## 4.2. Comparison with the Urban Multi-scale Environmental Predictor (UMEP)

As the verification proposed in the previous section is purely visual, we suggest comparing our simulation results with those of the UMEP reference tool. Indeed, the latter embeds the shadow generator plugin capable of generating shadow plots from building, ground or even vegetation digital surface models, in the QGIS context. In order to use UMEP's "Daily Shadow Pattern" functionality, we first had to generate a digital terrain model, a digital model of the built-up surfaces, and a raster model of the tree canopy. We used a metric precision raster model such as the one proposed by the IGN's RGE Alti® to stick as closely as possible to the building layouts. Fig. 2 shows the relatively good correlation of the raster shadows produced by UMEP with the vector traces from our simulations.

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>FIGURE 2. Comparison of the shadows from the UMEP Shadow generator (black pixels) with those from the t4gpd plugin (red polylines).</figcaption></figure>

To go beyond this visual comparison, we measured the shadow-covered areas respectively produced by UMEP and our simulation tool at different times on 21st July. Table 1 shows variations ranging from 0.1% to 5.2%. Although this comparative analysis does not formally validate our simulation tool, it reinforces our ability to produce consistent results with the UMEP reference tool.

<table><caption>TABLE 1. Comparison of shadow-covered area measurements (in m²) assessed via the UMEP software vs. via the t4gpd plugin, on July 21st.</caption><thead><tr><th></th><th>10 am</th><th>11 am</th><th>12 am</th><th>1 pm</th><th>2 pm</th><th>3 pm</th></tr></thead><tbody><tr><th>UMEP</th><td>35,498.6</td><td>29,062.9</td><td>27,838.8</td><td>27,677.2</td><td>28,900.2</td><td>36,852.8</td></tr><tr><th>T4gpd</th><td>33,694.2</td><td>29,093.6</td><td>28,036.8</td><td>27,533.8</td><td>28,560.2</td><td>36,161.6</td></tr><tr><th>Deviation</th><td>5.2 %</td><td>0.1 %</td><td>0.7 %</td><td>5.2 %</td><td>1.2 %</td><td>1.9 %</td></tr></tbody></table>
Solar model and shadow plotting in the context of a 2D GIS

# 5. Application to the French study site: Cours Cambronne (Nantes)

## 5.1. Shade ratios

### 5.1.1. Shade ratio at a given date and time

The first very simple application consists, in delineating the ground shadow due to the tree canopy and the built environment for a given territory, date and time. On 21 July at 12 am (UTC), the 293 buildings and 98 trees in the study site thus produce a ground shade of approximately 2.8 ha, i.e. approximately 20% of the total area. Furthermore, as shown in Fig. 3 (left), few streets oriented almost orthogonal to the sun's beams benefit from shade.

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

FIGURE 3. (left) The plugin allows evaluating both shadows of buildings and trees on a horizontal plane according to the date and time chosen. The result is a multi-polygon geometry (light grey area). (right) The plugin is able to distinguish, in the shadow cast on the ground, the contribution of trees (light green polygons) from that of buildings (light grey polygons).

### 5.1.2. Shade contribution of the tree canopy

In the context of urban greening policies, it is essential to distinguish the shadows generated by the built environment (i.e. the buildings) from those produced by the tree canopy. For the configuration shown in Fig. 3 (right), the shade produced by the tree canopy represents about 16% of the total shade on the ground. This contribution is naturally conditioned by the tree crown geometries as well as by their spatial distribution within the urban space (they may indeed be hidden by possible taller buildings).

### 5.1.3. Shade ratio evolution over the summer period

In this section, the yearly evolution of the shadow ratio for different times a day (between 10 am and 4 pm) is studied (Fig. 4). The considered period is chosen during
summertime, when the sun is at its highest path in the sky and, consequently, the solar energy input is the greatest. Considering the results, for the period between spring equinox and autumn equinox, it can be seen that, the shade provided by the tree canopy is significant. In fact, the tree shades cover on average one third of the courtyard. This contribution is almost systematically higher than the one of the surrounding buildings. At its peak (at 2 pm UTC), it is even around 6 times higher than the shade provided by the buildings.

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

FIGURE 4. Evolution of shade ratios over the year for a few predetermined hours of daylight. The fall of foliage in autumn and winter is likely to modify the geometry of the crown and reduce the amount of shade.

## 5.2. Shadowing permanence

### 5.2.1. Delineation of shaded areas over several hours

The annual evolution of the ground shade presented in the previous section can also be studied for a given day. This allows distinguishing potential cool spots, during a heat wave event. Thus, the shade zones are cut out according to the number of hours of shade. With the special case of 21st July, Fig. 5 (left) shows the excessively fragmented nature of this cut within the shadow zone. It can be seen, however, that although the central strip situated halfway between the two rows of trees (longitudinal centre line of the courtyard) is finally fairly exposed, the tree roots are very well protected.
Solar model and shadow plotting in the context of a 2D GIS

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>FIGURE 5. (left) Non-uniform distribution of shade in the courtyard during the hours when the sun is at its highest in summer. (right) Representation of areas in shade over several consecutive hours.</figcaption></figure>

5.2.2. Delineation of shaded areas over several consecutive hours

The accumulation of shadow hours shown in Fig. 5 (left) does not include any notion of temporal continuity. However, it could be interesting to detect areas that are permanently in the shade (in order, for example, to design and deploy appropriate street furniture). Fig. 5 (right) shows a revised version of the indicator incorporating this dimension of continuity. The idea here is to represent areas as a function of their exposure to shade for several consecutive hours. As one can note, the overall fragmentation is much less, and patterns emerge that guarantee a certain spatial continuity.

# 6. Discussion

## 6.1. Pros: beyond descriptive analysis, shadow as a design object

While it is possible to vectorise the raster shadows obtained via UMEP, the underlying pixelisation is nevertheless problematic when seeking to use shadows for the design of urban spaces as given, for example, in the solar envelope concept (Knowles, 2003). From this point of view, our proposal is innovative in the specific context of geomatics as these vector shadows enable to delineate potential cool-paths and urban oases or cools spots in the urban fabric... all useful features for citizens during heat waves.

## 6.2. Contras: need for an energy-based approach

It should be noted, however, that the current method is not based on Digital Elevation Models (DEMs); thus, the interactions between the topography and the sun path model are not considered. This is a potential application limit especially for cities
with significant elevation changes. Furthermore, the simplified and strictly geometric approach is not sufficient to properly inform the complex notion of pedestrian thermal comfort in heterogeneous urban spaces. On the one hand, particular building geometries (e.g., walkways, porches, steep rooftops) are not considered. On the other hand, thermal comfort simulation tools such as ENVI-met allow studying the spatial distribution of thermal comfort indexes by integrating an energy-based approach. Supplementing our tool with a more representative geometric approach, based on 3D city models (ex. CityGML (Biljecki et al., 2018)) and a thermo-radiative (or even aeraulic) model would make it possible to transform this prototype into a more relevant tool for city designers. Such an assessment will require considering the radiative models of the facades in a full 3D approach.

## 7. Conclusion

Our work contributes to an estimation, in the geomatics context, of tree-shaded zones to building ones, which is crucial for summer thermal comfort. It also makes it possible to go beyond the calculation and descriptive analysis of the shadows cast in the urban space and to use them as standard polygonal shapes. Continuing its development by integrating a comprehensive energy and a more realistic geometric model will make it operational for urban planners.

## Acknowledgment

This study is supported by the French National Research Agency (ANR) under reference ANR-18-CE22-0003 (COOLSCAPES project).

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# Spatial Evolution of Building Types: Methodological proposals

Perez Joan¹, Fusco Giovanni¹, Sadahiro Yukio²

1. Université Côte d'Azur, CNRS, ESPACE, Nice, France.

2. Department of Urban Engineering, University of Tokyo, Tokyo, Japan.

**ABSTRACT.** This paper presents different methods implemented with the aim of studying urban perforation and regeneration dynamics at the building level. The minimum requirement to perform these methods is a building footprint available for two different periods (time depth of at least 10 years) and heights (or floors) as attribute data. First, basic morphometric indicators are computed for each building: area, floor-area, number of neighbors, elongation, and convexity. Based on the availability of expert knowledge, different types of classifications and clustering are performed to obtain building types. A grid is superimposed on the test region of Osaka (Japan) and the number of building types per cell and for each period is computed, as well as the differences between each period. Mappings are then performed, showing that building types have specific locations and evolution trajectories. In some extreme cases, a specific building type can even gradually replace a type on a declining dynamic.

**KEYWORDS:** Spatial analysis, urban perforation, urban regeneration, building type, classification, clustering.
# 1. Introduction

Cities are in a perpetual flow of transformations with urban areas that constantly make, unmake and remake themselves. Different models are discussed in the literature, mostly focusing on the benefits and/or drawbacks of the increase (urban sprawl, compact cities, regeneration, etc.) or decrease (shrinking cities, perforation, etc.) of building densities. A factor that is often overlooked regarding the evolution of densities is the role of inherited urban forms. Occurrence of areas having difficulties in redefining themselves are often closely related in terms of urban form. Of course, even if the form factor is often overlooked, this issue is nothing new. The numerous criticisms of modernist architecture (Jacobs 1961, Salingaros 2005), which brought large-sized and specialized buildings, unable to evolve with the needs of the cities, are a good illustration of the link between urban life and urban form. What has changed more recently however, are the increasing possibilities to explore this link through: (1) the existence of large-sized datasets related to urban form and available at different dates, such as the French BD TOPO® or the Japanese Zenrin Maps® and (2) an increase of computing power that allows running complex algorithms on the aforementioned datasets. Examples of such work in the literature include the classification of building footprints by a Random Forest Classifier (Hecht et al., 2015), unsupervised Bayesian clustering for building types identification (Perez et al., 2019a), etc. This paper seeks to emphasize on different needs and precautions that shall be taken while working on the link between urban form and space-time evolutions of urban areas. Suggestions and recommendations while using building footprints as the primary source of data are also provided throughout the paper.

Section 2 presents the data requirement, the test region and the computation of basic indicators of built-up form. Section 3 performs three different classifications, through a decision tree if reliable expert knowledge is available, a double k-means if only limited expert knowledge is available and finally, an unsupervised Self-Organizing Map if no expert knowledge is available. Section 4 creates a grid of a predetermined size over the test region in order to count the numerosity of each building type per cell and their evolution. Thematic maps are also displayed in this section. Section 5 concludes the paper.

# 2. Data Preparation

## 2.1. Minimum Data Requirement

The bare minimum dataset required to implement the different methods discussed in this paper is a GIS layer of building footprints with multiple years of consistency (at least two different periods). The gap in years between the layers is dependent upon the scope of the analysis, but also on specificities of the location under study. A gap of 10 years is enough in countries following a deconstruction/reconstruction model of buildings (some countries in Asia, Africa, etc.) while in countries where buildings are usually renovated or rehabilitated, such as in Europe, a minimum time depth of 20 to 30 years is needed to observe structural
Regeneration and Perforation of Building Types

changes in the distribution of building types. Each building shall be digitized as a
single unit. Corrections should thus be made to GIS layers which aggregate
contiguous buildings (like row houses) into single units. In addition, one attribute is
required: building height, and another one is valuable, but not mandatory: building
specialization. Specialization attribute allows filtering non-residential buildings to
solely focus on residential patterns and dynamics of regeneration and perforation.
Yet, due to mixed-use buildings, the distinction between residential and non-
residential buildings is hardly ever straightforward. Thus, according to the source of
data, attention should be paid to how specialization is encoded.

## 2.2. Test Region and Data Presentation

The test region is an area of 15 by 18 km in Japan containing central Osaka and its surroundings (Fig.1 a.). The peculiarities of Japan are that houses and small collective residential complexes are easily demolished to be reconstructed or to make way to new urban projects (Shelton, 2012) and that urban areas are experiencing urban shrinkage phenomena (Buhnik, 2010). For example, single-family houses have a lifespan of only 30 years (MLIT, 2007), which is in sharp contrast with European countries where houses are renovated and passed down from generation to generation. A short lifespan for buildings is an undeniable advantage for the study of the evolution of building types. Indeed, even now, high-quality datasets of building footprints are uneasy to access and, if they are, historic data of equivalent quality are usually not. Regarding urban shrinkage, demolitions without reconstructions is another interesting phenomenon to monitor over time.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>FIGURE 1. a. Osaka, OpenStreetMap. b. Buildings in Osaka in 2013-14 (Zmap TOWN II).</figcaption></figure>

ZENRIN Residential Maps (Zmap TOWN II<fnref n="1" />), which are digital maps focusing
on the building footprints throughout Japan, are extracted and compiled into a
GeoPackage file for the extent of the test region in 2003/04 and in 2013/14 (Fig 1.

<footnote n="1">¹ ZENRIN is a private map information company that holds the top share in the Japanese market for local residential and car navigation maps.
https://www.zenrin.co.jp/product/category/gis/basemap/zmaptown/index.html</footnote>
b.). The original GeoPackage file only contains the two aforementioned building layers, respectively named BU0304 and BU1314. BU0304 is made of 760.067 inputs and BU1314 of 739.536, thus showing a decrease of 2.7% of the raw number of buildings in 10 years. ZENRIN Residential Maps possess several attribute data from which two are of interest in this research: the height of the buildings, expressed in number of floors, and building specialization. Building specialization is an encoded attribute, with codes as follows: 1200 for official and religious buildings (schools, administrative buildings, temple, etc.), 1363 for collective housing, 1364 for single-family homes, 1365 for private offices and mixed-use buildings, etc. In this paper, we focus on residential buildings, both collective and individual housings (1363 and 1364), which concern 469.519 buildings in 2003/04 and 428.875 in 2013/14. Each layer within the GeoPackage file originally contains 3 attribute data: an identifier, the number of floors and specialization.

**2.3. Indicator Computation**

The first step consists in computing a basic series of morphometric indicators for each building made of: the building footprint surface (area), the total amount of usable floor area, elongation, convexity and the number of adjoining neighbors. Elongation, convexity and the number of adjoining neighbors are detailed in Perez et al., (2019a). They respectively provide a measure of how buildings are elongated compared to the most compact equivalent shape (a circle), how buildings have intricated or squared shapes, and finally, if buildings are free-standing detached structures or possess adjoining neighbors. The final set of variables is made of the newly calculated morphometric indicators plus number of floors and specialization.

**Supplementary materials algorithm 1** shows how indicators are easily computed within R using the “sf” and “lwgeom” packages. This algorithm is applied to both BU0304 and BU1314. For the number of adjoining neighbors, we operate a small buffer (**algorithm 1**, # neighbors 1/2) with the aim of correcting buildings that shall be considered as adjoining, but are not due to low geolocation accuracy. Even if such occurrences are negligible within the ZENRIN Residential Maps, this precautionary step ought to be taken before computing the number of adjoining neighbors. Lastly, *range01* is a user defined function that allows normalizing elongation and convexity.

**3. Residential Buildings: Classification of Types**

Once a basic set of indicators has been calculated for each input layer, the next step is to perform a classification of building types that can be applied to different time points. Three options arise. First, reliable expert knowledge is available, and as such, the number and the characteristics of the relevant building types are known in advance. Second, limited expert knowledge is available, which leads to partial information known in advance, such as the number of types sought, but not their characteristics. Lastly, no expert knowledge is available, thus leading to a situation in which both the number and the content of the building types are unknown.
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**3.1. Classification with Expert Knowledge**

When expert knowledge is available, a simple and efficient method of
classification is found in a manually built decision tree. Successive tests on
attributes split the original dataset into different class labels. When a solution is
found and deemed robust by the expert, the conditional control statements can be
used as benchmarks for other datasets possessing similar attributes. **Supplementary
materials algorithm 2** is a user defined function named *DTs* which allows
classifying each row of a given dataset using the aforementioned morphometric
indicators. Each test follows a *if condition* then *outcome* structure. Several
conditions per test are possible, and the outcome is always a label attribution. Using
the *apply* function, DTs can be used on any dataset possessing the relevant
indicators, in our case BU0304 and BU1314.

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>FIGURE 2. Visualization of the tests implemented in the DTs function</figcaption></figure>

**Fig.2** is a flowchart visualization of the successive tests implemented in *DTs*.
They are 9 different outcomes, in which 4 are for collective housings (C1 to C4) and
5 are for single-family homes (S1 to S5). Each label attribution is based on expert
knowledge. For example, C1 are high rise residential buildings following a "tower in
the park" model, C2 are elongated residential complexes representative, amongst
other structures, of Danchi housing (団地) which are complexes of apartment
buildings built following western models after the Second World War, S3 are small
and elongated row houses, typical of traditional wooden Nagaya (長屋), etc. The
relevance of these building types in Japanese urban areas is derived from literature
(e.g. Shelton, 2012; Bonnin *et al.*, 2014; Perez *et al.*, 2019b).

**3.2. Classification with limited Expert Knowledge**

If expert knowledge is limited, but still available in some extent, it is possible to
make several decisions prior to a series of unsupervised cluster analyses. For
example, we could know the number of required clusters, as well as the fact that some inputs must not be grouped together. This could for instance be the case for collective and single-family homes, for specialized and residential buildings, or for building possessing large and small footprints. In such cases, standard unsupervised clustering techniques that minimize intra-cluster distances and maximize inter-cluster distances can be separately used for each subset, such as K-Nearest Neighbors, hierarchical clustering, *k*-means, classification trees, random forests, neural networks, etc. To illustrate this point, one of the simplest technique, *k*-means clustering, which aims at partitioning inputs into clusters such that the sum of squares from inputs to the assigned cluster centers is minimized, is applied as follows: **Supplementary materials algorithm 3** is a R protocol performing two different *k*-means, one for collective (attribute 1663) and one for single-family homes (attribute 1664). Two random subsets are drawn and merged from BU0304 and BU1314 for collective buildings only (sample size of 20% of the inputs), and, once again, from BU0304 and BU1314 for single-family homes only (20% again). Drawing and merging random samples made of both periods altogether allows avoiding giving more weight to one period over the other. A clustering analysis is then performed for each subset (collective housing and single-family homes), with a number of clusters per model chosen *a priori*. In **algorithm 3**, we select the same number of clusters as within the DTs model (section 3.1: 4 clusters for collective housing and 5 clusters for single-family homes). Data are scaled and, in order to avoid redundancy, floor and area are removed in favor of floor-area. The two clustering analyses are thus performed on convexity, elongation, number of direct neighbors and floor-area. Once the two models are trained, for both periods, and for both collective and single-family home inputs, the whole datasets are mapped to the nearest clusters. This mapping is made using the k-nearest neighbor searching algorithm of the “FNN” package.

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>FIGURE 3. Cluster Map and Profiles for individual Clusters for Collective Housing (top) and Single-Family Homes (bottom)</figcaption></figure>
Regeneration and Perforation of Building Types

The left side of **Fig.3** is a possible representation of the two clustering within two-dimensional spaces made by extracting the first two principal components (package “factoextra”) along which the variation in the data is maximal. Quality metrics in these clustering analyses are the share of the total variance in the data set that is explained by the clustering, given by dividing the between sum of square (BSS) by the total sum of square (TSS). These values are 94.13% for 4-class collective housing clustering and 93.82% for the 5-class, respectively. The right side of **Fig.3** shows radar charts for each variable. It is possible to add variables in the radar charts that have not been used during the clustering processes, such as area and floor in **Fig.3**. These plots are made with the package “fmsb”. The charts point at highly differentiated profiles, especially for collective housing, with profiles that are partially matching the DTs model. C3 are for example regrouping both high rise residential buildings and Danchi housings (團地), C4 appears to be the equivalent of DTs C4: small-sized complexes, etc. Cluster concordances with the DTs model are less clear for single-family houses, except for S2: articulated detached houses (equivalent to DTs S2) or S1: large villas (DTs S5). S3 and S5 are row houses with close characteristics, also close in the cluster map. In fact, even if literature or partial expert knowledge say that we shall seek for 5 different profiles of single-family homes, it appears that 5 is not a robust number of clusters for the k-means algorithm. In this respect it is possible to either (1) add/remove variables, such as using floor and area, instead of floor-area, or add newly computed morphometric indicators, (2) re-run the procedure (k-means is sensitive to the location of starting centroids) or try another algorithm, such as one of the algorithm discussed at the beginning of this section (3) re-run the algorithm with a different number of sought clusters (4) manually merge the clusters that have close characteristics.

**3.3. Classification with no Expert Knowledge**

Finally, in the case of a total lack of expert knowledge, any widely known clustering algorithms can be used, such as k-means, neural networks, or Bayesian networks. The main issues with unsupervised clustering are the assessment of the quality of the partitions, as well as the number of “interesting” partitions (Haldiki *et al.*, 2001). Since there is no way to *a priori* determine the most suitable number of clusters, researchers tend to use heuristics, such as looking at a cutoff point regarding the improvement of the explained variance (or log-likelihood in the case of Bayesian clustering) for each additional partition (elbow method). An unsupervised Bayesian clustering on BU1314, based on the indicators detailed in section 2.3 (plus specialization) has been performed in Perez *et al.*, (2019a). This clustering used an expectation-maximization algorithm (Dempster *et al.*, 1977) to perform one thousand clustering analyses and a MDL score (combining log-likelihood and a penalization function for the growing number of clusters) to define the optimal number of partitions. This application yields seven interesting clusters, from detached small houses to isolated high-rise buildings. In what follows, we will propose an alternative approach to unsupervised clustering based on Self-Organizing
Maps (SOM) (Kohonen, 1982). Bayesian and SOM clustering have already been
compared in unsupervised approaches (Fusco and Perez, 2019).

**Supplementary materials algorithm 4** is a R protocol performing SOM clustering on a sample made of BU0304 and BU1314 (sample size of 20% of the inputs). This time, we do not distinguish collective from single-family homes buildings. Once again, the sample is made with inputs drawn from both periods altogether. The same indicators than in section 3.2 are used. SOM use a neighborhood function for each input to find the Best Matching unit (competitive training). Units, also called nodes, are distributed on a two-dimensional space (map). Once the best matching unit is found, a radius parameter allows updating the neighboring nodes, thus giving topological properties to the map that can be investigated through their proximity. There are two ways to identify clusters within a SOM. First, the number of nodes within the two-dimensional space can be set to a small value. Each node is then considered as a cluster. The second approach, which is the one used in **algorithm 4**, is to parameterize many nodes for the map (225, i.e. 15 by 15 in our application). The distances between couple of nodes form a distance matrix (U-Matrix). The advantage of this approach is that it allows visualizing each variable distribution across the map. Depicted by colors, these graphical representations are called heatmaps. Since similar values are aggregated in the same areas, heatmaps provide relevant information that can be used prior to the segmentation of the U-Matrix. The segmentation can then be performed using a simple hierarchical clustering, as in **algorithm 4**, in which the number of divisions is set manually.

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>FIGURE 4. Self-Organizing Map outputs for a sample of BU0304 and BU1314 a. Training Progress b. Heatmap for direct neighbors c. Heatmap for floor-area d. Heatmap for Elongation e. Heatmap for Convexity f. Clustering results.</figcaption></figure>

**Fig.4** displays the outputs of a SOM clustering performed on a sample made of BU0304 and BU1314 using the “kohonen” package. The first thing to control is that the training curve flattens, as in **Fig.4 a**. The training is not over if it doesn’t, the
Regeneration and Perforation of Building Types

rlen parameter in **algorithm 4** must thus be set to a bigger value. **Fig.4 b.** to **e.** are the different heatmaps, showing that similar values are aggregating in the same areas. **f.** is the cluster map, where each color is a different building type. In this example, we set the number of clusters to seven. The black lines are the cluster boundaries, which have been retroactively mapped to the heatmaps. As in k-means, the ratio between BSS and TSS can be calculated for different numbers of clusters. For the 7-class solution, it reaches 84.01%. The “blue” cluster is made of different kinds of small sized single-family houses, the “pink” is for elongated row houses such as wooden Nagaya (長屋), the “purple” is for Danchi housing (団地), the “red” is representative of small collective residential complexes, etc. Once the SOM is trained with the sample, BU0304 and BU1314 data are mapped into the model using the *map.kohonen* function.

# 4. Spatial Analysis of Perforation and Regeneration

## 4.1. Automated Grid Creation and Evolution Count

In the previous section, we performed three different classifications that have been applied to the different periods associated with our datasets: 2003/04 and in 2013/14. To summarize, **algorithm 2**, **3** and **4** are individually able to provide a new variable: a class label, that can be compared between two periods. This is the only input required in this section: a class label associated to at least two spatial datasets describing the same study area at different time points. **Algorithm 5** creates a grid with predetermined cell size, 250 meters, that are superimposed on the extent of the test region. Cells that are not intersecting any buildings are filtered out of the grid. Then, using a *tapply* structure, a recursive intersect is performed for each remaining cell to count the buildings grouped by labels. Once the *tapply* function has been ran for both datasets, a final line of code groups the results of both periods in a single dataframe. This whole process takes only a few seconds with an Intel® Core™ i7-8700 CPU @ 3.20GHz, 16gb RAM, while, on a traditional GIS software, for each and every class label, an intersect with a grid of this extent takes several minutes to run. For each cell, it is then possible to calculate the difference per building type, in order to map the temporal evolutions of each type.

## 4.2. Mapping

To map the count and evolution of building types, we use the “tmap” package, which allows building thematic maps following a layer-based structure. **Supplementary materials algorithm 6** shows a layered structure leading to the map of the count of the number of building for the C3 profile of the DTs model (Fig.5 a.). Before setting the maps, we first import an OpenStreetMap background. C3 values are then discretized into several categories (natural breaks), sequentially added as new layers to the map. **Algorithm 6** is interesting on both counts. First, for each category, cells are dissolved into a single multipart polygon before being
plotted. It allows plotting only the geometries thus substantially reducing computation time. Second, for each category, polygons are smoothed in order to make localized aggregates stand out.

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>FIGURE 5. 2013-14 Count and 2003-4/2013-14 Evolution of building types for selected Profiles of the DTs model a. Count for C3 b. Evolution for C3 c. Count for S1 d. Evolution for S1 e. Count for S3 f. Evolution for S3</figcaption></figure>

**Fig.5** shows the count and evolution of three building types from the DTs model. Mappings within the above figure can be realized for any building type and for any of the three models discussed in section 3 using the structure of **algorithm 6**. C3 are mid to high rise compact/narrow buildings, mostly located in the central part of Osaka. The evolution map shows different hot and cold spots within this central area, thus pointing at a building type which is self-regenerating. S1 are convex detached houses mostly located outside of the center of Osaka. The evolution map shows that this kind of single-family homes is increasing, which is consistent with the literature pointing at a spread of small-sized prefabricated homes in Japan (Buntrock, 2017). S3 are small and elongated row houses, typical of traditional wooden Nagaya (長屋). This type is also located outside central Osaka, but also highly concentrated in specific neighborhoods. The evolution map points at a gradual disappearance of this traditional building type, even perhaps at a replacement if we link this disappearance with the increase of modern prefabricated homes.

**5. Conclusion and Discussion**

This paper put forward several recommendations and suggestions with the aim of studying the spatial location and temporal evolution of building types in large metropolitan areas. The first and most important condition is that high quality GIS
Regeneration and Perforation of Building Types

layers of building footprints with heights (or floors) as attribute data are available
for at least two different time points. Another attribute is valuable, but not
mandatory: building specialization. Attention should be paid to the time depth
between the layers, as it must be sufficient to analyze structural changes in the
spatial organization of building types. The temporality behind these structural
changes is also dependent on cultural specificities regarding planning, building
norms and urban development traditions (deconstruction, dismantlement, renovation,
etc.). If the prerequisites are fulfilled, then it is possible to compute a basic set of
indicators for each building, such as the one presented in section 2.3. Based on the
kind of available expert knowledge, different types of classifications have been
performed, from manually built decision trees to fully unsupervised clustering.
Regardless of the method, quality metrics show that significantly different clusters
can be found. It is possible to check the validity of each classification by drawing
random samples and go on the field, or use a street-based urban imagery (such as
Google Street View), then calculate the usual sensitivity and specificity metrics. The
automated superimposition of a grid then allows counting occurrences of each type,
as well as quantify the difference per cell between the different time points. For each
category, mappings are performed, with cells that are discretized in the same
category dissolved into a single multipart polygon, thus highlighting localized
aggregates and, in the case of temporal evolution, hot and cold spots of perforation
and regeneration of building types.

This paper focused on methodological suggestions, proposals and
recommendations for studying building evolutions. Regarding the clustering
applications, the methodological propositions could be improved, especially by
focusing on maintaining output coherence over different settings or initializations.
A matrix of similarity indexes can for example be calculated among the clustering
results to evaluate the robustness of the protocols to pseudorandom number
generation (seed), and cross-validation methods, such a k-fold or Jackknife
resampling, can be used to evaluate the robustness of the outputs to different random
samples. Yet, interesting preliminary results already stand out regarding specific
locations and evolution trajectories of certain building types in Osaka, Japan. It
shows that the perpetual mutation that characterize urban areas is linked, at least to
some extent and to different degrees, to urban form. This research opens interesting
perspectives, such as the study of the disappearance of some building types, or the
gradual replacement of some types by other. Several methods, from standard
correlation matrices to geographically weighted regressions, could allow exploring
these dynamics in conjunction with other factors, such as population evolution,
socio-demographic characteristics, planning policies, etc. These results must be
analyzed together with literature and fieldwork related to the metropolitan area of
Osaka.

6. References

Bonnin, P., Nishida, M. and Inaga, S. (2014) *Vocabulaire de la spatialité japonaise*. CNRS Editions, 560 p.
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Fusco G. and Perez J. (2019) Bayesian Network Clustering and Self-Organizing Maps under the Test of Indian Districts. A comparison, *Cybergeo: European Journal of Geography*, paper 887.

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Haldiki, M., Batistakis, Y. and Vazirgiannis, M. (2001) "On Clustering Validation Techniques", *Journal of Intelligent Information Systems*, Vol.17, pp. 107-145.

Jacobs J. (1961) The Death and Life of Great American Cities. Random House, New York, 458 p.

Kohonen, T. (1982) "Self-organized formation of topologically correct feature maps", *Biological Cybernetics*, volume 43, pp. 59-69.

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Perez, J., Fusco, G., Araldi, A. and Fuse, T. (2019a) "Identifying building typologies and their spatial patterns in the metropolitan areas of Marseille and Osaka", *Asia-Pacific Journal of Regional Science*, 4, pp. 193-217.

Perez, J., Araldi, A., Fusco, G. and Fuse, T. (2019b) "The Character of Urban Japan: Overview of Osaka-Kobe's Cityscapes", *Urban Science*, 3(4), 105.

Salingaros, N. (2005) Principles of Urban Structure, Techne Press, Delft, 254 p.

Shelton, B. (2012) Learning from the Japanese City: West Meets East in Urban Design. Taylor & Francis, 224 p.

7. Supplementary Materials

https://zenodo.org/record/4551462

Acknowledgment: This study is supported by Joint Research Program no. 774 at CSIS, UTokyo (Zmap TOWN II 2013/14 Shapefile Osaka prefecture).
# Exploring building typologies through fast iterative Bayesian clustering

Alessandro Araldi¹, David Emsellem², Giovanni Fusco¹, Andrea Tettamanzi³, Denis Overal²

1. Université Côte d'Azur, CNRS, ESPACE, 98, Bd Herriot, BP 3209, 06200 Nice, France.
[alessandro.araldi, giovanni.fusco]@univ-cotedazur.fr

2. KCITYLABS - Kinaxia Group, 80, route des Lucioles, 06560 Valbonne, France.
[david.emsellem, denis.overal]@kcitylabs.fr

3. Université Côte d'Azur, I3S 2000, route des Lucioles, 06900 Sophia Antipolis, France.
andrea.tettamanzi@univ-cotedazur.fr

**RESUME.** L'identification et la description des typologies de bâtiments jouent un rôle fondamental dans la compréhension de la forme de l'espace bâti. Un nombre croissant de travaux développe et implémente de nouveaux protocoles sophistiqués de géomatique pour l'identification des typologies de bâtiments et leur organisation. Cet article partage le même objectif. Une procédure innovante, basée sur l'analyse quantitative des données est présentée ici avec, comme objectif, l'identification et la description non supervisée des types de bâtiments et de leur organisation. Après une procédure de pré-traitement spécifiquement adaptée à notre donnée source, nous développons un protocole de clustering non supervisé combinant un algorithme novateur d'inférence Bayésienne Naïve avec des approches ascendantes hiérarchiques; le tout, reposant sur cinq caractéristiques morphométriques intrinsèques de chaque bâtiment. Ce protocole permet d'identifier des groupes de bâtiments partageant des caractéristiques morphologiques similaires spécifiques ainsi que leur structure globale à différents niveaux d'agrégation. La méthodologie proposée est implémentée et évaluée dans l'espace d'étude du Département des Alpes-Maritimes, France.

**ABSTRACT.** The identification and description of building typologies play a fundamental role in the understanding of the overall built-up form. A growing body of works is developing and implementing sophisticated, computer-aided protocols for the identification of building typologies and their organisation. This paper shares the same goal. An innovative data-driven procedure for the unsupervised identification and description of building types and organisation is here presented. After a specific pre-processing procedure, we develop an unsupervised clustering combining a new algorithm of Naïve Bayes inference and hierarchical ascendant approaches relying on five morphometric features of buildings. This protocol allows us to identify groups of buildings sharing specific similar morphological characteristics and their overall structure at different aggregation levels. The proposed methodology is implemented and evaluated in the case study of the Alpes-Maritimes Department, France.

**MOTS-CLES :** Bâtiments, Typo-morphologie, Clustering Bayésien Naïve, CAH

**KEYWORDS:** Building, Typo-morphology, Bayesian Naïve Clustering, HCA
# 1. Introduction

An interdisciplinary and growing body of research investigates the relationship occurring between the form and the functioning of cities (Carmona, 2019). In the typo-morphological tradition, the properties of the urban form are defined by specific spatial combinations of its constitutive elements: streets, plots and buildings (Moudon, 1997). While streets and plots show a higher inertia over time, buildings change at a faster pace depending on the specific historical, socio-economic and technological context. Moreover, while some buildings (and building types) are easily torn down and replaced, others can endure for several decades or centuries showing higher resilience to urban transformation. Both geography and urban typomorphology developed multiple approaches and protocols for the identification and analysis of building types based on the comparative analysis of buildings. As defined by Sheer (2017, p.171) "*a building type is an abstraction, a pattern, where we observe formal similarities between one building and another even though the buildings may have different architectural expressions. [] buildings might share many common formal characteristics, but are very different in color, materials, style, and expressiveness.*"

Building types can result from a given time period, in a specific regional context with certain easily recognizable stylistic patterns (i.e. the English terraced house; the American bungalow house; the Parisian Haussmann apartment-building). They could also be more overarching, grouping together similar buildings produced in different time periods, but sharing consistent common features. Different information at different description levels can be used for the identification and description of building types. The combination of specific features can thus result in a comprehensive building typology, i.e. an organization of building types having a given logic and inner coherence. Three levels of details can be distinguished: i) aesthetical and stylistic features (such as façades materials and composition, colours, etc.), ii) the internal organisation of the building (including some structural considerations) iii) the overall external hull of a building (shape, footprint area, height etc.). Nonetheless, formal definitions of building types, categories and structures describing the whole building stock of a large urban region are extremely rare (Orford and Readcliffe 2007). Similarly, there is no agreement about the definition of which combination of formal characteristics is required for the identification of building types and their differentiation, since different sets of features underlie the definition of each building type. When the goal of the study is the identification of building types over a large urban region, databases encompass few features, often limited to the simple geometrical form. The study of the external building hulls allows typifying what might be called the *skeletal form* of the building.

Two main approaches are currently used for the identification of building types (Hecht et al. 2015). *Knowledge-based approaches* have been proposed based on the study of small but exhaustive datasets including building features at each of the three detail levels. These approaches are based on expert knowledge of the relevant building types and features in a given study area but are hardly adaptable to other regions, or in the presence of a poorer description of buildings. Computer-aided protocols have been
developed since the 70s, especially by the Centre for Land Use and Built Form Studies (LUBFS) at Cambridge University (Steadman 2016). Thanks to more recent data analysis developments, together with the increasing computing power availability, systematic and quantitative protocols have been developed: *Data-based approaches* have been proposed especially from digital cartography, with the goal of cartographic generalisation or for the identification of urban structures, building detection and building pattern recognition. While the study of building typologies with expert-based protocols and based on highly detailed and historical datasets finds its origin in the urban typo-morphology tradition since the 1950s, the identification of building types from footprint-based data is a more recent field of study (Hecht 2015, 2016).

Two subgroups might be further specified in data-based approaches. Supervised protocols (similarly to knowledge-based analysis) require prior knowledge of the target groups we want to identify within the dataset: features are attributed to each group based on similarity rules. Examples of classificatory approaches can be found in Orford and Radcliffe 2007, Hech et al 2015, Hartmann 2016, etc. Unsupervised approaches encompass clustering protocols where the identification of groups is based on algorithms looking for internal similarity among features and without prior knowledge of the target groups or user intervention. Clustering protocols automatically determine natural partitions (clusters) from the input arising from the specific data structure without imposing a predefined identification of the classes. Examples can be found in the works of Schirmer and Axhausen 2015, Perez et al. 2019, etc. In fact, expert-based knowledge is never completely absent. In supervised protocols, it is required at the beginning of the analysis to define the target groups, their numerosity and their overall organisation. In clustering approaches, it is needed for the interpretation of outcomes. The former allows the analyst to better identify specific predefined building typologies, while the latter allows a more exploratory analysis where natural groups emerge from the data structure and are later interpreted and related to the specific characteristics of the study region. When focusing on clustering approaches, group identification is also influenced by the underlying algorithmic rules. As discussed in Fusco and Perez (2019) most of the traditional approaches (such as K-means) impose the sphericity of clusters (i.e. intra-cluster homogeneity) on all the descriptive variables, which could not always be coherent with the complexity of the context under study. Bayesian Clustering (BC) allows us to overcome these limitations. Still, as for most of the clustering approaches, BC, even when using Naïve clustering models, imposes other kinds of constraints and can be particularly time-consuming when exploring possible solutions in parameter space. This paper presents a specific protocol aiming to identify building typologies of a large urban region and their overall organisation combining unsupervised, incremental Naïve Bayesian and Hierarchical clustering approaches. The protocol is implemented on a few selected features describing the morphological characteristics of building hulls. The paper is organised as follows. Section 2 describes the proposed clustering protocol. In Section 3, the protocol is implemented to the study area of the Alpes-Maritimes Department, France, and its results are described and interpreted. Section 4 closes the paper with a discussion on limitations of the protocol, improvements and future perspectives.
## 2. Method

### 2.1. Data preprocessing

The protocol presented in this paper is implemented on French Department of Alpes-Maritimes (Section 3.1). In France, the BD TOPO® by the National Geographic Institute (IGN) is an exhaustive dataset of metrical precision providing the information on building footprint and height, retrieved from satellite or aerial imagery. Since April 2019, a new version of this dataset has been released (BD TOPO®, V3.0): its main novelty consists in the combination of the original data with information from the national computerized cadastral plan (MAJIC). Several new features are made available such as the number of dwellings, the age of construction and the number of stories. Nonetheless, this dataset has some limitations, among which three are of concern for our research, requiring specific pre-processing protocols.

The first issue is related to the building footprint definition. Part of the building dataset, enriched by the cadastral plan information, have a detailed definition of their footprint: while one (or more) polygon(s) corresponds to the main built-up body(ies), a number of extensions (such as terraces, loggias, porches, etc.) are separately modelled as adjoining polygons. These extensions are identified by a specific feature attribute, namely “light structure”. The same attribute is also associated with independent structures such as greenhouses, garages, small and large industrial shads. Another share of buildings is defined from satellite/aerial based methods: in this case, the delineation of the footprint is defined with imagery detection algorithms where the footprint corresponds to the external demarcation of the overall built-up structure, therefore including both the main building body and all extensions. Thus, a harmonization protocol has been specifically developed in order to re-aggregate buildings made by several constituent parts. The second issue is related to the definition of the functional specialization attribute. The feature “Building Nature” provides the distinction between several specialized structures (i.e. religious, industrial, agricultural, etc.). When the ‘overall architecture or aspect of a building does not reveal with exactitude its function’ (ibid.) the building is classified as undifferentiated. After a manual assessment of this field on a subspace encompassing about 15 thousand buildings, we observed that the specialization attribute is always correctly assigned, although limited to 5.1% of the actual functional specialized buildings (overall accuracy 54.2%). Thus, this feature is enriched through another IGN BD TOPO layer, namely ‘Activity Zones’, where specialized buildings are retrieved and collected from other national authoritative sources. A set of specific rules and filters are defined and implemented to associate the specialized function to the original building dataset: on the same 15-thousand features subset, the resulting enriched definition of the field shows 86.8% accuracy score in identifying specialized buildings. This allows us to filter them and implement our clustering protocols only on ordinary residential or mixed function buildings. Indeed, as discussed in the typomorphological literature, specialized buildings (industrial, commercial, public, etc.) have often specific and extreme morphological properties values (Caniggia et Maffei 2001) introducing important outliers in our dataset, biasing the final outcomes.
Once the subset of non-specialized buildings is redefined, morphometric descriptors
can be implemented. Three indicators are directly computed from building footprint:
Surface (S), Elongation (E) and Convexity (C). One indicator, Topological Contiguity
(TC), is defined as the number of neighbours within a continuous built-up unit of
adjoining neighbours. Finally, the building Height (H) is provided by the original
dataset. These five indicators represent a set of minimal description of the building
form obtained by a simplified 3D dataset (LOD0+ of the CityGML data model in
Biljecki et al., 2016). Nonetheless, building Height (as for several features of the latest
BD Topo V0.3) can be unknown. As we will see in the next section, the clustering
protocol developed in this work is specifically conceived to deal with partial missing
information. As previously introduced, BC algorithm is based on a probabilistic
framework. This approach requires qualitative or categorical data. A discretization of
the five morphometric descriptors is therefore necessary: for our case study the
discretisation was obtained through a mix of univariate data analysis and expert
knowledge. This last pre-processing step produces a first reduction of the overall
complexity of the original data: in our specific case study, for example, it allows us to
pass from about 300 thousand building units to 2.2 thousand building tuples, each one
corresponding to a specific combination of our features modalities.

## 2.2. Iterative Naive Bayesian Inference Agglomerative Clustering

Bayesian inference is a powerful probabilistic option for quantitative and qualitative
multivariate data clustering using simple model architectures as the Naïve Bayesian
Classifier, where the cluster variable is conceived as the common parent of all the
other variables, and conditional independence among them is assumed knowing the
cluster variable (Duda and Hart 1973). EM algorithm is normally used to identify an
optimal clustering solution in terms of log-likelihood, for a given number of clusters
(Dempster et al. 1977). Exploring solutions with varying number of clusters can be
done with a random walk in solution space, using a clustering score combining log-
likelihood and a penalization for model complexity, i.e. number of clusters (like in
Fusco and Perez 2019). McCaffrey (2013) offers an interesting alternative to the EM
algorithm for BC: Iterative Naive Bayesian Inference Agglomerative Clustering
(INBIAC). So far, the implementation of the INBIAC algorithm can be only found in
Carneiro et al. (2015) for credit card fraud detection. INBIAC is a much faster
algorithm than EM as it replaces recursive batch inference of cluster assignments for
all records to an iterative assignment of individual records which are randomly
extracted from the database and assigned to the highest likelihood cluster at that given
moment of the clustering procedure. The higher speed of the INBIAC algorithm can
be used to perform a higher number of clustering solutions.

Just like EM, INBIAC results are sensitive to the clustering initialization. In EM,
initialization implies randomly assigning all records to clusters. In INBIAC, a k-
cluster solution needs the use of k records as initial cluster seeds. McCaffrey (2013)
proposes a preliminary phase of seed initialization, randomly choosing k seeds and
finally keeping the set of seeds with maximum Hamming distance. In our algorithm
we improved McCaffrey's protocol in several respects. Firstly, to better represent the
ordinal structure of our data, we used Manhattan distance instead of Hamming
distance, after normalizing for the cardinality of the ordinal values. Secondly, the
usual Laplacian smoothing in the initialization of conditional probability tables, is
reinforced by a further smoothing on the ordinal values which are contiguous to those
of the seeds. After seed selection, all remaining records are assigned one by one to the
cluster having maximum log-likelihood, and the cluster conditional probability tables
will be updated after each record assignment. Iterative random removal of individual
records from their current clusters to be re-evaluated and reassigned to a better cluster
can thus begin. Given the Naïve model architecture and the resulting additive formula
of model log-likelihood, the local optimization of log-likelihood in record assignment
to clusters produces a global log-likelihood improvement for the whole model. More
precisely, iterative record clustering is done in two phases. In the first phase, cluster
priors are considered equal for all k clusters. In a second phase, cluster priors are
determined from the current cluster probability distributions, allowing a more precise
calculus of posterior probabilities in Bayes' formula.

A further improvement of McCaffrey’s original INBIAC algorithm has been the
treatment of missing values. Under the Missing at Random assumption, likelihoods
and posterior probabilities of cluster assignments are calculated only on the observed
values, but missing value imputation is later performed based on the most probable
values within the assigned cluster. Imputed values are iteratively erased and re-
imputed within the INBIAC procedure, and the final log-likelihood of the clustering
solution includes the contribution of imputed values. The clustering iterations within
INBIAC stop when no record can be reassigned to a different cluster. Finally,
buildings are weighted by their footprint surface in the algorithm, giving the same
importance to each m² of built-up surface (the clustering solution would otherwise be
biased by the overrepresentation of small buildings). The implementation of the
protocol for several numbers of clusters k, ranging in a user-defined interval, allows
to explore different clustering solutions. The optimal clustering solution(s) can be then
selected through a simple graphic method: similarly to the well-known *elbow method*,
the log-likelihood loss scores are plotted across different numbers of clusters k
(Fig.1.a-b). The presence of strong variations might reveal structural changes in the
data clustering corresponding to suboptimal solutions at a given number of classes k.

## 2.3. HCA

The implementation of the INBIAC protocol, allows us to identify one (or more)
optimal solution(s) based on the optimization of specific scores and descriptive
parameters. Nonetheless, independently from the specific set of parameters used for
the model evaluation, the selected clustering(s) solution(s) would always provide a
specific partition of the original dataset defined for a given number of groups k. It is
thus interesting to study the variation of building clustering across k. Buildings
constantly grouped in the same clusters could reveal stronger structural patterns within
the data. We thus implement an agglomerative Hierarchical Clustering Analysis
(HCA) using as input the INBIAC best outcomes for each k clustering solution in the
interval explored. The rationale underlying this methodological choice is the
following: the subset of n best clustering solutions can be used to partition our original dataset (or similarly, the 2.2 thousand tuples) in smaller subgroups of elements (kernels) always being clustered together independently of the number of clusters k. These kernels represent the finest partition for which the highest inter-level consensus is observed: no cluster at any level further divides the element in finer groups. Within our specific context, these kernels correspond to a highly detailed meta-cluster solution of specific building sub-types; few kernels gather most of the buildings (more precisely of the built-up surface, given our weighting scheme), and vice versa a large number of kernels encompass less built-up surface with less recurrent shapes. HCA will be here implemented with Gower's dissimilarity metric for cluster distance and Ward-linkage agglomerative principle among clusters. Implementing an HCA allows us to produce hierarchically nested groupings based on the similarities within this elementary kernel partition. Kernels are arranged in a hierarchical manner. Thus, the combination of the INBIAC and HCA protocol combines the advantages of the two protocols. On the one side, we keep the ability of probabilistic Bayesian inference to select non-spherical clusters defined with a maximum log-likelihood approach on subgroups of features. On the other, an overall hierarchical structure allows the analyst to observe the overall data clustering organization similarly to knowledge- and ontological-based classifications. Moreover, the main advantage compared to regular HCA applied on raw data, is that the outcome variability produced by the high sensitivity to the initial clustering settings is strongly reduced. This approach shares the same underlying hypothesis of consensus clustering protocols (Monti et al., 2003), where several cluster solutions are combined in order to achieve a more robust solution. Nonetheless while consensus clustering looks for similarities within a larger number of clustering solutions for a given number of clusters k, in our case we use a more 'controlled' subset of n suboptimal solutions at different levels k. Moreover, instead of implementing the same clustering protocol at two different stages of the analysis, we combine a non-hierarchical and a hierarchical protocol in the first and second stage of the analysis, respectively. Finally, our protocol provides a profile for each cluster as probability distributions of its members over the values of each clustering variable. These profiles are later used for cluster interpretation (section 3.2).

## 3. Application

### 3.1 Study Area

The protocol presented in this work, is implemented on the building stock of the Alpes-Maritimes Department in southern France. This study area is made up of a large coastal conurbation and of its alpine hinterland. The coastal conurbation of the French Riviera stretches over 60 km from the French-Italian border to the Esterel mountains. Its western section includes the cities of Cannes, Grasse and Antibes, counting 74.2, 51 and 73.8 thousand inhabitants, respectively. Nice, with its 343 thousand inhabitants represents the largest municipality of the French Riviera and the administrative centre of the Department. The enclave of Monaco and the border city of Menton have respectively 38 and 28 thousand inhabitants. Spread around these main centres, 295 thousand people find their home in smaller cities, villages and hamlets. The alpine
hinterland represents over one third of the overall departmental surface but has a population of only 15 thousand inhabitants (1% of the departmental population). The building stock of the Alpes-Maritimes shows a hyper-concentrated urban fabric along the coast, a strong sprawl in the western sector, and an urban development in the eastern sector strongly influenced by its higher topographic constraints. With the exclusion of Grasse, the other five main urban centres are located along the coastline, with other 11 municipalities, gathering 42% of the overall departmental buildings (51% building surface). When including the whole of the coastal conurbation 33% of the departmental surface encompasses almost 97% of the building stock.

## 3.2 Implementation and results

From the original 500 thousand polygons, the data pre-processing protocol allows us to identify about 300 thousand buildings: 30% are specialized and the remaining 70% have a residential or mixed use. Our clustering protocol will be applied here only to this larger stock of ordinary buildings. The segmentation of the five features (S, H, C, E, TC) further reduces the variability of our dataset resulting in 2.2 thousand observed combinations. Then, the INBIAC protocol is implemented exploring 100 solutions with different initial seeds, for each number of clusters *k* between 5 and 15 producing a total of 1.1 thousand models (Fig.1.a). The quality parameters of these solutions vary with *k*: loglikelihood loss is maximal for the 5-cluster solution and minimal for the 15-cluster solution. Fig.1.a shows the scatter plot of the log-likelihood loss vs the category utility score (Gluck and Corter, 1985) for all the models implemented: important gains are observed for the 6-, 8- and 11-cluster solutions, further confirmed by the elbow method applied on the log-likelihood loss scores (Fig.1.b).

According to our approach, we will nevertheless use the information derived from all the 11 best clustering solutions. Their combination further defines 280 kernels, 15 of which encompass 57% of the overall built-up surface. The implementation of the agglomerative HCA on these kernels, allows us to identify and describe the overall organization of the building types in the study area (Fig.1.c-e). The dendrogram in Fig.1.c shows the succession of cluster agglomerations along a distance axis, starting from the 280 kernels (below) and arriving to the complete amalgamation of clusters (top). The length of the segment on the distance axis during which a given k-cluster solution is present is indicative of its importance in structuring the building typology in the study area. The first four solutions showing the longest segments on the distance axis of the dendrogram correspond to 4, 10, 21 and 8 clusters (Fig.1.d). The ten-cluster solution is described as follows.

A.1 corresponds to compact small detached single-family houses and duplexes while A.2 to compact small detached two and three stories houses; they account for 23.5 and 12.6 % of the overall built-up surface of the study area, respectively. These groups correspond to two of the most common building types of the French Riviera, known as the *niçois house*. These building types often do not exceed 150 m² and three stories; they represent a specific production of the early XX century and in the second after war. While A.1 one corresponds to a single dwelling house, A.2 might also include few dwellings initially intended for different members of the same family group. In
the same building type, we also find some more recent small real estate development projects, often used as second homes and for touristic purposes.

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>FIGURE 1. Outcomes of the building classification: a) Scatter plot of the 1000 models scores obtained with the INBIAC clustering: log-likelihood loss vs. category utility (CU); b) Box-plots of the top 20 INBIAC models scoring the highest loglikelihood-loss scores for each number of cluster k in the interval [5:15]; c) HCA dendrogram implemented on the outcomes of the 11 best scoring INBIAC models; d) identification of the partitions corresponding to the highest dendrogram depths; e) interpretation of the 10-cluster HCA solution: the dendrogram partitions between 2 and 10 are weighted by the building surface assigned to each group.</figcaption></figure>
B.1 Identifies articulated homes and villas while B.2 corresponds to very articulated large villas (18.7 and 2.8 % of the overall built-up surface, respectively). Both groups combine large villas and (semi) detached houses with a footprint surface mainly between 150 and 300 m². On the one side, we find large individual compact homes and villas produced before the '50s which have been enriched by later functional additions/extensions (garages, porches, etc.). On the other side, more recent large articulated villas resulting from the suburban sprawl of end of the XX century and the beginning of 2000. What mainly differentiate the B.2 from B.1, is a more complex shape together with higher building heights (2-3 stories). High standing villas often occupy geographic locations with specific peculiar positions such as the top of hills, capes etc.; large gated communities are mainly made of these two building types.

C1. and C.2 are small-sized (<300 m²) mid-rise adjoining buildings (1 and 6.9% of the total building surface, respectively). Most of the medieval centres of cities and villages are made up of these groups, as well as more informal settlements along connective axes. C1 differs from C2 for its lower height (1-2 stories) and its larger surface; moreover, C1 can often be found in more recent urban fabric as a residual of a previous settlement, surrounded (and often substituted) by mid-rise buildings D.

D. Adjoining mid-size and mid-rise apartment buildings represents the most common building type characterizing city centres outside their historical core (8.3% of the total building surface). Despite their different aesthetical properties (ranging from belle epoque, art deco or more modern and contemporary stylistic features), these buildings share similar footprint size (between 300 and 600 m²), elevated contiguity and height (above 4 stories, but for long time limited at 6 stories by cityscape rules).

E. Two building types can be found within cluster E (7.1% of the building surface). On the one side we find mid-sized and mid-rise detached and semi-detached large apartment buildings. On the other we find some huge (historical) villas and manors, often occupying the most priced locations of the French Riviera (such as capes) and immersed in residential areas made by large villas of type B.

F. Free standing mid-to-high rise towers (8.6% of the total building surface). Towers are apartment buildings whose simple compact footprint is relatively small in comparison to their vertical development. More precisely, cluster F encompasses two different building types: traditional small mid-rise towers (3 to 6 storeys and building footprint between 300 and 600 m²) and more modern, larger high-rise towers (more than 6 storey-tall but rarely skyscrapers in our study area).

G. Freestanding very large and high-rise apartment buildings, with articulated shapes, (10% of the total building surface). Buildings of G type have a footprint surface above 1200 m²; they have very elongated and/or composite shaped buildings; they can be freestanding or belonging to large and complex urban residential development projects. Most of the housing production is located in the close peripheries; their production only started from the late 60s and it encompasses both high standing apartment buildings and large projects developed by local and national housing programs. Some of these exceptional buildings can also be found in more central and
compact contexts (i.e. demolition and reconstruction of a large articulated buildings built over an entire block).

4. Conclusion and perspective

In this paper we presented an innovative protocol for the identification and description
of building types and their overall organisation combining Naïve Bayesian and
Hierarchical clustering protocols. The outcomes of this systematic and quantitative
analysis allow the data-driven derivation of a system of typologies of buildings,
hierarchically organised. The protocol is described and implemented for the real-
world contemporary case study of the Alpes-Maritimes Department. Ten building
types have been identified and described.

Several research perspectives can be outlined. From the methodological point of view, sensitivity analyses should be implemented to assess the robustness of the three main steps of the protocol presented in this paper. The first step considers the role of the variable discretisation: the same protocol should be evaluated both with a general binning method and with segmentation approaches based on the specific statistical distribution of variables observed in the (sub)region under analysis. The second and third phases correspond to the two clustering protocols: both INBIAC and HCA can be assessed considering different distance measures and evaluating their validity under different parametric conditions. Independently of the specific parametric choices, a comparative analysis should also be carried out with more traditional approaches (i.e. k-means, DBSCAN) in order to further identify relative strengths and weaknesses of the protocol here proposed, both in the specific context of building type identification but also within other thematic fields.

From the thematic-related point of view four major directions for further
developments can be outlined. Firstly, this same protocol can be tested with an
incremental number of descriptors of the building envelope aiming at testing and
identifying the role played by individual morphometrics into the building typologies.
This work might contribute to the debate on the definition of a reliable and universally
accepted set of characters and variables for the identification of building envelope
typologies. Moreover, internal layout and details of style, facade, roof coverage might
also be included: the implementation of the same clustering approach with different
levels and granularity of information can shed a new light on the relative role played
by skeletal, internal and stylistic features in the identification and definition of
building typologies. Secondly the protocol proposed in this work should be tested on
different study areas and at larger scales, to allow a better appreciation of the
methodological robustness, its computational and geographical scalability; more
important, the reproducibility will permit systematic, quantitative and fine grained
comparative analysis on a large number of case studies (both with national-wide
datasets and with volunteered geographic large dataset such as OpenStreetMap at the
international level). Thirdly, the analysis of the spatial organisation of buildings types
and their relative cooccurrences represent a key factor in the definition of streetscapes,
urban fabrics and morphological regions, allowing to investigate the multi-scalar
nature of cities based on the finest level of the building unit. The work here described represents indeed only the first step of an undergoing larger research aiming at understanding the building types and the urban fabrics of French contemporary cities.

**Acknowledgment:** This research was funded by the IDEX UCA JEDI, within the AAP Partenariat 2019 (action 6.5).

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Communications par Session

Simulation, évaluation en géomatique

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# Choix de mobilité : une approche SMA

Alice Jacquier¹, Carole Adam¹

Univ. Grenoble-Alpes, Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG)
prenom.nom@univ-grenoble-alpes.fr

RÉSUMÉ. La mobilité a beaucoup changé récemment, et va continuer à évoluer pour faire face à de nouveaux défis, en particulier environnementaux. Le projet SwITCH vise à créer un outil pour aider les planificateurs urbains à concevoir des villes intelligentes et durables. Cet article y contribue en proposant un modèle agent des décisions de la population concernant leur modalité de transport pour leur trajet quotidien domicile-travail. Nous avons implémenté ce modèle avec la plateforme de simulation GAMA, et utilisé ce simulateur pour tester 2 hypothèses. Nos premiers résultats montrent que l'amélioration des infrastructures cyclables conduit à une augmentation du nombre de cyclistes, mais que par contre une simple augmentation du prix de l'essence ne dé-courage pas les automobilistes. Des travaux futurs étudieront donc d'autres stratégies pour augmenter la part des mobilités douces dans les trajets quotidiens.

ABSTRACT. Means of mobility have changed a lot recently and will continue to evolve, in order to meet new environmental challenges. The SwITCH project aims to create a tool to help urban planners designing smart and sustainable cities. This paper contributes a first step by providing an agent-based model of the population's decisions regarding transport modality for their daily home-work commute. We implemented our model with the GAMA simulation platform, and used this simulator to test 2 hypotheses. Our first results show that better cycling infrastructures result in an increase in the number of cyclists; and that a simple petrol price rise is not enough to discourage car users. Future work will thus investigate better strategies to improve the part of sustainable mobility in daily commutes.

MOTS-CLÉS : Simulation multi-agents, modèle de décision, mobilité urbaine

KEYWORDS: Agent-based simulation, decision model, urban mobility

## 1. Introduction

Nous faisons face à une crise environnementale, et la question de la durabilité de nos pratiques quotidiennes se place de plus en plus au centre de nos pré-occupations. Durant ces dernières décennies, la distance moyenne quotidienne
parcourue par les français a augmenté considérablement (5 km en moyenne dans les années 50, contre 45 km en moyenne de nos jours (Viard, 2011)), faisant de la mobilité une problématique importante dans cette recherche de durabilité. Nous voulons donc proposer un outil pédagogique à destination du grand public pour leur permettre de comprendre les raisons et l'impact de leurs choix de mobilité.

La simulation sociale à base d'agents est très utile pour étudier des phénomènes sociaux et proposer de tels outils. Elle permet en particulier de répéter et contrôler exactement les paramètres de scénarios définis, afin d'en explorer les implications, et de tester des stratégies. Dans ce contexte, nous présentons donc un modèle à base d'agents de la population d'une ville (ici Castanet-Tolosan), et de ses décisions concernant le mode de transport domicile-travail. Ce modèle attribue à chaque agent, représentant un habitant, une modalité préférée, en fonction des caractéristiques de l'environnement et de ses attributs sociaux et psychologiques. Il permet ensuite de simuler différents scénarios en faisant varier les paramètres environnementaux comme le prix de l'essence, les infrastructures de la ville, ou la météo du jour. Dans cet article nous testons dans notre simulateur deux interventions pour essayer de faire baisser la part de la voiture. A terme, ce premier modèle servira de base à un jeu sérieux dans lequel les citoyens pourront explorer diverses interventions.

La Section 2 introduit un état de l'art pluridisciplinaire des travaux sur le choix modal, en sociologie et en informatique. La Section 3 décrit notre modèle conceptuel basé sur ces travaux. La Section 4 décrit son implémentation avec GAMA ainsi que les premières expérimentations et leurs résultats. Enfin la Section 5 conclut cet article et discute des perspectives d'amélioration.

## 2. Choix du mode de transport : un état de l'art pluridisciplinaire

Le choix modal a été étudié en sociologie sous plusieurs axes : définition de profils d'usagers (Section 2.1), ou analyse des critères de décision (Section 2.2). Divers modèles informatiques en ont aussi été proposés (Section 2.3).

### 2.1. Sociologie : profils d'usagers

L'étude Mobil'Air (Chalabaev et al., 2018) présente 4 profils d'usagers de la voiture par opposition aux autres modes de transport : automobilistes ouverts à tout mode ; automobilistes pro mode individuel (préférant un mode de transport assurant l'indépendance) ; automobilistes à contre coeur (contraints d'utiliser la voiture) ; automobilistes convaincus (aimant conduire et prenant la voiture pour tous leurs trajets). L'avantage de ce projet est de fournir les pourcentages de la population dans chaque catégorie. Par contre, son point négatif est de ne considérer que les automobilistes. Ces profils illustrent le principe de contrainte de mode de déplacement selon son motif (e.g. emmener un enfant à
## Approche SMA de la mobilité

l'école nécessite d'avoir un siège passager sur son mode de transport) et la force de l'habitude (certains usagers ayant tendance à reproduire la même routine).

Rocci (2007) propose 6 autres profils d'usagers : les automobilistes passionnés en adhésion à l'automobile ; les automobilistes passionnés en opposition à un autre mode ; les multimodaux rationnels, en adhérence à la voiture mais qui utilisent les transports en commun par moment ; les multimodaux en opposition à la voiture, mais contraints de la prendre par moment ; les alternatifs passionnés en adhérence à leur mode ; et les alternatifs en opposition à leur mode. Cette classification aborde de manière moins tranchée la dualité entre voiture et autres modes, et est aussi plus détaillée, allant au-delà des seuls automobilistes. On y retrouve cependant des similitudes, notamment cette idée d'usage contraint de la voiture. Rocci détaille d'ailleurs une autre raison à cet usage contraint : ce qu'elle appelle le "capital mobilité", ou la capacité à utiliser un mode de transport (posséder un vélo ou une voiture, savoir lire une carte de métro, avoir le permis...). Cela recouvre aussi la notion d'accessibilité (tous les transports en commun ne sont pas -facilement- accessibles). Enfin elle montre que chaque personne a une vision personnelle des différents modes de transport : les automobilistes convaincus, par exemple, vont avoir tendance à sous-estimer le prix de la voiture, et surestimer le prix des transports. De plus, les transports en commun ont aussi une image associée au stress, agression et dépendance (Kaufmann et al., 2010). Par contre, Rocci ne fournit aucune statistique de répartition de ces profils dans la population fournie.

Nous pouvons trouver dans la littérature d'autres études qui ont créé des profils, par exemple en utilisant des modèles de mélange (Briand et al., 2016). Cette étude ne concerne que les transports en commun, et souligne différents profils concernant leur utilisation. Ces modèles sont intéressants sur la méthodologie, mais pour notre travail nous nous baserons sur les profils cités ci-dessus, moins complexes et qui explicitent mieux les raisons des choix de chaque profil.

## 2.2. Sociologie: facteurs de décision

Il existe une infinité de facteurs que nous pourrions prendre en compte dans notre modèle. Cependant, nous désirons suivre le paradigme KISS ("Keep it simple, stupid", (Axelrod, 1997; Adam, Gaudou, 2016)) et concevoir un modèle simple, afin de mieux en comprendre les résultats. Comme il est destiné à servir de base pour un jeu sérieux, nous voulons aborder de manière simple les mécanismes de prise de décision. Nous présentons donc ici une sélection non-exhaustive des principaux facteurs de décision.

### 2.2.1. L'habitude

Les habitudes sont au coeur des décisions de mobilité. Elles peuvent se changer dans les moments décisifs des cycles de vie des personnes (Brette et al., 2014). Les changements de contexte, c'est-à-dire quand les autres habitudes
sont bouleversées (changement d'emploi du temps, déménagement, naissance d'un enfant, emménagement avec un conjoint, etc.), sont des moments propices pour briser une ancienne habitude ou en intégrer une nouvelle, en ciblant les interventions sur ces populations (Rothman et al., 2015). Enfin, les habitudes peuvent modifier les perceptions (temps, coût, etc). Ainsi un usager habitué de la voiture va surestimer le temps de trajet en transport public et minimiser le temps de trajet en voiture (Rocci, 2007) (Betsch et al., 2001).

Il nous semble donc essentiel de prendre en compte l'habitude dans notre
modélisation du comportement humain de choix modal. Par ailleurs, l'instru-
mentalisation des changements de cycle de vie est une piste intéressante pour
les scénarios d'interventions à tester dans notre simulateur.

2.2.2. *Le contexte de l'environnement*

L'environnement impose des contraintes dans la décision du mode de trans-
port (Rocci, 2007). La voiture est utilisée pour des longs trajets, et pour combler
une carence en transports en commun (pour les activités nocturnes). La voie-
ture est aussi utilisée pour diminuer la charge mentale car elle permet un trajet
direct. En effet, la réduction de la charge mentale est pour certains un argu-
ment pour ne pas prendre la voiture, mais seulement si le trajet de transport
en communs est facile ou direct (i.e un seul métro, tram, bus à prendre, pas
de changement à faire). Si le trajet est trop compliqué, alors la préférence va
à la voiture. Enfin, c e c hoix d'épend a uSSI d u t emps t otal d e t rajet, incluant
l'accès aux arrêts de transport en commun, et donc de la répartition du réseau
sur l'agglomération. Un voyageur qui n'a pas d'arrêt à distance raisonnable de
chez lui et/ou de sa destination va aussi préférer la voiture.

Ces informations montrent que l'environnement joue un rôle dans la décision du mode de transport. Il nous faudra donc modéliser assez précisément ces aspects de l'environnement : position des arrêts, fréquence des bus, etc.

2.3. Informatique: modèles de décision du mode de transport

Il existe déjà des simulateurs de trafic (par exemple le simulateur SUMO,
(Behrisch et al., 2011)). Différents modèles de décision de mode de transport
ont aussi été proposés selon différentes approches. D'un côté, le champ de la
recherche opérationnelle sur les MCDA (multi-criteria decision aid) propose des
méthodes comme Promethée (Behzadian et al., 2010) permettant de trouver
une solution optimale.

Gandit (Gandit, 2007) propose un modèle de décision de mode de transport (uniquement entre voiture et transports en commun) avec une approche par apprentissage automatique. Il réalise une régression logistique sur la base de trois types de critères : socio-démographiques, structurels, et psychologiques. Sa classification d es c ritères p our c haque i ndividu e s t i ntéressante, e t e s t ba-sée sur 3 études menées dans le cadre de sa thèse (une pour chaque type de
## Approche SMA de la mobilité

critère). Mais cette approche est très complexe et ne laisse pas comprendre ce qu'il se passe, car elle prédit le résultat du processus de décision mais n'explique pas ce processus lui-même. Cette approche ne convient donc pas pour concevoir notre jeu sérieux, qui doit faire comprendre au public le cheminement de pensée des agents simulés pour avoir un impact sur leur propre raisonnement. D'autres projets ont d'ailleurs préféré l'approche SMA pour ces mêmes objectifs : comprendre le processus de formation du résultat, et non pas trouver le résultat optimal. C'est le cas de Wester (Wester, 2015) qui cherche à comprendre la construction du réseau de transports en commun de Brazzaville. Nous choisisons donc nous aussi une approche SMA.

## 2.4. Notre proposition

Notre but est de créer un jeu sérieux pédagogique à destination du grand public, afin d'expliquer et explorer des scénarios d'aménagement urbain. De plus, le jeu pourrait permettre de mettre en lumière des comportements indésirables (comme la prise de la voiture, par exemple). L'approche par simulation multi-agents est donc une bonne option. En effet, la modélisation à l'échelle microscopique et individuelle nous offre une vision différente et réaliste du processus du choix modal. De ce fait, les conséquences des actions menées dans le jeu sont compréhensibles, et explicables à un public non expert. Cependant nous n'avons trouvé aucun modèle à base d'agents décrivant le processus de décision d'un mode de transport, à l'échelle individuelle. Nous décrivons donc dans la section suivante notre propre modèle de choix modal individuel, basé sur les facteurs de choix identifiés dans l'état de l'art ci-dessus.

## 3. Modèle de décision du mode de transport

Cette section décrit notre modèle conceptuel de la décision modale des usagers : le modèle de l'environnement urbain (Section 3.1) ; et le modèle des agents humains, chacun représentant un usager (Section 3.2).

### 3.1. L'environnement, une variable à ne pas négliger

**Éléments géométriques** : nous commençons par définir l'environnement dans lequel les usagers évoluent, qui contient les éléments suivants :

- **Road** (route), qui composent les arêtes d'un graphe représentant le réseau de routes, et qui a un attribut `has_bike lane` qui informe de la présence d'une piste cyclable ou non.

- **Building** : *id* pour identifier les bâtiments. *type* le type du bâtiment. *sub_area*, le lieu du bâtiment. *nb_households*, le nombre de ménage dans ce bâtiment. *size*, la taille du bâtiment.
– Crossroad : *type*, le type du carrefour. *crossing*, qui donne des informations sur ce carrefour.

Nous utilisons des graphes pour représenter les réseaux de transports (un graphe par type de transport) ainsi que le réseau routier. Les bâtiments sont représentés par des polygones, selon les informations obtenues sur Open Street Map. Nous n'avons pas considéré le relief des trajets, mais pour l'instant uniquement leur distance. Cependant, nous n'excluons pas la possibilité d'intégrer ultérieurement un attribut "dénivelé" qui permettrait de prendre en compte le relief, grâce à l'intégration d'un modèle numérique de terrain. Dans l'implémentation du simulateur, ces éléments pourront être importés depuis Open Street Map pour n'importe quelle ville. Dans nos résultats (cf Section 4) nous avons choisi par exemple la ville de Castanet-Tolosan.

**Éléments contextuels** : Dans l'environnement, nous prenons aussi en compte des éléments contextuels pertinents dans le choix modal (météo, informations sur le réseau de transport public, prix de l'essence, infrastructures pour les cyclistes). Cependant, nous avons dû simplifier dans un premier temps beaucoup de ces éléments. Ainsi notre modèle des transports en commun comporte uniquement des informations de confort (affluence) et temporelles (fréquence) mais pas encore d'informations spatiales (distance à l'arrêt). Pour la météo, nous faisons simplement un tirage aléatoire entre 3 types de temps (ensoleillé, nuageux, pluvieux), pondéré par les informations relatives à la ville modélisée (temps d'ensoleillement, informations pluviométriques). Cela est suffisant pour expérimenter des scénarios réalistes (moins de cyclistes par temps pluvieux), et pourra être complexifié dans le futur si nécessaire. Tous ces attributs jouent un rôle dans le choix du mode de transport, et sont pris en compte dans le modèle de décision décrit dans la section 3.2.

## 3.2. Agents usagers

Dans notre modèle, chaque usager est représenté par un agent, doté d'un certain nombre d'attributs : un âge, un genre, une catégorie socio-professionnelle, un lieu de travail, un lieu de résidence, un niveau de sportivité et trois listes d'agents représentant respectivement sa famille, ses amis, et ses collègues. Chaque agent a également une liste contenant les notes associées à chaque mode de transport. Le calcul de ces notes est expliqué dans le paragraphe suivant 3.2. Ils ont de plus une liste de critères auxquels ils apportent plus ou moins d'importance, voir 3.2. L'habitude est représentée par un coefficient qui augmente la note du mode de transport préféré courant. Nous avons aussi un attribut qui permet de déterminer si l'agent possède un vélo, ou encore une voiture. Certains de ces attributs ne sont pas encore utilisés dans le modèle, mais sont déjà implémentés. Les listes représentant la famille, les amis, et les collègues par exemple serviront dans le futur à modéliser la pression sociale, ou encore la diffusion de pratiques parmi les pairs. La catégorie socio-professionnelle n'est
<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>FIGURE 1. Schéma récapitulatif du processus de prise de décision</figcaption></figure>

pas non plus utilisée; elle le sera ultérieurement pour déterminer la possession
ou non d'une voiture.

Calcul des priorités des modalités : Chaque agent calcule ensuite sa note de préférence pour chaque mode de transport, en fonction des attributs ci-dessus. En se basant sur les études de (Rocci, 2007) et (Kaufmann et al., 2010), nous avons pu définir 6 critères : prix, temps, confort, sécurité, simplicité, écologie. Chaque agent accorde une importance plus ou moins grande à chacun de ces critères. En fonction de l'environnement de l'agent et de l'importance donnée à chaque critère, nous calculons alors une note individuelle de priorité pᵢ de chaque mode de transport i, pour chaque agent, avec la formule suivante :

$$
p_i = \frac{\text{sum}_{c \in \text{critères}} (\text{val}_{i,c} \times \text{pref}_c) + \text{habit\_coeff} \times p_i}{\text{nombre de critères} + 1}
$$

La valeur val_{i,c}, comprise entre 0 et 1, correspond à une évaluation par l'agent de la valeur du critère c pour le mode de transport i, selon l'état de l'environnement et les caractéristiques de l'agent. Par exemple le vélo pourrait obtenir une note de 1 sur le critère écologie, mais sa note de confort dépendra de la distance à parcourir et du niveau de sportivité de l'agent, et sa note de sécurité dépendra des infrastructures cyclables de la ville. La note de la voiture sur le critère de prix dépendra entre autres du prix de l'essence, alors la note de simplicité dépendra de la possession ou non d'un véhicule, etc. Ce calcul est résumé au Tableau 1. Ce calcul est par ailleurs pondéré par un coefficient d'habitude coeff_habit, expliqué dans le paragraphe suivant.

**Prise en compte de l'habitude :** Lorsqu'un agent décide quel moyen de transport il préfère utiliser, le coefficient d'habitude va pondérer de manière plus ou moins forte la valeur de la priorité. Cela permet de modéliser le fait qu'un choix "routinier" n'est plus réévalué quotidiennement, au contraire il faut un changement majeur pour remettre en question un choix. Ainsi, si cela fait plusieurs années que l'agent utilise la voiture, il va de moins en moins remettre en question son choix ou analyser les autres moyens de transports autour de lui, et il lui sera plus difficile de réaliser quand un autre mode de transport correspond mieux à ses critères. Ce coefficient d'habitude est calculé
<table><caption>Tableau 1. Facteurs entrant en compte dans le calcul de la note de chaque mode de transport sur chaque critère. Si la valeur est fixe, elle est indiquée directement dans la case.</caption><thead><tr><th></th><th>Vélo</th><th>Bus</th><th>Voiture</th><th>Marche</th></tr></thead><tbody><tr><th>Confort</th><td>Distance sportivité météo</td><td>Affluence</td><td>1</td><td>Distance sportivité météo</td></tr><tr><th>Prix</th><td>0</td><td>Prix abonnement</td><td>Prix essence distance</td><td>0</td></tr><tr><th>Ecologie</th><td>1</td><td>0.8</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><th>Simplicité</th><td>Distance</td><td>#correspondances (pour l'instant ≈ 0.7)</td><td>1</td><td>Distance</td></tr><tr><th>Sécurité</th><td>Ratio routes avec pistes cyclables</td><td>Genre, heure du jour</td><td>Niveau de trafic</td><td>Genre heure du jour</td></tr><tr><th>Temps</th><td>Distance vitesse moyenne vélo (pondérée par sportivité)</td><td>Distance Vitesse moyenne bus (pondéré par trafic)</td><td>Distance Vitesse moyenne voiture (pondéré par trafic)</td><td>Distance, vitesse moyenne marche</td></tr></tbody></table>

selon l'ancienneté de la valeur d'une priorité (ancienneté notée *n*), de manière logarithmique : *coeff_habit* = log *n*. La croissance de ce coefficient est donc de plus en plus faible, à mesure que *n* augmente à chaque pas de temps. Dès que l'utilisateur change de mode de transport préféré, *n* est réinitialisé à 0.

# 4. Implémentation et résultats

## 4.1. Implémentation et méthodologie

**La plateforme GAMA.** GAMA (Taillandier et al., 2019) est une plate-forme de simulation multi-agent open source, permettant d'implémenter des modèles agents de haut-niveau, avec un langage simple, accessible aux non-informaticiens. GAMA fournit différentes architectures d'agents (automate, réflexes, architecture cognitive, émotions...). Elle permet aussi d'inclure des données de divers types, y compris des données issues de Systèmes d'Information Géographique. Le code de notre simulation sera partagé sur OpenABM<fnref n="1" /> ultérieurement, une fois stable.

**Création de l'environnement.** Nous avons récupéré les données relatives à la ville de Castanet-Tolosan via Open Street Map (graphe des routes, informations relatives aux bâtiments, etc) afin de générer la carte utilisée dans notre modèle de déplacement. Nous fixons le ratio de pistes cyclables à 0.5, et une météo ensoleillée. Nous fixons également : le prix de l'essence à 1,5€ au litre; le prix mensuel de l'abonnement de transports en commun à 30€; la capacité des bus à 50 personnes, et leur fréquence de passage toutes les 7 minutes.

**Création de la population.** Nous avons lancé la simulation avec une population synthétique de 10 000 habitants. Il existe déjà des travaux sur la

<footnote n="1">1. https://www.comses.net/codebases/</footnote>
## Approche SMA de la mobilité

génération de populations synthétiques réalistes (par exemple le projet Genstar (Chapuis et al., 2019)), qui seront réutilisés ultérieurement pour améliorer le réalisme de notre simulateur. Pour l'instant, dans un souci de simplification, nous considérons qu'un agent sur deux possède une voiture, un agent sur deux possède un vélo, et l'initialisation des autres attributs (lieu de résidence et de travail, priorité de chacun des critères) se fait aléatoirement. Avec ces informations, l'agent choisit un mode de transport (voiture, vélo, bus ou marche) pour son trajet domicile-travail.

**Méthodologie.** Nous mesurons en sortie la distribution (statique) des agents par mode de transport à une date donnée, sur 2 scénarios : 1) en variant le ratio de pistes cyclables ; et 2) en variant le prix de l'essence (tous les autres paramètres fixés). Les autres paramètres ne changent pas (météo ensoleillée, initialisation des agents avec la même graine). Chaque situation a été simulée 10 fois et nous avons fait la moyenne des distributions de mode de transport résultantes, pour lisser la part d'aléatoire.

**Scénario 1 : part de cyclistes selon les infrastructures.** Nous voulons tester l'hypothèse que le taux d'infrastructures cyclables influence le nombre d'agents choisissant le vélo : plus il y a de pistes cyclables, plus il y a de cyclistes, et vice-versa. Pour cela, nous avons simulé deux situations : 1) aucune infrastructure pour le vélo, et 2) toutes les routes équipées d'infrastructures cyclables. La figure 2 illustre la distribution moyenne des usagers sur les différents modes de transport dans ces 2 situations. Ces résultats valident notre hypothèse : la quantité d'infrastructures influe bien sur le taux de cyclistes.

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>FIGURE 2. Distribution selon ratio de pistes cyclables</figcaption></figure>

**Scénario 2 : part d'automobilistes selon le coût de l'essence.** La deuxième hypothèse que nous émettons est que le prix de l'essence influence le nombre d'automobilistes : plus l'essence est chère, moins il y a d'automobilistes. Nous testons pour cela 2 situations : 1) prix de l'essence à 0.2 € par litre ; et 2) prix de l'essence augmenté à 5 euros par Litre. La figure 3 montre les résultats de ces deux simulations. Nous constatons un résultat assez mitigé : le taux d'automobilistes ne change pas, peu importe le prix de l'essence. Ce résultat semble incorrect, et pourtant il reste crédible. La voiture coûte cher,
et les personnes ayant pour critère important le prix ne choisiraient pas la voiture dans un premier temps; donc lorsque le prix augmente, cela a peu d'incidence. Cela correspond aussi aux observations dans le monde réel : le prix de l'essence augmente régulièrement depuis des années, pourtant la part de la voiture ne diminue pas ; c'est d'ailleurs encore plus le cas actuellement avec la crise sanitaire qui décourage le recours aux transports en commun. Il faut donc chercher d'autres moyens pour faire augmenter la part des mobilités douces en milieu urbain.

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>FIGURE 3. Distribution selon prix de l'essence.</figcaption></figure>

## 4.2. Discussion

La principale limitation de ce modèle est sa validation difficile. Les résultats sont crédibles mais il est difficile de vérifier le raisonnement réel des habitants. Par ailleurs une fois le modèle plus stable, il sera intéressant d'utiliser OpenMole pour en faire une analyse de sensibilité.

Ce modèle est aussi très simplifié, du point de vue de l'environnement comme des agents. Dans le futur, nous envisageons donc de donner plus de réalisme à l'environnement (météo basée sur des relevés pluviométriques, comme fait dans Vigiflood (Adam, Andonoff, 2019); pollution de l'air, comme dans HoanKiemAir (Duc et al., 2020); prise en compte du dénivelé des trajets grâce à un Modèle Numérique de Terrain...) et de tester d'autres scénarios (ajout d'un mode de transport, gratuité des transports publics, piétonnisation du centre...).

Des travaux sont aussi en cours pour générer et intégrer une population synthétique réaliste, incluant par exemple la provenance sociale. Pour l'instant nous avons supposé que les habitants vivent et travaillent dans la même ville, ce qui augmente artificiellement la part de la marche dans les déplacements. Les décisions des agents sont aussi basées uniquement sur des critères rationnels pour l'instant, mais nous allons maintenant étudier d'autres facteurs plus subjectifs : influence de l'entourage ou de leaders d'opinion (par analogie avec la diffusion d'innovation, largement documentée dans la littérature (Vodopivec
## Approche SMA de la mobilité

et al., 2021)); émotions (Bourgais et al., 2018); biais cognitifs (Arnaud et al., 2017); ou encore habitude, dont le rôle est central dans l'inertie des pratiques modales (Brette et al., 2014).

## 5. Conclusion

Nous avons présenté dans cet article un modèle du choix du mode de déplacement domicile-travail. Notre modèle prend en entrée des caractéristiques liées à l'environnement (météo, réseau de transports en commun, infrastructures cyclables, prix de l'essence), et d'autres liées aux usagers (genre, âge, préférences, lieu de résidence et de travail, capital mobilité). En sortie, le modèle donne pour chaque agent un mode de transport préféré. Nos résultats ont montré que l'amélioration des infrastructures cyclables augmentait la part des cyclistes (mais plutôt aux dépends du bus), et que l'augmentation du prix de l'essence ne décourageait pas les automobilistes. Malgré certaines limitations, ces résultats sont crédibles. Nous prévoyons dans le futur d'améliorer le réaalisme, que ce soit de l'environnement, ou bien du processus cognitif des agents. A terme, ce modèle sera utilisé dans un jeu sérieux afin d'impliquer et de sensibiliser les citoyens de manière ludique à l'impact de leurs choix individuels sur la collectivité. Ils pourront en particulier participer à l'élaboration de nouveaux scénarios. En effet la transition écologique ne peut se faire sans la participation active de tous.

**Remerciements.** Ce travail résulte d'un stage de M2R et se poursuit en thèse. Il est financé dans le cadre du projet SwITCh, qui a bénéficié d'une aide de l'Agence Nationale de la Recherche portant la référence ANR-19-CE22-0003.

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# Pour une évaluation visuelle des modèles de simulation, au-delà de la face validation

Robin Cura

UMR Géographie-cités, CNRS
robin.cura@parisgeo.cnrs.fr

**RÉSUMÉ.** Nous proposons une approche méthodologique dédiée à l'évaluation de modèles de simulation stochastiques descriptifs caractérisés par une faible possibilité de recours à des données empiriques. En l'absence de données structurées de contrôle – ou quand celles-ci sont trop peu nombreuses, incertaines ou lacunaires –, l'évaluation peut être réalisée d'après les connaissances expertes, de manière qualitative. Pour que ce processus soit mené de manière rigoureuse, robuste et reproductible, il ne doit pas être uniquement basé sur des intuitions ou premières impressions. L'évaluation peut prendre la forme d'une comparaison systématique entre les sorties du modèle et les hypothèses thématiques sous-jacentes à la modélisation, tirées des connaissances expertes. Cette comparaison est menée à l'aide d'une méthode d'« évaluation visuelle » que nous définissons et appliquons ici. L'approche méthodologique proposée doit ainsi permettre et faciliter l'évaluation de modèles de simulations par le biais de connaissances expertes explicitées, en s'appuyant sur l'utilisation d'un environnement d'exploration interactive des données de sortie de simulation.

**ABSTRACT.** In this talk, we propose a new methodological framework, the "visual evaluation", that enables or facilitates the evaluation of complex and stochastic simulation models that mostly rely on expert knowledge rather than empirical data for their hypotheses. This method has been developed for the modelling of space-time processes and relies on the thorough use of qualitative visual comparison between the model's outputs and the underlying empirical knowledge. Visual evaluation is based on a remediation of face validation for massive simulation datasets, and thus requires an interactive exploratory data analysis platform dedicated to simulation outputs.

**MOTS-CLÉS :** Simulation multi-agents, méthodes d'évaluation, évaluation visuelle, analyse interactive de données, modélisation en interdisciplinarité

**KEYWORDS:** Agent-based modelling, evaluation methods, visual evaluation, face validation, Exploratory Data Analysis, interdisciplinary modelling
# 1 Introduction

Pour comprendre et modéliser une structure spatiale modelée par l'héritage de ses états antérieurs, il est nécessaire d'en comprendre l'émergence, souvent bien antérieure. Comme l'écrit Durand-Dastès (1999, p. 23), l'explication d'un « objet spatial » contemporain n'est en effet possible qu'en montrant « à la fois comment il est né et comment il a persisté ». La modélisation de processus spatiaux génériques en géographie implique donc de comprendre les origines et raisons de leur apparition, et donc de faire appel à des connaissances en dehors du champ strict de la modélisation en géographie. Si, dans cette discipline, la modélisation de dynamiques spatiales à l'aide de modèles de simulation multi-agents est désormais bien ancrée, la « culture modélisatrice » est moins présente dans les champs disciplinaires historiques et archéologiques. La conception d'un modèle de simulation spatial requiert alors d'une part la capacité d'intégrer les connaissances expertes nécessaires via un processus de co-construction (Cura, 2020a, pp. 26-29, 340-346)<fnref n="1" /> et d'autre part, de manière inhérente à une démarche de modélisation, la capacité de soumettre le modèle conçu à une évaluation rigoureuse.

## 1.1 Contexte et cas d'étude

La proposition méthodologique ici développée se veut générique, mais a été développée dans le cadre d'un projet interdisciplinaire de modélisation de transformations des structures spatiales sur le temps long, l'ANR TRANSMONDYN. Au sein de ce projet, un groupe composé de géographes-modélisateurs, d'archéologues et d'historiens a conçu et développé un modèle de simulation, SIMFEODAL, cherchant à reproduire les dynamiques de polarisation, de hiérarchisation et de fixation d'un habitat ruraal d'europe du Nord-Ouest au tournant du 1er millénaire de notre ère, en modélisant les mécanismes de migrations et de concentration de foyers paysans. Le modèle et sa démarche de construction ont fait l'œuvre de publications spécifiques (Cura et al., 2017 ; Tannier et al., 2020), et nous en donnerons donc ici un descriptif très succinct. SIMFEODAL est un modèle de simulation à base d'agents stochastique, à visée exploratoire, qui suit l'approche « KIDS » formalisée par Edmonds et Moss (2005). Il se classe ainsi dans la catégorie des modèles descriptifs, avec de nombreux types d'agents (foyers paysans, seigneurs, églises paroissiales, pôles d'attraction, etc.) dont les interactions multiscalaires font émerger les dynamiques étudiées à l'aide de mécanismes complexes et nombreux sur une longue durée simulée de 400 ans.

## 1.2 Objectif

Nous proposons ici une méthode d'évaluation dédiée à des modèles de simulation à base d'agents co-construits selon un paradigme descriptif. La mé-

<footnote n="1">1. Cet article s'appuie sur une thèse de doctorat, et plus spécifiquement sur le matériel conceptuel, méthodologique et technique qui y est développé dans les chapitres 3 et 4 (Cura, 2020a, pp. 107-180, 181-262).</footnote>
Pour une évaluation visuelle

thode proposée est particulièrement pensée pour l'évaluation de modèles qui s'appuient avant tout sur des connaissances à dire d'experts plus que sur des données structurées. Cette méthode d'évaluation, que nous nommons « évaluation visuelle », constitue une extension d'une étape classique de l'évaluation de modèle : la *face validation*, c'est-à-dire l'évaluation de la plausibilité des sorties d'un modèle. Cette méthode d'évaluation est fondée sur une analyse visuelle et subjective de la plausibilité du modèle, en demandant à l'évaluateur de se conforter à des intuitions sur le comportement attendu. L'utilisation de cette méthode est souvent considérée comme une mesure préalable relevant du bon sens plus que de l'évaluation strictement dite. L'évaluation visuelle étend le processus de *face validation* en systématisant l'analyse des sorties du modèle de manière qualitative. Il s'agit ainsi de définir en amont une grille d'analyse exhaustive, couvrant tous les aspects du modèle. C'est au prisme d'une comparaison systématique entre cette grille de critères attendus et des « indicateurs de sortie de simulation » (indicateurs visuels, quantitatifs ou qualitatifs) que le modèle sera évalué. Pour permettre à un public d'experts diversifié de mener cette évaluation visuelle directement, sans faire appel à un expert modélisateur ou à un analyste de données, nous proposons un outil interactif d'analyse visuelle et de comparaison des simulations effectuées par le biais de leurs données en sortie.

# 2 Approche conceptuelle : pour une évaluation visuelle

## 2.1 Évaluer un modèle

Depuis les travaux précurseurs en simulation informatique (Naylor, Finger, 1967; Hermann, 1967), la plupart des chercheurs mettent en avant qu'un modèle de simulation non évalué n'a ni utilité – pour Naylor et Finger (1967) notamment –, ni validité. Sans caricaturer ces écrits, on peut noter que tous cantonnent les modèles non évalués à des « jeux » ou encore, pour les plus modérés, à des outils pédagogiques. Nous ambitionnons de rendre possible l'évaluation de modèles pour lesquelles les méthodes plus classiques sont soit inadaptées, soit insatisfaisantes.

### 2.1.1 Différentes approches d'évaluation

Le terme d'évaluation en lui-même porte une certaine polysémie et peut être désambiguïsé, en reprenant les termes de Amblard et al. (2006), en « validation interne » et « validation externe ». Dans le premier cas, il s'agit de s'assurer de la bonne conception du modèle – « building the model right » (Balci, 1994, p. 123) – et dans le second, de montrer que le modèle est adapté à ce qu'il cherche à représenter – « building the right model » (Balci, 1994, p. 121). Ces deux composantes permettent de définir une procédure générale d'évaluation qui peut être résumée entre des cycles d'allers-retours et d'itérations entre les hypothèses du modèle, la validation interne de l'implémentation qui en est faite, et la validation externe des sorties produites (Klügl, 2008). Pour chacune de ces composantes, de nombreuses méthodes existent, sont généralement préconisée dans l'une ou l'autre des étapes de l'évaluation, et peuvent être classées en
différentes catégories, selon qu'elles utilisent une approche formelle, statique, dynamique ou encore informelle (Balci, 1998).

### 2.1.2 Quelle évaluation pour SIMFEODAL ?

Toutes les méthodes ne sont pas pour autant applicables à tous les modèles. Par exemple, les méthodes formelles sont souvent peu adaptées à l'évaluation de modèle de simulation à base d'agents. On emploie en effet généralement ces modèles parce qu'ils encouragent une approche anthropomorphique, plus aisément compréhensible et requérant moins de connaissances mathématiques que d'autres approches, mais aussi car il est extrêmement difficile d'exprimer des systèmes dotés de multiples interactions, qui plus est multi-scalaires, sous forme de réseaux d'équations. Les méthodes statiques ne sont aussi que partiellement applicables, et renvoient davantage à la validation interne des modèles, via une vérification logique des interactions entre les mécanismes des modèles sur un plan algorithmique. Pour la validation externe, le plus classique est de faire appel aux méthodes « dynamiques » au sein d'une étape communément nommée validation statistique. Il s'agit de confronter quantitativement les données produites par le modèle aux données empiriques qu'elles cherchent à reproduire, c'est-à-dire à s'assurer de la qualité de l'ajustement des données simulées. Ces méthodes dynamiques s'appuient donc intrinsèquement sur la présence de données empiriques directement comparables avec les sorties du modèle, chose commune dans la modélisation de phénomènes contemporains ou récents.

Dans le cas de SIMFEODAL, et plus généralement des modèles de processus anciens et inscrits dans la longue durée, les méthodes dynamiques sont difficilement mobilisables. Les données empiriques disponibles sont en effet des traces, incertaines et peu précises de par leur ancienneté, et extrêmement incomplètes (absentes et lacunaires) de par la durée de 400 ans modélisée – d'après la typologie de De Runz (2008). SIMFEODAL est fondé avant tout sur des hypothèses thématiques et des connaissances expertes, et les méthodes dynamiques ne sont alors pas exploitables. Dans cette situation, les théoriciens de l'évaluation recommandent, à défaut, de tout de même faire appel aux méthodes informelles (Petty, 2010), telle que la « face validation » qui est la plus couramment mobilisée.

## 2.2 De la face validation à l'évaluation visuelle

La *face validity* a été définie dès les débuts de la simulation comme une « impression initiale du réalisme d'un [modèle] » (Hermann, 1967, p. 221). Klügl (2008) en donne une définition plus explicite 2 et dresse une typologie des temps

<footnote n="2">2. « Face validity can be seen as the result of face validation. Under this paradigm I want to subsume all methods that rely on natural human intelligence. Examples are structured walk-through, expert assessments of descriptions, animations or results. Thus, face validity shows that processes and outcomes are reasonable and plausible within the frame of theoretic basis and implicit knowledge of system experts or stake-holder », Klügl (2008, pp. 39–41).</footnote>
Pour une évaluation visuelle

et modes d'intervention de la face validation, c'est-à-dire du processus d'éva-
luation permettant de juger de la face validity d'un modèle. Cette méthode a
l'avantage de pouvoir être mobilisée dans toutes les étapes du cycle d'évalua-
tion (Balci, 1998) et de systématiquement mettre en avant les connaissances
expertes des modélisateurs et thématiciens sur l'objet modélisé.

2.2.1 Limites de la face validation et propositions de résolution.

C'est toutefois une méthode assez critiquée par les théoriciens de l'évaluation (Hermann, 1967 ; Balci, 1994), qui considèrent que la *face validation* ne peut qu'être une étape préalable à des méthodes d'évaluation plus quantitatives et formelles. Parmi ces auteurs, Hermann (1967, p. 222) en pointe plusieurs limites – à partir desquelles nous construisons notre proposition d'évaluation visuelle – que l'on peut résumer ainsi.

Un manque de connaissance experte. Pour Hermann, la *face validation* a le défaut d'être trop accessible et de pouvoir être menée par n'importe qui, y compris par des gens qui n'auraient qu'une expérience limitée des phénomènes modélisés. Cette remarque est généralisable, et s'applique d'ailleurs quelle que soit la méthode d'évaluation : une expertise ne vaut que par la qualité de l'expert impliqué. Hermann considère ainsi que c'est au modélisateur uniquement de mener cette phase d'évaluation. Il se positionne en cela dans une logique de séparation forte entre les acteurs de l'élaboration d'un modèle : les modélisateurs conçoivent et évaluent le modèle seuls, et les thématiciens n'en sont qu'utilisateurs. L'évaluation visuelle est conçue en opposition à ce principe, et ne peut être pensée sans une collaboration étroite entre les porteurs de connaissances thématiques expertes sur le phénomène modélisé et les porteurs d'une connaissance méthodologique experte sur les manières de le modéliser.

Invraisemblance de certains comportements. Hermann met ensuite en avant le fait que dans un modèle, tous les mécanismes n'ont pas vocation à être vraisemblables et qu'une recherche de plausibilité de tels mécanismes fausserait l'analyse du modèle. Cela revient à ignorer l'importance du dialogue entre modélisateur et évaluateur. Si le modélisateur connaît les « substitutions » opérées dans le modèle, il pourra se garder de chercher à juger de leur vraisemblance. À l'inverse, un expert thématicien pourrait être étonné par certains comportements microscopiques si et seulement si les correspondances entre éléments du modèle et éléments du système modélisé n'étaient pas explicitées. Plus généralement, cette limite est présente s'il n'y a pas d'explicitation des « substitutions » implémentées, c'est-à-dire de la correspondance entre le domaine conceptuel et le domaine du modèle implémenté : le niveau attendu de plausibilité individuelle de chaque comportement doit être décidé pendant la construction du modèle. L'explicitation des choix de modélisation, et l'assurance que leurs enjeux et effets sont bien compris de tous les membres d'un projet de modélisation, sont donc des préalables indispensables à une évaluation visuelle.
**Besoin d'explicitation préalable des objectifs.** Hermann note enfin que la *face validation* ne peut constituer une méthode d'évaluation adaptée si l'on ne spécifie pas, en amont, les critères qu'elle doit s'attacher à examiner. Le risque est alors d'introduire encore plus de subjectivité dans cette analyse, et en particulier de briser la capacité de reproductibilité ou de justification d'une évaluation. Quand un modèle résulte d'un travail collaboratif les évaluations d'un même résultat peuvent en effet varier, et doivent alors être explicitées autant que possible, ne serait-ce que pour se doter d'un outil de discussion et de débat commun. Il apparaît alors primordial de définir en amont de la modélisation les critères d'évaluation. Cela ne limite aucunement la nécessaire subjectivité et complémentarité des évaluateurs experts, mais permet au contraire d'inscrire leurs discours dans un référentiel de comparabilité. Dès lors, en matière d'évaluation visuelle, la mise au point d'une grille d'analyse systématique nous semble indispensable. Celle-ci doit expliciter, en amont des analyses, l'ensemble des éléments qui seront analysés dans le modèle, les « substitutions » dans le domaine empirique auxquelles ils ont trait, et dès lors, les comportements attendus pour chacun.

### 2.2.2 Définition et pré-requis de l'évaluation visuelle

C'est à partir de ces remarques que l'on peut proposer une définition de l'évaluation visuelle, qui consiste alors à évaluer la plausibilité du comportement d'un modèle à partir des données qu'il produit. Cette évaluation s'appuie sur une comparaison systématique menée entre 1) les sorties du modèle et 2) les connaissances expertes sur les processus modélisés. Les critères de cette comparaison sont définis en amont de l'évaluation, et doivent expliciter pour chaque sortie analysée la ou les formes qu'elle devrait prendre. Ces éléments, les critères d'évaluation, ne peuvent être formulés par n'importe qui : si le modélisateur autant qu'un expert externe peuvent les spécifier, il convient de s'assurer de l'expertise – thématique et de la connaissance des processus tels que modélisés – de l'évaluateur. L'ensemble des critères d'évaluation forment alors une grille d'analyse qualitative, et la visualisation des différentes sorties du modèle permet de la compléter. Il devient alors possible d'apprécier globalement l'écart entre le modèle et les processus empiriques qu'il représente, sans chercher pour autant à quantifier ni à mesurer cet écart.

### 2.2.3 Composition de l'évaluation visuelle

Pour établir la correspondance entre le domaine empirique et celui du modèle, nous proposons une dichotomie simple en systématisant l'usage d'un vocalaire souvent employé de manière plurielle. Nous caractérisons ces éléments en deux grands ensembles : les indices empiriques et les indicateurs de sortie.

Afin d'évaluer la capacité du modèle à reproduire un phénomène observé, il est nécessaire de disposer dans le domaine empirique de « points de repère », qui doivent relever de l'ensemble des échelles spatiales et temporelles que l'on choisit de mettre en scène. Chacun doit pouvoir être estimé, c'est-à-dire être en capacité d'être reproduits et comparables avec d'autres mesures. Nous les qua-
Pour une évaluation visuelle

lifions d'« **indices empiriques** » et les regroupons en deux catégories basées
sur la précision avec laquelle ils peuvent être décrits : les « ordres de grandeur »,
mono-dimensionnels et d'une certitude variable, et les « formes stylisées », qui
reposent sur l'agrégation ou la composition de plusieurs ordres de grandeur.

Dans le modèle de simulation, il est nécessaire de définir des « **indicateurs de sortie** », c'est-à-dire des variables informatiques produites par le modèle que l'on pourra ensuite comparer aux « indices empiriques » définis. Comme pour les indices empiriques, les indicateurs de sortie de simulation peuvent être distingués en des formes numériques simples (des scalaires), et en des plus complexes, les indicateurs multi-dimensionnels, qui peuvent être mis en correspondance avec les « formes stylisées » du domaine empirique.

On peut illustrer cette typologie et sa mise en correspondance avec un
exemple tiré de SIMFEODAL. Dans le domaine empirique, on sait que la part
de l'habitat rural dispersé a diminué au cours de la période étudiée, depuis
environ 95% en 800 jusqu'à environ 20% en 1200. Ces deux valeurs sont des
indices empiriques, de type « ordre de grandeur ». Dans le modèle de simulation,
un indicateur de sortie comparable est calculé et correspond au taux de foyers
paysans isolés (fig. 2, C). Le taux de foyers paysans isolés en début de simulation
est un indicateur de sortie scalaire, de même que celui en fin de simulation. Dans
le domaine empirique, la part de l'habitat dispersé a diminué régulièrement au
cours du temps (forme stylisée), et on évaluera donc la capacité du modèle
à reproduire un processus de concentration semblable. La courbe d'évolution
du taux de foyers paysans isolés au cours de la simulation – constituée d'une
série d'indicateurs de sortie « scalaires » – constitue alors, dans le domaine du
modèle, un indicateur de sortie multi-dimensionnel que l'on pourra analyser :
si la courbe part de 95% en début de simulation pour atteindre 20% en fin
de simulation, avec une diminution régulière, alors l'indicateur de sortie multi-
dimensionnel sera en adéquation avec l'indice empirique de type forme stylisée
« évolution de la part de l'habitat rural dispersé ». En définissant en amont
de la modélisation un ensemble d'indices empiriques, d'indicateurs de sortie
correspondants ainsi que des propriétés attendues des ces derniers, on constitue
alors une « grille d'analyse » qui permettra de mener l'évaluation visuelle du
modèle.

3 Mise en œuvre pratique de la démarche d'évaluation visuelle

Dans le cas de SIMFEODAL, nous avons identifié une cinquantaine d'indices empiriques utiles à mobiliser, c'est-à-dire à comparer systématiquement avec les indicateurs de sortie de simulation correspondant – ces indices sont présentés, ainsi que leur forme attendue, dans Cura (2020a, pp. 142-150). Cette masse s'explique notamment par le fait que, dans ce modèle descriptif, près d'une dizaine de types d'agents coexistent et interagissent. Il est dès lors important d'observer les comportements (au moins agrégés) de ces différents types d'agents. On peut citer comme exemple le suivi temporel du taux de foyers paysans dispersés, la répartition spatiale des agrégats de population (villes, vil-
lages, etc.), l'évolution du maillage des paroisses ou encore le suivi du nombre de châteaux créés. Ces différents éléments permettent d'appréhender globalement la multi-dimensionnalité de la transformation de la société entre 800 et 1200, et sont nécessaires à la bonne compréhension de sa composante spatiale qui constitue le cœur d'interêt de SIMFEODAL. La multiplication des indicateurs de sortie, nécessaire à une bonne appréhension de la diversité des comportements d'un modèle, pose alors, en premier lieu, une difficulté concrète ne serait-ce que pour les visualiser.

## 3.1 Visualiser de nombreux indicateurs de sortie de simulation

La masse des indicateurs de sortie (voir 2.2.3) rend, en effet, peu évidente la consultation « en direct » de l'exécution du modèle. De plus, en raison de la stochasticité du modèle, il est nécessaire d'effectuer plusieurs réplications de chaque simulation afin d'en visualiser la tendance a grégée. Le nombre d'indicateurs ainsi généré est important, et nous avons choisi, pour en garantir une consultation aisée, d'organiser ces indicateurs dans un outil interactif dédié à la mise en œuvre de l'évaluation visuelle. La visualisation doit donc se faire a posteriori, et implique dès lors de mener une collecte importante des données générées.

### 3.1.1 Une collecte de toutes les données de sortie de simulation

Cette collecte doit être aussi large que possible, afin d'être en mesure de fournir une base de calcul à l'ensemble des indicateurs de sortie de simulation convenus. Au-delà même des indicateurs de sortie définis, et afin de garantir une reproductibilité des analyses, il est nécessaire de veiller à généraliser la collecte des données produites par le modèle, c'est-à-dire d'enregistrer aussi les données qui ne devraient pas être étudiées. En effet, pour faire face à de potentielles futures modifications du modèle ou assurer une rétro-compatibilité complète, il est obligatoire de disposer des données fines dont l'agrégation permet le calcul des indicateurs et leur visualisation. De plus, au fur et à mesure de l'évolution du modèle, le nombre d'exécution du modèle dont il faut pouvoir conserver les données augmente. Par conséquent, la masse de données produites augmente d'autant, et devient ainsi rapidement trop importante pour être gérée de manière manuelle. Dans le cas de SIMFEODAL par exemple, la masse totale de données collectées sur le modèle au cours des nombreuses étapes de son évolution – plusieurs milliers de simulations – représente des dizaines de millions d'enregistrements en base de données.

### 3.1.2 Gestion et organisation d'une importante masse de données

Pour assurer l'universalité et la simplicité de l'interrogation de ces données massives, nous avons choisi de les organiser au sein d'une base de données relationnelle. La masse de données imposait des contraintes fortes en matière de performance des requêtes, notamment en raison de notre choix de calculer les indicateurs « à la volée ». L'interrogation et l'agrégation de millions d'enregistrements dans un temps acceptable pour une visualisation interactive nous a
Pour une évaluation visuelle

poussé à réaliser un benchmark de systèmes de gestion de bases de données (SGBD) relationnels performants (Cura, 2020a, fig. 4.10, p. 226). En raison de la généricité d'interrogation (SQL) et de l'extrême rapidité de traitement des requêtes qu'il permet, nous avons choisi de mobiliser un SGBD « analytique » libre, orienté colonne et haute-performance, OmniSciDB (Root, Mostak, 2016).

3.1.3 Mise en place d'un pipeline de visualisation

Afin de garantir une certaine reproductibilité à nos analyses, nous avons opté
pour une chaîne de traitement basée sur des solutions libres et programmables
plutôt que sur des outils graphiques, afin que le partage des codes-sources
(et des données) permette de reproduire les visualisations de manière stricte.
La production graphique des indicateurs de sortie de simulation s'inscrit ainsi
dans un « pipeline de visualisation » (fig. 1) formalisé avec le langage libre
R, qui orchestre l'interrogation des données, leur filtrage, la production des
visualisations (carto)graphiques et tabulaires, ainsi que leur organisation et
présentation au sein d'une plateforme interactive dédié, SIMEDB (fig. 2).

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>FIGURE 1. Le « pipeline » de visualisation – d'après Keim et al. (2010) – et son implémentation dans SIMEDB.</figcaption></figure>

3.2 Comparer visuellement des simulations

La co-construction d'un modèle de simulation s'appuie sur une itération
fréquente entre évolutions du modèle conceptuel, implémentation et évaluation
des sorties. Chaque version du modèle entraîne en effet des modifications dans
les valeurs de paramètres ou dans le détail des mécanismes, et il est donc im-
portant de pouvoir comparer les effets de ces changements. Pour appliquer une
démarche d'évaluation visuelle, il est alors nécessaire de procéder régulièrement
à une comparaison visuelle entre les simulations.

3.2.1 Visualiser les différences entre simulations

Dans la définition de l'évaluation visuelle (2.2.2), nous explicitions le be-
soin de recourir à une comparaison entre les indicateurs de sortie du modèle et
des formes attendues d'indices empiriques exprimées dans une grille d'analyse.
<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>FIGURE 2. *Interface de la plateforme SIMEDB.*</figcaption></figure>

À mesure que la construction du modèle évolue (calibration notamment), les écarts entre ces valeurs diminuent, jusqu'à atteindre des valeurs trop faibles pour être jugées thématiquement significatives. Il devient alors nécessaire de mener une évaluation plus fine, en comparant directement les indicateurs de sortie des simulations les unes avec les autres (évaluation relative) plutôt qu'avec le référentiel absolu que constituent les indices empiriques. SIMEDB est donc orientée vers une approche comparative plus que normative : si une partie des indices empiriques sont figurés dans certaines visualisations, l'accent est majoritairement placé sur la visualisation des différences entre simulations.

### 3.2.2 De la visualisation à la comparaison interactive

Au cours de son « cycle de vie », le modèle SIMFEODAL est passé par sept versions majeures et près d'une cinquantaine de sous-versions, sans compter les essais de variations de jeux de paramètres au sein même de ces sous-versions. L'identification des configurations du modèle (versions concurrentes, valeurs des jeux de paramètres mobilisés) devenait alors un problème en elle-même. Nous avons alors choisi de renforcer l'interactivité de SimEDB, en permettant notamment une sélection des simulations à comparer par un outil graphique. Dans l'interface de SimEDB, le choix des simulations dont on souhaite visualiser les indicateurs de sortie se fait ainsi via une sélection graphique des valeurs de paramètres à isoler, via un *brushing* sur des graphiques interactifs en coordonnées parallèles (fig. 2, A1 et A2). En répétant ces opérations de « brushing»
Pour une évaluation visuelle

dans l'interface, on peut ainsi comparer rapidement les indicateurs de sortie des simulations (accessibles via le double-menu d'onglets B). L'outil étant interac- tif, nous préférons le présenter sous forme de vidéo plutôt que d'en réaliser une description textuelle forcément moins adaptée. Une présentation de SIMEDB est ainsi disponible dans un dépôt dédié (Cura, 2020b).

## 4 Conclusion

Nous proposons une méthode d'évaluation de modèles de simulation sto- chastiques, descriptifs, et fondés sur la connaissance experte plus que sur des données empiriques. Cette méthode en elle-même a été conçue, raffinée et mise en œuvre collectivement dans le cadre de la co-construction d'un modèle de si- mulation ancré dans un passé lointain et sur le temps long. Au vu des évolutions du modèle SIMFEODAL que l'évaluation visuelle a accompagné, nous pouvons dire que le résultat de cette démarche est concluant. Le modèle produit des résultats comparables aux attentes que nous en avions et donc conforme aux connaissances empiriques sur lesquelles il s'appuie. L'exécution systématique de ce processus d'évaluation visuelle a facilité la réalisation d'allers-retours nombreux et réguliers entre le modèle conceptuel, son implémentation géné- rale, le détail technique des mécanismes et les valeurs de paramètres testées. Les dernières versions du modèle, les mieux calibrées, nous permettent ainsi de valider la plausibilité des hypothèses thématiques que le modèle cherchait à expérimenter. La robustesse de SIMFEODAL a enfin été testée par l'application d'une analyse de sensibilité, elle aussi menée de manière visuelle (Cura, 2020a, pp. 290-322). Il nous semble donc que l'évaluation visuelle, enrichissant l'étape préalable et peu formalisée qu'est la *face validation*, est une méthode tout à fait valable pour l'évaluation de modèles de simulations qui se prêteraient mal aux méthodes plus formelles. Plus généralement, nous gageons que la construc- tion et l'évaluation de tous les types de modèles de simulation gagneraient à mobiliser plus fréquemment des méthodes visuelles.

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# Localiser le foncier en 1828 : l'exemple du cadastre ancien de Rouen

Marie Havret¹, Marion Le Texier², Sophie de Ruffray³

1. UMR 6266 IDEES, Université de Rouen Normandie
   marie.havret@univ-rouen.fr

2. UMR 6266 IDEES, Université de Rouen Normandie
   marion.le-texier@univ-rouen.fr

3. UMR 6266 IDEES, Université de Rouen Normandie
   sophie.deruffray@univ-rouen.fr

RÉSUMÉ. Le développement des outils informatiques a permis de porter un nouveau regard sur de nombreuses sources historiques, tant dans le recueil des données que dans l'usage de nouvelles approches pour les analyser. C'est notamment le cas du cadastre ancien qui permet de collecter des données foncières fiables et homogènes, à l'échelle intra-urbaine pour l'ensemble du territoire français dès le début du XIXe siècle. Cet article compare deux méthodes de localisation automatique des adresses permettant de répondre à l'absence de plan de référence. Il se base sur l'étude du cadastre ancien de la ville de Rouen, réalisé à partir de 1827.

ABSTRACT. The use of historical sources is renewed by the latest developments in computer tools, both in the collection of data and in the approaches used to analyse them. This is notably the case of the Napoleonic cadastre, a major historical source to gather reliable and homogenous intra-urban land data (dwelling) for the whole of France since the beginning of the 19th century. This article describes two methods to locate cadastre data in the absence of a reference plan. It is based on a study of the Napoleonic cadastre of the city of Rouen (France), carried out from 1827.

MOTS-CLÉS : base de données géohistorique, cadastre, localisation intra-urbaine, repro-
ductibilité, géocodage

KEYWORDS: geohistorical database, cadastre, intra-urban location, reproducibility, geo-coding
# 1. Introduction

Elaboré à partir du début du XIXe siècle en France, le cadastre est une source de données extrêmement riche pour les chercheurs, puisqu'il permet de recueillir des informations fiables, exhaustives et homogènes sur les propriétés foncières pour l'ensemble du territoire national, de manière comparable dans le temps. Il est composé de deux documents distincts : le plan cadastral (FIG. 1), qui cartographie la géométrie des parcelles, et la matrice cadastrale (FIG. 2), qui recueille les informations attributaires : propriétaire (nom, profession, ...), propriété (adresse, superficie, ouvertures ...) et annexes (jardin, ...).

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

Source: Archives départementales de la Seine-Maritime, 1827

<caption>FIGURE 1 – Plan cadastral de Rouen</caption>

Les matrices cadastrales sont mises à jour à mesure des changements de propriétaires, des modifications du bâti et des réévaluations périodiques. Cependant, le plan parcellaire réalisé lors de l'introduction du cadastre (entre 1808 et 1848 selon les territoires infra-nationaux) a rarement été mis à jour avant 1970 et ne permet donc pas de suivre les modifications de propriétés (agrégation ou morcellement du parcellaire ; création, disparition ou modification du bâti). La seule information permettant de localiser les parcelles recensées dans le cadastre au cours du temps est l'adresse, renseignée par un numéro et un nom de rue dans les matrices.

La littérature rend compte d'un ensemble d'approches localisant des objets historiques à partir d'adresses (TAB. 1), dont la mise en oeuvre rencontre des pré-requis et des difficultés techniques plus ou moins importants et surmontables selon le contexte de recherche. Dans cet article, nous évaluons la possibilité de localiser des parcelles à partir de leurs adresses sur un plan de rues dans un temps limité à partir de l'exemple du cadastral historique rouennais de 1828.
Localiser le foncier en 1828

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

Source: Archives départementales de la Seine-Maritime, 1828

Monsieur Juquin, tailleur de profession et résidant au 11 Rue de l'Hôpital à Rouen, détient une propriété située au 19 Bis Rue Bihorel. Elle est composée de deux parcelles, la maison et le jardin (respectivement n°1015 et n°1014)

- Première ligne : Le jardin, d'une superficie de 252 m<fnref n="2" /> (colonne "Contenance"), est évalué à 2,52 francs (colonne "Revenu"). La quatrième classe (colonne "Classement") correspond aux jardins d'agréments.

- Deuxième ligne : La maison est évaluée à 165 francs et dispose de 22 portes et fenêtres (colonne "Nombre d'ouvertures imposables"). Sa superficie au sol est connue grâce à la ligne suivante.

- Troisième ligne : La superficie au sol de la maison est de 61 m<fnref n="2" />, correspondant à un revenu de 0,61 francs.

<caption>FIGURE 2 – Extrait d'une matrice cadastrale (4e section, Rouen, 1828)</caption>

## 2. Le cadastre rouennais de 1828

La ville de Rouen est cadastrée au cours des années 1827 et 1828. Le plan est d'abord levé, puis les matrices cadastrales sont rédigées. Un registre est tenu par section cadastrale. Seul le plan cadastral de 1827 est disponible à Rouen, mais les matrices sont mises à jour, et ce jusqu'en 1971.

L'ensemble des documents cadastraux de la ville sont disponibles aux Archives départementales de Seine-Maritime (AD76). Les données des matrices cadastrales de 1828 ont été saisies manuellement dans un tableur, représentant 13 911 parcelles bâties. Le plan cadastral de Rouen a été scanné par les AD76¹ puis vectorisé dans le cadre du projet de recherche *Morphologie urbaine*, porté par l'Université de Rouen et la Région Haute-Normandie (2012-2015)<fnref n="2" />. Lors de

<footnote n="1">1. Les plans sont consultables à l'adresse suivante : http://www.archivesdepartementales76.net/rechercher/archives-en-ligne/plans-du-cadastre/</footnote>

<footnote n="2">2. http://www.inventaire.culture.gouv.fr/pdf/2015_Haute_Normandie.pdf</footnote>
<table><thead><tr><th></th><th>Méthode</th><th>Prérequis</th><th>Avantages</th><th>Inconvénients</th><th>Exemple</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Vectorisation des adresses à partir des plans anciens</td><td>Manuelle</td><td>Plan ancien géoréférencé</td><td>Simplicité technique<br>Qualité des informations</td><td>Besoin humain et temps conséquent (selon le volume d'informations à traiter)</td><td>Orford et al, 2005</td></tr><tr><td>Edition collaborative</td><td>Plan ancien géoréférencé<br>Plateforme d'édition collaborative</td><td>Qualité des informations (si protocole de vérification)<br>Possibilité de recueillir un volume important de données</td><td>Besoin humain et temps conséquent (selon le volume d'informations à traiter)<br>Plateforme d'édition collaborative nécessaire<br>Protocole de vérification</td><td>Projet Building Inspector (NYPL)</td></tr><tr><td>Semi automatique</td><td>Plan ancien géoréférencé</td><td>Automatisation du processus</td><td>Complexité technique<br>Performance limitée pour la reconnaissance du texte sur des documents anciens</td><td>Yu et al, 2016</td></tr><tr><td rowspan="3">Géocodage des adresses anciennes</td><td>A partir d'une base de données actuelles</td><td>Base de données d'adresses actuelles</td><td>Simplicité technique<br>Automatisation d'une partie du processus</td><td>Vulnérabilité à la qualité des adresses et à la transformation de la ville (modification des rues, des numéros, des noms de rues)</td><td>Walford, 2018</td></tr><tr><td>A partir d'une base de données actuelles et d'un répertoire historique</td><td>Base de données d'adresses actuelles & répertoire d'adresses anciennes</td><td>Automatisation du processus</td><td>Vulnérabilité à la qualité des adresses et à la transformation de la ville<br>Temps conséquent (création du répertoire historique)</td><td>Lan et Longley, 2019 (Projet GB1900)</td></tr><tr><td>A partir d'un répertoire historique et par édition collaborative</td><td>Répertoire d'objets géohistonques<br>Plateforme d'édition collaborative</td><td>Qualité des informations (si protocole de vérification)<br>Possibilité de recueillir un volume important de données</td><td>Temps conséquent (création du répertoire historique) et besoin humain<br>Plateforme d'édition collaborative<br>Protocole de vérification</td><td>Cura et al, 2018</td></tr><tr><td colspan="2">Par positionnement proportionnel ou équidistant</td><td>Vectorisation des rues</td><td>Simplicité technique<br>Automatisation du processus</td><td>Vulnérabilité à la morphologie urbaine<br>Nécessité de définir le premier et dernier numéro de chaque rue étudiée</td><td>Varet-Vitu et al, 2020</td></tr></tbody></table>

Les deux méthodes présentées dans l'article s'inspirent des méthodes apparaissant en orange

<caption>TABLE 1 – Méthodes de localisation des adresses anciennes</caption>

la vectorisation du plan, les membres du projet n'ont pas renseigné l'identifiant unique des parcelles dans la table attributaire, élément qui aurait permis de passer automatiquement du plan à la base de données.

Nous avons constitué un échantillon de contrôle afin de comparer les positions réelles et les positions estimées par les méthodes de localisation automatisée. Les numéros de parcelle de cet échantillon ont été saisis dans la table attributaire du *shapefile* reprenant le plan cadastral. Trois feuilles de section situées dans des zones variées en termes de morphologie urbaine et d'ancienneté du bâti ont été sélectionnées, pour un total de 733 parcelles (FIG. 1):

- Une feuille de la section 6 : située dans l'hypercentre, cette section est caractérisée par un bâti dense et ancien.

- Une feuille de la section 4 : elle correspond à l'extension urbaine du début du XIXe siècle, à l'extérieur des boulevards intra-urbains. Elle est majoritairement constituée de maisons individuelles disposant de jardins privés.

- Une feuille de la section 11 : située sur la rive gauche de la ville, cette feuille parcellaire est caractérisée par une faible urbanisation, concentrée le long des rues principales.
Localiser le foncier en 1828

Enfin, afin de localiser les numéros et rues des propriétés bâties, nous avons vectorisé et renseigné les 674 rues figurant sur le plan cadastral dans un SIG.

### 3. Méthodes de localisation automatique des adresses

#### 3.1. Positionnement par géocodage à partir d'une base de données actuelles

La méthode de positionnement par géocodage utilise les adresses actuelles pour définir la localisation des adresses anciennes (FIG. 3). Elle postule donc une relative stabilité entre les adresses anciennes et actuelles, en dépit des modifications de la structure urbaine.

Afin d'attribuer des coordonnées géographiques aux parcelles bâties à partir des adresses recensées dans les matrices, nous avons utilisé la librairie R "banR", créée par Joël Gombin et Paul-Antoine Chevalier, qui permet d'interroger directement l'API de la Base Adresse Nationale (BAN), mise à jour de façon hebdomadaire, et de récupérer les coordonnées géographiques de l'adresse demandée (Giraud et al., 2019). Les parcelles sans numéro sont positionnées aléatoirement dans la rue. Aucune localisation n'est attribuée aux parcelles dont les rues ne figurent pas dans la BAN.

#### 3.2. Positionnement proportionnel

La méthode de positionnement proportionnel déduit la position de chaque parcelle le long de la rue à partir de son numéro et nom de rue, du nombre de parcelles bâties et de la longueur de la rue (FIG. 4). Cette méthode positionne les numéros de façon régulière le long de la rue, en faisant correspondre le début de la rue au sens géométrique (startpoint) au premier numéro de la rue<fnref n="3" />. Cette méthode postule donc une régularité de la distribution des habitations le long des rues.

Cette méthode de positionnement proportionnel ne fonctionne donc que si le premier et le dernier numéros de rue ainsi que le sens de la numérotation sont connus. Nous avons localisé le startpoint suivant la logique édifiée pour Paris en 1805 et généralisée à l'ensemble des communes françaises par l'édit royal du 23 avril 1823 (Duvergier, 1823) : pour les rues parallèles à la Seine, la numérotation suit le sens de l'écoulement de l'eau; pour les rues perpendiculaires ou obliques, les premiers numéros commencent du côté de la rue qui est le plus proche de la Seine. Cette méthode nécessite toutefois d'identifier au préalable les premiers et derniers numéros de chaque rue, soit par un plan, soit par un dictionnaire

<footnote n="3">3. L'ensemble des données et des codes R utilisés dans ce papier seront publiés prochainement sur https://gitlab.huma-num.fr/mhavret/</footnote>
<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Méthode d'attribution d'une localisation à partir du géocodage des adresses</figcaption></figure>

recensant la localisation des numéros de rue comme dans le cas parisien (Varet-Vitu et al., 2020), par exemple.

### 3.3. Critères d'évaluation

Trois critères sont pris en compte pour évaluer les méthodes :

- la complétude, mesurée par le nombre de maisons que l'algorithme parvient à positionner (correctement ou non) sur le plan de rues,

- la précision, mesurée par la distance entre la position calculée et la position réelle que nous étudions de façon agrégée et par la comparaison cartographique,

- la distorsion, mesurée par le différentiel analytique obtenu selon la méthode de localisation, que nous illustrons par la mesure de l'autocorrélation spatiale des valeurs foncières (prix au mètre carré) calculée à partir des positions réelles et des positions estimées.
Localiser le foncier en 1828

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Méthode de positionnement proportionnel</figcaption></figure>

Les classes de distance choisies pour discrétiser les distances d'erreur se basent sur celles établies par Cura *et al* (2018) dans leur étude sur le géocodage des adresses parisiennes aux XIXe et XXe siècles afin de faciliter les comparaisons. A partir d'un échantillon d'adresses géocodées et de leurs positions réelles définies manuellement, les auteurs proposent les classes suivantes : entre 0 et 15m, le positionnement est correct ; entre 15 et 55m, la rue est correcte, mais les numéros des bâtiments sont légèrement mal placés ; entre 55 et 155m, la rue est correcte dans la plupart des cas, mais les numéros des bâtiments sont loin de leur position correcte ; au-dessus de 155m, les positions sont mauvaises.

# 4. Résultats et discussion

## 4.1. Complétude

A l'issue des traitements, les deux méthodes de localisation parviennent cha-cune à localiser 714 parcelles (97% de l'échantillon). La méthode de position-
nement proportionnel ne parvient pas à localiser les parcelles dont le numéro de rue est inconnu. Cette situation concerne les sections les plus récemment urbanisées en 1828 (5 parcelles pour la section 4, 14 parcelles pour la section 11). La méthode de géocodage ne parvient pas à localiser les parcelles de deux rues de la section 11, toutes deux disparues aujourd'hui.

## 4.2. Précision

Les modifications d'oponymie et l'éordonnancement des numéros de rue ayant eu lieu entre 1828 et aujourd'hui expliquent l'importance des écarts de distance obtenus par la méthode de géocodage (FIG. 5). La méthode de positionnement proportionnel, n'étant pas vulnérable à ces changements, permet d'obtenir, globalement, une plus grande précision dans la localisation des parcelles historiques.

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Distance entre les positions réelles et les positions estimées selon les deux méthodes (n=713)</figcaption></figure>

Le regroupement spatial des écarts de distance les plus importants renseignent sur les facteurs d'erreur de localisation (FIG. 6). On remarque ainsi que la méthode de positionnement proportionnel est moins précise lorsque l'urbanisation n'est pas homogène, notamment lorsque un tronçon de rue est très densément construit, alors que le reste ne l'est pas, à l'image de la rue Saint-Julien (section 11). C'est également le cas de la rue Eau de Robec (section 6) et du chemin aux Boeufs (section 4). Plus la rue est longue, plus le problème est exacerbé. Ces rues concentrent la quasi totalité des positions incorrectes (>155m).

Les résultats obtenus par la méthode de géocodage sont beaucoup plus hédrogènes spatialement. Cette méthode fonctionne mieux dans l'hypercentre de Rouen qu'en périphérie, notamment pour les rues anciennes dont la morphologie, le nom, et la numérotation sont stabilisés depuis deux siècles. Les résultats sont moins satisfaisants pour les sections 4 et 11, où plusieurs noms de rue
Localiser le foncier en 1828

actuels correspondent à ceux de rues disparues ou renommées depuis. C'est par exemple le cas de la "Rue du Barbet", anciennement située dans l'hypercentre de Rouen, associée à la "Rue Henri Barbet", actuellement située dans l'extrême ouest de la ville. Logiquement, les jointures par proximité sémantique partielle sont d'autant plus sources d'erreur que le seuil de ressemblance accepté est bas. Avec les paramètres par défaut de la fonction BanR, l'adresse "5 Rue du Corbeau" est par exemple associée à la "Rue du Fardeau".

Au regard de ce critère, la méthode d'attribution d'une localisation par géocodage n'apparaît pas satisfaisante, en l'état actuel. Ces résultats soulignent la nécessité d'associer cette méthode à une validation manuelle ou à une base de données historiques définie en amont.

### 4.3. Distorsion

Pour la méthode de positionnement proportionnel dont les résultats sont satisfaisants au regard des deux premiers critères d'évaluation, une évaluation thématique a également été conduite. La comparaison des valeurs locales d'auto corrélation spatiale<fnref n="4" /> du prix du foncier ramené au mètre carré (TAB. 2 et FIG. 7) montre que les résultats obtenus par une localisation manuelle ou automatique des parcelles sont relativement homogènes pour les sections 4 et 11, quelque soit la taille du voisinage pris en compte. Cependant, la section 6 fait apparaître de forts écarts entre les deux échantillons, notamment avec un voisinage restreint.

<table><thead><tr><th></th><th>1 voisin</th><th>5 voisins</th><th>10 voisins</th></tr></thead><tbody><tr><th>Section 4</th><td>3.92</td><td>0.56</td><td>0.32</td></tr><tr><th>Section 6</th><td>100.5 (***)</td><td>11.04 (**)</td><td>5.41 (*)</td></tr><tr><th>Section 11</th><td>4.62 (.)</td><td>3.59</td><td>2.17</td></tr></tbody></table>

Les valeurs correspondent aux valeurs du Chi². Signif. p-value : 0.001 '***'; 0.01 '**'; 0.05 '*' ; 0.1 ''; 1 '

<caption>TABLE 2 – Résultats du test du Chi² d'homogénéité.</caption>

## 5. Conclusion et perspectives

Comme nous le rappelions en introduction, le cadastre constitue une source unique pour l'analyse comparée du foncier dans le temps et dans l'espace. Cependant, le format des archives (papier ou image pixelisée) en rend la manipulation difficile. Nous avons comparé la qualité de l'information géographique obtenue avec deux méthodes de positionnement automatique des parcelles à

<footnote n="4">4. L'indice I de Moran local a été utilisé (Anselin, 1995).</footnote>
<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Distance euclidienne entre les positions réelles et estimées par la méthode de positionnement proportionnel (à gauche) et par géocodage (à droite)</figcaption></figure>
Localiser le foncier en 1828

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Clusters issus des mesures d'autocorrélation spatiale de la variable "Prix au m²", avec les positions réelles (à gauche) et estimées (à droite) - 1 voisin</figcaption></figure>
partir des adresses renseignées dans les matrices cadastrales (seul élément mis
à jour pendant plus de 100 ans).

Nous avons montré qu'une évaluation basée sur des critères géométriques
seuls (complétude, précision) conduirait à considérer que le positionnement
proportionnel des numéros de rue -tel que défini dans cet article- produit d'ex-
cellents résultats. Cependant, l'utilisation des données ainsi définies d'ans une
analyse thématique montre l'étendue des distorsions des résultats obtenus en
comparaison de ceux issus d'une localisation manuelle des parcelles. Une des
principales perspectives de ce travail est donc d'améliorer la méthode de po-
sitionnement proportionnel en définissant par exemple des points d'e contrôle
(bâti remarquable) comme le font Anne Varet-Vitu et al (2020) pour affiner
les localisations utilisées. La méthode de géocodage pourrait, quant à elle, être
perfectionnée en constituant un répertoire d'adresses historiques en amont.

Bibliographie

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Duvergier J.-B. (1823). *Collection complète des lois, décrets, ordonnances, règlements et avis du conseil d'état* (vol. 24). imprimé par Charles Noblet.

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<figure><img src="image_87.png" /></figure>

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

<figure><img src="image_89.png" /></figure>
<figure><img src="image_90.png" /></figure>
# Constitution de corpus thématique :
Pour un meilleur suivi du territoire de
la Métropole de Montpellier
Méditerranée

Rodrique Kafando¹,⁴, Rémy Decoupes¹, Lucile Sautot¹,²,
Maguelonne Teisseire¹, Christiane Weber¹,³

1. TETIS, Univ Montpellier, AgroParisTech, CIRAD, CNRS, INRAE, Montpellier, France
prenom.nom@inrae.fr

2. AgroParisTech, Montpellier, France
lucile.sautot@agroparistech.fr

3. CNRS, France
christiane.weber@cnrs.fr

4. Montpellier Méditerranée Métropole, France

RÉSUMÉ. Dans le cadre d'un partenariat avec la métropole de Montpellier (3M) et son service ville intelligente, nous établissons une plateforme permettant l'intégration et l'analyse de données hétérogènes massives pour une observation intelligente du territoire concerné. Dans cet article, nous décrivons un processus de récolte automatique de documents de sources diverses, selon trois thématiques choisies par 3M qui sont l'urbanisation, l'agriculture et l'hydrologie. A partir de termes graines à dire d'experts enrichies grâce à des articles Wikipédia puis Google, un vocabulaire de concepts est automatiquement constitué. Les documents obtenus à partir d'un moteur de recherche sont ensuite évalués à l'aide d'une mesure sémantique spécifique. Nous d'étaillons les premiers résultats obtenus et présentons les avantages du protocole proposé.

ABSTRACT. In collaboration with the metropolis of Montpellier (3M) and its smart city service, we are establishing a platform allowing the integration and analysis of massive heterogeneous data for intelligent observation of the territory concerned. In this article, we describe the process implemented to ensure an automatic collection of documents according to three themes chosen by 3M, which are urbanization, agriculture and hydrology. Results are detailed and the benefits of this solution are highlighted.
MOTS-CLÉS : Observation du territoire, Constitution automatique de corpus

KEYWORDS: Land Planning, automatic corpus constitution

# 1. Introduction

La Métropole de Montpellier Méditerranée (3M) développe depuis plusieurs années une politique pro-active en faveur de développements numériques innovant par la mise en œuvre d'approches fondées sur l'hétérogénéité des sources, l'extraction de connaissances à partir de données massives dans le but de produire des outils d'aide à la décision. L'intégration de données hétérogènes, en prenant en compte l'écosystème « ville intelligente » de la Métropole (labos, start up, collectifs, etc.), se fonde sur des informations quantitatives (démographiques, économiques, climatiques, etc.) mais aussi sur des informations venant d'autres sources de données, officielles et non officielles. La finalité est de montrer le gain et l'efficacité de la mise en relation de données gérées jusqu'ici en silo et de l'organisation des interactions qui peuvent en découler. C'est dans ce contexte que se positionnent les travaux présentés dans cet article sur un processus de constitution de corpus thématique (ou corpus dédié) à partir du Web sur le territoire concerné. Cette étude rentre dans le cadre de travaux qui visent la mise en relation et l'analyse de données textuelles et hétérogènes. Le but principal est de pouvoir collecter par couple de thématique et territoire, des données textuelles pertinentes qui couvrent une grande diversité de sources. Le challenge et le verrou associé est de ne pas se limiter aux documents purement officiels (souvent disponibles dans l'open data de la métropole). Il devient indispensable de disposer d'une terminologie moins académique que celle utilisée par les différentes collectivités territoriales afin de pouvoir accéder à l'expression de la composante sociétale, indispensable à une véritable perception de la dynamique du territoire dans sa globalité.

Dans la suite de cet article, en Section 2, nous listons un panorama des travaux sur la constitution de corpus thématiques, en particulier ceux qui ont inspiré les bases de notre démarche. Ensuite, la méthodologie que nous proposons pour la constitution d'un corpus propre à notre cas d'étude est détaillée dans la Section 3. Dans la Section 4, nous présentons les premiers résultats quantitatifs suite aux différentes expérimentations réalisées. Enfin, nous présentons un bilan et les perspectives associées en Section 5.

# 2. État de l'art

La mise en oeuvre des concepts de la ville intelligente devrait permettre aux villes et métropoles d'améliorer l'efficacité de leurs services de gestion (Guéran-ger, Mathieu-Fritz, 2019), en offrant, notamment, davantage de transparence.
Protocole de constitution de corpus thématique

Cette efficacité peut être évaluée en analysant les opinions exprimées sur les
différents projets et réalisations en lien avec l'aménagement du territoire (Ker-
gosien et al., 2014). Les ressources disponibles sur le web, et en particulier
celles de la presse locale, permettent de suivre les débats que suscitent les pro-
jets d'urbanisme. Dans (Kergosien. et al., 2015), les auteurs proposent, notam-
ment, une méthodologie semi-automatisée pour enrichir les scènes issues d'une
série temporelle d'images satellites, focalisées sur un projet d'aménagement.

Les genres, ou catégories textuelles, des ressources indexées par les moteurs de recherche sont très variés : blog, publicité, rapport officiels, articles scientifique etc. Plusieurs travaux proposent différentes hiérarchies de genre (Vidulin et al., 2009; Santini, 2011) afin de faciliter la classification de nouvelles ressources. (Madjarov et al., 2019) exploite ces hiérarchies pour renforcer les capacités d'un moteur de recherche à proposer des résultats pertinents selon les genres souhaités. L'évaluation de la pertinence des ressources collectées sur le web est, bien entendu, un enjeu majeur. Une approche classique vise à calculer les co-occurrences de termes entre la requête et les documents rapatriés pour ensuite classer les résultats en fonction du poids du terme dans le document, en utilisant, notamment la mesure TF-IDF (Aizawa, 2003). Cette méthode a cependant des limites. Cette approche par mot clé ne peut retranscrire la proximité sémantique entre deux termes comme, par exemple, vélo et mobilité douce.

Pour remédier ce problème, (Schaeffer. et al., 2020) propose de filtrer les ressources pertinentes en calculant la proximité sémantique, via le modèle de prolongement lexical word2vec (Mikolov et al., 2013), entre des termes qui composent le document et un thésaurus thématique. Dans un contexte de surveillance en épidémiologie animale, (Arsevska. et al., 2016) montre que la construction de requête avec deux mots clés, symptôme et animal, permet de récolter des ressources avec davantage de pertinence. Il est possible, enfin, de combiner ces deux dernières approches, prolongement lexical et requête multi-termes, pour enrichir la sémantique du terme par l'ajout d'un contexte apporté par la phrase, ou le groupe de mots, qui le contient en utilisant le modèle BERT (Devlin et al., 2018). De la même façon, nous proposons la mise en place d'un ensemble de techniques prenant en compte des stratégies d'extraktion de concepts (officiels et non officiels) et de constitution automatique de corpus thématiques provenant de sources diversifiées, validées par des mesures de similarité sémantique.

3. Méthodologie

L'approche méthodologique que nous proposons porte sur deux grands points.
Le premier est la constitution d'un vocabulaire de concepts thématique. Le
second concerne la collecte de documents en utilisant l'ensemble de termes
précédemment obtenus.
## 3.1. Constitution des vocabulaires de concepts thématique

Le processus pour la constitution de vocabulaire de concepts thématique est basé sur le principe de construction de corpus proposé dans (Kilgarriff, Grefenstette, 2003; Kilgarriff et al., 2010; Sharoff, 2006). Il consiste à utiliser un ensemble de graines ou une liste de termes d'un domaine caractéristique pour requêter des documents sur le web. Les résultats sont ensuite utilisés pour étendre la liste des termes et donc le corpus, et ainsi de suite. L'approche proposée se décline en deux phases : la constitution de l'ensemble de termes graines noté TG, et la constitution du vocabulaire de concepts noté VC.

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>FIGURE 1 - Choix de termes initiaux - TG</figcaption></figure>

### 3.1.1. Choix des termes graines TG

La proposition de l'ensemble TG comprend deux étapes (FIGURE 1). La première consiste à extraire un ensemble de termes à partir d'un mini corpus obtenus de Wikipédia<fnref n="1" /> en utilisant l'outil BioTex de (Lossio-Ventura et al., 2014). Ce corpus est construit en utilisant un mot clé thématique (ex : urbanisation), et les vingt premières pages renvoyées par Wikipédia sont utilisées pour former le corpus.

Pour BioTex, nous avons principalement utilisé deux mesures statistiques qui sont C_Value et F-TFIDF-C_M. C_Value donne de l'importance aux termes apparaissant plusieurs fois dans le même document et aux termes composés permettant de valoriser les expressions. F-TFIDF-C_M représente la moyenne harmonique de C_Value et TF-IDF, qui permet de classer les termes en fonction de leur pertinence vis-à-vis du document en prenant en compte l'ensemble du corpus. F-TFIDF-C_M présente l'avantage d'utiliser toutes les valeurs de la distribution et de réduire le bruit tout au long du processus d'extraction. C-Value et F-TFIDF-C_M sont complémentaires, car la première favorise l'extraction des termes composés pertinents et la seconde privilégie les termes discriminants. Discriminants dans le sens ou elle permet de capturer les termes pertinents qui majoritairement ne sont pas reconnus par C_Value et TF-IDF prise individuellement.

La seconde étape consiste à faire choisir un ensemble de termes par des experts du domaine parmi les termes récupérés à partir de Wikipédia. L'ensemble

<footnote n="1">1. https://fr.wikipedia.org/wiki/Wikip%C3%A9dia:Accueil_principal</footnote>
Protocole de constitution de corpus thématique

de termes ainsi constitué forme la liste de termes experts que nous appelons ici TG.

### 3.1.2. Constitution du vocabulaire de concepts VC

La constitution du vocabulaire de concepts est basée sur une première étape qui consiste à utiliser la liste TG comme une liste de graines permettant de collecter un grand nombre de documents via un moteur de recherche comme par exemple Google. L'objectif est d'obtenir des variantes de termes pour faire évoluer la terminologie de TG, afin de récolter des documents parlant de la thématique mais avec des mots et des termes qui ne seraient pas présents dans Wikipédia. Ensuite, grâce à BioTex, le corpus obtenu est utilisé pour extraire un grand ensemble de termes noté TB (termes BioTex), à partir duquel, nous allons réduire le bruit éventuel pour former le vocabulaire VC. Pour éviter de prendre en considération les termes généraux ou les termes qui ne permettent pas de définir la thématique étudiée, nous avons mis en place un filtre basé sur une approche sémantique en utilisant DistILBERT (Sanh et al., 2019), reconnue pour l'évaluation de la Similarité Sémantique Textuelle (STS). La valeur de similarité varie entre -1 pour de très faible similarité et 1 lorsque les termes sont très proches ou identiques.

La mesure sémantique est évaluée à partir 1) des termes extraits TB qui sont les nouveaux termes, et 2) les termes graines ou experts TG. Pour chaque terme de TB, nous calculons sa similarité sémantique avec chacun des termes de l'ensemble TG. Ce qui nous donne un nombre de valeurs de similarité égal au nombre de termes dans l'ensemble TG pour chaque terme t de TB. Pour obtenir la valeur de similarité finale pour un terme, nous faisons la moyenne des TOP@n (n correspond aux n termes les plus pertinents) en tenant compte des plus grandes valeurs de similarités pour garder une certaine exhaustivité vis-à-vis de l'ensemble des termes experts. À la fin du processus, nous obtenons un nouvel ensemble ordonné de termes, constitué des mêmes termes de l'ensemble TB, mais avec des scores de pertinence différents. Les vocabulaires de concepts seront par la suite sélectionnés à partir de ces ensembles de termes pour chaque thématique, en partant de ceux disposant d'un plus grand score. La FIGURE 2 décrit les différentes étapes pour la construction de vocabulaire de concepts thématique dans son ensemble et le calcul de similarité entre termes est illustré sur la FIGURE 3.

## 3.2. Constitution des corpus thématiques

### 3.2.1. Collecte de documents

Une fois le vocabulaire de concepts thématique construit, nous avons pour chaque thématique, un ensemble de concepts permettant de la décrire au mieux. La phase de collecte (voir FIGURE 4) consiste à utiliser un module, qui prend en entrée un vocabulaire de concepts VC et une emprise spatiale, pour retourner
<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Constitution de vocabulaire de concepts thématique - VC</figcaption></figure>

<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Exemple de calcul de similarité sémantique - score final calculé en faisant la moyenne des 2 plus grandes valeurs</figcaption></figure>

des documents en relation avec la thématique concernée pour former un corpus de taille importante. Nous pouvons ainsi constituer pour chaque thématique, un corpus le plus en cohérence possible avec son contenu. La prochaine étape permet de filtrer les documents les moins pertinents pour chaque corpus thématique. Lorsque le document obtenu est pertinent, une fiche de méta-données contenant les informations sur le document est automatiquement générée avant d'être stockée dans un lac de données (Kafando et al., 2020).

### 3.2.2. Évaluation automatique des documents par mesure sémantique

Dans le but de ne considérer que les documents qui sont pertinents pour chaque thématique, nous avons introduit une évaluation par mesure de similarité. Identique à la précédente, l'évaluation des documents se fait entre un document collecté par rapport à l'ensemble des termes de son vocabulaire étendu de concepts thématique VEC obtenu avec WordNet (Miller, 1998). L'objectif principal de cette étape est de disposer 1) d'une couverture plus large sur les termes en introduisant leur synonyme grâce à WordNet, et 2) d'obtenir des termes moins experts et/ou administratifs qui sont importants pour l'évaluation des documents moins administratifs tels que les blogs, les annonces, etc. Cette technique permet de prendre en compte ces synonymes lors de l'évaluation des documents. Comme décrite précédemment, la valeur de similarité avec
Protocole de constitution de corpus thématique

DistILBERT varie entre -1 et 1. Un document de la thématique urbanisation sera évalué avec le vocabulaire étendu de concepts de la thématique urbanisation. Plus la valeur de similarité est forte, plus le document sera considéré comme pertinent vis-à-vis de la thématique, et vice-versa.

Le processus pour l'évaluation des documents est illustré sur la FIGURE 4. Afin d'éliminer les documents qui ne sont pas pertinents, nous définissons lors des expérimentations, une valeur seuil à partir de laquelle, nous décidons de garder le document ou de l'exclure du corpus.

<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Collecte et évaluation des documents</figcaption></figure>

Les différentes étapes, illustrées sur la FIGURE 5, constituent le protocole de collecte proposé.

## 4. Expérimentation

Nous cherchons des documents traitant de la Métropole de Montpellier et relatifs à l'une des trois thématiques qui sont l'Agriculture, l'Urbanisation et l'Hydrologie. Les codes sources de la solution mise en place seront disponibles et accessibles dans notre répertoire partagé<fnref n="2" />.

### 4.1. Vocabulaire de concepts thématique

La première étape est le choix de termes graines TG décrit dans la section 3.1. La seconde étape consiste à soumettre cet ensemble de termes à un groupe d'experts dont le rôle est de sélectionner un sous-ensemble (liste finale de TG) de termes permettant de décrire au mieux la thématique. Pour chaque requête, nous utilisons le libellé de la thématique comme mot clé principal de

<footnote n="2">2. https://github.com/aidmoit</footnote>
<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Les étapes du protocole de collecte</figcaption></figure>

la recherche sur Wikipédia, soit 'urbanisation', 'agriculture', ou 'hydrologie'. Les corpus ainsi constitués de chaque thématique sont ensuite utilisés pour l'extraction des termes parmi lesquels seront issus les termes graines.

<table><caption>TABLE 1 – Statistiques sur la constitution de la liste de termes graines TG</caption><thead><tr><td>Termes requêtes</td><td>Urbanisation</td><td>Agriculture</td><td>Hydrologie</td></tr></thead><tbody><tr><td>Taille Corpus (Nb docs)</td><td>20</td><td>20</td><td>20</td></tr><tr><td>Nombre de termes retenu</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 2 – Extrait de termes experts par thématique</caption><thead><tr><td>Urbanisation TG-1</td><td>Agriculture TG-2</td><td>Hydrologie TG-3</td></tr></thead><tbody><tr><td>Politiques urbaines</td><td>Récolte agricole</td><td>Hydrogéologie</td></tr><tr><td>Aménagement territoriale</td><td>Agriculture</td><td>Eau pluviale</td></tr><tr><td>Aménagement foncier</td><td>Aménagement agricole</td><td>Mesure hydrologique</td></tr><tr><td>Aménagement touristique</td><td>Production agricole</td><td>Cycle de l'eau</td></tr><tr><td>Architectonique</td><td>Exploitation agricole</td><td>Réseau hydrologique</td></tr></tbody></table>

Les tableaux 1 et 2 présentent respectivement les statistiques et les TOP@5 de la liste de termes graines TG de chaque thématique.
Protocole de constitution de corpus thématique

Une fois les termes graines obtenus, nous procédons à la constitution des vocabulaires de concepts VC. Pour chaque thématique, la liste TG est utilisée pour servir de mots clés aux requêtes pour constituer de corpus plus importants, sur le web, sans distinction de site. Ceci nous permet d'avoir une forte diversité des données tant dans leurs contenus que dans leurs sources. Nous avons récolté respectivement 105, 120 et 117 documents pour former les corpus Urbanisation, Agriculture et Hydrologie à partir desquels seront extraits les ensembles de termes que nous nommons termes Biotex (TB). Afin de pouvoir constituer les vocabulaires de concepts thématiques finaux, nous avons utilisé la mesure sémantique proposée dans le Section 3.1.2 qui nous a permis de limiter le bruit, en donnant des poids très faibles aux termes dont la sémantique est éloignée de la thématique.

Dans le tableau 3, nous présentons les TOP@10 des termes de l'ensemble TB avant et après l'application de la mesure sémantique pour la thématique Agriculture. Tout d'abord, nous constatons que l'ordre de pertinence des termes

<table><caption>TABLE 3 – TOP@10 des termes de la thématique Agriculture avant et après la mesure sémantique (MS)</caption><thead><tr><th colspan="2">Thématique Agriculture</th></tr><tr><th>TOP@10 avant la MS</th><th>TOP@10 après la MS</th></tr></thead><tbody><tr><td>dégradation des terres</td><td>production agricole</td></tr><tr><td>agriculture urbaine</td><td>exploitation agricole</td></tr><tr><td>etats membres</td><td>agricole production</td></tr><tr><td>changement climatique</td><td>oeuvre agricole</td></tr><tr><td>google scholar</td><td>entreprise agricole</td></tr><tr><td>occupation du sol</td><td>service agricole</td></tr><tr><td>field sizes</td><td>techniques de production agricole</td></tr><tr><td>lutte contre la désertification</td><td>production agricole perdu</td></tr><tr><td>production agricole</td><td>agricole perdu</td></tr><tr><td>matière de dégradation des terres</td><td>gestion de la production agricole</td></tr></tbody></table>

a changé entre les deux étapes. Dans le tableau 3, première colonne, de la thématique *Agriculture*, nous remarquons la présence de terme comme 'google scholar', qui n'a pas un sens sémantique proche à l'agriculture, mais qui occupe un rang important dans les classements de BioTex (c'est-à-dire dans l'ensemble TB). Après avoir appliqué le calcul de similarité sémantique entre ces termes et les termes experts (conf Table 2), nous constatons dans la seconde colonne, l'apparition de nouveaux termes plus pertinents dans les TOP@10. Cela signifie que les nouveaux termes (ex: production agricole au 9ème rang) présents dans la deuxième étape occupaient un rang de pertinence moins fort avant la mesure de la similarité. Cette remarque est aussi valable pour les thématiques Urbanisation et Hydrologie.
## 4.2. Constitution des corpus thématiques

### 4.2.1. Vocabulaire de concepts thématique final

Le choix du vocabulaire de concepts thématique final est effectué en fixant un seuil minimal spécifique à chaque thématique. Pour ce faire, nous regardons donc à partir de quelle valeur du score, les termes commencent à être éloignés de la thématique. Pour la suite de notre étude, nous avons considéré les TOP@1000 termes de chaque thématique. Le tableau 4 indique le seuil correspondant pour chaque thématique.

<table><caption>TABLE 4 – Statistiques sur la constitution du vocabulaire de concepts thématique VC</caption><thead><tr><td>Thématique</td><td>Urbanisation</td><td>Agriculture</td><td>Hydrologie</td></tr></thead><tbody><tr><td>Taille Corpus (Nb documents)</td><td>105</td><td>120</td><td>117</td></tr><tr><td>Taille du VC</td><td>TOP@1000</td><td>TOP@1000</td><td>TOP@1000</td></tr><tr><td>Valeur du seuil de similarité</td><td>0.80</td><td>0.75</td><td>0.77</td></tr></tbody></table>

Une fois le seuil fixé, la liste de termes est étendue en utilisant WordNet. Les synonymes obtenus permettent de sortir du cadre de langage officiel ou académique, et d'utiliser des expressions moins techniques, qui permettront par exemple d'évaluer des documents en relation avec des réseaux sociaux, des blogs ou encore des annonces telles que les offres d'emplois. En exemple, certains synonymes obtenus avec le terme "zone d'aménagement concerté" de la thématique Urbanisation sont : district d'aménagement concerté, domaine d'aménagement concerté, aire d'aménagement concerté, quartier d'aménagement concerté, etc..

### 4.2.2. Évaluation automatique des documents par mesure sémantique

Cette évaluation est faite par calcul de similarité sémantique entre chaque document collecté avec le vocabulaire étendu de concepts thématique de la thématique concernée.

Pour chaque thématique, nous avons considéré les TOP@1000 termes de son vocabulaire étendu de concepts thématique pour l'évaluation des documents la concernant. Ce choix est fixé suite aux différentes expérimentations qui montrent une très faible variation, voir nulle au delà des TOP@1000. À la fin du processus, pour chaque thématique, un score est affecté à chaque document, représentant sa proximité sémantique avec le vocabulaire étendu de concepts thématique précédemment obtenu. Nous avons défini une valeur seuil de 0.5 comme valeur minimale. Un document dont la valeur de la proximité sémantique est inférieur à 0.5 ne sera donc pas considéré dans le corpus, et ce pour l'ensemble des thématiques. Cette valeur est fixée après une vérification des résultats obtenus. Le tableau 5 indique les caractéristiques pour chaque corpus thématique.