surface est découpée en plans. 87 % des toits concernés passent en pans à Gordes, 56 % à Strasbourg, à 8 à 12 cm du LiDAR. Un volume non fermé est refusé, jamais approché.
• Bâtiments sous les arbres. Le LiDAR y lit la canopée : une annexe de 12 m² ressortait avec un toit à 12 m. L'orthophoto tranche : au-delà d'un tiers d'emprise verte, la hauteur est déclarée inconnue.
• Bâtiments sur la pente. Avant correction, 15 toits sur 104 passaient sous le rocher au Mont-Saint-Michel. Après, un seul.

Cette rigueur tranche avec la plupart des démonstrateurs 3D. Elle révèle aussi la fragilité de la chaîne : sous Python 3.14, la segmentation des arbres renvoie zéro arbre, sans la moindre erreur. L'auteur impose donc Python 3.12, et le documente.

Où ça s'arrête

Vue 3D IGN est un très bon outil de contexte. Ce n'est ni un relevé, ni une maquette. Cinq limites méritent d'être posées clairement.

1. Ce n'est pas un relevé. L'IGN annonce pour le LiDAR HD une précision absolue de 10 cm en altimétrie et de 50 cm en planimétrie (atelier IGN, CRIG Occitanie). C'est remarquable à l'échelle d'un pays, insuffisant pour un état des lieux ou une implantation. Les données ont aussi leur date : véhicules, piscines et panneaux sont ceux du jour de la prise de vue.

2. La couverture n'est pas complète. Le programme LiDAR HD court sur 2021-2026. Début septembre 2026, le nuage de points publié couvrait 78 % de la surface des communes françaises, selon un recensement établi à partir des données IGN. L'auteur mesure de son côté environ 77 % des bâtiments couverts, et Lille ne l'est toujours pas en octobre 2026. Ailleurs, l'outil se replie sur un modèle photogrammétrique moins net, et le signale.

3. Des exports validés, mais pas encore éprouvés en logiciel. Jusqu'au 15 octobre, la scène ne sortait qu'en JSON, dans un format propre au projet. Interrogé, l'auteur disait ne pas connaître les formats BIM : l'outil est né hors de l'écosystème construction numérique et BIM. Les exports IFC 4 et CityGML 2.0 ajoutés depuis changent la donne (section suivante). Ils sont conformes à leurs schémas, mais personne ne les a encore ouverts dans Revit, ArchiCAD ou un SIG.

4. Des licences à lire avant tout usage commercial. Le code est sous licence MIT, les données IGN sous Licence Ouverte 2.0. Mais les poids du détecteur YOLO sont sous AGPL-3.0, et les deux réseaux de détection sont entraînés sur des images réservées à l'usage académique. Un export qui contient des monuments OpenStreetMap est sous ODbL. Les données DVF interdisent toute réidentification des personnes. L'auteur le signale lui-même ; une entreprise qui industrialiserait l'outil devra trancher.

5. Un projet porté par une seule personne. Plus de 120 commits en trois semaines, un seul contributeur. L'outil dépend des services de l'IGN et de leurs quotas. Sa pérennité tient à la motivation de son auteur, et à la communauté qui pourrait s'en emparer.

Rebondissement : IFC puis CityGML en moins de trois heures

Le 15 octobre à 10 h 34, Yannick SIMON nous écrit qu'il ne connaît pas les formats IFC et CityGML, mais qu'un export vers les formats BIM est « jouable ». À 11 h 46, l'export IFC 4 est en ligne dans le dépôt. Le message du commit reprend presque mot pour mot notre échange : importer le contexte d'un site, bâti voisin, relief, arbres, dans un logiciel de conception. À 13 h 04, l'export CityGML 2.0 suit, pour les SIG et les maquettes urbaines.

Gordes, zone de 700 m : un fichier IFC 4 de 32,4 Mo, avec 432 bâtiments, 9 796 arbres, 1 807 masses de sursol et le relief à 4 m. Image : Vue 3D IGN (github.com/ysimonx/vue-3d-ign), données © IGN.

Le panneau « Export BIM » propose désormais deux boutons. On choisit les couches (relief, bâtiments, arbres, masses de sursol), puis le format ; le navigateur écrit le fichier en quelques secondes.

Deux formats, deux usages : IFC pour la conception, CityGML pour les SIG. Image : Vue 3D IGN (github.com/ysimonx/vue-3d-ign).

Deux détails comptent pour un BIM manager. Les identifiants IFC sont tirés de l'identifiant BD TOPO : ils restent stables d'un export à l'autre, ce qui facilite la mise à jour d'un contexte. Et chaque export est validé par programme, puis comparé à la scène au millimètre près.

Nous avons ouvert le fichier IFC de Gordes (zone de 700 m, 32,4 Mo) hors de l'outil. Il passe la validation de schéma IFC 4 d'IfcOpenShell sans aucune erreur. Ses 432 bâtiments portent bien leurs propriétés : identifiant BD TOPO, usage, nombre d'étages, hauteur et provenance de cette hauteur, forme du toit.

Le fichier IFC 4 de Gordes relu hors de Vue 3D IGN, avec la bibliothèque IfcOpenShell : 432 bâtiments, 9 796 arbres, 1 807 masses de sursol et le terrain, soit 757 000 triangles. Rendu HEXABIM, données © IGN.

L'auteur le reconnaît pourtant : aucun des deux formats n'a encore été essayé dans un logiciel métier. Ce sont des contextes à consulter et à couper, pas des murs ni des dalles à modifier. Réservoirs, murs, ponts, eau, routes et ouvrages dessinés en points ne sont pas encore exportés. Et les arbres pèsent lourd : 28 des 47 Mo du CityGML de Gordes. On peut les décocher.

Pour vérifier un fichier sans logiciel métier, une visionneuse gratuite suffit : BIMvision pour l'IFC, FZKViewer pour le CityGML.

Ce que ça change pour l'écosystème construction numérique et BIM

L'intérêt se joue en amont, avant toute maquette. Pour un BIM manager, un architecte, un bureau d'études ou une collectivité, l'outil fournit un contexte de site en quelques secondes, gratuitement.

Le fil rouge : l'outil complète la capture de la réalité, il ne la remplace pas. Le scan et le drone restent indispensables dès qu'il faut une précision centimétrique ou un état des lieux opposable.

Le vrai signal : zéro ligne de code écrite à la main, mais pas sans expertise

Le premier commit date du 27 septembre 2026. Le 10 octobre, le dépôt en compte cent, tous du même auteur. Leur auteur n'en a écrit aucun à la main.

« J'ai tout fait avec Claude, absolument tout. Je n'ai pas fait une ligne de code », nous a confirmé Yannick SIMON. Claude est l'assistant IA de l'éditeur américain Anthropic.

Une précision s'impose, et l'auteur y tient : s'il n'a pas écrit une ligne de ce code, il est informaticien de métier, et aguerri. Ingénieur Arts et Métiers basé à Marseille, il exerce comme CTO à temps partagé (« fractional CTO ») et mentor en architecture logicielle. C'est justement ce qui lui permet de savoir quoi demander à l'IA, de lire ce qu'elle produit et de vérifier chaque résultat : des seuils mesurés sur des cas réels, des tests automatisés, des limites documentées noir sur blanc. L'IA ne remplace pas l'expertise, elle la démultiplie.

La démonstration s'est faite sous nos yeux. Moins de trois heures entre « je ne connais pas ces formats » et deux exports validés, IFC et CityGML. Il a fallu deux expertises : la sienne pour piloter l'IA, celle du secteur pour savoir quoi lui demander.

La leçon tient en une phrase : les données sont là, et il devient possible de construire les outils pour les exploiter. Assembler une vue 3D exploitable à partir de données publiques demandait hier une équipe et des mois. Un profil technique expérimenté, outillé par l'IA, le fait aujourd'hui en deux semaines, tests automatisés et documentation compris.

Pour les éditeurs de solutions, la question change : où est la valeur quand l'assemblage ne coûte presque plus rien ? Quatre réponses se dessinent.

• La précision garantie, contractuelle, que l'open data ne promet pas.
• L'interopérabilité éprouvée, avec des exports testés dans les logiciels du marché, pas seulement validés par programme.
• La maintenance et le support, qu'un projet personnel n'assure pas.
• L'intégration dans les flux de travail des maîtres d'ouvrage et des bureaux d'études.

Pour les professionnels, le message est inverse : leur connaissance du métier devient la ressource rare.

Un atout reste trop souvent oublié : ces données sont produites et hébergées par un opérateur public français, sous licence ouverte. C'est un socle souverain, gratuit et documenté. Le paradoxe mérite d'être noté : l'outil qui le valorise ici a été entièrement écrit par une IA américaine. Et encore faut-il que ces outils tiennent dans la durée.

Le tester en dix minutes

En ligne, pour un premier essai. L'auteur a ouvert une démo sur vue-3d-ign.kysoe.com. Elle tourne sur sa machine personnelle : une scène neuve met de quelques secondes à une minute à se construire, et leur nombre par visiteur est limité. Merci de ne pas la saturer : pour un usage régulier, installez l'outil.

Sur son poste, sous Windows, Mac ou Linux.

1. Installer Docker Desktop (Windows, Mac) ou Docker (Linux).
2. Télécharger le code depuis GitHub, en archive zip ou avec git.
3. Dans le dossier du projet, lancer docker compose up -d en ligne de commande.
4. Ouvrir http://localhost:8080 dans un navigateur, puis chercher une adresse.

Sur Mac, le script run_macOS_CoreML.sh lance l'outil sans Docker et utilise la puce du Mac pour la détection des véhicules. Il demande Python 3.12 ou l'outil uv.

Deux précisions évitent les fausses pistes. Les liens « Lieux à essayer » du README pointent vers localhost : ils ne fonctionnent qu'une fois l'outil lancé. Sous Docker, les couches véhicules et panneaux solaires sont désactivées par défaut ; elles s'activent par les variables VUE3D_VEHICULES et VUE3D_PANNEAUX.

Et maintenant ?

Vue 3D IGN prouve qu'un contexte de site en 3D, gratuit et fondé sur des données publiques françaises, est à portée de main, et désormais exportable vers la maquette et les SIG. Il laisse deux questions ouvertes, et la seconde vous concerne.

Qui hébergera une version publique durable ? L'auteur a ouvert une démo sur sa propre machine, mais n'envisage pas davantage : un hébergement a un coût, et chacun peut faire tourner l'outil sur son poste. La contrainte technique pèse aussi. Le dépôt documente les quotas de la Géoplateforme : 40 requêtes par seconde en WMS, 30 en WFS, par adresse IP. Un serveur ouvert à tous les dépasserait vite. Un acteur public, l'IGN en tête, aurait toute légitimité à le faire.

Qui éprouvera les exports ? IFC et CityGML existent depuis le 15 octobre, validés par programme mais pas encore testés dans un logiciel métier. C'est là que l'écosystème construction numérique et BIM a un rôle à jouer : tester sur de vrais projets, remonter les défauts sur le dépôt GitHub, dire ce qui manque.

Ce projet ne montre pas que le code n'a plus besoin d'informaticiens. Il montre qu'un informaticien expérimenté, outillé par l'IA, peut répondre en quelques heures à un besoin métier bien formulé. Le code est sous licence MIT, la porte est ouverte.

Sources

• Dépôt GitHub ysimonx/vue-3d-ign : README, guide du contributeur, historique des commits, consultés du 13 au 16 octobre 2026.
• Commit de l'export IFC 4, 15 octobre 2026
• Commit de l'export CityGML 2.0, 15 octobre 2026
• Démo en ligne Vue 3D IGN
• Nuages de points LiDAR HD, data.gouv.fr
• Atelier LiDAR HD de l'IGN, CRIG Occitanie
• Carte du LiDAR HD par commune, data.gouv.fr, mise à jour le 6 septembre 2026, et programme LiDAR HD, IGN.
• Publication de présentation, lue le 13 octobre 2026.
• Échanges de l'auteur avec HEXABIM, 15 octobre 2026.