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Agisoft Metashape est largement utilisé pour la photogrammétrie, la modélisation 3D et la cartographie par drone. Mais à mesure que les ensembles de données augmentent et que les temps de traitement s’étirent en heures, voire en jours, de nombreux utilisateurs se posent la question suivante : dois-je mettre à niveau ma station de travail locale ou passer à un traitement en nuage? Cet article compare les deux approches en termes de vitesse, de performance, de coût et d’évolutivité pour vous aider à choisir la meilleure solution pour votre flux de travail 2025.
1. Qu’est-ce que le Cloud Processing pour Metashape ?
Le traitement en nuage fait référence à l’exécution d’Agisoft Metashape sur des machines virtuelles distantes hébergées par des fournisseurs tels que :
- AWS EC2 (Amazon Web Services)
- Paperspace ou Lambda Labs
- Microsoft Azure
- Fournisseurs de SDV basés sur le GPU
Vous louez des GPU haute performance (comme les RTX 4090 ou A6000) à l’heure et exécutez Metashape à distance à l’aide d’outils de bureau à distance ou de SSH. Vos données sont téléchargées sur le serveur, traitées, puis téléchargées une fois terminées.
2. Postes de travail locaux : Performance et investissement
Un poste de travail local moderne peut faire fonctionner Metashape avec des performances rapides, à condition qu’il soit équipé :
- GPU haut de gamme : NVIDIA RTX 4080, 4090 ou A4000+
- CPU rapide : AMD Ryzen 9 ou Intel i9 13ème/14ème génération
- RAM : 64-128 Go pour les projets de grande envergure
- Stockage : SSD NVMe pour une lecture/écriture rapide
Bien que le coût initial soit élevé (généralement entre 2 500 et 5 000 dollars), il n’y a pas de frais horaires et l’accès hors ligne est total, sans latence de chargement ou de déchargement.
3. Comparaison de la vitesse : Cloud vs local
En termes de vitesse brute, les instances en nuage dotées de GPU de haut niveau sont souvent plus performantes que les machines locales. En voici un exemple :
- Un projet de 500 images à 20MP peut prendre 3 à 4 heures sur un ordinateur portable haut de gamme, mais seulement 45 minutes sur une instance AWS EC2 avec un GPU A100.
- La génération de nuages denses est nettement plus rapide avec davantage de cœurs de GPU et de VRAM.
Cependant, la vitesse du cloud dépend fortement du temps de téléchargement et de la disponibilité de l’instance. Pour les petits projets, la vitesse locale peut s’avérer plus rapide en raison de l’absence de temps de transfert.
4. Considérations sur les coûts
Poste de travail local : Coût initial élevé, mais pas de frais récurrents. Idéal pour les professionnels à temps plein ou les laboratoires qui traitent régulièrement des données.
Le nuage : Tarification à la carte. Exemples de coûts (à partir de 2025) :
- AWS EC2 avec GPU A10G : ~1,50-$2,50/heure
- Paperspace avec RTX 4090 : ~1,80$/heure
- Lambda Labs A100 : ~3,50 $/heure
Le cloud devient plus coûteux si vous traitez quotidiennement, mais il est idéal pour les projets à court terme, les équipes en expansion ou les utilisateurs occasionnels.
5. Flexibilité et évolutivité
Cloud : Évoluez facilement avec plusieurs instances pour paralléliser les tâches. Idéal pour les grands projets ou les organisations avec des équipes distantes. Pas de limites matérielles ni de maintenance.
Local : Limité par votre matériel. Les mises à niveau sont coûteuses et prennent du temps. Idéal pour les charges de travail constantes ou le traitement hors ligne.
6. Fiabilité et sécurité des données
Pour les données sensibles (par exemple, les sites militaires ou archéologiques), le traitement local garantit la confidentialité et un contrôle total. Les services en nuage exigent une confiance dans le cryptage et les politiques de données du fournisseur.
Les pannes d’Internet ou de cloud peuvent perturber les flux de travail, en particulier si les téléchargements sont interrompus en cours de processus.
7. Flux de travail hybride : Le meilleur des deux mondes
De nombreux professionnels combinent les deux systèmes :
- Utilisez un poste de travail local pour la prévisualisation, l’alignement ou les petits projets.
- Utilisez le nuage pour le traitement final des nuages denses, des maillages et des orthomosaïques.
Ce modèle hybride maximise la rapidité et l’efficacité budgétaire, en particulier lors de l’utilisation de scripts d’automatisation ou de flux de travail par lots.
Conclusion : Quelle est la meilleure solution en 2025 ?
Il n’existe pas de solution unique. Choisissez une station de travail locale si vous traitez régulièrement des données photogrammétriques, si vous appréciez les capacités hors ligne ou si vous avez besoin d’un contrôle total des données. Optez pour le traitement en nuage si vous traitez des ensembles de données volumineux, si vous travaillez en équipe ou si vous avez besoin d’une évolutivité élastique sans investissement matériel.
En 2025, les deux approches sont plus rapides et plus puissantes que jamais. Votre choix dépend du flux de travail, du budget et de l’échelle du projet. Testez les deux si possible pour trouver la configuration la plus efficace pour vos objectifs de photogrammétrie.
