Exploiter toute la richesse de vos données statistiques, économiques, financières, géomarketing… en les représentant sur une carte pour en extraire instantanément les informations stratégiques.

1. La Cartographie statistique
décisionnelle
Pour qui et pour quel usage ?
Jerome GUYOT
Chef de Produit Cartes & Données
Groupe ARTICQUE
06 mars 2014

2. La Cartographie statistique décisionnelle
DE LA DONNÉE À LA CARTE

3. De plus en plus de
données disponibles

4. Une collecte autrefois difficile…
• Un processus long et coûteux
– Enregistrement
– Classement / stockage
– Ex : recensement de la population en Cote
d’Ivoire

5. …mais aujourd’hui facilitée !
• Capacités de
stockage / calcul
• Outils informatiques
• Internet / Cloud
• Explosion du mobile
– Ex : élection
présidentielle en
Côte d’Ivoire

6. Toujours plus de données
• Instituts
statistiques
• Observatoires
• Open data
– Data.gouv.fr
• Big Data

7. Un intérêt croissant
• « Consommation » de
données
• Nouveaux métiers
– Data-journalisme
• Data.lesechos.fr
– Data-scientist

8. Un paradoxe ?
Données
Information
utile
Temps
Temps

9. De la Donnée à la Décision
Connaissance = Décision
Informations
Contexte
Données
Compréhension

10. Une solution ?

11. La Carte, outil d’analyse et de prise de décision
LOCALISER, ANALYSER,
COMMUNIQUER

12. Réflexion + Intuition = Décision
Raisonnement
•Données
qualitatives
•Données
quantitativ
es
•Données
spatiales
•Notion
Date
Données
Intuition
Décision
Statistiques
Cartographie
•Descriptive
•Exploratoire
•Prédictive
•Chronologie
•Géocodage
•Projection
Gestion Donnée
spatiale
•Localisation
•Illustrative
•Typologie
•Sectorisation
•Power
Point
•Illustrator
•Impression
Papier
•Image site
Web
•webCarto
interactif
•Tactiles
Communication
Décision
•Optimisation
•Prédiction
•Modification

13. Localiser
• 85 % des données sont localisables

14. Localiser
• Notion de territoire

15. Localiser
• Vision
d’ensemble
• Permet de
contextualiser

16. Localiser
• Choisir la bonne échelle

17. Localiser
• Jusqu’aux niveaux les plus fins

18. Localiser
• Pas « que » de la Géographie

19. Analyser
• Traiter les données = se donner les
moyens de les découvrir (discrétisation)

20. Analyser
• Confronter les données pour relativiser

21. Analyser
L’analyse de grille
permet de « lisser » un
phénomène
pour en faire apparaitre
les grandes tendances
C’est aussi un moyen de
rendre anonymes les
données en supprimant
le découpage
administratif fin

22. Analyser
• Identifier les variables explicatives
• Analyses multivariées / Typologies

23. Analyser
• Prévoir et anticiper les actions
EDF
Ministère de l’Intérieur
Ville de Caen

24. Communiquer
• De la Donnée vers l’Information diffusée :
Données
• Forte volumétrie
• Diversité
• Complexité
•
•
•
•
•
• Synthèse :
Tri / Sélection
• - de données
Perception
• + de Compréhension
Traitement
• + de Contexte
Choix du message
Choix du public

25. Communiquer
• Outil de réflexion
• Un document
« statique » ?
• En réalité, un visuel
« dynamique »
– Doit évoluer pour
suivre la réflexion
• Une création
mutuelle
– Utilité des outils
logiciels
– Processus
collaboratif

26. Communiquer
• La carte
interactive
– Atlas web
dynamiques
– Applications
• Informations à jour
• Diffusion selon
profil
• Appropriation,
personnalisation

27. Communiquer
• Outils d’action
– Carte = outil de
saisie
– Réactivité
– Le lecteur devient
un acteur impliqué
• Exemples :
– L’application Erika
– C&D Web

28. La Cartographie statistique décisionnelle : exemples d’usages
DE NOMBREUSES
APPLICATIONS

29. Politique

30. Santé
Ministère de la Santé : étude de l’offre de soin

31. Epidémiologie

32. Energie
IEA

33. Urbanisme
Agence d’Urbanisme de la Région Angevine (AURA)

34. Economie

35. Commerce
CCI de La Moselle

36. Culture
Cité de la Musique

37. Environnement

38. Climat / Météo

39. Agriculture
UNIFA

40. Agriculture
Institut de l’Elevage

41. Transports

42. La Cartographie statistique décisionnelle : pour qui ?
UN DOMAINE RÉSERVÉ ?

43. Les outils
• Les logiciels SIG
– Solutions puissantes et précises
– Richesse des ressources disponibles
– Prise en main pas toujours facile
– Investissement coûteux en temps
– Dédiés à l’aspect spatial, pas toujours à
l’analyse statistique
– Pas toujours très développés sur la
représentation graphique des données

44. Les outils
• Les logiciels de cartographie statistique
– Plus faciles d’accès
– Intègrent des fonctions statistiques en
standard
– Accompagnement, indicateurs
– Tournés vers l’analyse exploratoire des
données
– Nombreux modes de représentations
– Moins développés sur l’aspect « spatial »

45. Les outils
• Les solutions de webmapping
– Atlas web « prêts à l’emploi »
– Niveau d’interactivité variable
– Solutions libres
– Nécessitent souvent des compétences
techniques (web ou développement)
– Développement des solution simplifiées avec
backoffice d’administration intégré

46. Faut-il être un « pro » ?
• Hier encore :
– Réservé aux cartographes, aux « Sigistes »
– Un métier dédié aux SIG : Géomaticien
• Aujourd’hui :
– Démocratisation des outils
– Familiarisation du public
• Google maps/earth, Open Street Map…

47. Faut-il être un « pro » ?
• Alors : statisticien, géographe, ou les deux ?
– Pas toujours facile de choisir les méthodes
d’analyse à appliquer…
– Besoin de connaitre/choisir le « terrain »
– Surtout, maîtriser ses données
• Les structurer
• Les sélectionner
• Les fiabiliser : complétude, sources, métadonnées…

48. Avant tout : rester
un spécialiste de son métier
• L’outil ne remplace pas l’expérience
– Apporter son bon sens avec soi
– Meilleure capacité à contextualiser
– Intuition
– Expertise des « indicateurs clés », des
informations stratégiques
– Capacité à transformer les informations en
connaissances/décisions
– Connaitre les destinataires des messages
– Faire « parler » les données

49. Conclusion
« Dans tous les cas, la carte est un moyen très
efficace d’exprimer des idées et de repérer des
phénomènes qui ne le seraient pas, ou qui le
seraient plus difficilement, par d’autres moyens.
En ce sens, elle permet au chercheur de
s’exprimer plus efficacement, mais aussi au
lecteur de mieux le comprendre. »
Christine Zanin
CNRS - Université Paris Diderot - Paris 7

50. Merci de votre attention !
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