COMMENGES, Hadrien

Le Roux, Guillaume

Lecomte, Constance

Vallée, Julie

French

Archive Ouverte en Sciences de l'Information et de la Communication

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Numéro numéro 123 · Géovisualisation · Mise en ligne : 02/2018
Le Mobiliscope, un outil de géovisualisation des rythmes quotidiens des
métropoles
par : Constance Lecomte, Julie Vallée, Guillaume le Roux et Hadrien Commenges
Mots-clés : D3.js, EGT, géovisualisation, mobilité quotidienne, ségrégation
Site officiel du Mobiliscope : http://mobiliscope.parisgeo.cnrs.fr
Adresse de contact : mobiliscope@parisgeo.cnrs.fr
Twitter : #mobiliscope
Le Mobiliscope est un outil libre sous licence GNU GPL v3.0
Le code est consultable sur un dépôt GitHub dédié : https://github.com/Geographie-cites/mobiliscope
Introduction
Un grand nombre d’interventions élaborées par des acteurs institutionnels ciblent des populations spécifiques,
par exemple les familles, les personnes âgées, les plus pauvres, etc. Par souci d’efficacité et de rentabilité, ces
interventions se concentrent souvent dans les territoires où réside la majorité des populations ciblées. Ces
actions territorialisées,  tout  comme les  travaux scientifiques relatifs  à  la  ségrégation sociale  ou aux «  effets
de quartiers » sur lesquels elles prennent appui,  appréhendent le plus souvent les divisions sociales de
l’espace d’après les lieux de résidence des habitants (Préteceille,  2006).  Cette approche résidentielle et
statique de l’espace, qui néglige la mobilité quotidienne des populations, peut cependant conduire à une vision
faussée des territoires « prioritaires » où mener des interventions au cours de la journée (Vallée, 2017).
De ce constat partagé par d’autres auteurs (Wong et Shaw, 2011 ; Palmer, 2013 ; Farber et al., 2015) est née
l’idée d’analyser la composition sociale 24h/24 des territoires infra-métropolitains. Ce travail a fait l’objet d’une
valorisation en deux volets : un article académique (Le Roux et al.,  2017) et le Mobiliscope, un outil  de
géovisualisation accessible en ligne.
Alors que les représentations cartographiques « papier » souffrent d’un manque d’interactivité, le Mobiliscope
permet  d’explorer  les  dynamiques  quotidiennes  d’une  population  ou  d’un  territoire  donné.  Les  outils
permettant de géovisualiser des données spatio-temporelles sont maintenant nombreux (Kaddouri  et al.,
2014), mais demeurent souvent difficiles à prendre en main. Dans le cas du Mobiliscope, le choix a été fait de
mettre en place une interface simple et facilement utilisable pour les non-experts afin de diffuser une lecture
des dynamiques quotidiennes des espaces auprès d’un public plus large que le seul monde académique, par
exemple  les  décideurs,  les  journalistes  ou  les  enseignants.  Ce  texte  présente  le  Mobiliscope,  et  plus
particulièrement sa version 2 mise en ligne en novembre 2017.
Données et Méthodes
Centré  pour  l’instant  sur  l’Ile-de-France,  le  Mobiliscope  s’appuie  sur  les  données  de  l’Enquête  Globale
Transport 2010 (STIF, OMNIL, DRIEA)1, au cours de laquelle tous les individus des ménages échantillonnés ont
décrit  chacun  de  leurs  déplacements  de  la  veille  du  jour  de  l’entretien.  Les  informations  affichées  dans  le
Mobiliscope concernent les 102 000 déplacements en semaine de 25 500 franciliens de 16 ans et plus, en
tenant  compte des pondérations  calculées  par  les  producteurs  de l’enquête (Le Roux et  al.,  2017).  Un
découpage spatial en 109 secteurs a été retenu. De taille variable (entre 3 et 1 300 km² avec une médiane de
14 km²), ces secteurs regroupant environ 100 000 habitants correspondent à des arrondissements pour Paris
et à des regroupements de communes pour la petite et grande couronne francilienne.
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L’interface
Le Mobiliscope se compose d’un bloc indicateur à gauche, d’un axe temporel des 24 heures de la journée en
haut,  d’une  carte  centrale,  et  de  deux  graphiques  sur  la  droite  (figure  1).  L’interface  est  développée  en
anglais.
Figure 1. Écran d’accueil du Mobiliscope (Estimation à 4h du matin de la proportion de personnes
riches par rapport à l’ensemble de la population présente dans chacun des 109 secteurs de la région
Île-de-France).
L’axe de temps positionné en haut de l’écran permet d’animer les données heure par heure.
Dans  le  bloc  indicateur  (à  gauche),  l’utilisateur  peut  choisir  d’afficher  l’ensemble  de  la  population  présente
(indicateur « whole population  ») ou bien de qualifier la population présente selon son profil démographique
(sexe  et  âge),  son  profil  social  (niveau  d’éducation,  catégorie  socioprofessionnelle,  revenus  du  ménage  et
occupation professionnelle) ou son département de résidence. Il est aussi possible de distinguer les types
d’activités réalisées par la population présente dans chacun des secteurs à l’heure considérée.
Au  centre  de  l’écran,  les  cartes  s’affichent  selon  l’indicateur  choisi  dans  le  bloc  indicateur.  La  carte  est
interactive  :  on  peut  la  zoomer,  s’y  déplacer,  afficher  le  nom  des  secteurs  au  survol  de  la  souris.  Il  est
également possible d’afficher certaines couches de repérage (transports,  réseau hydrographique, principales
villes).  Trois  modes de représentation cartographique,  signalés par  3 petits  pictogrammes au niveau de
chaque variable, sont proposées : des cartes choroplèthes pour représenter la répartition (part sur le total), par
symboles  proportionnels  pour  représenter  les  nombres  «  bruts  »  (stock)  ou  en  oursins.  Ces  dernières
permettent de visualiser la dispersion spatiale des secteurs de résidence de la population présente dans un
secteur à une heure donnée (figure 2).
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Figure 2. Estimation heure par heure du nombre de personnes présentes dans chaque secteur sans y
résider (zoom sur Paris et la petite couronne) et affichage des secteurs de résidence pour la
population présente dans le 18e arrondissement (animation).
Dans la partie droite de l’écran, un premier graphique (en haut) renseigne sur la distribution spatiale des
groupes  de  population  par  secteur  pour  l’ensemble  de  la  région  Île-de-France.  Deux  indicateurs  sont
disponibles  :  (1)  l’indice  de  dissimilarité  ou  Duncan  (indicateur  utilisé  pour  mesurer  l’intensité  de  la
ségrégation spatiale) qui correspond à la proportion d’individus d’un groupe donné qu’il faudrait déplacer pour
obtenir une équirépartition dans les secteurs ; (2) l’indice de Moran ou d’autocorrélation spatiale (entre -1 et
+1) qui permet de mesurer la ressemblance des profils sociaux ou démographiques des secteurs voisins. Plus
les valeurs sont proches de 1, plus les populations d’un même groupe social/démographique ont tendance à se
regrouper dans l’espace.
Toujours  dans  la  partie  droite  de  l’écran,  un  second  graphique  (en  bas)  permet  d’afficher  des  informations
détaillées pour le secteur sélectionné sur la carte et de suivre l’évolution au cours de la journée de la
distribution de la population présente dans ce secteur (par exemple selon les catégories de revenus, cf.
figure 3).
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Figure 3. Estimation heure par heure du nombre de personnes riches présentes dans chaque secteur
(zoom sur Paris et la petite couronne) et affichage d’informations sur l’indice de Duncan (en haut) et
sur le secteur sélectionné (8e et 9e arrondissements) (animation).
L’architecture
Le  Mobiliscope  est  développé  en  JavaScript  et  s’appuie  intégralement,  pour  la  partie  graphique,  sur  la
bibliothèque  D3.js.  Les  données  sont  stockées  localement  sous  forme  de  fichiers  geojson  pour  les  données
spatiales et csv pour les données attributaires sans géométrie. Les données sont générées automatiquement
en amont grâce à deux scripts R : le premier transforme les données de déplacements de l’EGT en table de
présence ;  le second2  produit  l’ensemble des fichiers nécessaires à la représentation graphique pour chaque
indicateur (figure 4).
Figure 4. Schéma d’alimentation et de fonctionnement du Mobiliscope.
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Le  développement  du  Mobiliscope  s’inscrit  dans  une  démarche  de  science  ouverte.  Il  offre  la  possibilité  de
vérifier des conclusions publiées par ailleurs, sans contrevenir à la confidentialité des données. L’architecture
sur laquelle repose l’application (figure 4) garantit la reproductibilité de la démarche à d’autres indicateurs et
à d’autres agglomérations. C’est cette même démarche de science ouverte qui a guidé la publication sur
Github des scripts ayant servi au développement du Mobiliscope.
Perspectives
Une  troisième  version  du  Mobiliscope  est  à  l’étude  afin  de  généraliser  l’outil  aux  agglomérations  françaises
disposant d’Enquêtes Ménages/Déplacements (près d’une soixantaine). Il est également envisagé d’intégrer
pour  une  même agglomération  les  enquêtes  EMD réalisées  à  différentes  dates  afin  de  proposer  une  double
temporalité (inter-heures et inter-années).
Financement
Les  versions  1  et  2  du  Mobiliscope  ont  pu  être  développées  grâce  au  soutien  financier  de  l’Idex  Université
Sorbonne Paris Cités (ANR-11-IDEX-00005-02) et du Labex DynamiTe (ANR-11-LABX-0046).
Bibliographie
FARBER S., O’KELLY M., MILLER H.J., NEUTENS  T. (2015). «Measuring segregation using patterns of daily travel
behavior : a social interaction based model of exposure». Journal of Transport Geography, vol. 49, p. 26-38.
KADDOURI L., BLAISE J.-Y., DAVOINE P.-A., MATHIAN H., SAINT-MARC  C. (2014). État des lieux des représentations
dynamiques des temporalités des territoires. Rapport de recherche. 167 p. (http://www.map.archi.fr/jyb/puca/)
LE ROUX G., VALLÉE J., COMMENGES H. (2017). « Social segregation around the clock in the Paris region ». Journal
of Transport Geography, vol. 59, p. 134-145.
PALMER  J.R.B. (2013). Activity-space Segregation : Understanding social divisions in space and time. Thèse,
Princeton : Princeton University.
PRÉTECEILLE E. (2006). « La ségrégation sociale a-t-elle augmenté ? » Sociétés contemporaines, n°2, p. 69-93.
VALLÉE J. (2017). « Challenges in targeting areas for public action. Target areas at the right place and at the
right time ». Journal of Epidemiology and Community Health, vol. 71, n°10, p. 945-946.
WONG W.S., SHAW S.L. (2011). « Measuring segregation : an activity space approach ». Journal of Geographical
Systems, vol. 13, n°2, p. 127-145.
Notes
1. ⇧ Données mises à notre disposition par l’ADISP – Archives de Données Issues de la Statistique Publique(https://www.cmh.ens.fr/greco/adisp.php)
2. ⇧
Le script R qui permet de produire l’ensemble des fichiers nécessaires à la représentation graphique des
indicateurs est disponible sur le dépôt github. Il est accompagné d’une table présence semaine avec des
données factices (aléatoires) pour cause de confidentialité de la base de données EGT non agrégée.


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