Nouvelle collaboration entre Oslandia et l’Inria

29 novembre 2018

Nouvelle collaboration entre Oslandia et l’Inria

Oslandia est spécialisée dans le traitement de données géospatiales et la science des données. Nous nous concentrons sur les statistiques géographiques et d’autres algorithmes de traitement de données (dont ceux du Machine Learning), et suivons avec attention l’état de l’art de la recherche dans ces domaines.

A ce titre, nous sommes heureux de démarrer une nouvelle collaboration avec STEEP, une équipe de recherche de l’Inria qui se concentre sur la modélisation et la simulation d’interactions entre les facteurs environnementaux, sociaux et économiques dans le contexte de la transition écologique et du développement durable.

En particulier, cette collaboration s’inscrit à la suite des travaux de Luciano Gervasoni, récemment diplômé pour une thèse sur le sujet de la mesure de l’étalement urbain. Cette thèse était encadré par Serge Fenet et Peter Sturm.

Motivation

Comprendre les mécanismes sous-jacents de l’étalement urbain est une problématique on ne peut plus importante de nos jours, comme l’illustre cet exemple assez parlant : entre 2000 et 2006, l’Europe a perdu 1117,9km² de terres cultivables du fait du développement des surfaces artificielles (Hennig et al., 2015). Dans les pays en développement, la question de l’étalement urbain est même centrale, dans un contexte d’expansion forte des villes, et ce pour des raisons liées autant à la planification urbaine qu’à la santé publique ou la gestion des catastrophes naturelles. Ces enjeux ont été d’ailleurs soulevés à l’occasion du récent challenge Open AI Tanzania.

An urban sprawl example

Un exemple de fort étalement urbain

Plus généralement, la population urbaine croît de façon régulière : 30% des habitants de la planète vivaient dans une aire urbaine en 1950, ils seront 66% en 2050 d’après les projections des Nations Unies.

Le challenge principal autour de l’étude de l’étalement urbain peut ainsi être formulé comme suit : comment concevoir la ville de demain de manière soutenable ?

Contributions

Contribution scientifique

Les travaux réalisés au sein de l’équipe STEEP contribuent de deux manières à l’état de l’art :

  • modélisation de l’étalement urbain, à travers de nouvelles métriques centrés sur la complémentarité des usages (résidentiel, activité), l’accessibilité et la dispersion du bâti.
  • ré-échelonnage des estimations de population, de maillages grossiers (1km) à des maillages plus fins (200m).

Logiciel open-source

De plus, une ébauche de logiciel à destination des décideurs (analyse urbaine) a été développée. Les travaux de thèse de Luciano ont été accompagnés par le développement d’un code en open-source s’appuyant par ailleurs uniquement sur de la donnée ouverte (i.e. OpenStreetMap). L’utilisation d’OSM ouvre la porte à une application de cet outil dans n’importe quelle zone du globe (pourvu qu’elle soit suffisamment complète dans la base OSM). Comme ces données sont géo-référencées, l’intégration des résultats dans les outils SIG traditionnels est ainsi tout à fait possible.

L’équipe data d’Oslandia est ravie de collaborer avec STEEP pour contribuer à l’amélioration du logiciel et répondre aux besoins d’utilisateurs intéressés par la thématique.

Le code est disponible en libre accès sur Github: https://github.com/delhomer/urbansprawl.

A suivre

Dans les prochains mois, Oslandia et STEEP vont continuer à travailler ensemble sur ce projet.

Nous sommes prêts à vous démontrer que cette expertise et le logiciel associé peuvent vous aider dans vos prises de décision en matière de développement urbain. Acteurs des Smart Cities, urbanistes, modélisateurs, commerciaux, un grand nombre d’utilisateurs pourront bénéficier des nouveautés de ces travaux:

  • Modéliser l’évolution de la ville et l’étalement urbain
  • Améliorer la précision des estimations de densité de population

Contactez nous pour d’information, et pour voir comment collaborer ensemble sur vos problématiques : infos+data@oslandia.com !

  • By Raphaël Delhome  0 Comments 
  • data, INRIA, open source, OpenStreetMap

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