Les ponts thermiques sont des zones faibles des enveloppes de bâtiments qui transfèrent plus de chaleur vers l’extérieur que les zones environnantes. Ils entraînent une consommation énergétique accrue ainsi que la formation de moisissures. Grâce à une approche basée sur les réseaux de neurones, nous démontrons une méthode permettant de détecter automatiquement les ponts thermiques sur les toits des bâtiments à partir d’images panoramiques prises par drone sur l’ensemble de quartiers urbains. Pour entraîner le réseau de neurones, nous avons constitué un jeu de données comprenant 917 images et 6 895 annotations. Ces images contiennent des informations thermiques permettant de repérer les ponts thermiques, une carte d’élévation pour la reconnaissance des toits, ainsi que des données RGB classiques. En raison de la taille limitée du jeu de données, notre méthode atteint actuellement un rappel moyen de 9,4 % @IoU : 0,5–0,95 (14,4 % pour les objets de grande taille). Toutefois, notre approche détecte de manière fiable les structures uniquement sur les toits, et non sur d’autres parties des bâtiments, sans nécessiter d’effort supplémentaire de segmentation des différentes composantes du bâtiment.