Les études réalisées dans les territoires d’Outre-Mer français ont toujours constitué une difficulté supplémentaire par rapport à la seule France métropolitaine. La quantité de données et la qualité de ces dernières est généralement moins bonne, et c’est le cas également pour les informations sur l’usage de bâtiments. Les bâtiments de la BDTOPO sont un jeu de données classique que tout géomaticien a sans doute déjà utilisé. Les informations fournies en termes d’usage du bâti sont correctes en Métropole, mais insuffisantes pour réaliser des études en Outre-Mer. Ce mémoire propose une approche par apprentissage machine (machine learning) pour prédire l’usage des bâtiments d’Outre-Mer, à partir uniquement de données publiques, principalement de la BDTOPO elle-même. Le but est d’utiliser ces résultats afin de répartir équitablement les populations dans les bâtiments à usage résidentiel.