# Vers un Maps 2.0 - Construire une carte pan-scalaire plus progressive

Bérénice Le Mao, Guillaume Touya

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Bérénice Le Mao, Guillaume Touya. Vers un Maps 2.0 - Construire une carte pan-scalaire plus progressive. SAGEO 2025, May 2025, Avignon, France. pp.156-160. hal-05407617

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Submitted on 9 Dec 2025

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# Vers un Maps 2.0

## Construire une carte pan-scalaire plus progressive

Bérénice Le Mao¹, Guillaume Touya²

1. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG, F-77420 Champs-sur-Marne,
France
berenice.le-mao@ign.fr

2. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, IGN-ENSG, F-77420 Champs-sur-Marne,
France
guillaume.touya@ign.fr

**ABSTRACT.** Google Maps has established itself as the world's leading navigation tool, but its design is not without flaws. Complex data, in particular, are often either insufficiently, poorly, or not at all generalized across different scales, leading to inconsistencies that can leave users disoriented during navigation. This article proposes a methodology for designing a more progressive pan-scalar map, inspired by the visual style of Google Maps. The goal is to recreate a multi-scale map with particular attention to the progressiveness of the various levels of generalization for each dataset. Recently conceptualized in scientific literature, progressivity in multi-scale cartography had not yet been applied on the scale of an entire map. Progressively generalizing a single dataset vastly differs from generalizing multiple datasets, which interact with one another and evolve at sometimes different rhythms. This article seeks to apply the previously theorized concepts in practice, testing their adaptability through a real example of a multi-scale map.

**MOTS-CLÉS:** cartographie, multi-échelle, généralisation, progressivité

**KEYWORDS:** cartography, pan-scalar, generalization, progressiveness
# 1. Introduction

Google Maps est une carte pan-scalaire, c'est-à-dire un ensemble de cartes que l'on peut explorer par des opérations de pan et de zoom. Utilisée par des millions d'utilisateurs, elle continue d'évoluer avec de nouvelles fonctionnalités. Pourtant, son design cartographique ne change que très peu, malgré ses défauts. Adapter le niveau de représentation de chaque donnée en fonction de son échelle et de ses représentations aux zooms suivants et précédents (Gruget et al., 2023) n'est en effet pas une tâche facile pour le cartographe. Il ne suffit pas de savoir concevoir une carte pour chaque niveau de zoom, sans quoi le résultat ne serait pas progressif. Malgré l'importance d'un design pan-scalaire pour chaque donnée, Google Maps fait certains choix qui nuisent à la progressivité générale de la carte, et représente parfois des données très peu voire mal généralisées. On peut retrouver les mêmes défauts dans d'autres cartes multi-échelles. Ces choix cartographiques provoquent quelquefois un sentiment de désorientation chez l'utilisateur, défini par (Montello, 2020) comme une latence dans le traitement cognitif des informations cartographiques, qui peut conduire à un sentiment de perte de repère. Pour éviter à l'utilisateur d'être désorienté, il faut repenser le design de manière plus progressive, en travaillant aussi bien sur le rythme, le sens et la cohérence des différentes représentations cartographiques (Le Mao, Touya, 2024). Ces concepts n'ont à ce jour été testés que sur un jeu de données unique. Nous proposons ainsi dans cet article un design plus complet de carte pan-scalaire, sur une petite région au sud de la France, reprenant les différents concepts de la progressivité énoncés plus haut, afin de mieux visualiser ce que peut être une bonne carte pan-scalaire. L'idée est de penser la progressivité non plus à l'échelle d'une couche de donnée, mais à l'échelle de la carte pan-scalaire entière, en reprenant le style de Google Maps, afin de voir à quel point il est possible d'avoir un meilleur résultat cartographique.

# 2. Google Maps, une carte qui manque encore de progressivité

Concevoir une bonne carte pan-scalaire n'est pas une tâche aisée, et nombreux sont les cartographes qui font des impasses sur les processus de réalisation, très coûteux en temps et souvent peu accessibles du point de vue logiciel. Google Maps ne fait pas exception, laissant certaines données de côté comme les voies ferrées (figure 1), qui ont un rythme de disparition très rapide et brutal, pour orienter plutôt leur effort sur l'essentiel, à savoir les données les plus regardées et utilisées lors de la navigation : les routes ou le bâti.

Malgré tout, c'est loin d'être suffisant et de nombreux problèmes persistent, rendant la navigation plus ardue. Pour mieux concevoir une carte pan-scalaire, il est important d'avoir en tête les concepts-clés d'un design progressif, énoncées par (Le Mao, Touya, 2024). Il est d'abord conseillé de déterminer les séquences constituant chaque couche de donnée, définies comme des intervalles d'échelles dans lesquelles un type de données dispose d'une représentation cohérente à
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1. Des voies ferrées non généralisées sur Google Maps</figcaption></figure>

travers les échelles. Pour les cours d'eau, il y a deux séquences dans Google Maps : une avec une représentation par polygones des cours d'eau, aux niveaux de zoom les plus grands, puis une deuxième séquence dans laquelle les cours d'eau sont représentés par des polylignes. On remarque que la séquence "surfacique" est trop longue (figure 2), ce qui conduit à une disparition partielle de la donnée.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2. Mauvais design séquentiel des rivières dans Google Maps</figcaption></figure>

Il faut aussi garder un œil vigilant sur les différentes ruptures qui peuvent survenir, notamment entre les séquences, et casser la fluidité de la visualisation entre les échelles, lors du zoom et du dé-zoom. Parmi les différents types de rupture (Le Mao, Touya, 2024) nous remarquons que Google Maps souffre notamment de rupture de rythme, par exemple dans la disparition assez brusque des voies ferrées, comme nous avons pu le voir plus haut (figure 1). Face à ces diverses erreurs de conception, nous avons ainsi réfléchi à une carte plus progressive.

### 3. La bonne carte : un design progressif

Pour réaliser une carte complète sur une petite portion du territoire français, notre première étape a été de sélectionner depuis la BD Topo de l'IGN les données à représenter. Nous avons d'abord choisi les données du bâti et des routes, que nous avons placés au premier plan dans l'organisation générale de la carte, comme Google Maps. Néanmoins, contrairement à leur choix de design, nous avons choisi de représenter les voies ferrées ainsi que les rivières et les lacs
comme des données essentielles à valoriser. En arrière-plan, nous avons intégré
la végétation pour enrichir le contexte visuel.

L'étape suivante a été de déterminer pour chacune de ces données leur
organisation séquentielle, afin deпаufiner les pa ssages in ter-séquentiels. Le
passage des polygones aux polylines hydrographiques (figure 3) s e fait alors
plus naturellement, sans discontinuités. Pour d'autres thèmes de la carte, la
transition est assurée par l'ajout d'échelles intermédiaires. C'est le cas du bâti
(figure 4), d'écoupé en quatre grandes séquences, avec une transition entre la
séquence des bâtiments et celle des aires urbaines qui fait apparaître les deux
représentations.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3. Un passage inter-séquentiel dans la couche des rivières</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4. Le bâti, une donnée à généraliser en quatre séquences : a) les bâtiments, b) les bâtiments remarquables, c) les aires urbaines et d) les villes</figcaption></figure>

Avec l'exemple des voies ferrées de Google Maps (figure 1), nous avons
egalement vu à quel point le rythme de généralisation pouvait être domma-
geable. Pour améliorer la progressivité de notre carte, nous avons alors géné-
ralisé chaque thème en environ huit niveaux de représentations, généralisés de
manière constante sans saut brutal de densité (figure 5).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 5. Une généralisation constante des voies ferrées</figcaption></figure>

Pour généraliser chaque couche, nous avons adapté les paramètres des algo-
rithmes automatiques de généralisation présents dans Cartagen (Touya et al.,
2023). Néanmoins, chaque algorithme n'est pas complètement adapté aux différentes structures géographique à préserver dans chaque couche, et il est parfois nécessaire de corriger manuellement les résultats pour préserver ces structures. Pour sélectionner les toponymes des villes, on a par exemple utilisé l'algorithme par quad-tree, qui est efficace pour traiter des habitats dispersés tout en gardant une bonne densité. Or cet algorithme n'arrive pas à préserver la forme des habitats en "doigt de gant", une forme typique d'installation le long des axes de transport (figure 6). Une fois généralisées, les données ont ensuite été intégrées dans Geoserver et affichées sur Openlayers, avec le style de Google Maps.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 6. Des différences morphologiques dans la couche des toponymes de villes : a) des formes en doigt de gant, b) habitats dispersés</figcaption></figure>

## 4. Conclusion

La carte améliorée<fnref n="1" /> reste encore en développement, mais nous pouvons d'ores et déjà constater de nombreuses améliorations par rapport à Google Maps. Elle respecte en effet mieux les concepts de progressivité, travaillant en séquences, avec un effort prononcé pour éviter les ruptures de rythme, de sens et de cohérence. De futures expériences à partir de cette bonne carte sont en cours de développement, afin d'évaluer ces concepts auprès des utilisateurs et des designers. La première analyse l'impact des ruptures, la seconde, l'utilisation des séquences ainsi que du rythme.

## Bibliographie

Gruget M., Touya G., Muehlenhaus I. (2023, janvier). Missing the city for buildings? A critical review of pan-scalar map generalization and design in contemporary zoomable maps. *International Journal of Cartography*, p. 1–31.

Le Mao B., Touya G. (2024, mai). Explore maps as you read a comic book. *AGILE: GIScience Series*, vol. 5, p. 1–12.

Montello D. R. (2020, octobre). Geographic orientation, disorientation, and misorientation: a commentary on Fernandez Velasco and Casati. *Spatial Cognition & Computation*, vol. 20, n° 4, p. 306–313.

Touya G., Berli J., Courtial A. (2023, juin). Cartagen4py, an open source Python library for map generalisation.

<footnote n="1">1. lien ici : https://lostinzoom.huma-num.fr/thegoodmap/</footnote>