Des données à l’image
quelques retours d’expériences de 10 années de datavisualiation
GTSO Couperin
2024-12-17
@comeetie
Chercheur Université Gustave Eiffel COSYS/GRETTIA
Statistiques, Données, Visualisation, Cartographie, Transports,…
R,JS,Python,Cpp,…
Trajectoire
Toujours aimé les cartes !
Trajectoire
Toujours aimé les cartes !
en voyage
Trajectoire
Toujours aimé les cartes !
ou dans les livres
Trajectoire
Pas de formation en carto/visualisation
Plus à l’aise avec un
qu’avec un .
Trajectoire
mais découverte de Tufte
Trajectoire
et de Jacques Bertin
Trajectoire
rencontre avec la Grammaire Graphique
et avec ggplot
Trajectoire
découverte des possibilités offertes
par le js et d3
Trajectoire
découverte de la stack logicielle autour d’OSM
et des travaux de Stamen
Trajectoire
découverte de la stack logicielle autour d’OSM
donc de Mapbox
Trajectoire
découverte de la stack logicielle autour d’OSM
et de Leaflet
Trajectoire
découverte de la stack logicielle autour d’OSM
Il faut être 2
pour faire une carte/visualisation
Carte / Visualisation ?
| Bruit divers ! | Bruit sémantique | Bruit technique | Bruit sémantique | ||||||
| Source (Données) | Emetteur (Encodage) | Canal | Récepteur (Décodage) | ||||||
Toutes les cartes/visualisations sont
fausses
mais certaines sont
utiles
mais certaines sont
utiles
mais certaines sont
utiles
Zoom \(\Rightarrow\) Profondeur
Francepixels, contexte
Retour en 2014 !
Données carroyées massives
- derivées des feuilles d’impositions
- 200m x 200m pixels
- limite du secret statistique (11 ménages)
Contexte
open data, mais :
- fichier volumineux, format spécifique, problème de projection
- utilisable dans la douleur
- avec des logiciels spécialisés mapinfo / arcgis / qgis
Une opportunité
La stack technique développée autour d’OSM
\(\Rightarrow\) allait permetre de renouveller la diffusion et les outils de visualiation de ce type de données statistiques
Une opportunité
Pas le seul à noter cette opportunité
Oliver O’Brien a proposé une approche similaire en 2015 avec data-shine (Uk)
Details technique et choix
A cette époque les tuiles vectorielles arrivaient très doucement
- http://mike.teczno.com/notes/postgreslessness-mapnik-vectiles.html
- https://observablehq.com/@d3/vector-tiles
- https://gist.github.com/wboykinm/7393674
\(\Rightarrow\) Avantage massif pour les données statistiques
Details technique et choix
A l’époque :
- R pour traiter les données et produires des tuiles geojson
- leaflet pour les tuiles raster
- d3 pour le rendu des tuiles vectorielles artisanale sur un canvas
- canvas invisible pour gérer l’interactivité
- importance des détails (échelle de couleurs/fond de carte/labels/…)
MAUP et aggregation mutli-échelle
Le modifiable areal unit problem (MAUP) est un biais lié à l’agrégation de données spatiales à des échelles différentes.
MAUP and multiscale aggregation
Le modifiable areal unit problem (MAUP) est un biais lié à l’agrégation de données spatiales à des échelles différentes.
\(\rightarrow\) agréger a différentes échelles et lier niveau d’agrégation et niveau de zoom.
Résous deux problèmes :
- Taille des tuilles !! elles doivent rester petites
- MAUP !! possibilité d’explorer différents niveaux d’agrégations facilement
Feedbacks et utilisateurs
- INSEE
- Journalistes, sur des sujets spécifiques eg. ségregation / école / transports
- Urbanistes pour des diagnostics territoriaux
- Chercheur
- Curieux …
Francepixels, evolutions
Les tuiles vectorielles sont devenues une technologie mature
- MVT specifications 1.0 and 2.0
- MBT et PMTiles
accessible beaucoup plus facilement
- postgis peut produire des tuiles vectorielles à la volée
- nouvelles librairies JS mapbox-gl -> MapLibre,…
Francepixels, évolutions
Beaucoup plus simple à réaliser maintenant :
- pypixgrid python script to export MVT tiles from postgis
- aggregation mutliéchelle paramétrable
- mapbox-gl / mapLibre