Depuis le début des années 2010, l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique dans le traitement des images satellitaires est devenue une tendance qui se développe rapidement. Dans cette étude, l’analyse des données de télédétection effectuée par les algorithmes du logiciel GRASS SIG est appliquée à des scènes Landsat OLI/TIRS couvrant la zone du Parc National du W, au nord du Bénin. La recherche s’appuie sur deux types de cadres : la classification non supervisée d’images satellitaires et la classification supervisée basée sur plusieurs méthodes d’apprentissage automatique, donnant une perspective technique de la programmation d’applications en cartographie. L’analyse de données multi-temporelles a permis de révéler des changements dans les types d’occupation du sol au sein de la zone d’étude sur la période 2013 à 2023. Cette étude a prouvé l’efficacité des techniques d’apprentissage automatique pour traiter les données d’observation de la Terre dans les études géographiques avec un cas particulier de Bénin, Afrique de l’Ouest.