Ce mémoire étudie l'impact de l'intégration de l'IA dans le processus de l’OCS GE à l’IGN. L'étude s'appuie sur une analyse quantitative et qualitative comparant des classifications avec et sans IA, ainsi que des retours d'expérience d'agents. Les résultats montrent que les principales différences sont dues à des écarts de généralisation, avec des changements plus importants pour certaines classes complexes, soulignant les limites de l'entraînement du modèle IA sur plusieurs paysages. L'expertise humaine reste donc essentielle pour superviser l'IA, corriger ses erreurs et garantir la fiabilité des données. Ce changement a modifié le rôle des photo-interprètes, suscitant des interrogations sur la potentielle perte de technicité. Malgré ces défis, l'IA a apporté des bénéfices en termes d'efficacité et d'homogénéité de la cartographie. Cependant, la réussite de cette transition repose sur la mise en place d'un processus rigoureux d'annotation des données.