DécryptaGéo 2017 : Big Data et tourisme, que faire des big geodata ?

mercredi 25 janvier 2017, 9:30 - 13:00


Gaël Chareyron, enseignant-chercheur à l’ESILV, intervient dans le cadre des rencontres DécryptaGéo 2017 à l’ENSG. Comment et pourquoi exploiter la dimension géographique des big data ? Cartes et applications à l’appui, des spécialistes vous montrent tout le potentiel de ces nouvelles données. Exemples sur le tourisme et le confort en ville. Analyse de données avancée, [...]




DécryptaGéo 2017 : Big Data et tourisme, que faire des big geodata ?


Gaël Chareyron, enseignant-chercheur à l’ESILV, intervient dans le cadre des rencontres DécryptaGéo 2017 à l’ENSG.

Comment et pourquoi exploiter la dimension géographique des big data ? Cartes et applications à l’appui, des spécialistes vous montrent tout le potentiel de ces nouvelles données. Exemples sur le tourisme et le confort en ville.

Analyse de données avancée, vers la GéoDataScience par Olivier Courtin, Oslandia

La géomatique peut se définir et se concevoir comme l’intersection de la géographie et de l’informatique.
Le concept de ‘néo-géographie’ (sic) ayant fait florès au début des années 2000 .
Sur un principe assez proche les statisticiens d’hier sont rebaptisés aujourd’hui Data Scientists, lorsqu’ils intègrent les méthodes modernes d’analyse computationnelle et notamment via du Machine Learning.
L’enjeu de cette présentation, est d’envisager ce que l’on peut attendre d’un Geo-DataScientist. Et concrètement de voir quelques exemples de mise en œuvre impliquant de l’Open Data, et des briques Open Source. Bref ouvrir à la fois ouvrir des horizons et des possibles, et donner des pistes concrètes de mise en œuvre technique.

Le NoSQL émoi et moi et moi… par Guillaume Sueur, Neogeo

Au cours de cette présentation, Guillaume vous fera part de son expérience avec les bases de données NoSQL et de leurs usages en géomatique. Il vous expliquera comment fonctionnent les différents types de bases NoSQL, à quoi peut servir chacun d’eux, quelles sont leurs qualités et aussi leurs limites. A partir d’exemples concrets vous verrez comment elles peuvent vous aider à aller plus loin avec vos données, comment elles permettent de faire non pas mieux, mais autre chose que les SGBD-R traditionnels.

Big Data pour le tourisme par Gaël Chareyron, ESILV

Avec l’engouement pour les sites tel que TripAdvisor ou les site de partage de photo (Flickr, Instagram) nous disposons de nombreuses traces numériques.
L’analyse des ces grands volumes de données laissées par les touristes nous permettent de suivre et appréhender les mobilités et expériences touristiques de manière très fine. Cet exposé montre comment ce gisement d’informations constamment renouvelé peut être exploité par les chercheurs mais aussi les professionnels.
Co-auteurs : Sebastien Jacquot et Saskia Cousin

Mesurer, prédire et optimiser le confort en ville par Raphael Cherrier, QUCIT

Afin d’enrichir la politique d’aménagement des espaces publics, la Place de la Nation a été choisie comme terrain d’expérimentation pour tester de nouvelles approches data driven. Dans ce contexte, la Ville de Paris a conclu un partenariat avec Cisco pour recueillir et exploiter des données sur la place et plus de 70 capteurs ont été installés.
Par ailleurs, Qucit a été retenu pour mettre au point un indice du Confort ressenti par les piétons, basé sur les données mesurées en temps réel Place de la Nation ainsi que sur un grand nombre de données contextuelles (ie. décrivant l’environnement urbain, la météo, les événements spéciaux, etc.).
Le travail présenté ici démontre qu’il est possible de cartographier précisément le Confort ressenti en tout point de la Place de la Nation selon plusieurs dimensions et d’établir des relations de causalité entre le ressenti des piétons et le contexte urbain proche (topologie de la place, aménagements urbains, flux mesurés, etc.). Le modèle offre l’avantage d’être facilement réplicable à d’autres places et de permettre un suivi au cours du temps des sentiments des piétons en relation avec le contexte urbain.

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