[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Cartographier les lieux d'encampement en Europe

des camps de réfugié-e-s<fnref n="5" />, Asylum Information Database<fnref n="6" />, European Council on Refugees and Exiles<fnref n="7" />, ministères, Organisation Internationale pour les Migrations (OIM), Haut-Commissariat aux Réfugiés (HCR), autres associations comme La Cimade ou la Croix-Rouge). Début 2025, la base de données totalise 1 791 lieux d'encampement répartis sur 51 pays d'Europe, d'Afrique du Nord et du Moyen-Orient, et comprenant les territoires ultramarins.

En vue de cartographier ces lieux, nous avons mobilisé le fond « ADMIN 0 Countries » édité par Natural Earth<fnref n="8" /> au 1/10 000 000. Le croisement spatial de ce fond avec la base de données a révélé l'inégale qualité de la localisation des camps : au moins huit étaient situés au-delà du trait de côte. Ainsi, la vérification individuelle et manuelle de chacun des 1 791 camps, en nous basant sur les images satellites publiées sur Google Maps ou OpenStreetMap (OSM), a permis de détecter 79 doublons ou camps sans coordonnées géographiques, mais aussi de vérifier la localisation des 1 712 restants. Chaque localisation est ainsi qualifiée par une variable ordinale allant d'une précision à 10 m près pour « vérifiée » (1 151 cas), à l'échelle du « quartier » (202 cas) ou de la « commune » (283 cas), de la « région » (10 cas) ou « indéterminée » (66 cas). Comme Agier (2014) et Dujmović (2019), nous constatons donc que les données institutionnelles sur les camps sont inégalement constituées et accessibles (ainsi 40 % des camps de cette base sont français du fait d'un accès facilité aux sources pour l'auteur). Malgré leurs imperfections, les chiffres disponibles sont utiles pour avoir une première approche de l'environnement des camps, et cette analyse est couplée à un travail qualitatif sur le terrain mené en Bosnie-Herzégovine et au Danemark.

### 3. Mobiliser des bases socio-économiques environnementales institutionnelles ou collaboratives

La lecture de Bernardot (2008) et d'Acker (2021) nous a permis d'identifier les critères pertinents pour observer de potentiels cas de discrimination liés à l'implantation des camps dans des zones qui peuvent être polluées, hostiles, ou isolées. Nous avons mobilisé des sources supplémentaires de données, de couverture pan-européenne si possible pour tenter, dans une démarche quantitative complémentaire aux enquêtes de terrain, de fabriquer des indicateurs de cette discrimination localisationnelle sur l'ensemble du territoire européen.

L'isolement d'un camp dépend fortement de la densité locale de population. Pour la mesurer, nous avons mobilisé le millésime 2018 de la base DEGURBA<fnref n="9" /> calculée par Eurostat qui fournit un degré d'urbanisation (degurba) sur trois niveaux de façon harmonisée en Europe. Seuls trois pays ne sont pas couverts par cette information (Turquie, Bosnie-Herzégovine, Biélorussie) et trois camps ont été renseignés à la main. Il faut toutefois souligner que le fond géographique support de cette information

<footnote n="5">⁵ Site internet : https://o-cr.org/</footnote>

<footnote n="6">⁶ Site internet : https://asylumineurope.org/about-aida/</footnote>

<footnote n="7">⁷ Site internet : https://ecre.org/</footnote>

<footnote n="8">⁸ Données sur https://www.naturalearthdata.com/downloads/10m-cultural-vectors/</footnote>

<footnote n="9">⁹ Données sur https://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/population-distribution/degree-urbanisation</footnote>
ne coïncide pas toujours avec les limites administratives de niveau LAU publiées chez Eurostat, et certains camps comme celui de Lesbos en Grèce, placés en zone portuaire, ne bénéficient pas de ce diagnostic. De plus, nous avons mobilisé l'audit urbain européen millésime 2020¹⁰ qui permet de disposer d'une définition harmonisée de la ville au sens fonctionnelle (Functional Urban Audit (FUA)) et surtout de calculer une distance à la ville la plus proche de chaque camp. Nous obtenons ainsi une distance entre chaque camp et le centre administratif de la zone la plus proche où se concentrent le bassin d'emploi et la population locale, une distance qui progresse continument même si le camp est situé au sein de l'enveloppe fonctionnelle de niveau C ou F (le niveau C manquant au Liechtenstein et F en Slovénie par exemple). La taille en population de cette ville importe également : non publiée avec l'audit, nous l'avons recalculée en sommant les valeurs des Local Administrative Units (LAU) 2020. Cet audit urbain est intéressant mais comporte des failles (en Corse par exemple). Et de même, les LAU ne sont pas renseignées pour leur population de façon complète sur l'Europe en 2020, avec des valeurs manquantes en Grande-Bretagne notamment.

De précédents travaux analysent les types de sols sur lesquels les camps sont implantés pour étudier leur environnement (Hossain et Moniruzzaman 2021). Nous avons mobilisé le Corine Land Cover (CLC) millésime 2018, qui est un « inventaire biophysique de l'occupation des sols, produit par interprétation visuelle d'images satellite, selon une nomenclature en 44 postes » [50 pour les territoires ultramarins]<fnref n="11" /> pour l'Europe, spécifiant ainsi le type majoritaire d'occupation du sol où les camps sont installés, mais également la distance de chaque camp aux différents autres types.

Grâce à OpenStreetMap<fnref n="12" />, il est possible de calculer les distances aux services médicaux, de transport et administratifs qui sont importants pour les personnes migrantes. Pour ce calcul, les dumps du site allemand GeoFabrik<fnref n="13" /> ont été importés dans une base de données spatiale, et nous avons listé les tags OSM correspondant aux services que nous recherchions, qu'ils soient représentés sous forme ponctuelle, linéaire ou surfacique. Par exemple, la distance aux hôpitaux est calculée pour tous les points ou les polygones dont l'attribut *amenity* ou bien *building* est renseigné par les valeurs suivantes : « hospital » ou « clinic ». Suivant les services, la recherche est adaptée : par exemple, les pharmacies sont repérées par l'attribut *amenity* renseigné avec 'pharmacy' ou l'attribut *shop* valué par « chemist » ou « medicalsupply ». C'est ainsi que nous aboutissons au calcul d'indicateurs représentant l'éloignement en kilomètres à vol d'oiseau aux services d'intérêt (école, poste, mairie, guichet bancaire, hôpital, pharmacie, médecin, dentiste, bus, gare). Cependant la robustesse de ces indicateurs est critiquable du fait du biais connu de renseignement d'OSM que confirment les mesures de la qualité des données OSM menées sur la France (Girres et Touya, 2010), et l'analyse en tient compte.

<footnote n="10">¹⁰ Données sur https://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/statistical-units/urban-audit</footnote>

<footnote n="11">¹¹ https://land.copernicus.eu/en/products/corine-land-cover/clc2018 - DOI (vecteur) : https://doi.org/10.2909/71c95a07-e296-44fc-b22b-415f42acfdf0</footnote>

<footnote n="12">¹² Site internet : https://www.openstreetmap.fr/association/</footnote>

<footnote n="13">¹³ Données : https://download.geofabrik.de/europe</footnote>
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Cartographier les lieux d'encampement en Europe

## 4. Analyser l'environnement des lieux d'encampement

L'analyse combinée de ces données permet de tirer un indicateur et une typologie caractérisant l'isolement des camps. Elle concerne uniquement les 994 camps actifs en 2024 dont la précision de localisation est au moins « quartier », et dont les dernières informations obtenues remontent au plus tard à 2018 et qui sont renseignés par le CLC.

L'indicateur synthétique d'isolement proposé est une note issue d'une pondération des critères n'impliquant que les distances aux aménités calculées via OSM et l'appartenance majoritaire à un type d'occupation du sol connue via le CLC. Chaque critère est noté différemment suivant sa nature. Cette approche permet de disposer d'un profil comparable des camps, d'en dresser un portrait graphique et d'identifier des lieux qui méritent une attention particulière en matière d'isolement, comme les camps de Lipa ou Kaershovedgard (notés respectivement 3,3 et 5,5 sur 20) tout en les situant vis-à-vis de la moyenne de tous les camps recensés. La formule exacte de calcul de cet indicateur sera détaillée lors de la communication.

Pour compléter l'analyse et dépasser aussi les limites de cet indicateur (qu'illustre bien le camp insulaire de Lampedusa), une typologie intégrant tous les indicateurs disponibles décrits précédemment a été calculée. Pour chaque variable prise en considération, les valeurs manquantes ont été remplacées par leur moyenne, et les valeurs au-dessus du 95ème décile par ce seuil, afin de ne pas trop déséquilibrer le jeu de données. Issue d'une classification ascendante hiérarchique menée sur les résultats d'une analyse factorielle mixte, la typologie calculée est représentative de la discrimination localisationnelle des camps. La lecture du plan principal factoriel qui explique 30% de la variance des données souligne le poids prépondérant des variables d'accessibilité aux aménités OSM, tout comme leur corrélation mutuelle, mais aussi leur association forte avec les valeurs de degurba (ville, banlieue et ruralité). Les autres variables introduites dans l'analyse, et en particulier la distance et la taille de ville proche, ainsi que la nature précise de l'occupation du sol permettent d'affiner l'interprétation de la typologie, dont on peut produire une cartographie. Celle-ci montre que le caractère rural (et en fait isolé), qui concerne 10% des camps, est disséminé de façon assez homogène sur l'espace européen. Par ailleurs, la grande majorité des camps étudiés se situe dans un environnement urbain (51%) ou semi-urbanisé (38%) caractérisé par une accessibilité assez bonne aux services socio-économiques, mais également, d'après la typologie, par une proximité assez fréquente aux zones industrielles et commerciales, ainsi qu'aux aéroports, des zones peu accueillantes en résumé. La communication précisera la méthode suivie, et mettra en lumière les résultats différenciés des analyses séparant les camps « semi-ouverts » des camps « fermés ».

## 5. Conclusion

Notre approche mixte et interdisciplinaire, en combinant les compétences d'un géographe et de géomaticiennes permet d'affiner la qualité d'une base de données sur les camps compilant des sources très hétérogènes. Elle souligne l'intérêt de mobiliser des sources complémentaires comme OSM, le CLC ou Eurostat, afin de caractériser les discriminations localisationnelles et en particulier l'isolement. Plusieurs
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perspectives sont envisagées. D'abord, des inégalités de renseignement d'OSM seraient une cause de biais du fait de leur poids sur la classification. Une mesure de l'équité de cette contribution permettra d'affiner les résultats présentés. Pour mai 2025, la base de données sera également déposée dans un entrepôt de données ouvert sous licence libre, afin d'assurer la reproductibilité des calculs. Une première version de la carte des camps obtenue peut être consultée et téléchargée en suivant ce lien : http://u.osmfr.org/m/1196081/. Lucides, nous avons conscience que la base de données constituée n'est pas (et ne sera jamais) exhaustive ni totalement à jour, mais nous aspirons participer au « combat cartographique » (Fernier et Dujmović 2023) mené par les collectifs et associations qui tentent de donner de la visibilité à ces lieux.

## Bibliographie

* Acker, William. 2021. *Où sont les « gens du voyage » ? : inventaire critique des aires d'accueil*. Editions du commun.

* Agier, Michel. 2014. *Un monde de camps*. Paris: la Découverte.

* Bernardot, Marc. 2008. *Camps d'étrangers*. Collection Terra. Bellecombe-en-Bauges: Croquant.

* Clochard, Olivier, Yvan Gastaut, et Ralph Schor. 2004. « Les camps d'étrangers depuis 1938 : continuité et adaptations : Du « modèle » français à la construction de l'espace Schengen ». *Revue européenne des migrations internationales* 20 (2): 57-87. https://doi.org/10.4000/remi.968.

* Dujmović, Morgane. 2019. « Une géographie sociale critique du contrôle migratoire en Croatie : ancrages et mirages d'un dispositif ». These de doctorat, Aix-Marseille. http://www.theses.fr/2019AIXM0646.

* Fernier, Louis, et Morgane Dujmović. 2023. « Frontières violentes, recherches à risque : s'engager par le mouvement ». In *Engagement(s)*. Valenciennes, France: Comité National Français de Géographie. https://hal.science/hal-04568937.

* Fol, Sylvie, et Géraldine Pflieger. 2010. « La justice environnementale aux Etats-Unis : construction et usages d'une catégorie d'analyse et d'une catégorie d'action », n° 2 (octobre). https://www.jssj.org/article/la-justice-environnementale-aux-etats-unis-construction-et-usages-dune-categorie-danalyse-et-dune-categorie-daction/.

* Girres, Jean-François, et Guillaume Touya. 2010. « Quality Assessment of the French OpenStreetMap Dataset ». *Transactions in GIS* 14 (4): 435-59. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2010.01203.x.

* Hossain, Faruk, et Dr. Md. Moniruzzaman. 2021. « Environmental Change Detection through Remote Sensing Technique: A Study of Rohingya Refugee Camp Area (Ukhia and Teknaf Sub-District), Cox's Bazar, Bangladesh ». *Environmental Challenges* 2 (janvier):100024. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100024.

* W. Soja, Edward. 2009. « The City and Spatial Justice» [« La Ville et La Justice spatiale », Traduction: Sophie Didier, Frédéric Dufaux], » justice spatiale | spatial justice (01).
# Un système de geovisualisation pour la surveillance des robots agricoles autonomes

Sandro Bimonte¹, Mohamed El Ouati², Vivien Boudin³, Nicolas Tricot⁴

Prénom.Nom@inrae.fr TSCF, INRAE Clermont-Ferrand, 9 Avenue Blaise Pascal, Aubière, 63178, France

**ABSTRACT.** L'agroécologie principale consiste à fournir de nouvelles pratiques qui respectent l'environnement tout en garantissant une bonne production agricole. Les capteurs et les robots peuvent jouer un rôle crucial dans la transition vers cette agroécologie. L'un des points de blocage à leur utilisation massive est la possibilité pour l'agriculteur de piloter, contrôler et/ou superviser à distance les activités liées à ces capteurs et robots à partir d'un outil conçu pour lui et adapté à ses besoins. Nous présentons dans cet article un système de supervision de capteurs et robots agricoles autonomes intégrant une interface visuelle qui permet de suivre les robots, de transmettre aux utilisateurs finaux leurs différents messages d'alerte et de contrôler les robots à distance.

MOTS-CLÉS: Robots agricoles autonomes, Géovisualisation, IoRT, Big Data

KEYWORDS: Autonomous agricultural robots, Geovisualization, IoRT, Big Data

## 1. Introduction et Motivation

L'agroécologie favorise des pratiques agricoles durables conciliant environnement et productivité (? , ?). L'Internet des objets (IoT) et les robots jouent un rôle central en fournissant des données précises et en minimisant les impacts environnementaux (Ayaz et al., 2019) en permettant, par exemple, de réduire le compactage du sol comparé aux machines traditionnelles. Si les systèmes de gestion du parc machine des exploitations agricoles existants fonctionnent pour du matériel classique, ils ne sont pas adaptés à la surveillance de flottes de robots, ce qui freine leur adoption (Fountas et al., 2015). Un système capable de superviser en temps réel le comportement des robots est donc essentiel pour répondre à ce besoin (André et al., 2023). (André et al., 2023) proposent une architecture Big Data (LambAgrIoT) pour la gestion efficace des données capteurs et robotique temps reel, mais la visualisation de ces données reste assez simple, limitant l'efficacité de la conscience situationnelle (en anglais Situation Awareness) des utilisateurs finaux. Le terme conscience situationnelle désigne la capacité d'une personne à percevoir et à comprendre son
environnement, à en évaluer les éléments et à anticiper les évolutions possibles (Endsley, 1988). Dans ce contexte, nous proposons une amélioration de l'interface visuelle de *LambAgrIoT*, en introduisant des méthodes de géovisualisation basées sur la représentation des données spatiales, temporelles et alphanumeriques multi-granulaire. Les données sont représentées à différentes granularités en permettant une vision agrégée ainsi que detaillée lorsque cela s'avère nécessaire. Le système proposé permet ainsi de : (i) visualiser les données provenant des capteurs et des robots à différentes échelles spatiales (e.g. parcelle, GPS) et temporelles (e.g. minute, second); (ii) organiser des alertes de disfonctionnement selon leur priorité et les agréger, (iii) et contrôler les robots à distance. Le système ainsi développé couvre tous les comportements possibles des robots, de l'opération agricole exécuté sans problèmes aux scénarios critiques nécessitant une prise de décision autonome par les robots ou la prise de contrôle à distance par un opérateur.

De nombreux travaux ont étudié l'interaction homme-robot dans divers domaines, mais peu se concentrent sur l'agriculture. (Benos et al., 2023) soulignent ce manque, notamment en ce qui concerne la navigation des flottes de robots agricoles. (Huuskonen, Oksanen, 2019) propose un système de surveillance en réalité augmentée pour les robots, mais sans traiter la gestion des alertes ni le contrôle à distance. (Adamides, 2020) évalue les interfaces pour surveiller un robot de pulvérisation, utilisant des vues multiples et un contrôle via clavier ou souris, et (Mallas et al., 2022) compare la facilité d'utilisation de la souris et des interfaces tangibles pour la navigation des robots. (Lorenz, 2023) traite de la conception d'une interface utilisateur pour le contrôle partagé d'une seule machine hautement automatisée. (Capallera et al., 2022) classifie les travaux sur l'interaction homme-véhicule selon les types de retour d'informations, mais sans aborder la gestion des alertes. D'autres études sur la surveillance de véhicules, comme celles de (Boehm et al., 2005), (Fuchs et al., 2013) et (Friedrich, Vollrath, 2022), utilisent des icônes colorées pour signaler les alertes d'urgence. En conclusion, aucun système de surveillance n'a encore été proposé spécifiquement pour les flottes de robots agricoles au tonomes en définissant des méthodes de géovisualisation adéquates.

## 2. Architecture et géovisualisation

Dans cette section, nous rappellons l'architecture du système *LambdAgrIoT* et son extension, et ensuite nous montrons les différentes fonctionnalités de géovisualisation développées.

L'architecture proposée dans ce travail étend (André et al., 2023). Elle est basée sur trois couches : *Couche Source* : Elle est composée des capteurs et des robots équipés du système d'exploitation ROS permettant l'acquisition des données. Les robots sont aussi équipés avec Esper, une API Java permettant de moduler la fréquence d'envoi des données depuis les robots à la couche
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Géovisualisation pour la surveillance des robots agricoles

serveur *Couche serveur* : Elle est implementée en utilisant (i) Apache Kafka, un système de streaming open source pour traiter les flux de données en temps réel (ii) un module Node.JS pour le traitement des événements, et (iii) PostgreSQL pour stocker les alertes et les données contextuelles (ex. trajectoire des robots);

*Couche client* : Elle est implementée via des scripts Javascript.

Notre système de géovisualisation s'appuie sur une modélisation des données à granularité multiple, permettant d'analyser et d'interpréter des informations des robots selon différentes échelles spatiales, temporelles et thématiques. Les données visualisées sont les données odométriques du robots (e.g. vitesse, adhérence, etc.), les alertes robotiques (i.e. panne moteur, vitesse nulle, etc.), les données des capteurs météo et les détails des différentes pratiques agricoles (e.g. jour, robot, équipement du labour, de l'épandage, etc.). Pour l'échelle spatiale, les données sont représentées à l'échelle de la parcelle agricole et à l'échelle de chaque point GPS. L'échelle temporelle comprend différents niveaux allant de la milliseconde à la minute. Deux niveaux d'alertes robotiques ont été définies: "alert" et "warning". Elles sont représentées de façon agrégée et détaillé. La description des alertes prend en compte les différents types d'utilisateurs du système (i.e. agriculteurs, chercheurs, ou utilisateurs externes) en proposant des informations personalisées à chaque typologie d'utilisateur.

L'interface web, développée en JavaScript, se compose de deux panneaux principaux. À gauche, le menu et à droite les outils suivants : *Surveillance* affiche le déplacement des robots via leurs données GPS et des paramètres critiques comme la vitesse et l'état sur une carte interactive, visualisable en 2D ou 3D. Les informations sont représentées par des points colorés ou des lignes dégradées. *Diagnostic* liste les alertes par titre, code, source, durée et priorité. Les alertes principales sont en rouge, et les secondaires en jaune, visibles jusqu'à validation. Elles sont triées par priorité, puis par durée. *Missions planifiées* affiche la liste des travaux prévus; informations stockées dans le SGBD. *Contrôle* permet de piloter un robot via un joystick. *Météo* fournit des données météo locales, et *Planification* permet de définir et planifier les opérations agricoles.

Ces différents affichages sont synchronisés et s'adaptent aux changements de granularité de données. Figure 1a montre un exemple de la géovisualisation agrégée des différentes alertes par parcelle. Chaque parcelle présente une icone (rond) colorée différemment en fonction du nombre d'alertes ou warnings générés par les robots sur la parcelle (i.e. orange pour les warnings et rouge pour les alertes). L'utilisateur peut cliquer sur une parcelle pour visualiser les données spécifiques d'un robot en visualisant sa trajectoire exacte (passage d'une représentation GPS à la minute à une représentation à la seconde) ainsi que les différentes alertes (point rouge sur la carte accompagné par sa description détaillée) Figure 1b.

Une vidéo montrant toute les fonctionnalités de l'interface est disponible ici :
https://youtu.be/zjCRQ9wFdoM
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<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>FIGURE 1. Géovisualisation des alertes : a) Niveau parcelle-minute, b) Niveau GPS - 10ms</figcaption></figure>

### 3. Conclusion et travaux futurs

Les systèmes de supervision agricole autonomes sont essentiels pour l'agroécologie, aidant les agriculteurs à prendre des décisions éclairées, améliorer leur efficacité et réduire leur impact environnemental. Cet article etend le système de supervision de robots agricoles autonomes présenté par (André et al., 2023) avec une interface visuelle pour suivre les robots, recevoir des alertes en temps réel et les contrôler à distance. Ce système, validé dans des scénarios agricoles, offre une meilleure compréhension de la navigation des robots. Nous travaillons actuellement à l'intégration de capteurs et caméras pour surveiller la santé des cultures, l'état des sols et les infestations de ravageurs, optimisant ainsi l'irrigation, la fertilisation et la lutte antiparasitaire.

### 4. Remerciements

Ce travail est soutenu par le projet français "Investissements d'Avenir" à travers l'initiative IDEX-ISITE CAP 20-25 (ANR-16-IDEX-0001) et le projet ANR NinSAR 22-PEAE-0007.

### Bibliographie

* Adamides G. (2020). Heuristic evaluation of the user interface for a semi-autonomous agricultural robot sprayer. *AGRICONLINE PAPERS IN ECONOMICS AND INFORMATICS*, vol. 12, n° 3, p. 3-12.

* André G., Bachelet B., Battistoni P., Belhassena A., Bimonte S., Cariou C. *et al.* (2023). Lambdagriot: a new architecture for agricultural autonomous robots' scheduling: from design to experiments. *Cluster Computing*, vol. 26, n° 5, p. 2993-3015.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Géovisualisation pour la surveillance des robots agricoles

Ayaz M., Ammad-Uddin M., Sharif Z., Mansour A., Aggoune E.-H. M. (2019).
Internet-of-things (iot)-based smart agriculture: Toward making the fields talk.
*IEEE access*, vol. 7, p. 129551–129583.

Benos L., Moysiadis V., Kateris D., Tagarakis A. C., Busato P., Pearson S. et al. (2023). Human-robot interaction in agriculture: a systematic review. *Sensors*, vol. 23, n° 15, p. 6776.

Boehm K., Roth V., Kelley J. (2005). Enhancing situation awareness in real time geospatial visualization. *AMCIS 2005 Proceedings*, p. 234.

Capallera M., Angelini L., Meteier Q., Abou Khaled O., Mugellini E. (2022). Human-vehicle interaction to support driver's situation awareness in automated vehicles: A systematic review. *IEEE Transactions on Intelligent Vehicles*.

Endsley M. R. (1988). Design and evaluation for situation awareness enhancement.
In *Proceedings of the human factors society annual meeting*, vol. 32, p. 97–101.

Fountas S., Carli G., Sørensen C. G., Tsiropoulos Z., Cavalaris C., Vatsanidou A. et al. (2015). Farm management information systems: Current situation and future perspectives. *Computers and Electronics in Agriculture*, vol. 115, p. 40–50.

Friedrich M., Vollrath M. (2022). Urgency-based color coding to support visual search in displays for supervisory control of multiple unmanned aircraft systems. *Displays*, vol. 74, p. 102185.

Fuchs C., Ferreira S., Sousa J., Gonçalves G. (2013). Adaptive consoles for super-
visory control of multiple unmanned aerial vehicles. In *Human-computer inter-
action. interaction modalities and techniques: 15th international conference, hci
international 2013, las vegas, nv, usa, july 21-26, 2013, proceedings, part iv 15,
p. 678-687*.

Huuskonen J., Oksanen T. (2019). Augmented reality for supervising multirobot system in agricultural field operation. *IFAC-PapersOnLine*, vol. 52, n° 30, p. 367–372.

Lorenz S. (2023). Design of a teleoperation user interface for shared control of highly automated agricultural machines. *Proceedings of the Design Society*, vol. 3, p. 1277–1286.

Mallas A., Rigou M., Xenos M. (2022). Comparing the performance and evaluation of computer experts and farmers when operating agricultural robots: A case of tangible vs mouse-baseduis. *Human Behavior and Emerging Technologies*, vol. 2022.
# Cartographier les dispositifs de vidéo-surveillance à Créteil

## Enquête cartographique dans le cadre d'un projet de recherche interdisciplinaire sur la « fabrique de l'indésirabilité en ville »

Juliette MOREL¹, Noé WAGENER², Muriel FROMENT-MEURICE³

1. UPEC, Lab'Urba
Juliette.morel@u-pec.fr

2. UPEC, MIL
Noe.wagener@u-pec.fr

3. Université de Nanterre, UMR LAVUE
muriel.fromentmeurice@parisnanterre.fr

**ABSTRACT.** This text focuses on the mapping of surveillance cameras in the city of Créteil, France. This cartographic experiment is part of a wider research project: "The factory of undesirability: scales, norms, spaces" since 2023. Mapping surveillance cameras is not overly complex from a technical point of view, but it does raise a number of methodological questions, particularly in terms of crossing geolocalized data collection from different sources and quality of this geographical information for the resulting cartography and spatial analysis. The most important conclusion of this experiment lies on the use of cartography to manifest and precisely document a lack of access to rights.

**MOTS-CLES :** cartographie de la vidéosurveillance, interdisciplinarité, indésirabilité, approche critique des sciences de l'information géographique

**KEYWORDS:** video surveillance mapping, interdisciplinarity, undesirability, critical approach to geographic information sciences

## 1. Introduction

Cette recherche porte sur la cartographie des caméras de surveillance en ville – avec comme cas d'étude la cartographie des caméras de surveillance dans la ville de Créteil – et s'intègre dans un projet de recherche plus vaste : « La fabrique de l'indésirabilité : échelles, normes, espaces », financé depuis 2023 par la Défenseure
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des droits, dirigé par Muriel Froment-Meurice (Université de Nanterre) et Claire Hancock (UPEC), et porté par toute l'équipe du CRI (Collectif de Recherche sur l'Indésirabilité) composée d'une cinquantaine de membres. La cartographie des caméras de surveillance n'est pas excessivement complexe d'un point de vue technique, mais elle pose de nombreuses questions méthodologiques, notamment en termes de collecte de données géolocalisées et de qualité de ces informations géographiques en vue de l'analyse spatiale et de la cartographie qui pourront en être faits. L'intérêt de cette expérience cartographique réside dans le fait qu'elle s'est intégrée au sein d'un projet de recherche de géographie sociale plus ample et à priori rétif à l'approche quantitative, appelant à un dialogue interdisciplinaire intense entre la géographie sociale, la géomatique et le droit. Il s'agit par conséquent de faire le récit de comment la cartographie s'est imposée comme méthode de recherche centrale dans un projet qui a priori ne lui faisant pas grande place.

## 2. Le contexte : une problématique à priori éloignée de la géomatique et une équipe de recherche interdisciplinaire

« L'indésirabilité est une construction sociale et culturelle qui exprime des rapports de pouvoir entre différents groupes à un moment et dans un lieu donné. Elle traduit des représentations stéréotypées et se matérialise par des stratégies d'éviction ou de mise à distance qui viennent renforcer les processus de marginalisation que connaissent certaines catégories de la population » (Froment-Meurice et Hancock, 2023). Selon cette définition, l'indésirabilité est a priori une question de géographie sociale pour laquelle les méthodologies qualitatives sont privilégiées car plus à même d'approcher les effets sur les groupes de population liées aux processus de mise en ordre de l'espace publique. Néanmoins, au centre du processus d'indésirabilisation, entre actions des acteurices et effets sur les groupes de population, se trouve le nœud que notre projet de recherche entendait plus particulièrement explorer : les **dispositifs** participant à la fabrique de l'indésirabilité ou, pour le dire autrement, la matérialité concrète que prend la « mise en ordre » de l'espace public dont résulte l'indésirabilité. L'objectif d'un recensement systématique desdits dispositifs a été adoptée afin d'objectiver au mieux les termes d'analyse et pour compenser la faible audibilité des enquêtes ethnographiques – déjà nombreuses sur le sujet – dans le débat public. C'est dans cette perspective que la constitution d'une base de données géographiques et la cartographie se sont logiquement imposées. Au sein de la variété de ces dispositifs, les **caméras de vidéo-surveillance** ont été identifiées comme centraux dans la fabrique de l'indésirabilité. Elles rendent ainsi bien compte de la complexité de cette fabrique : elles correspondent à des objets présents, observables et donc localisables dans l'espace public ; leur installation se fonde sur des règles juridiques précises et doit faire l'objet d'une autorisation par la préfecture si elles filment l'espace public ; et elles sont utilisées pour le contrôle dudit espace en appui des pratiques de contrôle des agent.es institutionnel.les.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Cartographier les dispositifs de vidéo-surveillance à Créteil

### 3. L'enquête cartographique : une méthode de collecte d'informations géographiques empirique

Cartographier les caméras de surveillance s'est donc rapidement imposé comme un objectif privilégié. Mais un tel projet ne va pas sans difficultés puisque, bien que les informations de localisation des caméras de surveillance filmant l'espace public sont censées être publiques (articles L. 252-1 et R. 252-16 du Code de la sécurité intérieure), celles-ci se sont avérées très difficiles à obtenir et à utiliser. Plusieurs sources ont donc été compilées et comparées. Tout d'abord, bien que ces informations géographiques soient parfois disponibles localement, comme sur Paris, nous avons constaté qu'il n'existait pas de données publiques centralisées et ouvertes sur le sujet. Nous avons donc cherché des données disponibles en format vecteur et déjà géolocalisées à travers d'autres canaux, et en particulier celui de la cartographie participative : OpenStreetMap ou les initiatives locales comme les sites sous-surveillance.net (qui sont très fortement connectées : l'une alimentant l'autre et vis-versa). Sur notre terrain d'expérimentation, à savoir la ville de Créteil, ces sources se sont avérées insuffisantes : il n'y a pas d'initiative sous-surveillance.net sur cette commune et OpenStreetMap ne référence que 12 caméras (au printemps 2024), dont une bonne partie (cinq au moins) s'avèrent être, après vérification sur le terrain, des radars routiers. En parallèle de la recherche d'informations géographiques déjà existantes, s'est développé un projet pédagogique (avec les étudiants de L3 Droit de l'UPEC) consistant à récupérer auprès de la Préfecture du Val-de-Marne (autorité compétente) les arrêtés administratifs autorisant les caméras de vidéo-surveillance à Créteil. Ces arrêtés comportent des informations de localisation qu'il s'est agi de cartographier. La piètre qualité de ces informations – non standardisées, non numérisées, de granularité hétérogène – nous a obligé à un long travail de géolocalisation et de vérification sur le terrain. En a résulté une base de données géolocalisée exhaustive des autorisations de caméras (et non directement des caméras), diachronique (de 1995 à 2024). Enfin, cette collecte de données a été complétée par un travail de recensement des dispositifs de vidéo-surveillance repérables sur le terrain (en se reposant sur les forces vives des étudiants de L1 de Géographie l'UPEC).

### 4. Conclusion : des résultats dans différents domaines

Les résultats de cette enquête cartographique sont multiples. Dans le domaine de la géographie sociale et sur le thème de l'indésirabilité, plusieurs profils de quartiers ont pu être mis en évidence à Créteil. Dans le domaine du droit du numérique et de la surveillance, il fut possible de repérer des situations en apparence illégales (autour du Lac de Créteil notamment) : la comparaison des différentes sources a en effet permis de repérer les caméras existante sur le terrain mais inexistante dans la base de données des arrêtés, soit parce qu'elle ne correspond pas exactement à l'adresse indiquée dans l'arrêté, soit parce que la caméra n'a pas fait l'objet d'un arrêté l'autorisant (et donc est a priori illégale).
Dans le domaine de la géomatique, cette expérimentation cartographique vient alimenter la réflexion sur le croisement de données hétérogènes issues de diverses méthodes de collecte. D'une part, nous arrivons à la conclusion qu'il est absolument nécessaire que les différents jeux de données résultants des différentes méthodes de collectes citées se complètent pour approcher la réalité du phénomène de la surveillance de l'espace public à Créteil. Mais d'autre part, nous avons conscience que, selon le type de collecte, le niveau de précision et le degré d'exactitude de la localisation ne sont pas les mêmes (adresses génériques citées dans les arrêtés vs relevés GPS précis de la position de la caméra repérée sur le terrain). L'exhaustivité des jeux de données n'est pas non plus la même : extraction exhaustive des caméras autorisées dans les arrêtés vs position des caméras vues sur le terrain suivant un itinéraire qui ne couvre pas forcément l'ensemble de la zone. Enfin, le statut même des informations – extraits d'actes administratifs officiels vs relevés de terrain fait par des étudiants dans un cadre pédagogique – divergent. Comment, dans ces conditions, cartographier les caméras de surveillance à Créteil et émettre des conclusions sur ce phénomène ? Plusieurs solutions ont été explorées : cartographier les différences entre les jeux de données (voir Figure 1 ci-dessous) ; prendre en compte l'imprécision des localisations dans les modes de géovisualisation en favorisant des visualisations lissées (via des interpolations) ou agrégées plutôt que l'étude du semis des localisations précises ; ou encore s'intéresser aux tendances, évolutions et ensembles relatifs plutôt qu'aux situations particulières des caméras.

Enfin, les apports majeurs de cette expérimentation cartographique se trouvent à la rencontre du droit et de la géomatique et concernent les conditions d'accès à l'information géographique juridique (ou d'information juridique géographique, dépendant de la discipline depuis laquelle on parle). Elle a en effet posé avec insistance la question de l'accès public aux données, celui-ci n'étant pas garanti alors même que la thématique – la surveillance de l'espace publique – revêt de lourds enjeux démocratiques. Il est clair, dans ce cadre, que n'est pas respecté le principe posé par le code des relations entre le public et l'administration, selon lequel les mises à disposition d'informations doivent se faire « dans un standard ouvert, aisément réutilisable et exploitable par un système de traitement automatisé » (article L. 300-4). Nous avons constaté plus généralement de tels manquements dans l'ensemble des spatialisations contenues dans les arrêtés administratifs, alors même que ces spatialisations fondent souvent les mesures. Nous comptons poursuivre nos recherches dans ce sens en saisissant la CADA (Commission d'accès aux documents administratifs) avec la perspective d'une clarification du statut des informations géographiques juridiques (et idéalement leur « ouverture » réelle). La rencontre entre géomatique et droit aboutit à une dernière conclusion, davantage méthodologique. Parce qu'elle n'admet pas l'ambiguïté ni ne tolère bien l'incertitude ou le flou, la cartographie numérique a servi de méthode pour mettre en lumière des flous juridiques, suivant le principe suivant : si l'on ne peut pas précisément cartographier une décision prise via des mesures de police administrative (par les préfectures ou les municipalités), c'est qu'il y a un défaut d'information dans ces mesures, et donc un défaut d'accès aux droits pour les citoyens et citoyennes.
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Cartographier les dispositifs de vidéo-surveillance à Créteil

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>FIGURE 1. Comparaison de la quantité des données selon les sources mobilisées pour la cartographie des caméras de vidéo-surveillance à Créteil.</figcaption></figure>

Bibliographie

Bonte M., Froment-Meurice M., Hancock C., Morel J., Pellissier L., Roux F., Soupizet S., Wagener N. (2024). *Cri - la fabrique urbaine de l'indésirabilité : échelles, normes, espaces*. Rapport intermédiaire à destination de la défenseure des droits, août 2024.

De Keersmaecker P., Debailleul C. (2016). Répartition géographique de la vidéosurveillance dans les lieux publics de la Région de Bruxelles-Capitale. *Brussels Studies* [en ligne].

Froment-Meurice M. (2016) *Produire et réguler les espaces publics contemporains : Les politiques de gestion de l'indésirabilité à Paris*.
# Détecter automatiquement les opérations de sauvetage en mer à partir de traces AIS

## Le cas des migrations maritimes en Manche Mer du Nord

Arnaud BANOS¹, Pierre-Olivier CHASSET¹, Armelle COUILLET², Thierry FEUILLET³, François GUIZIOU¹, Ronan KERBIRIOU¹, Thomas LECLERC⁴, Camille MARTEL¹, Ugo PARMENT⁵

1. IDEES UMR 6266, CNRS-Université de Le Havre Normandie
   arnaud.banos@cnrs.fr

2. IDEES UMR 6266, CNRS-Université de Rouen Normandie
   armelle.couillet@cnrs.fr

3. IDEES UMR 6266, CNRS-Université de Caen Normandie
   thierry.feuillet@unicaen.fr

4. AMURE UMR 6308, CNRS-Université de Bretagne Occidentale
   thomas.leclerc@univ-brest.fr

5. Ugéosphère
   ugo.parment@gmail.com - https://ugeosphere.com/

Ce projet a obtenu le soutien financier de l'IHEMI et du CNRS à travers les programmes interdisciplinaires de la MITI

**ABSTRACT.** Maritime borders of Europe are characterized by numerous crossings of smallboats, shipwrecks and Search and Rescue operations. However, due to the widespread militarization and the externalization of SAR responsibilities to countries of origin and transit, maritime borders are being increasingly invisibilized. Our contribution focuses on the idea of detecting and therefore revealing SAR operations, and by extension the presence of smallboat crossings, using AIS data.

**MOTS-CLES :** AIS, Détection automatique, Migrations maritimes, Sauvetage en mer

**KEYWORDS:** AIS, Automatic detection, Maritime migrations, Search and rescue
# 1. Introduction

La Manche Mer du Nord est devenue, en quelques années, une des frontières maritimes européennes les plus actives, en termes de nombre de traversées, d'opérations de sauvetage et de décès. Au même titre que toutes les frontières maritimes de l'Europe, la Manche Mer du Nord est un terrain sensible, où coexistent des enjeux de sauvegarde de la vie humaine et des enjeux de contrôle des frontières. La logique d'invisibilisation, caractéristique de ce genre de théâtre d'opération, aussi bien des traversées que des opérations de sauvetage, est à l'œuvre, mais avec une intensité moindre qu'en Mer Égée ou en Méditerranée Centrale, par exemple (Vives et al. 2024). Les données, même incomplètes et de qualité variable, disponibles en Manche Mer du Nord, en fond de ce point de vue un terrain d'expérimentation idéal pour des méthodologies applicables ensuite à des terrains plus contraints.

L'objectif de ce travail est de tester la possibilité de détecter automatiquement des opérations de sauvetage en mer à partir de traces AIS de bateaux de sauvetage. Des jeux de données hétérogènes sont mobilisés (communiqués de presse de la Préfecture Manche Mer du Nord, livres de bords de bateaux de sauvetage, données de secours maritime (SECMAR) du Centre Régional Opérationnel de Surveillance et de Sauvetage (CROSS) Gris-Nez, données de météos marine, données AIS de bateaux de sauvetage) et combinés afin de constituer une base d'apprentissage à dire d'expert.e.s, exploitée ensuite par un algorithme de clustering spatio-temporel, ST-DBSCAN (Briant & Ku, 2007).

Une plateforme de géo-visualisation permettant d'analyser les résultats prédits par l'algorithme sur des données AIS brutes, et de superviser la classification opérée par l'algorithme, est également développée à l'occasion et présentée.

# 2. Données et méthode

Trois sources de données sont mobilisées : des données issues d'observations obtenues sur le terrain (carnet de bord d'un navire de sauvetage lors d'interventions se déroulant en Octobre 2021), le dépouillement de communiqués de presse de la Préfecture Manche Mer du Nord et d'articles de presse, des données de capteurs de navires pouvant potentiellement être impliqués dans des opérations de sauvetage (données provenant des systèmes d'identification automatique, AIS), enfin, les données SAR (Search And Rescue) du CROSS gris-Nez qui informent sur les opérations dans lesquelles des moyens de secours maritimes sont engagés. La mise en relation de ces différentes sources nous permet de constituer un jeu de données expert, dans l'objectif de détecter ensuite de manière automatique les situations de sauvetage avec l'algorithme ST-DBSCAN (Micol Kerouanton, 2020).

La documentation (terrain et presse) concernant les opérations de sauvetage d'octobre 2021 apporte des éléments contextuels et renseigne sur l'identité du navire mais également sur le laps de temps durant lequel les opérations s'effectuent ainsi que sur la zone où elles se déroulent. Les signaux AIS réceptionnés par des antennes
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Détecter automatiquement les opérations de sauvetage en mer à partir de traces AIS

réparties sur la planète, dont l'une d'entre-elles se situe sur le port du Havre, informent sur la localisation (longitude, latitude), le moment de l'émission (hh:mn:ss), la vitesse de déplacement et sur les caractéristiques de l'embarcation (nom, type, dimensions, pavillon...). Les variables communes autorisent un appariement permettant de signifier l'occurrence d'une opération de sauvetage sur chaque signal AIS des navires concernés. Une analyse descriptive met en évidence que les opérations de sauvetage ne s'effectuent jamais à l'arrêt et toujours avec une vitesse de déplacement faible, inférieure à cinq nœuds; cette information permet de considérer que seuls les signaux répondant à ces critères constituent de potentiels sauvetages et la détection automatique les concernera exclusivement. L'analyse de la distribution des écarts de distance géographique et de distance temporelle entre deux signaux AIS associés à une opération SAR présentent des écarts moindres que sur l'ensemble de la série. Dans un premier temps, ces valeurs attribuées aux paramètres eps (distance géographique) et eps2 (distance temporelle) de l'algorithme s'élèvent respectivement à 300 mètres et trois minutes.

### 3. Premiers résultats

L'algorithme ST-DBSCAN, tel que paramétré ci-dessus identifie des points regroupés en clusters révélant un comportement particuliers des navires suggérant des possibles situations de sauvetage (Fig. 1a). Les opérations avérées coïncident systématiquement avec ces traces repérées (Fig. 1b) ; certaines d'entre-elles, si elle ne correspondent pas à des opérations liée à des traversées clandestines peuvent être corrélées avec les données SECMAR (Fig. 1c) dont le type d'événement lié à un déclenchement d'opération n'est pas renseigné en 2021.
SAGEO'2025

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>FIGURE 1. 9 Octobre 2021, détection d'opérations de secours (a) et comparaison avec les données de terrain (b) ou les enregistrements du CROSS Gris-Nez (c)</figcaption></figure>

## 4. Conclusion

L'enjeu, dorénavant, est double. Tout d'abord, il nous faut réussir à détecter des opérations de secours dans lesquelles sont investis des navires non spécialisés (i.e. extérieurs au dispositif SVH déployé par l'État en MMN). Ensuite, nous visons à révéler des opérations qui demeurent parfois absentes de la base SECMAR ou dont la localisation y est très approximative. La plus-value d'ajouter des données contextuelles, telles que des données de météo marine ou des données médiatiques, sera testée et évaluée à cette occasion. A terme, l'objectif principal est de tester la portabilité du protocole développé à des contextes maritimes plus pauvres en données, en Méditerranée centrale ou sur la route atlantique par exemple.

## Bibliographie

Briant, D., Kut, A. (2007). ST-DBSCAN: An algorithm for clustering spatial-temporal data. Data & Knowledge Engineering, Vol. 60-1, https://doi.org/10.1016/j.datak.2006.01.013

Vives, L., Banos, A., Martel, C., Hessek, E. R., & Williams, K. (2024). Maritime SAR Systems in the EU: Convergence and Co-optation into the Anti-Immigration Border. *Journal of Borderlands Studies*, 1-22. https://doi.org/10.1080/08865655.2024.2356775

Micol Kerouanton, C. (2020). *Analyse spatio-temporelle des mobilités de randonneurs dans le PNR du Massif des Bauges*. Thèse en Biodiversité-écologie-Environnement, Université Savoie Mont Blanc.
# Construire les territoires de la randonnée par les traces GPS

## Le cas d'un acteur de la promotion touristique, *Alpes Isère*

Camille CAVALIERE ¹, Céline TRITZ ¹

1. Laboratoire PACTE-Territoires, Université Grenoble Alpes
   14 et 14bis Avenue Marie Reynoard, F-38100 Grenoble, France

(Camille.Cavaliere, Celine.Tritz)@univ-grenoble-alpes.fr

**ABSTRACT.** Most hikers now choose their routes using one of the many platforms and applications that record and share GPS tracks. In addition to individual contributors, official space promotion stakeholders also operate websites providing GPS tracks, particularly in the field of tourism. The abundance of available GPS tracks raises numerous questions about the areas being used or left behind depending on the diversity of hikers: what motivations drive route choices? What are the risks of conflicts, overcrowding, or accidents depending on the environment? This study is based on a corpus of GPS tracks shared on the Alpes Isère website and explores the following question: how does a private space promotion stakeholder shape the hiking space in Isère? Ultimately, the aim is to develop a method for mapping hiking areas that can be applied to various sources of GPS tracks, corresponding to different hiker profiles.

**MOTS-CLES :** traces GPS partagées, complémentarité des données multisources, méthodes factorielles, pratiques spatiales, territoires de montagne

**KEYWORDS:** open access GPS tracks, multi-sources data complementarity, factor analysis, spatial practices, mountainous areas
# 1. Introduction

Dans les territoires de montagne, le choix des itinéraires et des milieux fréquentés a souvent été déterminé par le partage d'expériences orales, l'usage de cartes ou de guides. A partir des années 2010, le Web 2.0 et la démocratisation des capteurs embarqués ont favorisé l'émergence de plateformes collaboratives comme *Strava*, *CampToCamp*, *Outdoorvision*, etc. par lesquelles des communautés se sont structurées autour du partage des traces enregistrant leurs parcours. Divers travaux ont justifié l'intérêt de ces traces GPS afin d'analyser les pratiques spatiales individuelles (Savre et Eveillard-Buchoux, 2023), la popularité des sommets gravis ou des lieux fréquentés (Davoine et Garat, 2022), ou encore d'anticiper le risque de dérangement de la faune sauvage (Kerouanton, 2020).

Les acteurs de la promotion des territoires de montagne ont rapidement emboîté le pas à ces initiatives et proposent désormais des contenus géonumériques téléchargeables sous forme de fichiers GPX, accessibles à tous types de publics, accompagnés de données quantitatives (distance, dénivelé) et de contenus descriptifs semi-structurés (Davoine et Garat, 2022) : niveau de difficulté, milieux traversés, points d'intérêt, etc. Le site *Alpes Isère* s'inscrit dans cette logique de mise en visibilité des itinéraires à parcourir sur le département éponyme, en proposant un total de 603 itinéraires renseignés pour plus de 5 150 km parcourus.

Nous disposons d'un corpus de fichiers GPX, accompagné d'un jeu de données qualitatives, obtenus par *scrapping* depuis ce site. Cette communication s'inscrit alors dans le cadre d'un projet naissant autour de la modélisation des territoires de la randonnée par les traces GPS d'acteurs différents : celles qui renseignent le territoire réellement parcouru par une communauté et celles qui informent des possibilités de parcours. Il s'agit, à terme, de passer de la carte des tracés à la carte des territoires de la randonnée de chaque type d'acteur, construite à partir des données de contexte environnemental de capture des traces, sous l'angle de la *marchabilité* et en s'inspirant des méthodes de l'écologie dans la modélisation des milieux et de leur connectivité (Foltête *et al.*, 2021). Concept présent dans la littérature scientifique depuis une quinzaine d'années, la *marchabilité* est souvent étudiée dans les questions de mobilité en contexte urbain par des indices et métriques mesurant l'accessibilité de l'environnement à pied (Telega et al., 2021; Shields et al., 2021) mais, à notre connaissance, elle reste peu présente dans le cadre des activités récréatives ou sportives de montagne. Pourtant, nous supposons qu'elle se trouve étroitement articulée au profil des pratiquants : une pratique de loisir occasionnelle ne va pas évoluer dans les mêmes milieux qu'une pratique aguerrie, entraînant de potentielles difficultés et prises de risques variées.

Nous nous focalisons ici exclusivement sur l'analyse des logiques spatiales qui sous-tendent à la construction des territoires de la randonnée par l'acteur du tourisme *Alpes Isère*. Le premier objectif méthodologique consiste à identifier des variables pertinentes pour caractériser les profils des territoires et itinéraires promus par l'acteur *Alpes Isère*. Ces variables seront, à terme, mobilisées dans la modélisation des territoires de la randonnée. Cette communication vise ainsi à explorer les hypothèses suivantes, issue de ce constat : les itinéraires diffusés proviennent de différents
acteurs (dont la Fédération Française de la Randonnée), qui captent des traces GPS pour les partager au public. Pour autant, nous ne connaissons pas les motivations précises des propriétaires du site à diffuser chaque itinéraire proposé ;

(H1, Distribution spatiale des itinéraires) – La carte de distribution des itinéraires de randonnée proposés peut traduire l’attractivité des territoires et nous aider à identifier les stratégies de construction de l’espace de randonnée à faire parcourir par le public.

(H2, Profils des randonnées) – Nous supposons que le corpus vise à répondre à des besoins correspondant à des pratiques de loisirs de niveaux variés. Cependant, il se peut que l’offre participe à la spécialisation des territoires en fonction de types de randonnées à faire exercer par les pratiquants.

## 2. Données mobilisées et méthodologie d'exploration

Nous travaillons sur le corpus de traces GPS *scrappées* ; cette étape (réalisée par Humbert Fiorino, Laboratoire d'Informatique de Grenoble) a fait l'objet d'une demande d'autorisation, validée par les propriétaires du site *Alpes Isère*<fnref n="1" />. Ce corpus est constitué de 545 fichiers GPX valides et intégrés pour l'analyse. Les jeux de données complémentaires suivants sont utilisés comme données de contexte environnemental de capture des traces GPS :

- IGN BD ALTI 25m : création d'un raster des pentes et vectorisation du MNT en couche d'étagement de la végétation ;

- IGN BD TOPO 2023 : regroupement des couches représentant les linéaires de transport (hors voies ferrées) des différentes classes ;

- OSO CESBIO : classes d'occupation des sols en 2020, agrégées en 9 catégories (milieux urbains, champs cultivés, vignes et vergers, pelouses et landes, forêts de feuillus, forêts de conifères, surfaces minérales, eau, glaces et neiges éternelles).

La méthodologie de recherche des premières structures contenues dans les traces s'appuie sur trois volets d'analyse successifs, présentés dans la figure 1 et destinés à explorer les hypothèses posées : (1) la spatialisation des traces à l'échelle des communes, (2) la recherche de profils de randonnées et (3) la marchabilité du réseau dans les territoires de la randonnée. Pour les deux derniers volets, il s'agira notamment d'identifier si les profils d'entités homogènes se traduisent par des groupes appartenant à des territoires précis et spatialement proches.

<footnote n="1">¹ Le corpus utilisé a été construit le 29/05/2024 à partir de l'ancienne version du site *Alpes Isère*, alors nommé *Isère Tourisme*, remplacé dans le courant de l'été 2024. La nouvelle version du site est accessible via cette URL : https://www.alpes-isere.com/</footnote>
<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>FIGURE 1. Méthode des premières analyses appliquées aux données</figcaption></figure>

### 3. Premiers résultats

Pour explorer l'hypothèse 1, nous avons défini un indice de parcours en tant que produit entre la fréquence de passage dans chaque commune et le ratio de la distance parcourue rapportée à la distance linéaire disponible. La distribution des valeurs de cet indice (figure 2) ne révèle pas de tendance à la concentration des passages dans quelques communes précises mais une offre d'itinéraires qui assure la visibilité des communes dans l'ensemble des territoires (massifs et hors massifs). Quelques communes sont néanmoins des pôles de passage, notamment dans le massif de l'Oisans et dans le nord Isère ; au contraire, 20% sont invisibilisées par l'offre.

L'ACP a été effectuée sur les traces localisées dans les massifs afin d'en améliorer les résultats ; malgré cela, les deux premiers facteurs représentent 50% de la variance cumulée et le cercle de corrélation (facteurs 1 et 2) oppose deux groupes de variables, corrélées entre elles, qui traduisent l'étagement des milieux : les territoires des basses altitudes (< 1 200m) qui incluent les milieux urbains, cultures et forêts, opposés aux milieux de hautes altitudes (> 1 900 m), caractérisés par les pelouses alpines et les surfaces minérales. Ce résultat est également perceptible sur la CAH, en figure 3 (gain d'inertie optimal pour deux classes d'individus seulement). Si elles ne permettent pas d'établir des profils précis, les observations laissent à penser que les itinéraires ont tendance à se limiter aux milieux rencontrés à chaque classe d'altitude et non à traverser l'espace disponible dans sa verticalité, pour un même parcours.
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Construire les territoires de la randonnée par les traces GPS

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>FIGURE 2. Indice de parcours des communes de l'Isère</figcaption></figure>

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>FIGURE 3. Profils et répartition des itinéraires issus de l'ACP et de la CAH</figcaption></figure>

4. Perspectives

Au regard des résultats, nous cherchons à définir de nouvelles variables moins
redondantes, intégrant les points d'intérêts présents sur le parcours de chaque
randonnée (sommet, col, lac). Nous envisageons également de nous réorienter vers les
méthodes mixtes afin d'intégrer les données qualitatives qui décrivent les itinéraires :
niveaux de difficultés, types précis des terrains traversés et des sentiers empruntés,
présence de chiens de troupeaux, expositions et confort thermique.
Bibliographie

Davoine P.-A., Garat Ph. (2022). Analyser les pratiques de la randonnée à ski par les données géographiques issues des médias sociaux : l’exemple du forum Skitour à l’échelle du massif des Écrins. Le ski de randonnée brouille les pistes. Du Fournel Eds, pp.76-94.

Foltête J.-C., Savary P., Clauzel C., Sahraoui Y., Girardet X., Bourgeois M. (2021). Graphab: An application for modeling and managing ecological habitat networks. *Software Impacts*, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665963821000130

Kerouanton C. (2020). *Analyse spatio-temporelle des mobilités de randonneurs dans le PNR du Massif des Bauges*. Thèse en Sciences de l'Homme et Société. Université de Savoie, Chambéry, France.

Savre C., Eveillard-Buchoux M. (2023). Sportspeople Tracking in the Mountains : a Methodological Proposal for the Spatial Analysis of GPS Data Produced by Trail Runners. *Revue de Géographie Alpine*, vol. 111, n°3.

Shields R., Gomes Da Silva E.-J., Lima e Lima T., Osorio N. (2021). Walkability : a review of trends. *Journal of Urbanism: International Research on Placemaking and Urban Sustainability*, vol 16, n°1, p. 19-41.

Telega A., Telega I., Bieda A. (2021). Measuring Walkability with GIS – Methods Overview and New Approach Proposal. Sustainability, https://www.mdpi.com/2071-1050/13/4/1883
# Vers le Jumeau Numérique de Territoire à la carte

## Approche collaborative pour l'aide à la découverte, intégration et visualisation de données pertinentes

Théo SZANTO, Mathieu BRÉDIF, Bénédicte BUCHER

Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, LASTIG, F-77420 Champs-sur-Marne,
France

firstname.lastname@ensg.eu

**ABSTRACT.** A Digital Twin (DT) is a tool to help specialists experiment and visualize their real objects. Each use case requires creating an appropriate DT with specific capacities (simulation, visualization, 3D...). When working on a given territory, there are different perspectives and no unique DT for that territory. The process of creating an appropriate DT for a specific question can be difficult and time-consuming — especially for non geospatial experts. In this article, we will discuss the stakes of selecting data sources, treatments and visualization mode for a Territorial DT (TDT), as well as the observed bottlenecks and how we could address them. We will do so by analysing a first approach from a technical user to create a TDT fitting his needs. We will conclude with the future work to be done, about finding a structure to represent and share TDT or parts of TDT — including both data sources, treatments and visualizations — amongst different people working on similar use cases.

**MOTS-CLÉS** : Jumeau Numérique, Géovisualisation, Intégration de Données, Retour Utilisateur Géospatial

**KEYWORDS:** Digital Twin, Geovisualization, Data Integration, Geospatial User Feedback
# 1. Introduction

Le principe du Jumeau Numérique (JN) est de proposer une représentation numérique d'un objet du monde réel. Cette représentation permet de tester des actions sur l'objet du monde réel représenté, en les simulant dans le monde virtuel et en visualisant l'objet et les résultats de simulation, avant de décider de les mettre en œuvre ou non dans la réalité. Le terme *jumeau numérique* a vu le jour dans le domaine du design industriel avant d'être repris dans de nombreux autres domaines. Cette diversité des emplois a rendu ce terme très vaste, comme le montre (Singh et al., 2021), qui vise à clarifier sa définition et toute la terminologie associée.

Le sujet du jumeau numérique s'est plus récemment adapté aux territoires (JNT), pour modéliser par exemple un réseau routier, le profil d'un bâtiment, le cadastre solaire d'une ville... La définition de son périmètre est un sujet complexe car il n'est pas possible de tout intégrer, et la sélection des aspects pertinents n'est pas triviale. En effet, cela représenterait une trop grande quantité d'information de nature hétérogène, ayant chacune un degré d'impact différent sur le phénomène considéré. (Metcalfe et al., 2024) vise à apporter une vision géospatiale du sujet, en analysant les cas d'utilisation de JNT en lien avec les sciences géographiques. Un besoin spécifique détermine le périmètre d'un JNT, et plus généralement la façon dont le paradigme de jumeau numérique doit être appliqué pour tenir compte du contexte associé à ce besoin, en termes de données disponibles ou encore d'expertise pour manipuler le modèle. Pour construire un JNT spécifique à un besoin, il faut choisir judicieusement les données et leur exploitation (modélisation, simulation et visualisation). Naturellement, il est impossible de prévoir à l'avance tous ces jumeaux, ni d'automatiser pleinement leur conception. La solution qui semble se dégager serait que chaque utilisateur, connaissant son besoin, puisse lui-même établir son propre JNT adapté à son usage. Un utilisateur expérimenté peut, avec des connaissances étendues des données disponibles, ou en y investissant un temps conséquent, concevoir et utiliser un JNT adapté à son cas d'usage. Un utilisateur encore plus averti pourrait interconnecter son JNT avec un autre JNT portant sur un autre aspect du même territoire afin d'améliorer encore la capacité de modélisation de son JNT spécifique (Ellul et al., 2024).

Quelque soit le contexte d'application, il y a toujours des points communs dans la méthodologie de création des jumeaux, voire parfois la possibilité d'en réutiliser des fragments. La mise en œuvre d'un tel jumeau peut nécessiter certaines compétences basiques dans le domaine des sciences géospatiales, c'est pourquoi nous feront la distinction entre le rôle de **technicien** de la donnée, et d'**usager**, expert de son domaine d'application.

La problématique qui va nous intéresser ici est : Comment faciliter le travail du technicien pour découvrir, intégrer, traiter, exploiter et visualiser des sources de données répondant au besoin de l'usager expert du domaine d'application ?
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Vers le Jumeau Numérique de Territoire à la carte

## 2. Expérimentation : Première intégration de données

Afin de mieux cerner la problématique, une expérimentation concrète a été conduite. L'usager visé est l'équipe municipale d'une commune des Hauts de France désireuse de renouveler ses modalités de consultation des citoyens sur l'aménagement de leur territoire. Une première fonctionnalité est de pouvoir visualiser en 3D, parcourir et annoter une représentation du territoire. Le technicien devait donc chercher des données sur la commune indiquée (depuis des bases de données nationales et/ou des données locales), les intégrer (en choisissant des traitements appropriés à appliquer) et les restituer en 3D dans un environnement propre à l'annotation. Nous nous sommes concentrés dans un premier temps sur la représentation de l'espace physique visible. Pour ce faire, le technicien a dû chercher des données à intégrer, trouver des sources pour ces données, choisir un environnement propice à la visualisation 3D et l'annotation, puis exploiter les données dans cet environnement. La réalisation de chacune de ces tâches a également demandé au technicien de trouver de l'aide sur les ressources utilisées et les problèmes rencontrés.

La découverte et la sélection de données ont reposé sur le catalogue des géoservices de l'IGN, et à l'aide des connaissances du technicien, possédant un bagage en géomatique. Compte tenu du besoin axé sur la visualisation du territoire, le choix s'est porté sur des données représentant le terrain et les éléments de base qui le composent : bâtiments, routes, champs et végétation. Les sources de données disponibles ont été trouvées directement via le même catalogue de l'IGN : BD ALTI®, BD ORTHO®, BD TOPO®, RPG et LiDAR HD (cf. figure 1). Concernant la visualisation, nous avons privilégié l'usage d'un environnement 3D, simple à prendre en main et immersif, déjà maîtrisé du public cible : Minetest, un équivalent libre et open-source au jeu Minecraft. Il s'agit d'un jeu de type "bac à sable" dans lequel on peut construire en 3D librement avec des blocs très variés. Ce genre d'environnement géo-ludique améliore l'engagement chez un public plus jeune (Andrade et al., 2020). Pour obtenir des informations au fur et à mesure du travail et sur les différents problèmes rencontrés, le technicien a été amené à chercher dans la documentation technique des sources de données exploitées, sur Internet, et aussi directement en contactant les producteurs des données.

Tout au long de l'élaboration du jumeau, le technicien a rencontré des obstacles que nous regroupons ci-après en trois catégories.

- Absence de source unique : Un même concept du territoire (bâtiment, route...) peut être vu sous différents angles, et existe dans plusieurs bases de données. Ces jeux de données ne sont pas toujours interopérables, et il peut être nécessaire de faire un choix. Les critères à prendre en compte dépendent du cas d'usage, et parfois les informations utiles pour comparer ne sont pas disponibles avant d'avoir exploré soi-même les données.
SAGEO'2025

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>FIGURE 1. Exemple sur le territoire de Loos-en-Gohelle. Sources de données IGN utilisées : (a) BD ORTHO®, (b) LiDAR HD, (c) et (d) BD TOPO®. (e) Capture d'écran du rendu dans Minetest</figcaption></figure>

- **Documentation de la qualité des données** : Pour comprendre et évaluer la pertinence d'un jeu de données, le technicien se réfère à la documentation associée à ces données. Cependant, la documentation seule peut ne pas être suffisante ou complète, et il faut dans ce cas aller explorer et analyser les données. Un exemple concret de cette situation a été avec la source de bâtiments utilisée. Un attribut *Matériaux des murs* était renseigné dans les spécifications, avec toutefois une précision indiquant qu'il s'agissait d'une *valeur non obligatoire*. Le technicien, qui voulait l'utiliser pour déterminer le rendu visuel du bâtiment, s'est aperçu en explorant les données qu'il était renseigné seulement sur deux tiers des bâtiments de la zone d'intérêt. Le taux de remplissage de l'attribut aurait été intéressant à rendre plus facilement accessible.

- **Ingénierie de la donnée** : Au fur et à mesure de son travail, le technicien doit faire face à des problématiques d'intégration et de médiation de ses données, ce qui représente une tâche chronophage. Par exemple, il a observé un décalage entre deux sources de données : des emprises de bâtiments (BD TOPO) et un nuage de points classifié (LiDAR HD). Pour comprendre le décalage, il a dû discuter avec des experts de ces jeux de données, qui lui ont indiqué un algorithme de recalage à appliquer. Une autre situation rencontrée a été la présence d'anomalies sur certaines données, avec notamment des zones où les points du nuage de points étaient mal classifiés, menant à des aberrations de rendu sur certains bâtiments.

### 3. Proposition d'approche

À partir de cette première expérience, nous voyons émerger le besoin d'avoir des connaissances étendues sur les données, leur pertinence par rapport au besoin, la façon de les intégrer entre elles et les méthodes de rendu 3D. Ces
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Vers le Jumeau Numérique de Territoire à la carte

connaissances peuvent être matérialisées par des métadonnées, décrivant les sources de données et leurs relations ainsi que les méthodes d'intégration et rendu. Ces connaissances doivent être facilement accessibles dans l'environnement de travail du technicien, par exemple connaître les données disponibles en sélectionnant un territoire et un type d'objet d'intérêt, connaître alors le taux de remplissage des attributs avant de télécharger toutes les données, ou encore avoir accès à des informations de provenance fine en sélectionnant des données dans un jeu.

Les techniques du Web sémantique présentent un potentiel intéressant pour attacher des métadonnées à des données, pour faciliter la réutilisation et l'intégration de données (Janowicz et al., 2015). Il reste cependant la question de l'acquisition de toutes ces métadonnées. Certaines métadonnées sont fournis par le producteur de données. Il est maintenant admis que les utilisateurs avertis peuvent aussi contribuer à documenter des métadonnées des données qu'ils exploitent. La pertinence des retours utilisateurs pour la gestion de la qualité de données géographiques a été reconnue par les communautés de standardisation et a donné lieu à un standard dédié, le Geospatial User Feedback (Zabala et al., 2021). Ainsi l'utilisateur averti peut produire des métadonnées et alimenter une base de connaissances relative aux jeux et à leur utilisation pour produire des JNT, qui peut être interrogée par des utilisateurs plus novices. Toutefois, lorsqu'un utilisateur possédant un certain niveau d'expertise technique va réaliser une intégration de données pour son besoin, un certain nombre de métadonnées peuvent être récupérées, et contribuer à alimenter une base commune, pouvant à son tour servir aux besoins d'autres utilisateurs. Ces derniers peuvent même contribuer directement en partageant, sous la forme de métadonnées, des informations utiles qu'ils ont dû obtenir par eux-mêmes à propos des données qu'ils exploitent.

## 4. Conclusion

Cet article a présenté des réflexions conduites dans le cadre de la production de Jumeaux numériques de territoires pour permettre la production de JNT à la carte. Les premiers résultats d'une expérience préliminaire ont montré le besoin de rendre plus explicite une connaissance relative aux sources de données, à leur documentation, et à leur emploi, et de faciliter l'accès à cette connaissance par les techniciens qui produisent les JNT. Elle nous permet d'élaborer une approche centrée sur les métadonnées, permettant de partager des configurations pouvant être appliqués à d'autres zones géographiques, en adaptant éventuellement les données disponibles, pour répondre à une problématique similaire. Ces configurations devraient contenir à la fois les références vers les sources de données utilisées, mais aussi les traitements appliquées pour les intégrer, ainsi que les visualisations possibles dans l'environnement choisi.
Bibliographie

Andrade B. de, Poplin A., Sena Í. Sousa de. (2020). Minecraft as a tool for engaging children in urban planning: A case study in tirol town, brazil. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, vol. 9, n° 3. Consulté sur https://www.mdpi.com/2220-9964/9/3/170

Ellul C., Stoter J., Bucher B., Olsson P.-O., Billen R., DeLathouwer B. (2024). Towards national connected digital twins - a geospatial perspective. *ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences*, vol. X-4/W5-2024, p. 147-154. Consulté sur https://isprs-annals.copernicus.org/articles/X-4-W5-2024/147/2024/

Janowicz K., Harmelen F. van, Hendler J. A., Hitzler P. (2015, Mar.). Why the data train needs semantic rails. *AI Magazine*, vol. 36, n° 1, p. 5-14. Consulté sur https://ojs.aaai.org/aimagazine/index.php/aimagazine/article/view/2560

Metcalfe J., Ellul C., Morley J., Stoter J. (2024). Characterizing the role of geospatial science in digital twins. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, vol. 13, n° 9. Consulté sur https://www.mdpi.com/2220-9964/13/9/320

Singh M., Fuenmayor E., Hinchy E. P., Qiao Y., Murray N., Devine D. (2021). Digital twin: Origin to future. *Applied System Innovation*, vol. 4, n° 2. Consulté sur https://www.mdpi.com/2571-5577/4/2/36

Zabala A., Masó J., Bastin L., Giuliani G., Pons X. (2021). Geospatial user feedback: How to raise users’ voices and collectively build knowledge at the same time. *ISPRS International Journal of Geo-Information*, vol. 10, n° 3. Consulté sur https://www.mdpi.com/2220-9964/10/3/141
<figure><img src="image_76.png" /></figure>

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## Présentations orales

### Autour de la donnée géographique numérique

Juliette DAVRET, Carla Maria KAYANAN, Samuel MUTTER, Rob KITCHIN 199
Mobilité des données : Repenser le mouvement et la circulation des données numériques

Christophe CLARAMUNT, Maud LOIREAU, André MIRALLES, Bénédicte BUCHER, Eric MASSON, Mireille FARGETTE, Thérèse LIBOUREL 204
Observatoires Milieux-Sociétés et Données Géographiques : Approches et Enjeux

Matthieu NOUCHER, Grégoire LE CAMPION, Julie PIERSON, Fabrice DUBERTRET, Laurent JEGOU, Sebastian GREVSMÜHL, Pierre-Olivier MAZAGOL 209
Des globes virtuels aux déserts de données

Camille SCHEFFLER, Dominique CHEVALIER, Claire CUNTY, Jean-François GRASSIN, Thierry JOLIVEAU, Marie LEFEVRE, Hélène MATHIAN, Madjid SADALLAH 214
Approche géomatique des expériences des lieux avec une application contributive

Jacques Aimé RAZAFINDRAGY, Vincent ARMANT, Eric DELAITRE, Jean-Christophe DESCONNETS, Aimé Richard HAJALALAINA, Hasina Lalaina RAKOTONIRAINY, Thérèse LIBOUREL 220
Un Système d'Information Géographique harmonisé pour le suivi de l'adduction d'eau potable

Jean-Michel FOLLIN, Elisabeth BOTREL, Marie FOURNIER, Nathalie THOMMERET, Elise DELACOTTE 225
Appréhender la complexité du parcellaire soumis aux risques littoraux

Erwan QUESSEVEUR 230
Un jeu de conquête de territoire pour expérimenter la production et l'analyse de données de positionnement par satellite (GNSS)
# Mobilité des données : Repenser le mouvement et la circulation des données numériques

Juliette Davret*¹, Carla Maria Kayanan¹, Samuel Mutter¹ et Rob Kitchin¹

1. Maynooth University Social Sciences Institute, North Campus, Maynooth University, County Kildare, Ireland

* Juliette.Davret@mu.ie, ORCID: 0009-0005-7778-6595

## ABSTRACT.

The mobility of data has been variously described as data: flows, streams, journeys, threads, transfers, exchanges, and circulation. In each case, data mobility is conceived as a movement from here to there; that data moves along a chain of receivers and senders. However, we contend that the metaphors of data flows (or journeys, threads, etc.) does not reflect well the processes by which digital data are shared and circulate. Rather, we propose moving from a metaphorical conceptualisation to a description of the actual mechanisms of mobility. Through a case study of the planning data ecosystem in Ireland we detail how data replicate (copies), with the original source retaining the data and a new source gaining it, and data proliferates (multiplies) across systems and sites when made available. As data replicate and proliferate they are transformed through processes of data cleaning, data wrangling, and data fusion, producing new incarnations of the source data. Importantly, this rethinking of data mobility makes clear how and why various data incarnations are produced and, in so doing, create fundamental issues regarding the integrity of data sharing and data-driven work, the repeatability, replicability and reproducibility of science, and data sovereignty and the control of data use.

MOTS-CLES : Mobilités des données, parcours des données, réplications, proliférations, frictions des données, coutures des données

KEYWORDS: data mobilities, data journeys, replication, proliferation, data frictions, data seams
# 1. Introduction

Les données, définies comme des mesures représentatives ou des valeurs dérivées utilisées pour produire des informations et des connaissances (Kitchin, 2025), sont devenues centrales à la science, aux systèmes numériques ou encore à l'économie. Avec la transformation numérique, elles ont proliféré, entraînant une mise en donnée massive (datafication) de la vie quotidienne (van Dijck, 2014). Mais les données numériques prolifèrent aussi via des processus tels que le nettoyage (cleaning), la manipulation (wrangling) et la fusion des données (data fusion), générant des versions multiples et transformées. Ces dynamiques expliquent comment des données partagées et transformées simultanément peuvent poser des défis de véracité, de reproductibilité scientifique (Andreoletti, 2021) et de souveraineté des données (Kukutai et Taylor, 2016). Une meilleure compréhension des mécanismes de mise en mouvement des données est nécessaire pour aborder ces défis, comme nous l'illustrons par notre étude du système de planification du territoire irlandais.

# 2. Repenser la mobilité des données

Les concepts les plus courants décrivent les données numériques comme voyageant d'un point d'origine à une destination via un chemin prédéterminé, mais cette vision est trompeuse. Les données ne « circulent » pas comme un flux ou un passager : elles se répliquent et prolifèrent (Floridi, 2010). Une copie est transférée vers un nouveau site, tandis que l'original reste intact. Ces données répliquées peuvent être transformées (par fusion, enrichissement, nettoyage) et générer des versions dérivées ou produits d'analyse, qui elles-mêmes se répliquent. Les mobilités des données consistent donc en des processus de réplication, transformation et effacement, influencés par les contextes, relations et décisions humaines (Bates et al., 2016). Ces processus sont contingents, façonnés par des politiques, des pratiques humaines et des facteurs imprévus. La circulation des données est également marquée par des frictions (incompatibilités techniques, limites juridiques, résistance des acteurs) et des « coutures » (seams) (points de connexion facilitant les échanges entre systèmes via des métadonnées et des standards) (Vertesi, 2014). Les infrastructures doivent être maintenues (mises à jour, réparations) pour éviter leur dégradation (Mattern, 2018). En adoptant une conception axée sur la réplicabilité et la prolifération, nous développons de nouvelles connaissances pour mieux comprendre les dynamiques complexes des données numériques, essentielles à leur gestion et à leur gouvernance dans un monde interconnecté.

# 3. Cas d'étude et méthodologie

Le système de planification du territoire en Irlande se compose de trois grands blocs : la planification stratégique, le développement et le contrôle, et l'application et la conformité des permis de construire. Ces blocs sont gérés par un système de gouvernance multi-niveaux, impliquant 31 autorités locales, trois autorités régionales
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Mobilité des données : Repenser le mouvement et la circulation des données numériques

et diverses agences nationales. Tous ces acteurs utilisent des systèmes informatiques pour générer, traiter, analyser et partager des données, ce qui nécessite une forte interconnexion entre les systèmes de planification et d'autres systèmes (financiers, de gestion de fichiers, etc.). Une étude empirique menée entre juin et août 2023 a examiné l'écosystème des données du développement et du contrôle de la planification territoriale en Irlande, en interrogeant 29 responsables du secteur public impliqués dans la gestion des données de planification. L'étude a inclus des entretiens, une analyse des manuels d'utilisation des systèmes informatiques, un audit des systèmes de gestion des demandes de permis de construire et des démonstrations de logiciels. Cette analyse a permis de cartographier les mobilités des données tout au long du processus de planification, depuis la demande de permis de construire jusqu'à la réalisation des projets (figure 1).

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>FIGURE 1. L'écosystème des données de la partie développement et contrôle pour la planification en août 2023 (source : Kitchin et al., 2025)</figcaption></figure>

## 4. La nature de la mobilité des données

La mise en mouvement des données observée implique une réplicabilité et une prolifération des informations à travers divers systèmes. La réplicabilité des données, souvent sous forme de copies, se fait par différents moyens (email, saisie manuelle, transfert automatisé, etc.) et dépend de contextes spécifiques. Les données, une fois répliquées, peuvent être transformées pour être nettoyées, fusionnées, et analysées, créant ainsi de nouvelles versions des données originales. Ces versions peuvent être partagées et utilisées à différentes étapes du processus, parfois de manière bidirectionnelle, entre les systèmes. La prolifération des données se produit lorsque
celles-ci sont publiées sur des plateformes ouvertes, permettant à quiconque d'y
accéder et de les réutiliser. Cependant, cela entraîne des divergences entre les
différentes versions qui circulent, notamment entre les données officielles et celles
transformées par des entreprises ou des consultants. Cette variation peut engendrer
des différences d'interprétation des décisions de planification. De plus, le système
présente des "frictions" liées à des problèmes techniques, comme l'utilisation des
données papier ou la non-standardisation des formulaires de données, ce qui rend
difficile l'harmonisation des ensembles de données à l'échelle nationale. Les
transitions dans le système, comme le passage de la gestion papier à la numérisation,
entraînent des modifications dans la façon dont les données circulent et sont traitées.
Le gouvernement travaille actuellement à la réorganisation et l'harmonisation des
systèmes de données pour améliorer la qualité et la traçabilité des informations.

4. Conclusion

La mobilité des données joue un rôle central dans la création d'écosystèmes des données, en permettant l'enrichissement et la fusion des données, des analyses innovantes et des décisions éclairées par les données. Dans le domaine de l'urbanisme, elle assure la collecte, le partage et l'évaluation d'éléments de preuve pour garantir la conformité des projets à chaque étape du processus de développement. Contrairement aux métaphores traditionnelles où les données "coulent" ou "voyagent", nous montrons qu'elles se répliquent et prolifèrent : elles sont copiées, partagées et transformées, créant de multiples versions souvent simultanément utilisées. Cette dynamique pose des défis importants, notamment en matière de fiabilité, de reproductibilité scientifique et de souveraineté des données.

5. Remerciements

La recherche présentée dans cette communication a été financée par le
Conseil Européen de la Recherche (ERC n° 101052998) et le Local Government
Management Agency (LGMA). La recherche a reçu l'approbation éthique du Comité
d'éthique de la recherche de l'Université de Maynooth ainsi que de l'examen éthique
du Conseil Européen de la Recherche. Au cours de cette recherche, des réunions
régulières ont été tenues avec le Groupe consultatif de recherche du LGMA, et nous
remercions Dr. Bernie O'Donoghue Hynes, Tom Elders, Tara Kerrins et Holly Morrin
pour nous avoir facilité l'accès, fourni des orientations, ainsi que des conseils et des
retours constructifs. Nous exprimons également notre gratitude à tous les participants
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Mobilité des données : Repenser le mouvement et la circulation des données numériques

aux entretiens pour le temps qu'ils ont consacré à expliquer et à démontrer leur travail
ainsi que les systèmes qu'ils utilisent.

Bibliographie

Andreoletti, M. (2021) ‘Replicability crisis and scientific reforms: Overlooked issues and unmet challenges’, International Studies in the Philosophy of Science 33(3): 135–51.
https://doi.org/10.1080/02698595.2021.1943292

Bates, J., Lin, Y.-W. and Goodale, P. (2016) ‘Data journeys: Capturing the socio-material constitution of data objects and flows’, Big Data & Society 4(2): 1–12.
https://doi.org/10.1177/2053951716654502

Floridi, L. (2010) *Information: A Very Short Guide*. Oxford University Press, Oxford.

Kitchin, R. (2025) *Critical Data Studies: An A to Z Guide to Concepts and Methods*. Polity Books, Cambridge.

Kitchin, R., Davret, J., Kayanan, C. and Mutter, S. (2025) *Data mobilities: Rethinking the movement and circulation of digital data*. *Mobilities*, 10.1080/17450101.2025.2481309

Kukutai, T. and Taylor, J. (2016) ‘Data sovereignty for indigenous peoples: Current practice and future needs’, in Kukutai, T. and Taylor, J. (eds), *Indigenous Data Sovereignty: Towards An Agenda*. Australian National University Press, Canberra, pp. 1–22.

Mattern, S. (2018) ‘Maintenance and care’, *Places Journal*. https://doi.org/10.22269/181120

van Dijck, J. (2014) ‘Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology’, *Surveillance & Society* 12(2): 197–208.
https://doi.org/10.24908/ss.v12i2.4776

Vertesi, J. (2014) ‘Seamful spaces: Heterogeneous infrastructures in interaction’, *Science, Technology & Human Values* 39(2): 264–284.
https://doi.org/10.1177/0162243913516012
# Observatoires Milieux-Sociétés et Données Géographiques : Approches et Enjeux

Christophe Claramunt¹, Maud Loireau², André Miralles³, Bénédicte Bucher⁴, Eric Masson⁵, Mireille Fargette⁶, Thérèse Libourel⁶

¹Institut de Recherche de l'Ecole navale, Lanvéoc - ²UMR 228 Espace Dev, IRD, Perpignan UPVD - ³INRAE, UMR Tetis, Montpellier - ⁴Université Gustave Eiffel, LASTIG, IGN-NSG, Champs sur Marne - ⁵Univ. Lille, Univ. Littoral Côte d'Opale, ULR 4477 - ⁶UMR 228 Espace-Dev, IRD, Montpellier

Email: christophe.claramunt@gmail.com

**ABSTRACT.** This paper explores the role, challenges, and future directions of Socio-Environmental Observatories, which aim to understand complex interactions between environmental and societal dynamics. These observatories integrate diverse stakeholders, adopt participatory approaches, and leverage advanced technologies like AI to enhance data collection, analysis, and decision-making. Key challenges include ensuring data interoperability, addressing socio-cultural contexts, and maintaining long-term sustainability. By fostering collaboration between scientists, policymakers, and citizens, these observatories contribute to informed territorial planning and crisis management. The study emphasizes the importance of transparency, inclusivity, and innovation for their evolution and relevance in addressing global environmental and societal challenges.

**MOTS-CLES** : Observatoires Milieux-Sociétés, Données géographiques, dynamiques environnementales, défis sociétaux, approches participatives, prise de décision, durabilité.

**KEYWORDS:** Socio-Environmental Observatories, geographic data, environmental dynamics, societal challenges, participatory approaches, decision-making, sustainability.
**1. Introduction**

La nécessité de mieux décrire et comprendre les interactions complexes entre les dynamiques environnementales et sociales (Masson, 2022) sur un périmètre observable de données géographiques est à l'origine de la mise en œuvre d'observatoires Milieux-Sociétés. Ces observatoires, en fonction des questions de société pour lesquelles ils sont élaborés (Fargette et al., 2022), peuvent intégrer à la fois la réalité physique d'un système observé et les dynamiques humaines associées. Un observatoire se définit par son périmètre d'observables et par les communautés scientifiques et les praticiens qui élaborent des théories et méthodes pour reproduire et comprendre la dynamique des phénomènes observés (Claramunt et al., 2020). L'un des atouts des observatoires milieux-sociétés réside dans leur capacité à assurer la continuité et la pérennité de la collecte, de la gestion et de l'analyse des données géographiques, tout en favorisant la collaboration entre les scientifiques, les institutions et les citoyens. Cette approche dépasse les méthodes sectorielles et fragmentées traditionnelles, et joue un rôle central dans la compréhension des interactions environnementales et sociétales (Campbell et al., 2020). La gestion et l'optimisation des ressources par la collaboration permettent d'assurer la cohérence des données à long terme (Monteil et al., 2022).

La mise en place de ces observatoires suit l'évolution des technologies et des pratiques collaboratives, mais reste complexe, en raison de la diversité des acteurs, des thématiques, des échelles et des granularités. Les observatoires doivent intégrer les spécificités socio-culturelles régionales, enrichies par les savoirs locaux (Díaz et al., 2020). L'étude de la structuration (outils, méthodes, gouvernance, etc.) des observatoires milieux-sociétés existants est fondamentale tant pour comprendre leurs co-évolutions avec leur territoire de référence que pour déployer de nouveaux observatoires dans d'autres lieux ou d'autres thématiques.

**2. Approches actuelles et questionnements scientifiques**

Les approches institutionnelles actuelles favorisent des méthodologies ouvertes, favorisant la transparence et l'intégration des savoirs locaux, et l'optimisation de la prise de décision, en intégrant des aspects socio-économiques et environnementaux dans les processus de planification territoriale (Cousins et al., 2019, Hansen et al., 2013, Loireau et al., 2017). L'Open Data et les plateformes de science citoyenne jouent un rôle clé dans l'amélioration de la qualité des données tout en renforçant l'implication des communautés. Ces plateformes permettent de coconstruire des connaissances et de favoriser leurs impacts (Heipke, 2010). Les techniques d'acquisitions de données fondées sur l'usage d'infrastructures d'acquisition de données jouent un rôle central dans ces observatoires. Elles doivent éviter des biais techniques ou thématiques qui affecteraient la fiabilité de leurs analyses (Bennett et al., 2020). Le temps, pris sous ses différentes dimensions influence la collecte et l'analyse des données et leur synchronisation. Des délais dans la collecte des données peuvent entraîner un « temps masqué » lorsque plusieurs opérations se déroulent simultanément, rendant difficile la détection rapide des phénomènes critiques (Wang et al., 2020), et doivent être adaptés aux questions spécifiques posées par les observatoires (Zhang et al., 2014, Bucher et al. 2024). La gestion patrimoniale des données soulève des questions sur leur conservation à long terme et sur la prise de recul temporel qui sont indispensables pour pouvoir suivre et analyser les évolutions
d'un territoire observé (Arnaud et al., 2020). Les échelles spatiales et les modes de représentation sont déterminantes dans la conception, le développement et l'utilisation des observatoires. Une compréhension approfondie de ces échelles spatiales renforce la capacité des observatoires à produire des connaissances utiles pour la prise de décision territoriale.

La notion de contexte dans l'observation scientifique des milieux et des sociétés. intègre le périmètre géographique de l'observatoire et les facteurs externes pouvant impacter l'observation. Le contexte territorial multi-échelle reflète les interactions sociétés-milieux en lien avec l'objet d'intérêt de l'observation (Loireau et al., 2023). Une connaissance de ces différentes notions enrichit la pertinence des données recueillies et leur ré-employabilité, mais aussi d'élaborer des pratiques adaptées aux besoins des communautés locales (Brouwer et al., 2018).

L'interopérabilité des infrastructures de données géographiques et des observatoires est essentielle pour garantir leur efficacité et partager les expériences. Une description explicite des données est indispensable pour que la ré-employabilité des résultats soit possible au-delà du cercle de la communauté initiale et aussi pour faciliter la mise en relation de communautés de différents observatoires. Les convergences de données hétérogènes et d'acteurs aux expertises multiples crée un terreau fertile pour l'émergence de nouvelles méthodologies et solutions innovantes.

Les observatoires Milieux-Sociétés favorisent les approches participatives et collaboratives, impliquant citoyens, chercheurs et décideurs à travers des problématiques locales et permettent de co-construire des solutions (Mazzetti et al., 2020). Ces initiatives renforcent l'engagement des communautés locales dans les processus décisionnels et permettent une co-construction des savoirs (Claramunt et Lotfian, 2023). Les observatoires contribuent au dialogue de confiance entre science en construction et société en transition, et favorisent l'acceptabilité des résultats produits par les systèmes d'acquisition de données et de production d'information.

### 3. Quel avenir pour les Observatoires Milieux-Sociétés ?

L'avenir des Observatoires Milieux-Sociétés dépend de leur capacité à évoluer avec les avancées technologiques sans compromettre leurs acquis, et leur capacité à s'ancrer sur un territoire pour répondre aux besoins locaux tout en se connectant à un contexte plus global. Les progrès récents et notamment ceux de l'intelligence artificielle (IA) offrent de nouvelles opportunités pour observer et gérer les interactions entre les milieux et les sociétés. Cependant, ces transformations soulèvent des défis importants, éthiques et de mises en œuvre, pour garantir la pérennité et la pertinence de ces observatoires.

Les observatoires milieux-sociétés doivent jouer un rôle clé dans l'anticipation des crises environnementales grâce à l'intégration de données en temps réel et leur capacité à fournir des alertes précoces ou à simuler des scénarios. Ces approches imposent une transparence des processus analytiques pour garantir l'appropriation, l'interprétation et l'explication des résultats et une utilisation raisonnée de ces outils. Si les innovations en IA et en infrastructures de données peuvent améliorer l'efficacité des observatoires, leur succès dépendra de leur capacité à non seulement intégrer des processus participatifs et inclusifs, favorisant leur meilleure mise en œuvre et compréhension pour répondre aux défis environnementaux et sociétaux de demain,
mais aussi à réellement irriguer les débats de société et les prises de décisions qui doivent être plus collégiales pour une meilleure acceptation.

Des innovations doivent émerger pour doter les observatoires d'une gouvernance qui puisse garantir l'intégrité, la transparence et l'accessibilité des données, et garantir la pérennité même des observatoires et leur utilité sociétale. La mise en partage des réseaux mondiaux d'observatoires de l'environnement contribue à améliorer la gestion des ressources naturelles et la réponse aux catastrophes, notamment dans les zones vulnérables. Des mécanismes d'investissement financiers et humains à long terme sont nécessaires pour assurer la pérennité des observatoires ou réseaux d'observatoires. La formation continue, technique et interdisciplinaire est essentielle pour ouvrir ces systèmes complexes à un large éventail d'utilisateurs et communautés, en tenant compte de leurs spécificités culturelles et sociales.

## 4. Conclusion

Les observatoires scientifiques milieux-sociétés jouent un rôle crucial dans la production et la gestion de données géographiques pour la compréhension des interactions entre les dimensions environnementales et sociales des questions de société posées. Ils répondent à des enjeux variés comme la gestion durable des ressources naturelles et l'évaluation des politiques publiques. Toutefois, des défis persistent, notamment en matière de collecte et d'analyse des données, de contextualisation, et d'intégration des savoirs locaux. L'inclusivité et la participation des communautés locales sont essentielles pour garantir la pertinence des résultats. La représentation claire des données et l'adoption de méthodologies collaboratives et accessibles sont nécessaires pour rendre les observatoires plus résilients et transférables. Enfin, la collaboration entre scientifiques et praticiens est fondamentale pour à la fois coconstruire des solutions contextualisées, adaptées aux défis globaux et locaux, soutenant ainsi le développement durable et la résilience des socio-ecosystèmes, mais aussi par ses données, ses scénarios, ses analyses et sa rigueur, un débat démocratique sans lequel les transitions sont difficilement acceptables.

## Bibliographie

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# Des globes virtuels aux déserts de données

## Penser l'inégale géonumérisation du Monde par (et avec) la géomatique

Matthieu Noucher¹, Grégoire Le Campion¹, Julie Pierson², Fabrice Dubertret¹, Laurent Jégou³, Sebastian Grevsmühl⁴, Pierre-Olivier Mazagol⁵

1. CNRS, UMR PASSAGES, Bordeaux

2. CNRS, UMR LETG, Nantes

3. Université Toulouse Jean-Jaurès, UMR LISST, Toulouse

4. CNRS, UMR CRH, Paris

5. Université St Etienne, UMR EVS, St Etienne

Correspondant : matthieu.noucher@cnrs.fr

ABSTRACT. Digital globes are emerging as one of the latest avatars in the cartography of global changes. Taking them as its object of study, SPHEROGRAPHIA is a research project with a twofold objective: firstly, to better understand the making of virtual globes through analysis of their promoters' intentions and the different ways in which they are constituted, by tracing the genealogy of their sources to reveal the disparities in the data underlying these visualizations; secondly, the project questions the performativity of globes on the imaginations and political commitments of those who feed them or use them. In this paper, we propose to intervene in two of the project's workstreams: on the one hand, a statistical exploration of more than 400 globes, which will enable us to describe the data mobilized, their context of use and semiotic choices; on the other hand, a focus on a case study centered on virtual globes devoted to biodiversity, in order to go beyond the apparent data deluge and reveal the data gap masked by these geovisualizations. To conclude, this contribution proposes to reflect on how geomatics can contribute to current discussions on the unequal geonumerization of the world. From both a theoretical and a methodological point of view, we will argue for the importance of GISciences taking the turn of critical data studies.

MOTS-CLES : globe virtuel, désert de données, étude critique des données

KEYWORDS: digital earth, data gap, critical data studies
# 1. Introduction

Omniprésents dans les documentaires, les rapports scientifiques, les événements internationaux, les musées ou encore les œuvres de fiction, les globes virtuels apparaissent désormais comme l'un des derniers avatars de la cartographie des changements globaux. Les prenant pour objet d'étude, SPHEROGRAPHIA est un projet de recherche, qui vise un double objectif : d'une part, mieux comprendre la fabrique des globes virtuels à travers l'analyse des intentionnalités de leurs promoteurs et leurs différentes modalités de constitution en remontant la généalogie de leurs sources pour révéler les disparités des données sous-jacentes à ces visualisations ; d'autre part, le projet interroge la performativité des globes sur les imaginaires et les engagements politiques de celles et ceux qui les alimentent ou les utilisent.

Dans le cadre de cette communication, nous proposons une intervention sur deux des chantiers du projet : d'une part, une exploration statistique de notre globothèque (plus de 400 globes recensés) qui permettra une description des données mobilisées, de leur contexte d'utilisation ou encore des choix sémiotiques mais également de caractériser et classifier notre corpus de globe permettant ainsi de faire émerger des familles spécifiques au sein de la globothèque (2) ; d'autre part, un focus sur une étude de cas centrée sur les globes virtuels consacrés à la biodiversité pour dépasser l'exhaustivité apparente des données et révéler les fractures numériques que masquent ces géovisualisations (3). En prenant pour point d'entrée les globes virtuels, cette contribution propose de réfléchir à la manière dont la géomatique peut contribuer aux discussions actuelles sur l'inégale géonumérisation du monde. D'un point de vue tant théorique que méthodologique, nous défendrons l'importance pour les *GISciences* de prendre le tournant des *critical data studies* (conclusion).

# 2. Les globes virtuels pour mettre en image les changements globaux : par qui, pourquoi, comment et avec quelles données ?

## 2.1. Corpus : la globothèque de SPHEROGRAPHIA

Au-delà de Google Earth, désormais standard visuel mondial (Goodchild, 2008), de multiples autres applications en ligne permettent de naviguer sur des globes numériques. Pour en dresser un panorama, une globothèque a été mise en œuvre. Elle est composée de deux dispositifs d'inventaire : une galerie qui indexe des globes ($N_{gal.} = 224$) en rassemblant leur titre et URL, une capture d'écran et des mots-clés ; un catalogue qui renseigne des globes ($N_{cat.} = 180$) via 27 champs de métadonnnées :

* Les propriétés du globe (nom, auteurs, date de publication, cadrage par défaut, licence, langue, etc.). Un champ spécifique permet d'archiver les éléments de discours associés aux globes, (argumentaires et présentation de l'objet).

* Les propriétés des données (nom, producteur, licence, accessibilité, etc.).

* Les caractéristiques sémiotiques de la visualisation proposée (type de représentation, mise en scène esthétique, couleur dominante, etc.).
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Des globes virtuels aux déserts de données

* Les fonctionnalités (aussi bien au niveau des interactions avec le globe qu'avec les données).

* Les contextes d'utilisation (thématiques associées) et de fabrication (type d'acteurs, environnements numériques, etc.).

Ces éléments sont saisis manuellement par l'équipe sur un site web collaboratif utilisant une technologie Wiki, à l'exception de la couleur dominante qui est repérée automatiquement via l'outil *Color abstract via multidim KMeans* (Jégou, 2022).

## 2.2. Méthodes : analyse de discours et statistique pour explorer ce corpus

L'exploration de ces données s'opère ensuite par de la statistique descriptive pour résumer les propriétés (dont la plupart ont une dimension spatiale forte) de l'échantillon, des ACM (analyse factorielle multiple) et CAH (classification ascendante hiérarchique) pour élaborer des typologies et de l'analyse lexicale pour explorer les discours mis en avant par leurs promoteurs.

## 2.3. Résultats : une typologie de la sémiotique et des contextes de fabrication et d'usage des globes virtuels

Les résultats qui seront présentés permettront de dresser un panorama complet des globes virtuels. Nous mettrons notamment en évidence l'opacité qui entoure ces géovisualisations et en font parfois de véritables boîtes noires algorithmiques. Il s'agira aussi de se saisir de ces résultats pour s'interroger sur la performativité de l'esthétique environnementale qui s'en dégage et sur leurs effets sur nos imaginaires, car ces objets rendent tangibles des changements globaux difficiles à saisir autrement.

# 3. Étude de cas : dépasser l'illusion d'exhaustivité des globes sur la biodiversité.

## 3.1. Corpus : les globes virtuels sur la biodiversité

À partir d'une sélection de globes issue du corpus précédent, il s'agit ici d'analyser la distribution spatiale et la typologie des données qui servent à la production des globes relatifs à la biodiversité. La collection GLOBAIA est analysée. Ces globes sont omniprésents dans les arènes publiques et médiatiques : des COP à la presse.

## 3.2. Méthodes : enquête généalogique et analyses spatiales

Une enquête pour remonter dans la généalogie des données est effectuée pour identifier les sources de ces globes. Plusieurs chaines de traitement sont ensuite mobilisées pour visualiser la distribution des sources à partir d'une méthode d'identification et de qualification des « déserts de données » (Castro, 2014). Il s'agit en effet de sortir de l'image lisse (qui donne souvent l'illusion d'une couverture
SAGEO'2025

continue et exhaustive des données) que renvoient les globes virtuels pour révéler les fractures numériques (hotspots *versus* coldspots) sous-jacentes.

### 3.3. Résultats : mise en exergue de l'inégale géonumérisation du Monde

Les résultats obtenus permettent de répondre à 2 questions intrinsèquement liées : où le Monde est-il mesuré et qui mesure le Monde ? En exploitant les dimensions personnelles (métadonnées des collecteurs) et temporelles (horodatage des données) des sources, il est possible de retracer une géohistoire des efforts de collecte qui révèle des inégalités territoriales potentiellement importantes. Pour sortir d'une logique binaire plein *versus* vide, et alors que les heatmaps qui drapent les globes virtuels masquent l'absence de données, nos analyses cherchent à mettre en relief l'épaisseur du pixel, c'est-à-dire l'inégal effort de géonumérisation du Monde<fnref n="1" /> (Noucher, 2023).

En mettant en image l'unité du vivant de la Terre à travers l'agrégation de près de 2 milliards d'observations collectées depuis plusieurs décennies, les globes virtuels de la biodiversité sont de puissants artéfacts informationnels qui permettent de visualiser des changements globaux. Cependant, comme toutes les visualisations globales, ils tendent aussi à invisibiliser la diversité des situations locales et les expériences inégales de ces enjeux (Biermann et al., 2016). Il ressort de cette étude de cas que les images globales de la biodiversité subsument acteurs et territoires dans des agrégats collectifs qui méritent d'être interrogés. En effet, déconstruire ces agrégats permet de remonter à leur source et de mettre en évidence les phénomènes de concentration d'observations et, par effet miroir, les blancs des cartes. Nous montrons comment les régimes spatiotemporels des savoirs naturalistes, spatialisés et analysés, opèrent tels des découpages géostatistiques qui stratifient les pratiques. Plusieurs formes spatiotemporelles caractéristiques se dégagent alors. Elles permettent de comprendre comment les zones de concentration (dans l'espace et/ou dans le temps) contrastent avec le vide qui caractérise leurs alentours, en créant des patterns spatiotemporels de type corridor, îles ou archipel.

### 4. Conclusion : des SIG critiques aux critical data studies

Les globes virtuels sont un bon exemple de la complexification des objets géonumériques. Ils peuvent donner le sentiment que les cadres d'analyse des SIG critiques (Pickles 1995) sont obsolètes, que ces approches sont dépassées par le volume de données désormais disponible. Pourtant, la géonumérisation du Monde mérite encore aujourd'hui d'être analysée dans ses dimensions technique, sociale, culturelle et politique. Il s'agit notamment d'en révéler sa part contingente et d'arbitraire, ainsi que les inégalités spatiales qui en découlent. Pour ce faire, l'analyse

<footnote n="1">¹ La vidéo accessible par le lien suivant a été réalisée pour la 1ère édition d'une exposition itinérante, organisée au Centre d'Art et de Recherche de Mana, Guyane française du 28/09 au 10/12 2024. Il s'agit d'un support de médiation scientifique qui ne donne qu'un aperçu des résultats les plus simples. Merci de ne pas la diffuser car elle est en cours d'actualisation pour la 2ème édition prévue du 11/04 au 01/06 au VOART à Val-d'Or, Québec : https://bit.ly/4jdX7sl</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Des globes virtuels aux déserts de données

des outils de visualisation et de leurs sources, telles que présentées ici, est un
prérequis. Elle doit cependant être complétée par des approches complémentaires.
Nous défendons ainsi une ouverture théorique et disciplinaire et suggérons
l'intégration des SIG critiques aux *critical data studies* (CDS).

Considérées comme un « champ transdisciplinaire » (Burns et al., 2019), les CDS visent à « pister la façon dont les données sont produites, conservées, et comment elles irriguent et exercent le pouvoir » (Iliadis et Russo, 2016). Les CDS appelleraient ainsi « à un travail ethnographique et discursif, à la description épaisse des données et des cultures qui les entourent, tout autant qu’elles s’appuient sur l’analyse algorithmique » (Dalton et Taylor, 2016). Elles nécessitent alors des méthodes mixtes dans lesquelles approches qualitatives et quantitatives s’entremêlent, pour que small et big data soient « utilisées de concert » (Dalton et Thatcher, 2014). Dans le cadre de SPHEROGRAPHIA, nous associons aux deux niveaux d’analyse de données présentée ici (corpus global + étude de cas), des études historiques sur l’évolution de l’iconographie de l’environnement global, et des entretiens avec leurs promoteurs et développeurs pour mieux appréhender toute la complexité de la mise en récit de l’environnement global. C’est l’ensemble de ce cadre analytique qui pourra être présenté pour discuter du potentiel heuristique d’une approche mixte de l’inégale géonumérisation pensée par (et avec) les sciences de l’information géographique.

Bibliographie

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Burns R., Hawkins B., Hoffmann, A. L., Iliadis, A. et Thatcher, J. (2019). Transdisciplinary approaches to critical data studies, *Proceedings of the Association for Information Science and Technology Computer Science*, 55(1),

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Pickles J. (1995). *Ground truth*. Guilford Press.

Remerciements

*Le projet SPHEROGRAPHIA est financé par L'ANR (ANR-22-CE-CE55-0005-01).*
# Approche géomatique des expériences des lieux avec une application contributive

## Discussion à partir d'une expérimentation auprès des étudiant·es internationaux.

Camille SCHEFFLER¹,², Dominique CHEVALIER², Claire CUNTY ¹,³, Jean-François GRASSIN³, Thierry JOLIVEAU⁴, Marie LEFEVRE⁵,⁶, Hélène MATHIAN⁶, Madjid SADALLAH⁵,⁷

1. Université Lumière Lyon 2, EVS UMR5600, 69007, Lyon, France

A. c.scheffler@univ-lyon2.fr

B. claire.cunty@univ-lyon2.fr

2. Université Claude Bernard Lyon 1 - INSPE, EVS UMR5600, 69007, Lyon, France
dominique.chevalier@univ-lyon1.fr

3. Université Lumière Lyon 2, CNRS, CIEF, ICAR UMR5191, 69007, Lyon, France
jean-francois.grassin@univ-lyon2.fr

4. Université de Saint-Etienne, CNRS, EVS UMR5600, Saint-Etienne, France
thierry.joliveau@univ-st-etienne.fr

5. Université Claude Bernard Lyon 1, CNRS, INSA Lyon, LIRIS UMR5205, 69622, Villeurbanne, France

C. marie.lefevre@liris.cnrs.fr

D. madjid.sadallah@univ-lyon1.fr

6. CNRS, EVS UMR5600, 69007, Lyon, France

helene.mathian@ens-lyon.fr

**ABSTRACT.** The question of 'place' remains a topical one in the field of Geographic Information Sciences, where 'space' is still predominant. This issue is explored here in the context of an experiment involving international students who have been asked to share their located experiences via a dedicated mobile application. We present the objectives, design and implementation of this application and discuss the issues associated with these observations in the field of Geographic Information Sciences.

**MOTS-CLES :** expérience sensible localisée, lieu, espace, application smartphone, étudiants internationaux

**KEYWORDS:** emotional located experience, place, space, mobile application, study abroad
# 1. Introduction

Le projet de recherche MOBILES<fnref n="1" /> est un projet interdisciplinaire qui réunit des linguistes, des géographes et des informaticiens. Il a un double objectif : (1) analyser les expériences spatiales et les pratiques de socialisation langagières des étudiant·es internationales·aux (EI) en séjour d'étude à Lyon ; (2) rendre compte des relations sensibles et émotionnelles de ces EI avec leur nouveau lieu de vie. Le projet s'appuie sur deux dispositifs mis en œuvre successivement : d'abord une série d'ateliers de cartographie autour de grandes cartes papier de Lyon durant lesquels les EI présentent et discutent de leurs expériences ; ensuite l'utilisation d'une application numérique pour smartphone nommée « Mobiles » conçue spécialement lors du projet pour le recueil et le partage d'expériences sensibles localisées. Le développement de cette application s'appuie sur deux hypothèses principales. La première est que le fait d'échanger sur ses expériences spatiales favoriserait aussi bien le processus de socialisation et d'expression par le langage que l'immersion des EI. La seconde est qu'une application cartographique de partage d'expériences spatiales pourrait constituer un médium de documentation de ces expériences ainsi qu'un support pour les échanges.

# 2. Cadre théorique

Les dimensions spatiales, sensibles et émotionnelles de l'expérience que l'application doit être capable de prendre en compte conduisent à mobiliser des concepts dont les définitions diffèrent entre les disciplines : « lieu », « expérience », « sensible », « espace ». Les sciences de l'information géographique ont abordé ces questions depuis longtemps. Nous ne pouvons proposer dans ce résumé qu'une discussion rapide de ces approches, avant d'exposer les principes que nous avons adoptés dans le projet, pour rendre compte des « expériences spatiales sensibles ». Parler d'expérience spatiale conduit à pointer le fait que l'existence humaine est intrinsèquement spatiale (Lussault, 2018). Elle se produit toujours quelque part et à un moment donné, dans un environnement concret avec un paysage, une météorologie, un contexte social spécifique. L'expérience peut être solitaire ou partagée avec un groupe (ce qui lui donne une coloration particulière), mais dans tous les cas elle a une dimension personnelle et subjective même si son contexte, matériel par exemple, peut être objectivé. Selon Tuan, lors d'une expérience spatiale, une personne à la fois éprouve et construit une réalité. Cette expérience est « dirigée vers le monde extérieur » ; elle est aussi un retour réflexif sur soi avec une « capacité à tirer un apprentissage de son vécu » (Tuan, 1977, 13).

La dimension subjective de l'expérience sensible intègre différentes composantes : sensorielles, signifiantes, émotionnelles et affectives associées à certains lieux lors de l'expérience. Les approches de cartographies sensibles proposent des solutions pour exprimer cartographiquement ces expériences spatiales subjectives. Mais comme l'écrit Olmedo (2021, 1), ces cartes sensibles « informent sur les expériences spatiales plus que sur les lieux ». Leur élaboration collective est d'ailleurs en soi une expérience unique et non transposable. Le développement d'une application informatique conduit à envisager différemment la question. Elle oblige à formaliser,

<footnote n="1">¹ ANR-20-CE38-0009 (Décembre 2020-juillet 2025)</footnote>
catégoriser, simplifier et standardiser l'expression individuelle de l'expérience pour
en permettre le partage et une discussion collective.

3. Problématisation en Sciences de l'Information Géographique

La formalisation nécessite de laisser de côté, consciemment et explicitement,
certaines nuances ou certaines facettes développées en sciences humaines. Deux
points évidents mais cruciaux sont à souligner d'emblée : (1) la dimension
personnelle et subjective de l'expérience nécessite qu'elle soit directement exprimée
par le sujet, qui doit aussi (2) en décrire la dimension spatiale.
(1) L'expression par les sujets eux-mêmes implique de leur fournir des moyens pour
produire une forme de narration de leur expérience. Les traces géonumériques
laissées par les individus sur les réseaux sociaux ne répondent pas vraiment à ces
objectifs. Leurs limites ont été largement soulignées (Crampton et al. 2013, Quesnot
2016) : pauvreté sémantique, manque de contextualité, vocation plus sociale
(échanger, converser) que descriptive... Dans son principe, notre application
s'apparente davantage à la démarche du citoyen capteur de Goodchild (2007). Mais
alors que ce capteur humain était supposé fiable car réflexif et intelligent, nous lui
donnons une mission différente en lui demandant des se transformer en un capteur
sensible qui enregistre aussi des émotions, des perceptions, des sentiments et des
humeurs.

(2) Le point critique de la formalisation d'une expérience « localisée » reste la transcription spatiale de l'expérience. En effet une expérience sensible ne porte pas sur l'espace (space) mais sur le lieu. « L'espace se transforme en lieu lorsqu'il acquiert une définition et un sens. » (Tuan, 2011, p. 70). La distinction conceptuelle entre espace et lieu a été largement discutée en géographie humaine et sociale. Les formalisations proposées par Relph (1976) sur les composantes de l'identité d'un lieu puis celles d'Agnew (1987) reprises par Cresswell (2004) sur le « lieu chargé de sens » ont inspirées les sciences de l'information géographique encore grandement dominées par les approches spatiales (Goodchild et Li, 2016) mais qui ont développé ces dernières années des approches dites « platial » (un dérivé de Place). On parle de SIG « basés sur les lieux » (place-based GIS) (Roche, 2016 ; Papadakis et Blaschke, 2016 ; Merschdorf et Blaschke 2018, Gao 2022). Abbasi et al. (2024) notent récemment « qu'il n'y a pas encore de consensus parmi les experts en SIG sur la manière de caractériser l'idée de lieu de manière compatible avec les outils de données spatiales » et soulignent que « la modélisation des lieux à l'aide des SIG n'est pas résolue ». La question de la formalisation des expériences individuelles et leur lien avec les lieux dans un contexte géomatique est donc une question toujours ouverte dans une optique d'opérationnalisation.
## 4. Conception de l'application « MOBILES »

La conception de l'application dédiée à la collecte et au partage d'expériences spatiales s'est nourrie à la fois d'éléments issus du cadre conceptuel décrit ci-dessus complété par des observations empiriques spécifiques à la question des EI arrivant à Lyon. En amont du développement, plusieurs ateliers de mises en situation ont été organisés autour de différents dispositifs (grande cartes papiers, balade sensibles...) permettant d'expliciter leurs expériences et d'interagir entre eux. Nous avons pu observer auprès de plusieurs groupes d'EI au cours de divers ateliers la forme des caractéristiques énoncées lors de la remémoration d'expériences spatiales, et les éléments de discussions qui en émanaient.

Les spécifications nécessaires au développement de l'application ont été réfléchies en parallèle de ces ateliers. Au regard des pratiques numériques des EI, observées lors des premiers ateliers, le recours à une application cartographique sur smartphone (plutôt qu'une application de cartographie web par exemple) a semblé être la solution la plus proche des usages quotidiens des EI. L'application a été conçue autour d'une interface cartographique, impliquant qu'une expérience soit avant tout géolocalisée. L'expérience spatiale se décrit ensuite dans l'application numérique, via une annotation localisée qui comporte cinq dimensions à renseigner :

- Dimension spatiale et temporelle : où et quand a eu lieu cette expérience ; en intégrant les questions de la portée spatiale et de la récurrence temporelle

- Dimension pratique : (1) activités associées à l'expérience spatiale : militaires (courses, études, santé, etc.) ou plutôt de loisir (sortie, culture, sport, etc), et (2) éléments attractifs associés au lieu (point de vue, lieu repère, lieu de nature).

- Dimension sociale : formes de sociabilité associées à l'expérience spatiale (rencontre – ambiance sociale – rendez-vous – avec des amis proches - communauté).

- Dimension sensorielle : éléments relatifs aux sens et aux facteurs extérieurs qui influent sur l'expérience spatiale. Il s'agit des sons ou des odeurs mais aussi de la saison, de la météo ou du moment de la journée.

- Dimension affective : état émotionnel ressenti lors de cette expérience spatiale, particulièrement conçue pour des EI : souvenirs – mal du pays, nostalgie – se sentir chez soi – attachement au lieu.

L'interface propose une certaine diversité de modes d'expression pour décrire ces annotations localisées : icônes, émoticônes, hashtag, micro-narration et photographie. Parmi eux, seule l'échelle de lieu est obligatoire et systématique, et un seul autre élément associé suffit à valider l'enregistrement d'une annotation. Ainsi une annotation peut contenir de 2 à 20 éléments.

## 5. Discussion

Les premières utilisations de l'application par les EI se sont tout d'abord effectuées au cours d'ateliers (automne 2024) à l'instar de ceux « autour de la carte » mentionnés plus haut avec des annotations à réaliser pendant et entre les séances.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Approche géomatique des expériences des lieux avec une application contributive

Une deuxième vague d'observations a ensuite été réalisée en utilisation « libre » de l'application durant un mois au printemps 2024. Cette deuxième série a fait l'objet de plusieurs types d'analyses sur (1) les usages de l'application elle-même et (2) la forme des annotations pour valider l'hypothèse de l'utilisation de ce medium (Sadallah et al., 2024).

Nous aborderons dans la communication plusieurs questions qui se posent à ce stade du projet quant à la spatialisation (mise en espace) vs la *platialisaton* (mise en lieu) des annotations des EI dans l'application. S'il est possible d'analyser la répartition spatiale des annotations en fonction de différents critères qui les décrivent ou qui caractérisent leurs auteurs, ces annotations n'informent pas directement sur les lieux mais sur des expériences qui se sont toujours produites quelque part. Cette localisation en (x,y) de l'annotation, toujours présente puisque obligatoire, nécessite une interprétation en terme de lieu. Celle-ci peut se faire a priori de quatre manières : (1) à partir d'autres éléments de l'annotation comme la portée de la localisation, le texte et la photo associées, les icônes d'activité et de perception sensorielle sélectionnées ; (2) par comparaison avec des informations objectivables sur les types d'espace où se localisent les annotations ; (3) à partir de la localisation des autres annotations de la même personne et de la spatialisation de leurs pratiques ; (4) par l'analyse des concentrations dans l'espace des annotations de nature comparable. Nous interrogerons aussi le caractère dialogique de ces dimensions spatiales et « platiales ». L'expérience sensible pourrait relever à la fois des deux dimensions, celle de l'espace et celle des lieux.

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# Un Système d'Information Géographique harmonisé pour le suivi de l'adduction d'eau potable

## Étude de cas de la région Haute Matsiatra à Madagascar

Jacques Aimé RAZAFINDRAGY¹, Vincent ARMANT²,
Eric DELAITRE², Jean-Christophe DESCONNETS³,
Aimé Richard HAJALALAINA¹,
Hasina Lalaina RAKOTONIRAINY¹,
Thérèse LIBOUREL⁴

1. Projet MADATLAS, Université de Fianarantsoa, Madagascar
   jacques_aime.razafindragy@univ-fianarantsoa.mg/
   hajalalaina@univ-fianarantsoa.mg/hasina.rakotonirainy@emit.mg

2. UMR 228, ESPACE-DEV, IRD, France
   vincent.armant@ird.fr/eric.delaitre@ird.fr

3. Mission Science Ouverte, IRD, France
   jean-christophe.desconnets@ird.fr

4. UMR 228, ESPACE-DEV, Université de Montpellier, France
   therese.libourel@umontpellier.fr

**ABSTRACT.** The distribution of drinking water is ensured by a number of managers in the high plateau of Madagascar mainly in the Haute Matsiatra region. Facilitating and better managing is the objective we have set. To do this, we offer a single and harmonised view of the different water supply networks to enable a better water distribution monitoring.

**MOTS-CLÉS :** Gestion de la distribution d'eau potable, intégration de données, modélisation

**KEYWORDS:** Drinking water supply, spatial data, integration, modelisation
# 1. Introduction

L'eau est une ressource essentielle à la vie sur terre et primordiale dans tout domaine d'activités. Assurer une gestion durable de cette ressource est l'un des objectifs du projet MADATLAS qui envisage la mise en place d'un observatoire de l'eau à Madagascar. Dans le territoire de la région de Haute Matsiatra à Madagascar, la gestion du réseau d'adduction d'eau potable est confiée à plusieurs structures : l'entreprise d'état JIRAMA chargée du réseau urbain et le réseau rural qui comprend différents gestionnaires publiques et privés sur l'adduction d'eau potable dans les villages. Les données du réseau rural sont collectées par le programme EAURIZON qui est issu de la collaboration décentralisée du Grand Lyon (Eaurizon2025, 2021) Bien que les missions et les lieux d'exploitation s'intersectent sur le territoire, chaque gestionnaire maintient son propre système d'information lui permettant de gérer la distribution de l'eau. Afin de permettre le suivi de la distribution d'eau potable à travers différentes limites administratives (quartiers, communes, régions...), il est essentiel de pouvoir intégrer et combiner les données en provenance des deux gestionnaires.

Plusieurs obstacles limitent le partage et l'intégration des données permettant de construire une vue globale et unifiée des réseaux d'adduction d'eau. La section Contexte précise l'enjeu, la problématique du partage et de l'intégration des données. Elle fournira de plus un bref état de l'art. La section Approche méthodologique explicite notre démarche : conception d'un modèle global par intégration des données initiales et réalisation avec l'outil SIG PostGis. La dernière section Conclusion rappellera l'intérêt de la recherche et les perspectives envisagées.

# 2. Contexte

**Enjeu.** La réalisation d'une base de données spatio-temporaire globale et unifiée devrait permettre d'assurer un meilleur suivi de la distribution d'eau potable et in fine de mieux gérer cette ressource et d'alerter sur le risque de période de pénurie dans la région Haute Matsiatra à Madagascar. Afin de répondre à cet enjeu sociétal, nous proposons la construction d'un système d'information géographique harmonisé regroupant les données de format hétérogènes des deux acteurs afin de permettre le suivi de l'adduction d'eau potable à travers différentes limites administratives.

**Problématique.** Le principal obstacle à la construction d'un système d'information harmonisé est l'hétérogénéité multi-formes des données. Dans la région Haute Matsiatra les silos d'informations transmis par les deux gestionnaires présentent une exactitude et des descriptions dépendantes de leur production. 'Réaliser une harmonisation' des silos d'information permettra de construire une vue globale du réseau d'adduction qui facilitera la gestion et l'analyse de la distribution d'eau potable dans la région. **Travaux liés.** Notre hypothèse
s'appuie sur les travaux (Haslhofer, Klas, 2010) qui posent comme condition
préalable un accès uniforme aux données. Ainsi, le développement d'un système
d'information harmonisé repose sur la capacité de ce dernier à réaliser l'inter-
opérabilité entre les bases de données existantes. De nombreuses publications,
dont (Parent, Spaccapietra, 1996), proposent et détaillent un panorama des ap-
proches permettant d'intégrer des données hétérogènes. Dans le cas spécifique
des systèmes d'information du domaine de l'eau potable, la commission de vali-
dation des données pour l'information spatialisée (COVADIS) (Covadis, 2019)
décrit le standard de données pour les Réseaux d'Adduction d'Eau Potable et
Assainissement (RAEPA). Ce standard présente la recommandation du cadre
technique minimal pour l'échange de données descriptives du fonctionnement
de ces réseaux. L'ontologie proposée par (Belghaddar et al., 2022) et les recom-
mandations COVADIS ont été conçues pour décrire les différents éléments et le
fonctionnement des réseaux d'adduction et de traitement des eaux. Cependant,
elles n'ont pas été conçues pour permettre le suivi de la distribution, ou de la
production d'eau potable.

3. Approche méthodologique

Nous nous appuyons sur la vision globale du réseau issue de COVADIS sché-
matisée ci-dessous. Le réseau est une collection de canalisations comprenant une

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>FIGURE 1. Modèle du réseau d'adduction</figcaption></figure>

suite d'arcs définis par un noeud d'origine et un noeud extrémité. Ces noeuds
étant des ouvrages, localisés dans les limites administratives et produisant des
types d'eau (brute, traitée, distribuée).

Pour réaliser le suivi de la distribution d'eau potable à travers le territoire,
nous réaliserons les trois étapes suivantes.

**3.1. Recensement des cas d'hétérogénéités des données.**

Les données collectées par les deux gestionnaires (JIRAMA, EARIZON)
n'identifient pas de la même façon les ouvrages de traitement dont ils ont la
charge. De même, ils ne localisent pas les ouvrages en question avec le même
référentiel. L'entreprise JIRAMA utilise le système de référentiel géographique
EPSG 29702 : Tananarive (Paris)/Laborde Grid approximation pour localiser
les ouvrages et les associer à un toponyme (nom de quartier, ...). Le programme
EAURIZON de son côté utilise le système de référencement géographique EPSG
4326:WGS 84, mais ne localise pas ses ouvrages à l'aide de toponymes. Le Tableau 1 résultat de la classification proposée par les travaux de (Haslhofer, Klas, 2010) résume les types d'hétérogénéité rencontrés par nos partenaires. Pour arriver à une vue unifiée permettant de représenter les données issues des différents acteurs, nous avons résolu tous les cas d'hétérogénéité des données.

<table><caption>TABLEAU 1. Types d'hétérogénéités rencontrés dans le données</caption><thead><tr><th></th><th>Type</th></tr></thead><tbody><tr><td>1.Hétérogénéité structurelles</td><td>1.1 Conflits de noms<br>1.2 Conflits d'identification<br>1.3 Conflits de contraintes<br>1.4 Correspondances multilatérales</td></tr><tr><td>2.Hétérogénéités sémantiques</td><td>2.1 Conflits de domaine<br>2.2 Incohérences terminologiques<br>2.3 Conflits de mise à l'échelle d'unités<br>2.4 Conflits de représentation</td></tr></tbody></table>

**3.2. Proposition d'un modèle harmonisé des données.** La seconde étape de notre méthode a consisté à proposer un modèle conceptuel harmonisé qui nous a servi pour créer le système spatio-temporel (POSTGIS) permettant le suivi de la distribution d'eau potable. La Figure 2 (diagramme de classes UML) montre le modèle conceptuel des données. Ce modèle décrit la dynamique du suivi de l'adduction de l'eau potable (en orange) qui chemine via les ouvrages de la structure du réseau (en bleu). Ces ouvrages sont localisés à travers les limites administratives de la zone d'étude (en jaune).

<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>FIGURE 2. Modèle Harmonisé des données du réseau d'adduction d'eau potable en zones urbaines et rurales</figcaption></figure>

**3.3. Implémentation de fonctionnalités de suivi.** La Figure 3 montre la localisation des ouvrages existant dans l'adduction d'eau potable de la com-
mune urbaine de Fianarantsoa. Pour assurer au mieux l'équité de la distribu-
tion, nous devons estimer sur chaque réseau les volumes d'eau captée, traitée
et distribuée. La figure 4 montre les quantités d'eau traitée dans la station de
traitement alimentant en amont le réseau de distribution de la commune de
Fianarantsoa. La station Ambanimaso est alimentée par les eaux de la rivière.
Globalement les volumes d'eau traitée sont stables et en légère augmentation
sur une grande partie de l'année. A partir d'Octobre (fin de la saison sèche),
on observe une diminution du volume d'eau traitée issu de la rivière (station
Ambanimaso).

<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>FIGURE 3 : Réseaux d'adduction d'eau potable de la commune urbaine de Fianarantsoa</figcaption></figure>

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>FIGURE 4 : Suivi des quantités d'eau traitée par la station de traitement Ambanimaso</figcaption></figure>

4. Conclusion et perspectives

Le suivi de la distribution d'eau potable est un enjeu majeur permettant
d'alerter des potentiels risques de pénurie ou de rupture de la distribution d'eau
potable. Ayant conscience de l'importance de l'eau potable, le travail prévoit la
gestion harmonisée du réseau d'assainissement des eaux usées et contribuera à
la satisfaction d'une gestion durable et équitable de l'eau. Pour aller plus loin,
il est primordial d'ouvrir les perspectives de ce travail qui permettront aussi
d'harmoniser les services du suivi de l'état du réseau et de son matériel (par la
mise en œuvre de réparation).

Bibliographie

Belghaddar Y., Seriai A., Begdouri A., Delenne C., Chahinian N., Rima B. *et al.* (2022). Towards a generic fusion framework for underground networks involving model-driven engineering domain. *International Journal of Information Science and Technology*, vol. 6, n° 2, p. 8–19.

Covadis. (2019). *Standard de données réseaux d'aep et d'assainissement*. Consulté sur http://www.geoinformations.developpement-durable.gouv.fr/.

Eaurizon2025. (2021). *Lancement officiel du programme eaurizon 2025*. Consulté sur https://www.raneau.org/fr/lancement-officiel-du-programme-eaurizon-2025

Haslhofer B., Klas W. (2010). A survey of techniques for achieving metadata inter-operability. *ACM Computing Surveys (CSUR)*, vol. 42, n° 2, p. 1–37.

Parent C., Spaccapietra S. (1996). Intégration de bases de données: Panorama des problèmes et des approches. *Ingénierie des systèmes d'information*, vol. 4, n° 3, p. 333-359.
# Appréhender la complexité du parcellaire soumis aux risques littoraux

## Vers un indice de complexité foncière

Jean-Michel FOLLIN¹, Elisabeth BOTREL¹, Marie FOURNIER¹, Nathalie THOMMERET², Elise DELACOTTE¹

1. Laboratoire Géomatique et Foncier EA 4630 – Cnam, Le Mans (72), France
prénom.nom@lecnam.net

2. Laboratoire de Géographie Physique UMR 8591 – UPEC, Paris (75), France
nathalie.thommeret@u-pec.fr

**ABSTRACT.** Climate change has significant consequences on the French coastline, which is threatened by both marine submersion and coastal erosion. One long-term strategy promoted by the French government is to adapt vulnerable areas, potentially through spatial reorganisation (ie, delocation and relocation of goods and people). Such projects can only be implemented in a long-term process and may face various barriers. In this context, a Property Complexity Index has been developed as a first step to evaluate and assess the variety and complexity of property and land use rights for each parcel of land.

The Property Complexity Index is a numerical value that reflects the overall complexity of each parcel of land. It considers several aspects of property, including property rights ("real right" or "right in rem"), the use of the parcel ("personal right" or "right in personam") and its premises (including the number and use of buildings), as well as the property value.

First, this communication presents the principles and methodology of the Index; then it provides a first example, with an application on the Yeu Island (Atlantic Coast).

**MOTS-CLES** : recomposition spatiale, risques côtiers, approche multicritère, Fichiers fonciers, droit foncier

**KEYWORDS:** spatial reorganisation, coastal risks, multicriteria approach, land records, land law
# 1. Introduction

Dans les années à venir, le changement climatique et l'élévation du niveau marin associée vont augmenter les risques sur les littoraux, en particulier les risques de submersion marine et d'érosion côtière (GIEC, 2023). Les récentes projections sur le territoire français à l'horizon 2050 indiquent que 5 200 logements et 1 400 locaux d'activité pourraient être affectés par le recul du trait de côte (Cerema, 2024). Dans ce contexte, deux piliers de lutte sont identifiés : l'adaptation aux évolutions climatiques et l'atténuation de ses effets. L'adaptation, qui revêt différentes formes, a pour but de renforcer la résilience des territoires, infrastructures et populations face aux risques liés aux dérèglements climatiques. L'État français, à travers la Stratégie Nationale de Gestion Intégrée du Trait de Côte, prône « *un changement de paradigme* » pour « vivre avec la mer plutôt que contre elle » et porte ainsi « la volonté d'accompagner les territoires littoraux dans leur recomposition spatiale » (Ministères Territoires Ecologie Logement, 2024). La recomposition est entendue comme une opération d'aménagement pouvant impliquer une délocalisation puis une relocalisation des biens et activités vers des territoires plus propices et dont la réalisation peut s'étendre sur plusieurs décennies. Il apparaît donc important d'étudier dès à présent les différents enjeux et problématiques locales afin d'anticiper au mieux ces recompositions spatiales des secteurs littoraux à risques.

Un tel projet pourrait notamment se heurter aux caractéristiques du foncier, en fonction des types de propriétés, des usages et de l'ensemble des droits qui le grèvent. Différentes approches de caractérisation de la dureté ou mutabilité du foncier peuvent être mises en œuvre et de premières réflexions ont déjà été proposées par Chotard et al. (2021) qui explore les scénarios possibles en fonction de la configuration spatiale à l'échelle d'une commune ou d'un EPCI. Ces approches ont pour objectif de décrire la capacité d'un terrain à changer de destination. Les méthodes et indicateurs utilisés diffèrent en fonction de l'objectif visé, qui correspond très souvent à la recherche de gisements fonciers (Cerema, 2014 ; Demarquet et Toujas, 2018). La complexité foncière, proposée ici, a pour objet de mesurer la difficulté à délocaliser des biens et activités situés sur une parcelle dans un territoire soumis à un risque (érosion, submersion, inondation, ...). C'est dans ce cadre que ce travail, réalisé en partenariat avec le projet OdySéÎles<fnref n="1" />, se propose d'analyser finement le foncier, à l'échelle de la parcelle, plus petite unité spatiale disponible et pertinente, dans l'objectif d'élaborer un indice de complexité foncière (ICF) pouvant, à terme, contribuer à l'information des pouvoirs publics et porteurs de projet de recomposition spatiale, afin d'anticiper les potentiels obstacles à cette première étape qu'est la délocalisation.

Après avoir présenté notre définition de l'ICF et les différentes configurations de propriété possibles sur lesquelles l'appliquer, nous décrirons notre méthodologie pour construire cet indice, à partir notamment des « Fichiers fonciers ». Pour finir, nous développerons une application pratique qui sera testée sur le territoire de l'île d'Yeu.

<footnote n="1">¹ https://www.odyseyeu.org/odyseiles/</footnote>
## 2. La complexité foncière et les configurations possibles de propriété

Cinq critères principaux, en partie liés à la structuration même des « Fichiers fonciers », ont été retenus pour définir la complexité foncière d'une parcelle :

- Le critère « droits réels<fnref n="2" /> » (DR), constitué lui-même de 4 sous-critères : nombre de propriétaires (NP), type de propriétaire (TP qui peut être une personne physique ou morale), nature des droits réels (ND, par exemple la configuration « emphytéotes associés avec des propriétaires ») et statut de la propriété (SP qui peut être « classique », « en indivision » ou « en état successoral en cours »);

- Le critère « droits personnels<fnref n="3" /> » (DP) qui a les modalités suivantes : bail commercial ou assimilé (i.e. bail professionnel), bail d'habitation ou assimilé, occupation à titre gratuit ou par bail rural, ou une combinaison de ces éléments ;

- Le critère « usages » (U) formé de 3 sous-critères : type d'exploitation du sol (TE), type d'activité exercée (TA) et nature du sol (NS, i.e. type de construction) ;

- Le critère « valeur foncière » (VF) qui correspond à un prix estimé du bien ;

- Le critère « attachement au bien » (AB), non intégré ici car en développement, fait appel notamment à des approches issues de la psychologie environnementale.

Pour construire notre indice, nous raisonnons sur le nombre de droits de propriété susceptibles d'être relevés sur une parcelle, une parcelle pouvant contenir plusieurs biens immeubles sur chacun desquels peuvent porter plusieurs droits de propriété et plusieurs usages. Les critère DR et U peuvent donc présenter des scores plus importants pour une propriété multiple que pour une propriété individuelle simple en raison de notre mode de calcul cumulatif. Nous distinguons ainsi trois cas de figure afin de contextualiser l'indice et faciliter l'interprétation de ses résultats : (1) le cas des immeubles individuels, où la parcelle et les éventuels locaux s'y trouvant forment l'unique objet support des droits réels, (2) le cas des immeubles collectifs (i.e. les copropriétés et divisions en volumes) et (3) le cas des immeubles à superposition de droits de propriété (en principe temporaires). Les cas 2 et 3 pouvant parfois se recouper, un cas mixte 2-3 est possible, mais non rencontré sur notre zone d'étude.

## 3. Mise en œuvre et application de l'ICF

La construction de l'ICF s'est appuyée sur l'analyse multicritères hiérarchique de Saaty (Saaty, 1980). Les appréciations d'importance relative entre critères ainsi que les scores affectés aux modalités de ces critères ont été déterminés en mobilisant des connaissances du domaine et de manière à obtenir une cohérence globale satisfaisante.

Une formule a ainsi été élaborée pour une première version de l'ICF où les valeurs de $C_X$ correspondent aux coefficients associés à chacun des critères X avec $X \in$

<footnote n="2">² Droits conférant un pouvoir direct et immédiat sur une chose, un bien.</footnote>

<footnote n="3">³ Droits permettant à une personne d'imposer une prestation à une autre.</footnote>
{DR, DP, U, VF} tels que $\sum C_x=1$ (des formules similaires ont été créées pour les critères DR, fonction de NP, TP, ND et SD, et U, fonction de TE, TA et NS).

$$ICF = C_{DR} \times DR + C_{DP} \times DP + C_U \times U + C_{VF} \times VF \quad (1)$$

La mise en œuvre de l'ICF s'est basée en grande partie sur les « Fichiers fonciers », principale source d'informations pour les critères DR, DP et U même si cette base a été créée dans un objectif de fiscalité et manipule des notions pouvant diverger de leurs définitions en droit. Nous avons également utilisé les bases des diagnostics de performance énergétique (DPE) et des demandes de valeurs foncières (DVF) pour déduire la localisation des baux d'habitation utiles dans le critère DP (voir figure 1). La base DVF a aussi été mobilisée pour estimer le critère VF. Notre calcul a été appliqué sur l'île d'Yeu (voir carte en figure 2).

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>FIGURE 1. Données mobilisées pour le calcul des scores U, DR, DP et VF</figcaption></figure>

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>FIGURE 2. Carte des scores ICF calculés pour les 3 catégories à Port-Joinville sur l'Ile-d'Yeu avec $C_{DR}=0.51$, $C_{DP}=0.22$, $C_U=0.15$ et $C_{VF}=0.08$ (fond : IGN)</figcaption></figure>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Appréhender la complexité foncière du parcellaire soumis aux risques littoraux

## 4. Conclusion

L'ICF repose sur une analyse multicritère combinant des variables issues de plusieurs bases de données institutionnelles nationales permettant d'appréhender les obstacles à la délocalisation de biens et activités à l'échelle de la parcelle. Trois cas de figures ont été distingués afin de proposer des valeurs comparables en fonction de contextes identifiés sur le plan des droits réels. Nous avons mis en place une première version de l'indice basée sur des choix, qui restent discutables, à la fois pour les coefficients affectés aux critères et sous-critères et les scores associés aux modalités prises par les critères ou sous-critères. Les variables proposées dans les « Fichiers fonciers », base créée avant tout avec une finalité fiscale, ont été mises en regard des définitions juridiques pour mettre en évidence et comprendre leurs divergences. Cela nous a permis de sélectionner les variables et modalités utiles dans notre indice. Il apparaît que ces données sont surtout intéressantes pour les droits réels et, dans une moindre mesure, pour les usages des biens. Elles s'avèrent plus limitées pour les droits personnels, ce qui nous a amené à produire une donnée sur les baux d'habitation par croisement des données DPE et DVF, en nous fondant sur une hypothèse qui devra être vérifiée. Des réflexions sur le critère d'attachement au bien qui s'appuie, entre autres, sur des aspects plus subjectifs sont en cours afin de compléter l'ICF. Une prochaine étape sera de confronter des résultats obtenus avec différents paramétrages de l'indice à des cas éprouvés et documentés sur le terrain afin de préciser notre formule et d'évaluer la robustesse de notre approche. Cet indice, initialement imaginé vis à vis de secteurs littoraux, pourrait également être adapté et testé dans d'autres types de secteurs exposés à des risques, par exemple de crues de cours d'eau.

## Bibliographie

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* Chotard M., Chadenas C., Robin M. et Navarro O. (2021). De la relocalisation à la recomposition territoriale : adapter l'approche aux risques côtiers, *Bulletin de l'Association de Géographes Français*, vol. 98, n° 3/4, p. 566-588.

* Demarquet M. et Toujas D. (2018). Comment mesurer les gisements fonciers ? *Revue Foncière*, n° 23, p. 13-17.

* GIEC (2023). *Rapport de synthèse 2023. Contribution des Groupes de travail I, II et III au sixième Rapport d'évaluation du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat*. Rapport du GIEC, mars 2023.

* Ministères Territoires Ecologie Logement (2024). Adaptation des territoires aux évolutions du littoral, https://www.ecologie.gouv.fr/politiques-publiques/adaptation-territoires-aux-evolutions-du-littoral

* Saaty T. L. (1980). *The Analytic Hierarchy Process*, McGraw-Hill, New York.
# Un jeu de conquête de territoire pour
experimenter la production et l'analyse de
données de positionnement par satellite
(GNSS)

## Fausse bonne idée pour la formation ou vrai levier
d'engagement des apprenants ?

Erwan QUESSEVEUR¹

1. UMR CNRS 6590 Espaces et Sociétés - Université Rennes 2
erwan.quesseveur@univ-rennes2.fr

ABSTRACT. As part of university training in geomatics, specific teaching is scheduled with the aim of addressing the issue of positioning technologies and giving students the opportunity to experiment ways of producing and manipulating positioning data. In search of increased student engagement, a territory conquest game is implemented. This communication will successively return to the ambitions, opportunities and risks of a playful approach, before addressing the learning objectives of this practical implementation. Finally, we will detail the practical modalities of implementing this project, before proposing feedback and development prospects.

MOTS-CLÉS : données GNSS, approche ludique, développement de compétences, géomatique

KEYWORDS: GNSS data, playful approach, skills development, geomatics
# 1. Introduction

Dans le cadre d'une formation universitaire en géomatique, un enseignement spécifique est programmé dans le but d'aborder la question des technologies de positionnement et donner l'occasion aux étudiants d'expérimenter des moyens de produire et manipuler des données de positionnement. A la recherche d'un engagement accru des étudiants, un jeu de conquête de territoire est mis en œuvre.

Cette communication revient successivement sur les ambitions, les opportunités et les risques d'une approche ludique, avant d'aborder les objectifs d'apprentissage de cette mise en pratique. Enfin, les modalités pratiques de mise en œuvre de ce projet sont détaillées, avant de proposer un retour d'expérience et des perspectives de développement.

# 2. Un jeu pourquoi faire ? Ambitions, opportunités et risques d'une mise en situation pratique sous forme de jeu

L'enseignement intitulé « Technologies pour le positionnement » est proposé dans le cadre d'une mutualisation aux étudiants du master 1 TELENCVI (géographie, environnement, télédétection) et SIGAT (géomatique) de l'université Rennes 2. Afin de stimuler l'engagement des étudiants dans l'expérimentation de la production et de l'exploitation de données de positionnement par satellite, un jeu de conquête de territoire est mis en œuvre en appui des séances de travaux dirigés.

Cette partie de la communication revient spécifiquement sur le cadre des jeux sérieux (Alvarez, 2023 ; Henriet, 1983 ; Kasbi, 2012) en abordant les opportunités d'innovation pédagogique pour le développement des compétences en géomatique (Moorman, 2019). Nous y évoquerons à la fois les atouts de ces approches, mais aussi les écueils potentiels qu'elles présentent.

# 3. Objectifs d'apprentissage

Les objectifs d'apprentissage de cet enseignement sont de plusieurs ordres. Sont évoqués ici en détail les connaissances et compétences visées et plus spécifiquement celles relevant du jeu, au titre des travaux dirigés :

- Amener à la réflexion sur la qualité et les formalismes de données GNSS<fnref n="1" /> pour mesurer et caractériser des positions et des déplacements

- Construire une stratégie de modélisation spatio-temporelle permettant la mise en œuvre d'une chaîne de traitement répondant aux objectifs du jeu

- Concevoir et mettre en œuvre un protocole de tests du matériel mis à disposition, préalable à la phase de mesure sur le terrain (dans le cadre du jeu)

<footnote n="1">¹ Global Navigation Satellite System</footnote>
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Un jeu de conquête de territoire pour expérimenter la production et l'analyse de données de
positionnement par satellite (GNSS)

- Elaborer une stratégie pour exploiter au mieux les caractéristiques du matériel de mesure disponible et définir les modalités de conquête de territoire.

Le point sur les compétences visées dans le cadre de cet enseignement se conclu
par une mise en perspective avec les référentiels de connaissances et de compétences
qui régissent nos diplômes.

4. Modalités pratiques de mise en œuvre du jeu – matériel et méthodes

Le jeu sérieux mis en place dans le cadre de cet enseignement est librement
inspiré du projet MapAttack ! de la société Geoloqi datant de 2011². Cette partie de
la communication revient sur les objectifs et les modalités du mise en œuvre
pratiques de la séquence de jeu :

- Cadre spatial et temporel du jeu : L'espace de jeu est délimité par une matrice de mailles de 25 mètres à conquérir. Cette matrice inclut l'intégralité du campus de Villejean de l'université Rennes 2 à Rennes. La séquence de production de traces GNSS est fixée à 30 minutes.

- Matériel mis à disposition dans le cadre du jeu : 2 GPS aux caractéristiques différentes sont fournis pour chacun des groupes. Il est proposé de revenir ici sur l'évolution du matériel et le cadre de test que constitue ce jeu, notamment pour des projets de recherche qui ont développé de capteurs GNSS spécifiques (programme ID4CAR PME AstrollenDro (2014-2017), ANR Mobikid's (2016-2021).

- Objectifs du jeu : Pour gagner le jeu, les étudiants constitués en groupe de 3 doivent conquérir un maximum de maille. Pour conquérir une maille, deux conditions indépendantes sont prises en compte : être l'équipe qui a passé le plus de temps cumulé dans l'emprise de la maille ; être l'équipe qui a été présente en dernier dans l'emprise de la maille

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

<footnote n="2">2 https://github.com/geoloqi/MapAttack?tab=readme-ov-file</footnote>
FIGURE 1. Exemple de résultat partiel proposé par un groupe d'étudiants au terme du jeu en mars 2024

- Organisation des séances de travaux dirigés (TD) et nature des rendus : 2 sessions de 3 heures de TD sont proposées en appui de cours théoriques.

La séance 1 permet de détailler les consignes et de présenter le matériel mis à disposition. Les étudiants sont ensuite invités à mettre en place une phase de test du matériel et de construire en parallèle la chaîne de traitement qui doit leur permettre d'aboutir à la définition de leur stratégie pour gagner le jeu. Une note de cadrage est demandé aux étudiants au terme de la séance 1.

Au cours de la séance 2, la production de traces de données GNSS est suivie d'une séquence de traitement de l'ensemble des données pour produire un classement des conquêtes de chacun des groupes. Une seconde note de cadrage est produite par les étudiants au terme de la séance 2.

## 5. Discussions : retour d'expérience, compétences (plus ou moins) développées et perspectives

En s'appuyant sur plusieurs années successives d'expérimentation du jeu dans le cadre du cours « technologies pour le positionnement », ce point de la communication propose un retour d'expérience.

Dans le cadre de cette mise en situation ludique, on constate notamment un grand déficit de la culture du test et des difficultés à se mettre en situation pour les étudiants. Cette réalité s'explique sans doute en partie par les stratégies d'apprentissage qui sont couramment mises en œuvre pour former les étudiants aux outils et méthodes géomatiques.

En matière de traitement de données et de stratégie de mise en œuvre, plusieurs axes d'apprentissage sont développés dans le cadre du jeu :

- Traitement de données : définition de format de données cible, choix de modélisation temporelle, jointure spatiale

- Production de trace : capacité variable à se projeter spatialement, difficulté à formaliser un compromis entre les deux objectifs du jeu, définition d'une stratégie de production de données intégrant les adversaires comme les contraintes du terrain

- Connaissances propres aux technologies relevant du GNSS : compréhension des formats de données GNSS, atouts et limites des différentes solutions de production de données GNSS. L'évolution de l'équipement des étudiants en smartphone est très marquante depuis quelques années. L'amélioration constante de leur performance en matière de positionnement ouvre de nombreuses opportunités pour enrichir notamment la phase de test préalable au jeu.
[ISBN : 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Un jeu de conquête de territoire pour expérimenter la production et l'analyse de données de
positionnement par satellite (GNSS)

Le format actuel de cet enseignement relève de l'expérimentation du fait de son
volume horaire assez restreint. La mise en situation semble malgré tout stimulante
au regard de l'implication des étudiants.

On peut imaginer de nombreuses évolutions à cet enseignement, que ce soit en ce qui concerne la partie matériel ou méthodologique. On peut ici évoquer le développement de capteur à base de microcontrôleur (Arduino ou Raspberry Pi) ou encore le recours aux nouvelles technologies embarquées dans les smartphones récents pour produire des données de positionnement, notamment à l'intérieur des bâtiments (Retscher et al, 2024).

4. Conclusion

Le jeu proposé dans le cadre du cours « technologies pour le positionnement » semble augmenter le niveau d'implication des étudiants dans une mise en situation qui apparaît moins subie. On constate chaque année que le classement du jeu ne traduit pas le niveau d'acquisition des compétences visées. Ce résultat permet de rappeler que le jeu doit rester un prétexte pour faciliter l'apprentissage. Sans remettre en question les stratégies de formation plus académiques, la démarche ludique semble une voie intéressante pour le développement des connaissances et compétences en géomatique des étudiants.

5. Remerciements

Un grand merci aux étudiants pour leur soif de conquête de connaissances, de compétences mais aussi de territoires !!

Bibliographie

Alvarez J. (2023). *Serious games : « un carcan ludique »?*, Loco, Paris.

Henriot J. (1983). *Le jeu, Synonyme-S.OR.*, Paris.

Moorman L. (2019). The evolution and definition of geospatial literacy. *GIScience Teaching and Learning Perspective*. Cham, Springer, p. 9-36.

Kasbi Y. (2012). *Les Serious Games, une Révolution*, Edipro, Paris.

Retscher G., Gikas V., Gabela J., (2024). Experiences with techniques and sensors for smartphone positioning, https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/jag-2024-0048/html
## Présentations orales

### Mobilités

<table><tr><td>Raphaël BRES, Veronika PERALTA, Arnaud LE GUILCHER, Thomas DEVOGELE, Ana-Maria OLTEANU-RAIMOND, Cyril DE RUNZ</td><td>236</td></tr><tr><td colspan="2">Indicateur de cyclabilité à l'échelle de la voie de circulation</td></tr><tr><td>Sophie LIZIARD, Joanne HIRTZEL, Olivier FINANCE, Maxime VERMEIL</td><td>241</td></tr><tr><td colspan="2">Ressentis cyclistes et géomatique participative à Strasbourg</td></tr><tr><td>Jean-Clément ULLÈS, Laurent CHAPELON</td><td>245</td></tr><tr><td colspan="2">Mesurer l'accessibilité multimodale en géographie (1960-2025) : évolutions méthodologiques et conception de logiciels en France</td></tr><tr><td>Julien BRACQUART, Vincent TOURRE, Thomas LEDUC, Myriam SERVIERES</td><td>250</td></tr><tr><td colspan="2">Potential pedestrian attendance of Pathways</td></tr><tr><td>Louisette GARCIN, Sonia CHARDONNEL</td><td>255</td></tr><tr><td colspan="2">Modélisation probabiliste de la mobilité quotidienne pour une planification durable des territoires</td></tr><tr><td>Nourelhouda EL GADI, Esma TALHI, Alain BOUJU</td><td>260</td></tr><tr><td colspan="2">Ontology-Based Representation of Urban Mobility</td></tr></table>
Indicateur de cyclabilité à l'échelle de
la voie de circulation

Raphaël Bres¹, Veronika Peralta², Arnaud Le Guilcher³,
Thomas Devogele², Ana-Maria Olteanu-Raimond³,
Cyril de Runz²

1. Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Sciences Po Grenoble - UGA*, Pacte, 38000 Grenoble, France* School of Political Studies Univ. Grenoble Alpes
raphael.bres1@univ-grenoble-alpes.fr

2. Université de Tours, LIFAT

3. IGN, UMR LASTIG

ABSTRACT. Cycling mobility is becoming one of the major mobility means in city centers. It has more flexibility than car mobility and helps to stay healthy. With this growth of cycling mobility, urban planners need to create a cycling network optimizing safety, confort and efficiency without too much impact on other usages, which leads to multiple shared infrastructures. Studying the representation of the cycling network in spatial databases, we found that while the main usage is well represented, there is much missing informtation for secondary usages. Our hypothesis is that these re- presentation issues can be addressed by the use of a more precise scale for spatial databases: the circulation lane. Using this scale, this paper presents a new bikeabi- lity indicator calculated at the scale of the circulation lane. We experimented on a BDTOPO® snapshot in a part of Blois city center.

MOTS-CLÉS : cyclabilité, vélo, voie de circulation, agrégation

KEYWORDS: bikeability, bike, circulation lane, aggregation
# 1. Introduction

Le cyclisme est un usage en développement constant ces dernières années. Afin de suivre ce développement, nous nous sommes intéressés à la représentation de l'usage cycliste dans les principales bases de données de réseaux de mobilités (BDRM) existantes en France (BDTOPO®, OSM). Le point commun de l'ensemble de ces BDRM est leur échelle de représentation qui est le tronçon de route. Or, (Bres, 2024) montre que cette échelle ne permet pas une bonne représentation des usages secondaires de ces tronçons (des usages tolérés mais le tronçon est prévu principalement pour un autre type de mobilité), et propose un modèle de données à l'échelle de la voie de circulation offrant une vision plus détaillée des différents usages de la route.

Un usage important de ces BDRM pour le cyclisme concerne la génération d'itinéraires optimaux pour le cyclisme. Pour cela, un indicateur de cyclabilité doit pouvoir être calculé à partir des BDRM. La cyclabilité est définie par le degré "d'amicalité" d'un objet du monde réel (route, intersection, quartier, ville...) avec les cyclistes. Selon (Ahmed et al., 2024), il est composé de cinq grand critères : la sécurité, le confort, le caractère direct, la connectivité et l'attractivité. Or, un cycliste est souvent un usager secondaire car le réseau cyclable est composé de nombreuses infrastructures piétonnes et pour les véhicules à moteurs. De nombreux indicateurs de cyclabilité existent, comme montré dans (Kellstedt et al., 2021). Ces indicateurs portent sur plusieurs objets géographiques comme un tronçon de route, un quartier ou une ville. Ils sont calculés en grande partie grâce à des données routières qui peuvent provenir des agences nationales de cartographie (la BDTOPO® pour l'IGN en France, Open Roads pour l'Ordinance Survey au Royaume Uni...), de projets collaboratifs (OpenStreetMap, Wikimapia...) ou d'entreprises privées (Google Maps, Bing Maps...). À partir de ce raisonnement, nous nous posons la question de recherche suivante. *Comment calculer un indicateur de cyclabilité à l'échelle de la voie de circulation?* Pour répondre à cette question de recherche, nous proposons un nouvel indicateur de cyclabilité et présentons son implémentation. Par rapport à l'état de l'art, cet indicateur est le seul utilisant la granularité de la voie de circulation. Nous concluons cet article par des perspectives liées à ces travaux.

# 2. Indicateur de cyclabilité

Nous proposons une méthode de calcul d'un indicateur de cyclabilité comportant essentiellement trois composantes. D'abord, un indicateur à l'échelle du tronçon de route. Il concerne les attributs ayant une valeur identique à travers l'ensemble des voies d'un tronçon. Ensuite, un indicateur à l'échelle de la voie de circulation. Nous distinguons ici le sens de circulation, amenant au calcul d'un indicateur pour chaque sens. Pour finir, nous agrégeons l'indicateur du tronçon avec l'indicateur de voie. Ces trois composantes sont décrites
Indicateur de cyclabilité à l'échelle de la voie de circulation

dans les trois sous-sections suivantes, avec une dernière sous-section consacrée à l'application de l'indicateur de cyclabilité.

## 2.1. Indicateur à l'échelle du tronçon de route

Pour calculer l'indicateur de cyclabilité à l'échelle du tronçon de route ($c(t)$), nous ne prenons en compte que des attributs dont les valeurs sont communes à toutes les voies d'un tronçon ou ceux où une agrégation des données de chaque voie d'un tronçon est nécessaire. Cela inclue la pente moyenne (penteMoy, lié au confort), et la vitesse maximale (vitMax, lié à la sécurité) autorisée sur le tronçon. Ces deux attributs étant cruiaux pour les cyclistes, nous retenons comme indicateur de cyclabilité de tronçon la moins bonne valeur entre les deux. Nous accordons aussi de l'importance aux tronçons faisant partie d'un itinéraire cyclable (itiCyc). Cette attribut prend la valeur de 1 si au moins un itinéraire la traverse et 0 sinon. L'équation (1) présente l'indicateur de cyclabilité du tronçon.

$$c(t) = \min(\min(\max(\frac{\alpha_{pm} - \text{penteMoy}}{\alpha_{pm}}, 0), \max(\frac{\alpha_{vm} - \text{vitMax}}{\alpha_{vm}}, 0))+0.1 \times \text{itiCyc}, 1) \quad (1)$$

Nous retenons comme seuils ceux de 8% pour $\alpha_{pm}$ et 80km/h pour la $\alpha_{vm}$. Une pente de 8% représente un obstacle majeur pour de nombreux cyclistes. De plus, une pente de 4% ou moins est considérée comme douce donc doit avoir une valeur assez élevée. 80km/h représente la limitation de vitesse sur de nombreuses routes en France où les cyclistes ne se sentent pas en sécurité.

## 2.2. Indicateur à l'échelle de la voie de circulation

L'indicateur à l'échelle de la voie de circulation ($c(v, s)$ où $v$=voie et $s$=sens) est calculé en fonction de différentes informations spécifiques à chaque voie d'un tronçon en excluant les informations partagées par toutes ses voies. Pour cet indicateur, nous avons retenu le type d'infrastructure (typeinfra, lié au confort et la sécurité), le revêtement (revet, lié au confort), l'usage du cyclisme (velo(s)), des voitures (voiture(s)) et des piétons (pietons(s)) dans les deux sens de circulation (lié à la sécurité). Pour ces attributs, la valeur est 1 si l'usage est adapté, 0.5 s'il est toléré et 0 s'il est interdit ou impossible. Pour typeinfra, l'attribut vaut 1 si nous circulons sur une piste cyclable ou un aménagement mixte hors voie verte, 0.8 pour une bande cyclable, 0.5 pour une route empierrée, 0.4 pour un chemin ou un sentier, 0.2 pour une route quelconque, 0.1 pour un rond-point et 0 pour un escalier. Pour revet, la valeur de 1 est donnée à un revêtement goudronné, 0.5 pour le gravier et 0 pour le reste. Cet indicateur priorise les infrastructures où les cyclistes sont les usagers principaux et pénalisent celles où d'autres usagers sont tolérés. De plus, la pénalité apportées aux voitures est plus forte que celle des piétons car un piéton est moins dangereux pour un cycliste. Avec cet indicateur, nous souhaitons mettre en avant le fait que d'autres
usagers de la route peuvent avoir une perception de la sécurité des cyclistes qui est différente de celle qu'ils perçoivent. De plus, la présence de différents usages sur une route amène de nombreux cyclistes à adapter leur pratique. L'indicateur de la voie est calculé pour chaque sens de circulation (direct et inverse). C'est pour cela que l'indicateur de cyclabilité de la voie prend un sens en paramètre afin de choisir le bon sens de circulation pour les différents usages d'une même voie. Par exemple, $c(v_{01}, direct)$ va donner la cyclabilité de la voie $v_{01}$ dans le sens direct et considérer les attributs *velo(direct)*, *pieton(direct)* et *voiture(direct)*. L'équation (2) présente l'indicateur de cyclabilité de la voie de circulation.

$$c(v, s) = \max(0.8 \times \min((velo(s) - 0.2 \times (1 - voiture(s))) - 0.1 \times (1 - pieton(s))), typeinfra) + 0.2 \times revet, 0) \quad (2)$$

## 2.3. Agrégation des deux indicateurs

Une fois ces indicateurs obtenus, nous les combinons en priorisant les informations à l'échelle de la voie. Nous considérons que la cyclabilité de la meilleure voie d'un tronçon est considérée comme quatre fois plus importante que la cyclabilité du tronçon. Pour cela, nous réalisons une moyenne pondérée des deux indicateurs. Cette démarche dissocie les deux sens de circulation et nous offre l'indicateur agrégé de cyclabilité ($ca(t, s)$, cf. équation (3)) pour chaque sens.

$$ca(t, s) = 0.8 \times \max(c(v, s), \forall v \in t) + 0.2 \times c(t), \quad (3)$$

## 2.4. Mise en pratique de l'indicateur

Nous appliquons cet indicateur avec les données de l'IGN sur une petite partie de la ville de Blois (2913 entités issues de la couche TRONCON_DE_ROUTE de la BDTOPO® de décembre 2024). Cette ville regroupe des infrastructures routières et un relief varié permettant d'illustrer de nombreux cas d'utilisation de notre indicateur.

Nous ne disposons pas de l'ensemble des informations de la BDRM de (Bres, 2024) ce qui nous amène à ne pas considérer la largeur de la voie et la densité de points d'intérêts pour les cyclistes par exemple. Nous obtenons la pente moyenne grâce au RGE ALTI® à un mètre de l'IGN. Le poids de ces données explique la zone d'étude restreinte. La figure 1 montre les premiers résultats de l'indicateur de cyclabilité. Par soucis de bonne visualisation des résultats, l'indicateur présenté ici est le maximum entre les deux sens de circulation.

Cette carte met en valeur de nombreuses pistes cyclables, des zones plates et où la vitesse maximale a été fortement réduite. De plus, nous observons une
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Indicateur de cyclabilité à l'échelle de la voie de circulation

<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>FIGURE 1. Indicateur de cyclabilité à Blois</figcaption></figure>

très faible valeur sur le pont le plus au Nord, ce qui est cohérent car ce pont est, pour ses deux tronçons dédiés aux voitures, une voie à accès réglementé. De plus, le relief de la ville est parfaitement marqué (rouge au Nord de la Loire).

### 3. Conclusion

Pour conclure, nous avons proposé un indicateur de cyclabilité unique à l'échelle de la voie de circulation. Cet indicateur se compose d'une partie calculée à l'échelle de la voie de et d'une autre à l'échelle du tronçon de route. Nous agrégeons ensuite ces deux parties pour obtenir l'indicateur final.

Cet indicateur de cyclabilité pourrait être complété par de nombreux attributs nécessitant plus de sources de données (OSM) et un score sur les intersections. Un score de cyclabilité sur une même intersection pourrait être différent en fonction de la voie d'entrée et de la voie de sortie sur ce croisement.

### Bibliographie

- Ahmed T., Pirdavani A., Wets G., Janssens D. (2024). *Bicycle Infrastructure Design Principles in Urban Bikeability Indices: A Systematic Review*. *Sustainability*, vol. 16.

- Bres R. (2024). *Modélisation et évolution du réseau cyclable*. Thèse de doctorat, Université de Tours.

- Kellstedt D., Spengler J., Foster M., Lee C., Maddock J. (2021). A scoping review of bikeability assessment methods. *Journal of Community Health*, vol. 46.
# Ressentis cyclistes et géomatique participative à Strasbourg

## Une nouvelle lecture de la cyclabilité urbaine pour des territoires durables

Sophie LIZIARD¹, Joanne HIRTZEL¹, Olivier FINANCE¹, Maxime VERMEIL¹

1. UMR7362 Laboratoire Image Ville Environnement, CNRS / Université de Strasbourg

sophie.liziard@live-cnrs.unistra.fr

joanne.hirtzel@live-cnrs.unistra.fr

olivier.finance@live-cnrs.unistra.fr

maxime.vermeil@live-cnrs.unistra.fr

**ABSTRACT.** This communication explores the contribution of geographic information science in assessing urban cycling, with a focus on the collection and analysis of spatial data derived from cyclists' perceptions. Conducted in the Eurometropolis of Strasbourg, it combines geomatics and participatory science to provide a more precise and sensitive understanding of the cycling environment. Through a participatory mapping platform, cyclists share their perceptions of comfort, safety, and the quality of cycling infrastructure. This geomatic approach allows for the identification of strategic areas that require intervention, while integrating the essential subjective dimensions needed to improve cycling conditions. By contributing to a better understanding of cyclists' needs, it offers new perspectives for designing public policies that promote sustainable territories and are tailored to active mobility

**MOTS-CLÉS :** Mobilité active, Cyclabilité, Sciences participatives, Approches participatives,

**KEYWORDS:** Active mobility, Bikeability, Participatory sciences, Participatory approaches,
# 1. Introduction

L'essor des mobilités douces, et notamment du vélo, est au cœur des politiques urbaines visant à promouvoir des territoires durables. Si l'infrastructure joue un rôle crucial, elle ne suffit pas à elle seule à garantir une expérience cyclable satisfaisante. Les ressentis des cyclistes, souvent relégués au second plan, constituent pourtant une dimension clé pour comprendre et améliorer la cyclabilité urbaine. Ce projet s'inscrit dans une démarche novatrice, combinant analyse spatiale et sciences participatives pour offrir une lecture plus fine et sensible de l'environnement cyclable. Mené dans l'Eurométropole de Strasbourg, ce projet explore comment une approche cartographique participative, intégrant les ressentis des cyclistes, peut enrichir la compréhension de la cyclabilité urbaine et orienter les politiques publiques vers des territoires plus durables.

# 2. Contexte et objectifs

La cyclabilité est définie comme la mesure de la commodité et de la sécurité d'un environnement pour les cyclistes (Merchez et al., 2021; Reggiani et al., 2022). Historiquement, son évaluation repose sur des critères objectifs tels que la densité des infrastructures, leurs caractéristiques, et le trafic (Castañon & Ribeiro, 2021; Hagen & Rynning, 2022). Cependant, ces approches traditionnelles tendent à négliger la dimension subjective de l'expérience cycliste, essentielle pour saisir la réalité du terrain. La sécurité perçue, le confort, et la convivialité de l'environnement sont autant de facteurs cruciaux (Hagen & Rynning, 2022), souvent absents des analyses quantitatives.

Ces dimensions subjectives sont parfois approchées dans la littérature. Les travaux font alors plutôt état de sentiments et pratiques révélées (par exemple, les cyclistes sont prêts à faire tant de détour pour préférer des itinéraires présentant une sécurité plus importante; Reggiani et al., 2022), par opposition à des sentiments déclarés. Selon des partis-pris différents, d'autres travaux à tournure plus qualitative interrogent les cyclistes par le biais d'entretiens individuels (Merchez et al., 2021). Ces analyses permettent de véritablement replacer les ressentis des cyclistes au cœur de l'analyse, mais leur couverture spatiale limitée les rend plus difficiles à exploiter d'un point de vue opérationnel par les décideurs locaux lorsqu'il s'agit de travailler à améliorer la cyclabilité.

Dans ce contexte, le projet CartoVélo, déployé dans l'Eurométropole de Strasbourg, cherche à combler cette lacune en intégrant directement les ressentis des cyclistes à une analyse spatiale fine. L'engagement de longue date de Strasbourg pour la promotion du vélo, avec des initiatives pionnières dès les années 1970, en fait un terrain propice pour expérimenter et affiner cette approche (Héran, 2021). En effet, des disparités subsistent entre les quartiers et communes de l'Eurométropole de Strasbourg en termes d'aménagement et de part modale du vélo. Cette cartographie détaillée permettra de mieux cibler les interventions nécessaires pour améliorer la cyclabilité sur l'ensemble du territoire.
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Ressentis cyclistes et géomatique participative à Strasbourg

### 3. Méthodologie

En collaboration étroite avec des partenaires institutionnels et associatifs, une plateforme web de cartographie participative a été développée et mise en service. Un des enjeux était de concilier des objectifs parfois contradictoires : facilité de prise en main de la plateforme pour l'utilisateur, faisabilité technique avec un développement fondé sur des solutions libres et éprouvées, niveau de détail suffisant d'un point de vue thématique, entre autres. Chaque utilisateur de la plateforme interagit avec une carte interactive basée sur des outils SIG open-source, lui permettant de sélectionner des tronçons spécifiques du réseau cyclable de l'Eurométropole de Strasbourg. Une fois un tronçon sélectionné, un court questionnaire s'affiche, permettant aux cyclistes d'évaluer différents aspects de leur expérience, tels que le confort, la sécurité perçue, ou la qualité des aménagements. Cette approche SIG offre une granularité inédite dans l'étude de la cyclabilité urbaine, en permettant non seulement de cartographier les ressentis des usagers, mais aussi d'intégrer ces perceptions dans des modèles spatiaux plus complexes. Les données ainsi collectées sont croisées avec des indicateurs plus classiques comme les infrastructures existantes, le trafic routier ou les données de sinistralité, ainsi qu'avec des traces GPS permettant d'analyser la cyclabilité révélée. Ces données sont ensuite analysées pour identifier les zones à enjeux et fournir une lecture enrichie de la cyclabilité, intégrant à la fois des dimensions objectives et subjectives.

Cette communication portera sur trois principaux éléments : l'analyse cartographique de la cyclabilité « sensible » basée sur les ressentis des cyclistes, l'analyse croisée avec un indicateur de cyclabilité « classique », et une analyse croisée avec un indicateur de cyclabilité « révélée » basé sur des traces GPS de déplacements à vélo.

### 4. Résultats

La cartographie fine des ressentis offre une perspective nouvelle pour identifier les priorités d'aménagement cyclable et des politiques de mobilité active. Elle permet d'identifier les secteurs, axes et points qui constituent des lieux critiques dans l'espace strasbourgeois. L'analyse croisée permet d'identifier les lieux où les ressentis des usagers divergent d'un indicateur classique de cyclabilité. C'est notamment le cas dans des secteurs du centre-ville de Strasbourg, où malgré un espace en très grande partie piétonnisé, les ressentis des cyclistes sont négatifs. La cohabitation avec les nombreux piétons et le tramway ou encore le type de revêtement constituent des facteurs négligés ou difficiles à prendre en compte dans les évaluations traditionnelles de la cyclabilité. Les résultats montrent que des rues dotées d'infrastructures cyclables peuvent être perçues comme inconfortables (trafic motorisé, manque de continuité, environnement urbain). À l'inverse, certaines rues sans infrastructures cyclables sont appréciées des cyclistes : ainsi, dans un contexte de trafic apaisé et de flux modérés, la cohabitation entre modes peut être satisfaisante pour les cyclistes. L'indicateur de cyclabilité « révélée », qui identifie les rues évitées et les itinéraires privilégiés à partir de traces GPS de déplacements à vélo, permet de mettre en lumière à la fois l'attractivité ou le caractère répulsif de certains tronçons mais aussi parfois l'absence
de cheminement alternatif selon les configurations de la trame urbaine. Utilisé en
complément des ressentis, cet indicateur permet de mieux connaître les pratiques et
les préférences des cyclistes dans l'espace urbain.

Cette approche apporte un nouvel éclairage sur les espaces à enjeux pour la pratique du vélo. Elle permet de mieux comprendre les enjeux de sécurité perçue et offre des pistes pour ajuster les politiques de mobilité et les aménagements urbains en tenant compte des préoccupations des cyclistes. À Strasbourg comme ailleurs, ce type d'approche contribue à revaloriser les mobilités actives dans les réflexions sur l'espace urbain et les transitions vers des modes de déplacement durables.

## 4. Conclusion

En conclusion, l'intégration des ressentis des cyclistes dans l'évaluation de la cyclabilité permet d'identifier finement les zones stratégiques pour améliorer la pratique du vélo, en intégrant les enjeux de confort et de sécurité perçue, et en offrant une vision plus complète et nuancée de la qualité de l'environnement cyclable. Le croisement des trois différentes approches de cyclabilité développées dans cette démarche de diagnostic permet d'interroger le rapport à l'environnement urbain des cyclistes sous différentes facettes. L'analyse montre d'ailleurs la complémentarité de ces approches, notamment du fait des limites en termes de couverture spatiale de l'approche basée sur les ressentis ou encore de la représentativité des participants. En intégrant les ressentis, cette démarche offre de nouvelles perspectives pour des politiques de mobilité davantage en adéquation avec les besoins et attentes des cyclistes.

## Bibliographie

Castañon U.N., Ribeiro P.J.G. (2021). Bikeability and Emerging Phenomena in Cycling: Exploratory Analysis and Review, Sustainability n°13, p.2394. DOI : https://doi.org/10.3390/su13042394

Hagen O.H., Rynning M.K. (2021). Promoting cycling through urban planning and development: a qualitative assessment of bikeability, *Urban, Planning and Transport Research*, vol. 9, n°1, p. 276-305. DOI : https://doi.org/10.1080/21650020.2021.1938195

Héran F. (2021). Strasbourg, un exemple de ville cyclable, *Forum Vies Mobiles*. URL : https://forumviesmobiles.org/points-de-vue/13774/strasbourg-un-exemple-de-ville-cyclable

Merchez L., Adam M., Rivano H. (2021). Cartographier la cyclabilité, enjeux méthodologiques et mises en débat autour du cas de Lyon, *Colloque "Tous (im)mobiles, tous cartographes ?"*, Toulouse, 14-16 juin 2021.

Reggiani G., van Oijen T., Hamedmoghadam H., Daamen W., Vu H. L., Hoogendoorn S. (2022). Understanding bikeability: a methodology to assess urban networks, *Transportation* 49, p. 897-925. DOI : https://doi.org/10.1007/s11116-021-10198-0
# Mesurer l'accessibilité multimodale en géographie (1960-2025) : évolutions méthodologiques et conception de logiciels en France

Jean-Clément ULLÈS ¹, Laurent CHAPELON ²

1. Laboratoire de Géographie et d'Aménagement de Montpellier (LAGAM), Université de Montpellier Paul-Valéry jean-clement.ulles@univ-montp3.fr

2. Laboratoire de Géographie et d'Aménagement de Montpellier (LAGAM), Université de Montpellier Paul-Valéry laurent.chapelon@univ-montp3.fr

**ABSTRACT.** This paper explores the long history of software production for measuring accessibility in French geography research. The design of such software, as computer programs offering advanced accessibility analysis features, is grounded in solid theoretical foundations (e.g., graph theory, network analysis) and epistemological frameworks inspired by new theoretical and quantitative geography and the growing adoption of the network concept. In France, since the 1980s, tools dedicated to the spatial assessment of accessibility have been developed to support and inform public policy. This evolution has been driven by continuous advances in processing spatial data related to transport supply, as well as by research in geomatics and spatial analysis.

**MOTS-CLES :** Accessibilité, logiciel, géographie des transports, aménagement du territoire, théorie des graphes, ordinateur, réseaux, SIG

**KEYWORDS:** Accessibility, software, transport geography, spatial planning, graph theory, computer, networks, GIS
# 1. Introduction

Cette communication examinera l'évolution des méthodes d'analyse de l'accessibilité ainsi que la conception des outils logiciels qui leur sont dédiés en géographie française, depuis les années 1960.

Mesurer l'accessibilité d'un lieu, définie comme la plus ou moins grande facilité avec laquelle il peut être atteint (Bavoux et Chapelon, 2014), est une activité ancienne et qui s'est profondément renouvelée dans le champ scientifique de la géographie des transports. Depuis les années 1960, des méthodes fondées sur les mathématiques tentent, parce que l'espace est fondamentalement anisotrope, d'évaluer les différenciations spatiales afin d'orienter l'aménagement du territoire et les politiques de transport (Chapelon, 2016). Le traitement des données relatives à l'offre de transport et la production de résultats sous la forme de cartes et d'indicateurs sont au centre de plusieurs décennies de recherches dont cette communication vise à explorer les traits marquants pour le cas français.

La mesure de l'accessibilité s'est construite scientifiquement en géographie à l'intersection de plusieurs paradigmes épistémologiques et de progrès techniques permettant de concevoir des outils, généralement informatiques, d'aide à la décision publique. Ainsi, la conception de logiciels de mesure de l'accessibilité depuis les années 1980 en France est un tournant majeur pour l'évaluation scientifique de la performance des réseaux de transport. La mesure de l'accessibilité s'inscrit principalement aujourd'hui au service de la mobilité durable (amélioration de l'intermodalité, aide à l'élaboration d'une nouvelle offre de transport public...) et à tous les échelons territoriaux, du national au local (de la LGV d'intérêt national au bus urbain).

Les logiciels d'accessibilité peuvent être définis comme des programmes informatiques visant à mesurer (avec une grande diversité de méthodes et de représentations) l'accessibilité spatiale d'un ou plusieurs modes de transport. Ces logiciels sont essentiellement conçus comme des outils d'aide à la décision publique pour l'aménagement du territoire, avec une forte visée opérationnelle et planificatrice (Bailly et Heurgon, 2001). Ils ont pour fonction d'objectiver l'accessibilité à partir de méthodes quantitatives et d'analyse spatiale afin de produire des indicateurs d'évaluation (isochrones, plus court chemin entre deux lieux, évaluation de la centralité d'un lieu, simuler l'effet du renforcement d'une offre de transport, etc.). Pour cela, l'information géographique caractérisant l'offre de transport (localisation des arrêts, des routes et des réseaux) et les données qui lui sont associées (valuation par les temps de parcours, horaires des services, etc.) sont au cœur des traitements.

# 2. Les fondements scientifiques et épistémologiques de l'analyse de l'accessibilité

L'analyse de l'accessibilité en géographie trouve ses fondements dans plusieurs champs de recherche académique. Tout d'abord, la théorie des graphes, en s'intéressant aux possibilités relationnelles entre les éléments des ensembles, fournit aux géographes des outils essentiels pour analyser les interactions entre les objets spatiaux et particulièrement bien adaptés aux interactions transports-territoires
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Mesurer l'accessibilité multimodale en géographie (1960-2025) : évolutions méthodologiques et conception de logiciels en France

(centralité, localisation optimale, plus court chemin, etc.). Les travaux fondateurs du mathématicien Claude Berge au cours des années 1950 ont eu une forte implication pour l'analyse des réseaux de transport aux États-Unis à partir des années 1960 dans la recherche universitaire. Dans un contexte de recherche opérationnelle financée par l'armée américaine, de nombreuses thèses de doctorat sont soutenues portant sur l'analyse réticulaire en employant des méthodes quantitatives.

Ensuite, la généralisation de l'analyse de l'accessibilité en géographie découle du tournant épistémologique de la géographie théorique et quantitative à partir des années 1970 en France. Le courant de la Nouvelle Géographie se traduit par une appropriation des concepts de la théorie des graphes pour l'analyse de réseaux, dans une période marquée par l'émergence des premiers micro-ordinateurs.

Enfin, les années 1980 correspondent à la décennie, en France, où un grand nombre de travaux précurseurs se saisissent de l'analyse des réseaux. La constitution du Groupe de Recherche CNRS intitulé « GDR Réseaux » est un tournant à partir de 1984, fédérant des spécialistes de toutes les disciplines dans l'exploration des réseaux (géographes, historiens, ingénieurs, etc.). Le concept de réseau a ainsi trouvé de nombreuses applications dans le champ de l'analyse de l'accessibilité à partir d'outils mathématiques et informatiques.

### 3. Depuis les années 1980, la conception de logiciels de mesure de l'accessibilité pour l'aide à la décision publique

À partir des années 1980, pour le cas français, apparaissent les premiers logiciels conçus pour analyser l'accessibilité produite par les réseaux de transport public. Le logiciel RETIS, l'un des tout premiers, a été développé dans la thèse de doctorat de Nikolas Stathopoulos, soutenue en 1990, portant sur le programme de restructuration des lignes de bus de la RATP (projet « Autrement Bus ») (Figure 1).

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>Figure 1 : Exemple d'un réseau dans l'interface graphique de RETIS (Stathopoulos, 1990, 138)</figcaption></figure>
Les années 1990 et 2000 représentent un tournant dans l'élaboration de logiciels dédiés à l'analyse de l'accessibilité. De nouveaux logiciels performants sont conçus pour répondre au besoin croissant d'évaluation de la performance des réseaux de transport à travers des thèses de doctorat, mais aussi par le CETE Nord-Picardie (devenu Cerema Hauts-de-France). Ces logiciels, ainsi que les représentations graphiques qui accompagnent les résultats (Figure 2), ont pu être mis en œuvre dans des contextes opérationnels variés (exemple du bilan LOTI de la LGV Sud Europe Atlantique) ou encore utilisés dans un cadre prospectif par la DATAR (Bonnafous et al., 1993). Les logiciels Map et Nod, développés par Chapelon et L'Hostis dans leurs thèses de doctorat, ainsi que le logiciel Musliw (CETE Nord-Picardie) ont participé à la conception d'indicateurs pour des rapports de recherche (Appert et Chapelon, 2002 ; Mathon et Palmier, 2012) ou pour éclairer l'action publique (Chapelon et al., 2004 ; DREAL Hauts-de-France, 2020).

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>Figure 2 : Comparaison dans MapNod des temps d'accès rail - route à la gare Lille Flandres à 8h du matin (Appert et Chapelon, 2002, 56)</figcaption></figure>

4. Conclusion : vers un renouvellement des méthodes et des outils d'analyse de l'accessibilité

L'analyse de l'accessibilité a évolué en intégrant des questions de plus en plus complexes (sur les temporalités, l'intermodalité, les choix modaux, la qualité de service, etc.) et en adoptant de nouvelles méthodes de représentation cartographique et de traitement des données d'accessibilité (carroyage, isochrones, graphes, anamorphoses, etc.). La mesure de l'accessibilité est donc un champ scientifique qui s'enrichit des problématiques contemporaines d'aménagement pour progresser dans les mesures d'évaluation.