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La géographie et les données massives

Résumé : La géographie est depuis longtemps familière des grandes masses de données, sous au moins deux formes qui ont précédé de quelques décennies le « déluge » récent des « big data » (Cukier et Mayer-Schönberger, 2013) : des millions de pixels des images satellite qui ont dû être traités pour réaliser par exemple des cartes d'utilisation du sol, et par ailleurs des « interactions spatiales », échanges de toutes sortes (migrations de personnes, commerce de biens, circulation d'information) dont le nombre élève au carré celui des unités géographiques considérées (soit par exemple près d'un milliard et demi de relations entre les quelque 36 000 communes françaises), qui ont posé maints défis face aux capacités jusqu'à récemment limitées des ordinateurs. La géographie s'est aussi très vite jetée dans la déferlante des big data car beaucoup de ces données apportent des nouveautés intéressantes, du moins dans leur forme : elles sont individuelles, ce qui intéresse toutes les sciences sociales, mais surtout elles sont très souvent géolocalisées (le pléonasme de l'expression en dit assez la nouveauté), qu'elles soient issues de capteurs disséminés dans l'environnement, des multiples usages de l'Internet, ou d'objets connectés mobiles. Là où les géographes se heurtaient bien souvent autrefois à la frilosité des opérateurs et des statisticiens, réticents pour des raisons éthiques ou commerciales à communiquer les précieuses coordonnées nécessaires à la cartographie et porteuses du risque d'identification 1 , le nombre a permis de balayer ces craintes en les noyant sous des masses plus facilement anonymisables. Désormais, grâce à leurs coordonnées, les informations individuelles peuvent être intégrées dans des systèmes d'information géographique pour être mises en relation avec des structures et des dynamiques spatiales d'entités géographiques à différentes échelles. Comme l'indique Michael Goodchild (2015) parmi les fameux trois ou quatre « V » qui caractérisent les big data, les nouveautés qui restent un défi pour les géographes ne sont pas tant le volume de ces données, non plus que leur variété, mais leur vélocité et sans doute aussi la véracité ou validité qu'il est possible de leur attribuer. S'agissant de vélocité, des applications « en temps réel » ont été conçues, par exemple pour localiser les foules rassemblées à la faveur de grands évènements en utilisant les traces de téléphonie mobile (Lucchini et Elissalde, 2013), pour analyser les pulsations de la vie urbaine (Fen-Chong, 2012) ou encore pour restituer rapidement des cartographies d'accidents catastrophiques-le séisme de 2010 en Haïti en fut l'un des premiers exemples. 1 C'est ainsi que les plus petites unités géographiques dans lesquelles les données du recensement français peuvent être communiquées sont des IRIS qui doivent rassembler environ 2000 habitants.
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https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02008930
Contributor : Denise Pumain <>
Submitted on : Wednesday, February 6, 2019 - 8:27:42 AM
Last modification on : Tuesday, January 19, 2021 - 11:08:37 AM
Long-term archiving on: : Tuesday, May 7, 2019 - 12:48:15 PM

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Denise Pumain. La géographie et les données massives. Bouzeghoub M., Mosseri R. (dir.). Les Big Data à découvert, CNRS, pp.30-31, 2017. ⟨halshs-02008930⟩

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