Application de Cartographie en Ligne

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Données

Acquisition et Tri

Le CATI-Ge, dirigé par le LEA de l’Université de Genève, est composé de plusieurs instances de collaboration8, avec un groupe de pilotage (composé de personnes travaillant au sein de plusieurs institutions, comme le Département de l’Instruction Publique, l’OCSTAT et l’Office du logement), un groupe opérationnel (chargé de répondre aux demandes émanant du groupe de pilotage, et composé de chercheurs de l’Université de Genève et d’employés de diverses institutions, comme la Haute Ecole de Gestion, la Police Genevoise, le service de la recherche en éducation du Canton, etc) et un groupe d’accompagnement, chargé de discuter des rapports préparés par le groupe opérationnel. En plus de ces trois groupes de travail, plusieurs chercheurs (3 à 4, impliqués plus ou moins partiellement) et stagiaires (2 à 3) prennent part dans l’aspect opérationnel (récolte et tri des données, calcul des indicateurs, représentations cartographiques, création du site internet, etc) de ce centre de recherche sur les inégalités territoriales.
Cette richesse et cette diversité des ressources humaines au sein du CATI-Ge entrainent, comme dans bien des cas, une diversification mais aussi un éparpillement et une redondance des données.
Afin d’avoir accès aux données nécessaires au calcul des indicateurs de base, nous avons dû prendre contact avec certains membres du CATI-Ge. Il nous est rapidement apparu qu’il n’existait effectivement pas de base de données centralisée et que les différents membres du centre utilisent bien souvent des données différentes en termes de format et parfois de sources, tout ceci de manière visiblement non-coordonnée.
Basé sur les deux rapports d’activité du CATI-Ge (produits en 2011 et en 2014), qui font office de référence dans les productions du CATI-Ge, nous avons donc entamé une phase d’acquisition des données auprès de certains membres du centre et sur un disque dur contenant les travaux des différents stagiaires et membres de la partie « opérationnelle » du CATI-Ge. Ces données étaient, pour la majorité, relativement éparpillées et non-classées (Figure 4). Nous avons donc par la suite effectué un tri afin d’obtenir les données équivalentes à celles utilisées pour les deux rapports d’activité de 2011 et de 2014.
Figure 4 : Exemple d’éparpillement et de données non-classées au sein d’un des dossiers de la base de travail du CATI-Ge.

Traitement

Après avoir acquis et sélectionné les données nécessaires au calcul des indicateurs de base, nous avons ensuite procédé à la phase de traitement. Les calculs des IBs étant relativement simples, cette phase du travail, effectuée sous Excel, a été très peu chronophage. Les résultats de ce processus prennent la forme de quatre fichiers Excel distincts (‘données communes 2011’, ‘données sous-secteurs 2011’, ‘données communes 2014’ et ‘données sous-secteurs 2014’) contenant chacun les valeurs pour les sept indicateurs (6 IBs + indicateur d’éligibilité à la PCSMU) ainsi que leur classement par quartiles.
Il est essentiel de mentionner que les données statistiques utilisées dans les rapports d’activités (provenant pour la majorité de l’OCTSTAT) ne sont pas de la même année que les rapports. Cela signifie qu’il faut faire une distinction entre l’année des rapports d’activité et l’année des données, comme détaillé dans le Tableau 1. Entre les niveaux géographiques (communes ou sous-secteurs), l’année des données ne diffère cependant pas.
Tableau 1 : Années des données utilisées pour calculer les indicateurs de base, en fonction de l’année du rapport d’activité du CATI-Ge.
Dans un second temps, afin de référencer géographiquement ces résultats, il a été nécessaire de les lier avec les cartes des communes et des sous-secteurs du canton de Genève. Pour ce faire, nous avons importé ces couches géographiques dans un logiciel SIG, via le guichet cartographique des SITG (http://ge.ch/sitg/sitg_catalog/sitg_donnees). Etant donné que les sorties de ce travail sont destinées, entre autres, aux membres du CATI-Ge, nous avons décidé de travailler sur un logiciel de SIG libre (les membres du CATI-Ge n’ont pas nécessairement accès à des logiciels fonctionnant sur licence payante, comme ArcGIS). Nous avons donc décidé de travailler avec le logiciel QGIS9.
Chacune des communes et sous-secteurs étant affecté d’un numéro d’identification, nous avons reporté cet identifiant dans nos table de résultats Excel, puis avons importé ces tables dans QGIS afin de pouvoir les lier avec les couches de communes et de sous-secteurs issus du SITG, via une simple jointure de tables. Ainsi, pour chaque indicateur (6 IBs ainsi que l’indicateur synthétique d’éligibilité à la PCSMU), pour chaque niveau géographique (communes et sous-secteurs) et pour chaque rapport d’activités (2011 et 2014), nous pouvons produire une cartographie représentant le résultat des analyses. Au total, nous avons donc produit :
7 (indicateurs) *2 (niveaux géographiques) * 2 (rapports) =28 cartes d’inégalités territoriales au sein du Canton de Genève.

Format GeoJSON

Dans le but de développer une application de web-mapping utilisant les données prétraitées et géo-référencées, nous avons utilisé le format GeoJSON10. Ce format ouvert, signifiant « Geographic JavaScript Object Notation », permet d’écrire des entités géographiques de différents types (points, lignes, polygones, multipolygones, etc) et de leur attribuer des informations non-spatiales (qui sont généralement des attributs et des valeurs associées).
Ce format est très couramment utilisé et est supporté par de nombreux logiciels de SIG et outils de développement d’applications cartographiques en ligne, comme OpenLayers11, Leaflet12, MapServer13, HighMaps14, et bien d’autres encore.
Dans le cas de l’analyse et de la représentation cartographique des inégalités territoriales dans le canton de Genève, les entités géographiques sont des communes et des sous-secteurs. Ces entités sont donc considérées comme des multi-polygones dans le format GeoJSON, comme indiqué dans le script ci-dessous (Figure 5).
Figure 5 : Script (partiel) d’une donnée GeoJSON multipolygone.
Dans le logiciel QGIS, la conversion d’une couche en format shapefile (format de fichier populaire dans les logiciels SIG) en une donnée de type GeoJSON est très simple et immédiat (il suffit en effet d’effectuer un « enregistrement sous  format GeoJSON »), alors que cette opération est impossible avec ArcGIS. D’autres solutions gratuites de conversions existent cependant, (OGRE – ogr2ogr web client15 par exemple), mais nous avons privilégié l’utilisation de QGIS pour effectuer cette opération afin de ne pas multiplier les outils et de garder la méthodologie la plus simple possible.

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Situation Actuelle

Actuellement, comme indiqué précédemment, le CATI-Ge ne dispose pas d’application de web-mapping pour diffuser les résultats de ses analyses, mais les diffuse via son site internet16. Sur ce site, les résultats sous forme cartographique sont disponibles uniquement pour le deuxième rapport d’activité (celui de 2014), pour tous les indicateurs et pour les deux niveaux géographiques.
Cependant, ces cartographies sont classées en différents dossiers et sous-répertoires, (Figure 6), ce qui ne permet aucune comparaison directe entre indicateurs ou entre niveaux géographiques. Bien qu’une approche statique des inégalités territoriales soit possible via une telle présentation des résultats, celle-ci n’est ni optimisée ni interactive. De plus, étant donné que les résultats des analyses sont consultables uniquement pour le rapport de 2014, l’approche dynamique permettant d’évaluer l’évolution des inégalités territoriales (entre le rapport d’activités de 2011 et celui de 2014) est impossible.Une application de cartographie en ligne présentant les résultats de manière interactive, permettant la comparaison directe entre plusieurs indicateurs, niveaux géographiques et années de rapport d’activités, semblerait effectivement constituer une réelle plus-value par rapport au site internet actuel du CATI-Ge. Cette application de web-mapping pourrait d’ailleurs être intégrée et encapsulée dans le site internet actuel du CATI-Ge.

Table des matières

1. Introduction et Problématique 
2. Inégalités Territoriales
2.1. Approches Théoriques
2.2. Indicateurs d’Inégalités
2.3. Niveaux Géographiques
2.4. Eligibilité à la PCSMU
3. Données 
3.1. Acquisition et Tri
3.2. Traitement
3.3. Format GeoJSON
4. Application de Cartographie en Ligne
4.1. Situation Actuelle
4.2. Caractéristiques Principales
4.3. Choix de l’Outil de Développement
4.4. Structure du Site
4.5. Vue d’Ensemble
5. Mise à jour 
6. Limites et Recommandations 
7. Conclusion
Bibliographie
Annexes

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