# Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires

Maïeul Gruget, Guillaume Touya, Ian Muehlenhaus

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Maïeul Gruget, Guillaume Touya, Ian Muehlenhaus. Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires. SAGEO 2025, May 2025, Avignon, France. pp.151-155. hal-05407600

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Submitted on 9 Dec 2025

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# Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires

Maïeul Gruget¹, Guillaume Touya¹, Ian Muhlenhaus²

1. LASTIG, Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, F-77420 Champs-sur-Marne, maieul.gruget@ign.fr, guillaume.touya@ign.fr

2. Esri, United States
Ian.muhlenhaus@esri.fr

## ABSTRACT.

This study investigates two key characteristics that contribute to effective anchoring in pan-scalar (multi-scale zoomable) maps: landmark intensity and scale persistence. Anchoring is considered here as a cartographic design strategy that involves selecting and reinforcing anchors across multiple scales, based on their visual intensity and persistence. The experiment evaluates how these properties influence the memorability of anchors by testing different configurations (low/high intensity and low/medium/high persistence). Forty-two participants navigated through pan-scalar maps and completed both recognition and sketching tasks. While the results did not reach statistical significance, higher intensity showed a trend toward improved memorization. These findings raise new questions about the cognitive and perceptual roles of anchors in pan-scalar map design.

**MOTS-CLES** : Carte pan-scalaire, point de repère, cartographie, sémiologie graphique, mémoire, expérience utilisateur, design de carte

**KEYWORDS:** Pan-scalar map, landmark, cartography, semiology, memory, user study, map design
# 1. Introduction

Les cartes pan-scalaires, telles que Google Maps ou le Plan IGN (disponible sur le géoportail ou l'application Cartes IGN), sont largement utilisées pour la navigation et l'exploration spatiale. Elles permettent de zoomer dynamiquement entre différentes échelles, mais ces transitions peuvent provoquer des phénomènes de désorientation, compromettant l'expérience utilisateur (Touya, Gruget, et Muehlenhaus 2023).

Dans les environnements réels comme virtuels, les points de repère (landmarks) — définis par leurs caractéristiques visuelles ou cognitives (Caduff et Timpf 2008; Richter et Winter 2014) — jouent un rôle crucial dans l'orientation spatiale, en facilitant la mémorisation d'éléments dans les représentations mentales de l'espace (Tversky 1993). Une première étude a introduit le concept d'ancre pan-scalaire, c'est-à-dire un point de repère identifiable à plusieurs échelles, tel que la Seine à Paris (Gruget, Touya, et Muehlenhaus 2024). Cette étude a mis en lumière plusieurs facteurs influençant l'intensité (ou la saillance) des ancre pan-scalaires, tels que la familiarité, le style de la carte, sa structure et la visibilité des éléments à différents niveaux de zoom.

L'expérience introduite ici vise à évaluer statistiquement l'effet de l'intensité et de la persistance (leur visibilité à plusieurs échelles consécutives) des ancre pan-scalaires sur leur mémorabilité. Cette étude repose sur deux hypothèses :

* H1 : Une intensité plus élevée des ancre pan-scalaires améliore leur mémorabilité.

* H2 : Une persistance accrue des ancre pan-scalaires améliore leur mémorabilité.

En combinant des tâches interactives d'exploration et des tests de reconnaissance, tout en variant l'intensité et la persistance des ancre pan-scalaires, cette recherche vise à mieux comprendre leur rôle et leurs caractéristiques dans l'exploration pan-scalaire. Les résultats obtenus contribueront à améliorer la conception des cartes pan-scalaires, en mettant l'accent sur des ancre adaptées pour une navigation plus intuitive et efficace.

# 2. Description de l'expérience

L'expérience s'est déroulée en présentiel avec 42 participants (chercheurs, enseignants, professionnels de la géomatique). Chaque participant a complété cinq séries de tests sur différentes localisations et types d'éléments (lignes, polygones, champs, clusters, etc.), pour toutes les combinaisons d'intensité (faible/forte) et de persistance (faible/moyenne/forte). L'intensité a été modulée via la proéminence visuelle : épaisseur, transparence, contraste, types de traits (pointillés vs. lignes pleines). La persistance a été contrôlée par le nombre d'échelles consécutives où l'élément restait visible (par exemple apparaissant au zoom 11, au zoom 13, au zoom 15...).
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

Quantifier la saillance et la persistance cartographique dans les cartes pan-scalaires

Pour évaluer les effets de l'intensité et de la persistance des ancre, un protocole expérimental intra-sujets a été adopté, exposant chaque participant à toutes les conditions expérimentales. Cela a abouti à un total de 42 tests par configuration pour l'ensemble des participants.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1: Deux niveaux d'intensité de l'ancre du réseau ferré à Madison: faible (image à gauche, représentée en pointillés) et forte (image à droite, avec une plus grande épaisseur et un contraste accru).</figcaption></figure>

Les participants naviguaient à travers une séquence de sept vues pan-scalaires par série, à partir d'un point de départ « commun ». La tâche consistait à faire correspondre ces vues à des captures d'écran fournies, afin de faire matcher l'exploration avec les vues cibles, ce qui impliquait des zooms avant et arrière. Ce processus a permis une exposition contrôlée aux éléments cartographiques configurés pour chaque participant. Une fois la phase d'exploration terminée, les participants devaient, de mémoire, reconnaître parmi quatre images celle qui semblait correspondre le mieux à leurs souvenirs. Par exemple, dans l'exemple de la Figure 2, les participants devaient identifier la configuration la plus fidèle des crêtes dans les Bauges (Figure 2). Nous avons utilisé des "sketch maps" — c'est-à-dire des croquis cartographiques schématisés (ici digitalisés) — car ils permettent de s'approcher des représentations mentales simplifiées (Tversky 1993). Cette abstraction est préférable aux représentations plus réalistes pour tester la mémorisation structurelle. Une deuxième tâche consistait à dessiner de mémoire l'élément testé sur une sketch map où l'ancre est absente. Les résultats de cette tâche sont encore en cours d'analyse qualitative.

## 3. Résultats

Ce que nous testions était la qualité des réponses, en nous concentrant sur des résultats binaires des tâches de reconnaissance (réponse correcte = 1, réponse incorrecte = 0). Les performances des participants semblent relativement homogènes en fonction des localisations testées, avec un taux moyen de réussite d'environ 60 %, à l'exception de Saint-Brieuc où un pic de performance est observé (85 %). Les résultats indiquent que les ancre avec une intensité visuelle forte sont mieux reconnues que celles avec une intensité faible, que l'on inclue ou non les données de Saint-Brieuc. Cela soutient partiellement l'hypothèse H1 selon laquelle une intensité accrue favorise la
mémorisation. En revanche, les résultats relatifs à la persistance des ancres sont plus nuancés et n'indiquent pas de tendance claire (Tableau 1).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Tâche de reconnaissance pour la session dans le massif des Bauges près de Chambéry avec une variation des crêtes de montagne, l'image 4 étant la représentation correcte</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1 : Tableau des moyennes des réponses aux questions de recognitions avec et sans les réponses de Saint-Brieuc.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Tableau des moyennes</th><th rowspan="2">Persistence forte</th></tr><tr><th>Intensité Faible</th><th>Intensité Forte</th><th>Peristence Faible</th><th>Peristence Moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><th>Moyenne</th><td>0.57</td><td>0.73</td><td>0.64</td><td>0.57</td><td>0.66</td></tr><tr><th>Moyenne (sans Saint-Brieuc)</th><td>0,5</td><td>0,68</td><td>0,56</td><td>0,53</td><td>0,59</td></tr></tbody></table>

Le Q-test de Cochran est une méthode statistique utilisée pour évaluer si les proportions binaires (par exemple, succès/échec) diffèrent significativement entre plusieurs configurations. Dans notre cas, ce test n'indique pas de différence significative entre les combinaisons expérimentales. Les valeurs de p obtenues (p = 0.436, et p = 0.587 sans Saint-Brieuc) sont supérieures au seuil classique de significativité (p ≥ 0.05). Toutefois, un test de McNemar appliqué à la paire intensité
[ISBN: 978-2-910545-13-X, Mai 2025, Avignon]

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faible / intensité forte montre une tendance proche de la significativité ($p = 0.12$). Cela va dans le sens de l'hypothèse H1, sans toutefois permettre de la valider statistiquement. L'hypothèse H2 concernant la persistance reste non confirmée à ce stade de l'analyse.

## 4. Conclusion

Cette étude a exploré l'impact de l'intensité et de la persistance des ancrés pan-scalaires sur leur mémorabilité dans des environnements cartographiques interactifs. Les résultats indiquent que l'intensité forte des ancrés améliore légèrement leur mémorabilité, bien que cette amélioration ne soit pas statistiquement significative. L'effet de la persistance reste ambigu en ce qui concerne la mémorisation. Cependant, son intérêt pourrait se situer ailleurs : en tant que trace perceptive, la persistance accompagne l'utilisateur tout au long de sa navigation pan-scalaire, facilitant la connexion entre les échelles et soutenant une interaction fluide et cohérente avec la carte. Et c'est peut-être parce qu'on la sait particulièrement présente dans l'espace pan-scalaire qu'elle n'a pas besoin d'être mémorisée intensément.

Ces observations ouvrent la voie à des recherches futures sur le rôle cognitif et perceptif de la persistance dans les interactions cartographiques. Des investigations supplémentaires pourraient évaluer son influence sur des aspects tels que l'orientation, la fluidité des transitions ou la perception globale des structures spatiales.

## Bibliographie

Caduff, David, et Sabine Timpf. 2008. « On the Assessment of Landmark Salience for Human Navigation ».
*Cogn Process* 9 (4): 249-67.
https://doi.org/10.1007/s10339-007-0199-2

Gruget, Maïeul, Guillaume Touya, et Ian Muehlenhaus. 2024. « Exploring the presence and persistence of cartographic anchors in pan-scalar maps ».
*Spatial Cognition & Computation* 0 (0): 1-33.
https://doi.org/10.1080/13875868.2024.2383419.

Richter, Kai-Florian, et Stephan Winter. 2014. « Introduction: What Landmarks Are, and Why They Are Important ».
*In Landmarks: GIScience for Intelligent Services*, édité par Kai-Florian Richter et Stephan Winter, 1-25. Cham: Springer International Publishing.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-05732-3_1

Touya, Guillaume, Maïeul Gruget, et Ian Muehlenhaus. 2023. « Where Am I Now? Modelling Disorientation in Pan-Scalar Maps ».
*ISPRS International Journal of Geo-Information* 12 (2): 62.
https://doi.org/10.3390/ijgi12020062

Tversky, Barbara. 1993. « Cognitive Maps, Cognitive Collages, and Spatial Mental Models ».
*LNCS* 716/1993 (septembre):14-24. https://doi.org/10.1007/3-540-57207-4_2