Searchable City propose une exploration visuelle de Manhattan (New York) à travers des images Street View prises au niveau des rues. Le site permet de découvrir des objets urbains, des styles architecturaux et des textures urbaines grâce à une recherche sémantique basée sur l'IA. Il s'agit du premier atlas sémantique à vocabulaire ouvert de la ville de New York. L'auteur, Sean Hardesty Lewis, a traité des centaines de milliers d'images des rues de Manhattan à l'aide d'un modèle de langage visuel (VLM). Au lieu de demander des coordonnées au modèle, il lui a demandé de décrire ce qu'il voyait.
Le premier atlas sémantique à vocabulaire ouvert de la ville de New York
Les cartes sont aveugles
Les cartes traditionnelles représentent la ville comme un simple plan. Elles indiquent les rues, les îlots et les limites des propriétés. Or, une ville se définit par ses différentes strates, et pas seulement par son agencement. En appliquant la vision par ordinateur à l'imagerie au niveau de la rue, l'objectif est de décoder efficacement les systèmes invisibles qui font fonctionner New York. La ville n'est pas qu'un simple quadrillage d'adresses. C'est un flux dense et complexe d'informations visuelles, et pour la première fois, nous avons la puissance de traitement nécessaire pour le lire.
En transformant le bruit visuel de la rue en données structurées, on peut suivre des phénomènes auparavant impossibles à quantifier. On peut percevoir la densité culturelle, les vecteurs de la gentrification et l'empreinte physique de l'économie. On passe d'une cartographie des lieux à une cartographie du sens. Cependant, cette approche présente des limites intrinsèques. Elle est soumise aux mêmes lois physiques que l'œil humain. Une borne d'incendie peut disparaître derrière un camion de livraison stationné en double file. L'entrée d'un sous-sol peut se fondre dans l'obscurité. Une rampe d'accès pour piéton peut être présente, et pourtant invisible, si le cadre la capture sous un mauvais angle.
L'infrastructure de la vie quotidienne et ses angles morts
Il y a les angles morts structurels : ce que la caméra ne voit jamais. Les cours intérieures. Les halls d’entrée. Les toits. La ville privée derrière le mur de la rue. Street View n’est pas « la ville ». C’est un passage précis, depuis une hauteur précise, un jour précis, le long d’itinéraires qu’une plateforme a choisi de parcourir et de mettre à jour. Contrairement aux données de terrain fournies par la ville, un index visuel est influencé par son point de vue. Il ne voit que ce que voit la voiture de surveillance de Google Street View : ni plus, ni moins. Ces cartes sous forme de heatmaps représentent des probabilités, non des faits absolus. L'absence d'une étiquette ne signifie pas qu'un objet est manquant. En réalité, les zones vides sur la carte révèlent souvent davantage les limites de la collecte de données que la ville elle-même.
La ville vue par l'IA
Imaginez une ville où vous pouvez faire des recherches avec Ctrl+F. L'auteur propose plus de 3 000 étiquettes descriptives. Il ne s'agit pas d'une liste d'adresses : c'est une surface vivante que l'on peut interroger. Recherchez par exemple : « échafaudage », « ombre », « risque d'inondation », « magasin fermé », « marches où les gens s'assoient ». On se dirige vers une réalité continue et consultable. Avec la multiplication des caméras et la réduction des cycles de rafraîchissement, la carte cesse d'être un document figé et devient une question que l'on peut poser à tout moment. L'interface est simple – une barre de recherche – mais le résultat est inédit : une ville organisée par le sens plutôt que par les coordonnées. Voilà ce que permet la cartographie sémantique à vocabulaire ouvert. Non seulement la navigation, mais aussi la perception à grande échelle : la capacité de voir comment la ville change comme si l’on se trouvait à chaque coin de rue simultanément.
Avec le mot-clé "Chinese", l'application parvient à délimiter Chinatown sans connaître le moindre code postal (
Searchable City)
En cliquant sur la heatmap, on accède à chaque image StreetView au niveau de la rue, ici par exemple les rues avec des graffitis (
Searchable City)
L'auteur du site
L'auteur, Sean Hardesty Lewis,
est étudiant en master au sein du pôle technologique urbain de Cornell Tech. Il développe des modèles du monde qui relient la perception à la planification, permettant ainsi un raisonnement hypothétique et une prise de décision fiable pour les systèmes autonomes et les décideurs humains. Ses travaux font progresser la planification basée sur des modèles, la simulation générative et l'aide à la décision tenant compte de l'incertitude. L'objectif est de développer des méthodes transposables à des environnements riches en capteurs et simulés, tels que les villes, les infrastructures, les environnements numériques et les tâches multi-agents. L'auteur souhaite pouvoir mettre à disposition des outils, des jeux de données et des évaluations afin d'accélérer leur adoption et leur reproductibilité. Pour compléter
Un ingénieur de Google
Andy Coenen présente une carte 3D artistique de New York. La carte a a générée à partir des vues orthographiques de New York de Google Maps. L'auteur a affiné un modèle Qwen/Image-Edit pour transformer ces vues en illustrations faon SimCity, puis a répété le processus pour des milliers de tuiles afin de créer une immense carte axonométrique de la ville. Les outils d'IA Gemini 3 et
Claude Opus 4.5 ont été utilisés pour conduire les différentes étapes du projet. Cette esthétique vidéoludique met en valeur la puissance des outils numériques pour représenter un territoire métropolitain complexe. La modélisation restitue avec précision le bâti et les volumes urbains. Gratte-ciel, quartiers résidentiels, parcs et infrastructures sont lisibles. Mais la ville apparaît vidée de ses usages. Peu de voitures, aucun déchet, pas de foule. L’espace urbain est réduit à sa seule forme matérielle. Explorez la carte : https://cannoneyed.com/isometric-nyc/. Suite à la tempête de neige historique qui a enseveli New York sous une couche de neige record en février 2026, l'auteur a décidé de publier une mise à jour de
New York sous la neige.
«
Here Grows New York » (
Ici grandit New York) est un court métrage de Myles Zhang qui illustre le développement des infrastructures et du réseau routier de New York de 1609 à nos jours. Ce film d'animation de neuf minutes s'appuie sur des cartes historiques géoréférencées pour retracer la croissance des cinq arrondissements, depuis la colonie néerlandaise de La Nouvelle-Amsterdam jusqu'à l'ère moderne, en passant par la révolution industrielle. Il est important de noter que le film ne représente qu'une partie du projet. Une
carte interactive l'accompagne également. Elle permet de parcourir le temps et d'observer l'évolution du réseau routier et de l'environnement de la ville de 1609 à nos jours. Elle offre une série d'instantanés cartographiques de New York et transforme les données en une carte historique interactive, permettant ainsi aux utilisateurs de remonter le temps et d'observer les cycles d'expansion qui caractérisent non seulement New York, mais aussi de nombreuses autres villes américaines. Si vous souhaitez explorer New York avant l'arrivée des Néerlandais, consultez la carte de Manhattan du projet
Welikia, qui permet de visualiser la région avant la colonisation européenne.
En explorant la ville coloniale néerlandaise de La Nouvelle-Amsterdam en 1660 (créée par le Centre d'histoire de Nouvelle-Amsterdam), vous pourrez découvrir ses maisons, ses fermes, ses tavernes, ses ateliers et ses remparts. La maquette est basée sur le plan Castello de 1660 de Jacques Cortelyou.
Le site propose une visualisation interactive des plaintes déposées auprès du service téléphonique 311 de la ville de New York entre 2022 et 2025. Comment le bruit, les infractions de stationnement, les pannes de chauffage, l'activité des rongeurs et les dépôts illégaux sont répartis dans les quartiers de New York, et comment chaque catégorie a évolué d'année en année.
Articles connexes
