# Affectation multi-niveaux de points de précisions hétérogènes

Elina Marveaux, Robin Cura, Marion Maisonobe, Thomas Louail

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Elina Marveaux, Robin Cura, Marion Maisonobe, Thomas Louail. Affectation multi-niveaux de points de précisions hétérogènes. SAGEO 2025, CNRS; GdR MAGIS CNRS; UMR 7300 ESPACE, May 2025, Avignon, France. hal-05456471

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Submitted on 13 Jan 2026

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Affectation multi-niveaux de points de
précisions hétérogènes

Spatialiser des données issues de géolocalisation
d'adresses IP

Elina MARVEAUX¹, Robin CURA²,
Marion MAISONOBE¹, Thomas LOUAIL¹,³

1. CNRS, UMR Géographie-cités

2. Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, UMR PRODIG
robin.cura@univ-paris1.fr

3. MIXTAPES, LabCom CNRS-Deezer

ABSTRACT. Based on a massive database of musical streaming logs that were geolocated using their IP address, we propose a method to allocate those streams to spatial units while taking into account the estimated accuracy of those geolocations. The spatial units are nested units of all the suitable administrative levels, and we can thus aggregate the streams on any level, allowing a geographical comparison of what music is listened to in different spaces.

MOTS-CLÉS : GeoIP, Données multi-niveaux, Données emboîtées, Incertitude, Affectation spatiale

KEYWORDS: GeoIP, multi-level data, nested data, spatial uncertainty, spatial allocation
# 1. Contexte et enjeux

Dans le cadre d'un projet mené avec le Ministère de la Culture sur les pratiques culturelles dans les départements et régions d'outre-mer (DROM), nous cherchons à identifier les pratiques d'écoute musicales qui caractérisent ces espaces, entre appartenance territoriale générale (France), spécificités insulaires et appartenance à des sous-ensembles régionaux (Antilles, Océan Indien, cultures créoles). Notre projet appréhende ces pratiques culturelles via le proxy de l'écoute musicale sur une plateforme de streaming qui nous fournit des données d'écoute individuelles et anonymisées, enrichies d'une géolocalisation approximative inférée depuis l'adresse IP des utilisateurs·trices de la plateforme. Ces données offrent un potentiel d'analyse géographique immense si l'on parvient à les exploiter en prenant en compte les biais dans leur collecte, mais aussi dans l'information spatiale qui leur est associée, caractérisée par une précision hétérogène, de l'échelle infra-communale à celle du pays.

Dans cette communication, nous contribuons à cet enjeu en qualifiant la précision et l'utilisabilité des données IP géolocalisées (GeoIP) et en proposant une méthode d'affectation spatiale de ces données ponctuelles au sein de mailles administratives ou statistiques emboîtées pour permettre des agrégations multi-niveaux, ouvrant la voie à des analyses géographiques multi-échelles.

# 2. Utilisabilité des données GeoIP

La géolocalisation des adresses IP est un enjeu scientifique et industriel depuis le début des années 2000 (Padmanabhan, Subramanian, 2001), souvent associée aux enjeux de traitement et d'analyse des données massives ou Big Data (Kitchin et al., 2017), mais l'usage de telles sources de données reste rare dans les études géographiques. Selon nous, l'usage encore négligeable de ce type de données s'explique par les problèmes d'imprécision spatiale qui y sont associés (Siwpersad et al., 2008; Dan et al., 2016), certains recommandant même de ne les mobiliser qu'à une échelle nationale (Poese et al., 2011). Pourtant, des études plus récentes (Callejo et al., 2022; Xie et al., 2023) montrent que la GeoIP constitue une source d'information exploitable à des échelles fines, urbaines notamment.

Notre contribution s'inscrit dans ce dernier courant de travaux. Nous nous appuyons sur le service de GeoIP de l'entreprise MaxMind, utilisé par la plateforme de streaming musical pour géoréférer les adresses IP de connexion. Le service GeoIP accompagne chaque géolocalisation d'IP d'une information sur le niveau de précision de cette géolocalisation. Pour estimer la vraisemblance des localisations renvoyées, nous exploitons une base de données qui contient, pour environ un millier d'utilisateurs anonymes, à la fois leurs données d'écoute géoréférencées et leurs réponses à une enquête dans laquelle ces utilisateurs ont renseigné leur commune de résidence. La figure 1 présente, en différenciant connexions cellulaires et connexions locales, la distribution des
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1. Distance entre la localisation du domicile des enquêtés, déclarée dans une enquête par questionnaire, et les géolocalisations IP de leurs données d'écoute.</figcaption></figure>

distances entre les géolocalisations des *streams* d'une personne et sa commune de résidence, en partitionnant les écoutes par niveau de précision. Ces distributions sont consistantes avec le niveau de précision affecté par MaxMind : plus la précision annoncée est grande, plus la distribution des distances est centrée sur des valeurs faibles. L'indicateur de précision fourni semble donc refléter la précision exploitable des IP géolocalisées. On observe également que la proportion de traces numériques d'écoute exploitables à des échelles fines (précision $\le 20$ km) n'est pas négligeable ($\approx 17\%$).

### 3. Affecter à des mailles géographiques des données ponctuelles aux localisations incertaines

Comment affecter ces données ponctuelles à des mailles spatiales bien définies, tout en tenant compte de l'inégale précision spatiale des données ? Le semis des points est caractérisé par une forte dispersion, à la fois spatialement et en matière de précision (cf. figure 2 pour le cas de la Martinique). Pour permettre une comparaison des pratiques d'écoute dans les DROM, notre objectif est d'intégrer ces données ponctuelles dans des mailles territoriales pour comparer les territoires intra-DROM et inter-DROM.

On peut distinguer deux manières d'agréger dans des mailles des points auxquels sont associées des précisions variables : par des méthodes "continues" (champs de probabilités par exemple), ou par des méthodes "discrètes" où chaque point est affecté de façon déterministe à une unique maille. L'approche que nous proposons s'inscrit dans la seconde catégorie. Ce choix est justifié par
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2. Distribution spatiale du nombre de streams en Martinique, selon le niveau de précision associé à leur géolocalisation par GeoIP.</figcaption></figure>

nos objectifs thématiques – faciliter la comparaison de territoires ayant un sens pour les acteurs – et par la nature des données que nous mobilisons : bien que la localisation exacte de chaque écoute soit incertaine, le phénomène sous-jacent est lui précisément daté et localisé dans l'espace.

## 4. Méthode proposée

Nous représentons sur la figure 3 les étapes du processus d'affectation des streams aux mailles. À chaque point, on associe un buffer de rayon égal à la précision associée à la localisation fournie par GeoIP (cf. case 3). La règle de sélection de la maille d'affectation de l'évènement d'écoute est basée sur le rapport entre des surfaces d'intersection entre le buffer d'une part et les mailles des différents niveaux hiérarchiques d'autre part (cf. case 4). Des mailles de différents niveaux hiérarchiques sont intersectées par le buffer. On affecte l'évènement d'écoute à la maille de plus petit niveau hiérarchique si le rapport d'intersection (qui varie de 0 à 1) est supérieur ou égal à une valeur seuil (paramètre de la méthode). Quand le seuil est égal à 0, chaque événement d'écoute est affecté à la plus petite maille qu'elle intersecte. Quand le seuil vaut 1, l'événement est affecté à la maille administrative qui contient le buffer en intégralité, c'est-à-dire souvent la maille de plus grande dimension (cf. figure 4).

## 5. Discussion

La méthode introduite dans cette contribution permet d'exploiter le maximum d'observations possibles étant donné leur degré d'imprécision spatiale. Il nous reste à discuter le choix de valeurs de paramètre consistantes, différentes
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3. Représentation schématique de la méthode proposée.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4. Affectation des streams en termes (a) de distribution dans les niveaux hiérarchiques, et (b) une fois les données cumulées. Illustration sur la Réunion.</figcaption></figure>

selon les territoires, et les difficultés posées par l'évaluation de la méthode. Au niveau le plus fin, nous ne disposons pas de données de validation qui donnent la localisation exacte de chacun des streams (vérité terrain). Toutefois, à des niveaux plus agrégés spatialement, nous envisageons de mobiliser un jeu de données comparable, dans lequel sont incluses les données d'écoute d'utilisatrices-teurs résidant en France métropolitaine qui ont déclaré leur lieu de résidence dans une enquête. En filtrant les données d'écoute selon les heures de la journée et les jours de la semaine, on pourrait déterminer empiriquement des valeurs du paramètre qui optimisent la correspondance entre maille d'affection des écoutes et maille de résidence déclarée par l'enquêté-e (département ou commune).
Bibliographie

Callejo P., Gramaglia M., Cuevas R., Cuevas A. (2022). A deep dive into the accuracy of IP Geolocation Databases and its impact on online advertising. *IEEE Transactions on Mobile Computing*, p. 1-1.

Dan O., Parikh V., Davison B. D. (2016). Improving IP geolocation using query logs. In *Proceedings of the ninth ACM international conference on web search and data mining*, p. 347-356.

Kitchin R., Lauriault T. P., McArdle G. (2017). Data and the city. In *Data and the City*. Routledge.

Padmanabhan V. N., Subramanian L. (2001, août). An investigation of geographic mapping techniques for internet hosts. In *Proceedings of the 2001 conference on Applications, technologies, architectures, and protocols for computer communications*, p. 173-185. San Diego California USA, ACM.

Poese I., Uhlig S., Kaafar M. A., Donnet B., Gueye B. (2011, avril). IP geolocation databases: Unreliable? *ACM SIGCOMM Computer Communication Review*, vol. 41, n° 2, p. 53-56.

Siwpersad S. S., Gueye B., Uhlig S. (2008). Assessing the Geographic Resolution of Exhaustive Tabulation for Geolocating Internet Hosts. In M. Claypool, S. Uhlig (Eds.), *Passive and Active Network Measurement*, p. 11-20. Berlin, Heidelberg, Springer.

Xie Y., Zhang Z., Liu Y., Chen E., Li N. (2023). Evaluation Method of IP Geolocation Database Based on City Delay Characteristics. *Electronics*, vol. 13, n° 1, p. 15.