MigrExploreR (3) pour géovisualiser un flux de populations étrangères

« La grande vie nous a plongé dans sa grande cohue
Hors y’a pas d’étranger y’a que des inconnus
Yé yé yé yé la – Yé yé yé yé la
Solidarité voila c’est ce qu’on est venu demander
La beauté n’a pas de frontières, la frontière n’a pas de cotés, … »
(M, Toumani et Sidiki Diabaté, Fatoumata Diawara, Solidarité, 2007)

Comment explorer/visualiser le déplacement de populations depuis un pays vers un autre, selon leur genre et cela, entre tous les pays du Monde à plusieurs dates ? Vaste sujet …

La troisième piste que nous explorons dans ce billet à deux voix ambitionne de répondre aux questions suivantes : 
– Quels sont les pays d’origine des populations de nationalité étrangère accueilli.e.s dans un pays donné ?
– D’où viennent ces populations étrangères recensées dans un pays donné  ?
– Dans quels pays du monde sont installées les populations de telle ou telle autre nationalité ?
– Où s’installent les femmes françaises ?
– etc.

Les données sont celles qui ont déjà été présentées dans MigrExplorer (1). Elles décrivent littéralement un « stock de migrants » selon leur genre (homme, femme, ensemble), observé en 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015 et 2019 pour tous les pays et toutes les régions du monde (au sens des Nations Unies), sous la forme de matrice origine-destination.

L’information que nous mobilisons ici la partie disponible au cœur de cette matrice origine-destination. A noter que les applications précédentes [Migr et Migr 2] exploitent toutes deux les marges de cette même matrice, c’est-à-dire les sommes en lignes et en colonnes qui décrivent respectivement le nombre de personnes genrées émises ou reçues par un pays (un groupe de pays ou un ensemble de plusieurs pays), à une date ou bien sur une période.

Le cœur de cette matrice décrit ainsi, par définition et par construction, le transfert ou déplacement d’un effectif de populations depuis un lieu d’origine vers un lieu de destination. Formellement un flux origine-destination.

Précisions sur le flux dont il est question

Cette matrice décrit pour un pays donné, la présence étrangère – et non à proprement parler un effectifs de migrant.e.s.
Les migrant.e.s sont des personnes en cours de déplacement (et qui, au moment de l’enquête, ne sont pas encore arrivées à destination finale). Les données ne décrivent en effet pas le voyage réalisé par ces populations étrangères recensées dans un pays autre que celui dont elles portent la nationalité. Il n’est pas possible de savoir par où elles sont passées, quels sont les pays traversés, les routes (terrestres, maritimes ou aériennes) empruntées, quel est le mode de transport utilisé (à pied, en bus, en train, en avion, …), dans quelles localités elles ont résidé pendant leur voyage et avec qui, etc.

Dit autrement, pour une personne de nationalité étrangère recensée comme résidente dans un pays donné, la France par exemple, il n’est pas possible de reconstituer sa trajectoire à partir des données dont nous disposons. Tout au plus savons-nous que cette personne est de telle ou telle nationalité et qu’elle réside sur place en tant qu’étrangère (nous ne savons pas si elle est née en France ou même si elle a résidé dans le pays dont elle possède la nationalité au moment de l’enquête).

Le cœur de la matrice met en relation le pays de résidence (celui de destination, la France par exemple) avec un pays d’origine, correspondant à celui dont la personne recensée en tant qu’étrangère porte la nationalité. Il reconstruit par là une donnée origine-destination (OD). Cette situation résulte du fait que la mesure directe des individus qui se sont déplacés sur une période entre deux pays, celle des migrant.e.s donc, tout comme celle de leurs déplacements, les migrations, n’est pas connue avec précision. Basée sur la déclaration des personnes puis sur celle des États, elle est par essence incomplète, sous-estimée ou lacunaire. C’est pourquoi des méthodes de collecte indirectes ont été développées, conduisant à reconstituer des flux à partir de stocks déclarés. C’est le cas de nombreuses données portant sur des flux internationaux, ceux d’étrangers, de réfugiés collectées par l’Organisation Internationale des Migrations (OIM) ou encore ceux de migrant.e.s que nous mobilisons ici. 

Cette donnée OD ne décrit par conséquent ni le voyage, ni le mouvement. Elle ne décrit pas non plus des migrations – c’est pourquoi elle ne devra pas être interprétée comme telle (un mouvement migratoire). Cette OD décrit une et une seule migration par personne – alors que l’on peut raisonnablement supposer que la probabilité que les populations concernées aient changé de lieu de résidence entre deux dates est forte, d’autant plus que la période observée est grande et la distance parcourue (ou l’éloignement depuis l’origine) importante. Cela signifie que cette donnée OD est largement sous-estimée du point de vue du nombre de déplacements réalisés dans la réalité entre les couples de pays concernés.

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[NOTE DE F.B.]
Il importe donc de garder à l’esprit que ces données renseignent sur un nombre de résidents de nationalité étrangère par pays, un effectif de personnes ayant la nationalité exclusive d’un autre pays dit d’origine. C’est pourquoi elles mettent en relation un pays d’origine et un pays d’accueil (de destination) que l’on appréhende ici comme un réseau de relations pondérées par l’effectif, et spatialisées.
Ce réseau est formé de l’ensemble de ces couples de pays entre lesquels des populations ont circulé ; l’objet géographique analysé ici est un couple OD. C’est pourquoi il est tout à fait pertinent de le représenter sous la forme d’un graphe pondéré (synonyme : graphe de flux). Un graphe que l’on va juste projeter sur un espace géographique et qui prendra ainsi la forme de graphe spatialisé de relations inter pays, autrement dit de carte de flux.
J’espère avoir répondu ici à la demande de précision de Nicolas Lambert [Voir ici] sur le risque de #mapfail concernant la représentation de stocks de migrant.e.s sous la forme de flux 😉
Balle au centre ?

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Ce flux de migrant.e.s étant obtenu par construction à partir des effectifs déclarés (l’inverse est également vrai), l’image des relations inter pays qui en résulte est nécessairement complémentaire à celle des localisations des effectifs de migrant.e.s émis ou bien reçus par chacun d’eux. C’est d’ailleurs la raison pour laquelle les cartes présentées dans cette série MigrExploreR [Voir Migr] présentent des liens et des cercles.

Complémentarité des interactions et des positions

Pour un développement théorique sur cette complémentarité, voir Grasland (2010), accessible ici.

La figure ci-dessous illustre une partie de cette complémentarité par la représentation de la présence étrangère en France, en focalisant l’attention sur le Maroc, comme pays d’origine (symbolisé en orange sur les deux images). Ces deux modalités graphiques correspondent à deux visions strictement complémentaires, alors qu’elles décrivent respectivement un flux par un lien (à gauche) et une localisation par un nœud (à droite), tous deux pondérés par la même quantité : le nombre de personnes de nationalité marocaine résidente en France en 2019.

                                                                                            

La représentation sous la forme de liens pondérés orientés illustre les transferts, par des flèches (à gauche). Le Maroc, avec l’une des plus grosses flèches, apparaît ainsi comme l’un des premiers pays d’origine des étrangers présents en France, en 2019. Ce constat est confirmé sur la vision selon les localisations, symbolisées par des symboles proportionnels aux effectifs : le Maroc apparaît effectivement comme l’un des pays  le plus important en termes de provenance (il occupe le second rang avec 1 020 162 personnes, derrière l’Algérie, avec 1 575 528 personnes déclarées comme résidentes sur le territoire français en 2019).

Au-delà de ces questionnements thématiques, MigrExplorer 3 permet de questionner des aspects méthodologiques de construction cartographique de ces transferts de populations (au sens statistique) au niveau mondial, sous la forme de flux origine-destination.

Enjeux méthodologiques

Cette proposition cartographique souhaite en effet répondre à deux des problèmes de la mise en carte des matrices origine-destination (OD) s’exprimant au niveau mondial à savoir :
– les problèmes liés au choix de la projection cartographique ;
– le dessin cartographique des flux origine-destination.

La projection cartographique de flux mondiaux

L’application est présentée sur un globe interactif, en 3D, car la représentation des flux en 2D au niveau monde pose des problèmes liés au choix du système de projection cartographique à adopter.

 Au delà des questions liées à la projection en elle-même (Mercator versus Peters par exemple) – entre lesquels l’arbitrage est en réalité “impossible” (Grataloup, 2011) – le fait est que la représentation des flux et mouvements est très sensible aux positions relatives des lieux d’origine et de destination les uns par rapport aux autres.

Deux problèmes se manifestent en particulier :
– un effet d’itinéraire [Voir une description ici, §. 6.2.1.2. p.262 et suiv.] ;
– un effet d’alignement topologique lié au fait que l’alignement (nord-sud ou nord-nord) de certains pays empêche la perception de certaines de leurs relations [Voir une description ici, §. 6.2.1.1. p.261].

Les flux économiques par exemple, lorsqu’il sont importants en valeur, sont majoritairement orientés nord-nord. Leur dessin sur un planisphère classique génère de nombreux traits horizontaux parmi les plus larges (voir ci-dessous une exemple de vue en projection de Mollweide comparé à une projection polaire. Source : Figure 6.4., page 253 (ici).

La superposition de ces traits rend difficile la perception des échanges entre les États-Unis, l’Allemagne et la Chine. Pour contourner ce problème, il peut être intéressant d’adopter par exemple une projection polaire équidistante qui positionnera ces pays non pas horizontalement mais aux sommets d’un triangle quasi équilatéral (dessin de droite ci-dessus) … L’image qui en résulte sera plus claire, plus harmonieuse, en même temps qu’elle mettra en évidence la Triade voire les BRICS – rappelons au passage que le choix de la projection mérite d’être adapté à la thématique.

Le choix du globe

Pour résoudre ces problèmes de projection, Waldo R. Tobler a proposé d’utiliser certains systèmes plutôt que d’autres, mieux adaptés aux flux (il nous a d’ailleurs suggéré de développer notre propre système de projection, ce dont nous sommes incapables).
Plus généralement, Tobler a aussi suggéré de recourir au globe, en faisant la proposition ci-dessous pour une représentation d’un phénomène de mondialisation en 2D.

Projection du globe en 2D (Source : Waldo R. Tobler)

L’idée d’utiliser un globe pour représenter des flux est une question récurrente assez ancienne, renouvelée avec l’avancée des outils permettant de l’examiner encore et toujours.

L’interactivité apportée par le globe proposé ici est en ce sens très intéressante, car outre la nouvelle vision de ces flux mondiaux, une exploration assez fine en est grandement facilitée par la souplesse et la fluidité de d3.

Si cette vision 3D est un enjeu fort de cette troisième application, l’enjeu tient dans le dessin de ces flux sur un globe.

Le dessin cartographique du flux sur un globe

Le second enjeux méthodologique fort réside ici dans le dessin des flux, à savoir celui de la flèche. La solution proposée résulte d’un développement particulier réalisé dans le cadre du projet Tribute to Tobler (TTT), le style de la flèche étant à peu de choses près celui du Flowmapper [Voir ici]. Ce migrExploreR 3 est ainsi l’un des exemples d’application web de la cette partie d’un package R TTT, en cours de développement.

L’avantage d’un tel développement du dessin de flèches dans R (Rspatial) tient d’une part, dans la possibilité de leur spatialisation grâce au package {sf} et d’autre part, dans la maîtrise totale de leur géométrie dans l’objectif de progresser dans la sémiologie de ces flux.

Le portage des flèches dans Rspatial les transforme en effet en objets spatiaux, en l’occurrence surfaciques, qui sont définis dans un système de projection cartographique.

Exemple de spatialisation d’un symbole de flux.

Cette spatialisation du symbole signifie que leur dessin s’adapte à la projection cartographique du fond de carte – tel un drap que l’on poserait sur une maquette, la flèche peut en épouser toutes les formes.De ce fait, un changement de projection cartographique entraînera un changement du motif intrinsèque des figurés … en même temps que les motifs d’ensemble varieront, par définition, en fonction du choix du système de projection cartographique.

Les flèches ainsi spatialisées peuvent ainsi être (re)projetées à volonté, voire même dessinées sur une sphère en s’adapter soit à la configuration (géographique) de la zone étudiée, soit au point de vue de ces flux, comme illustré sur la figure suivante centrée sur les États-Unis.

Exemple de spatialisation d’un symbole de flux (variante 3D globe)

La maîtrise de la géométrie des flux étend en même temps qu’elle les augmente les possibilités de leur sémiologie cartographique. Rappelons que la pratique usuelle consiste à ne paramétrer que la largeur / épaisseur de la flèche de manière proportionnelle à la quantité de flux symbolisée. Cette pratique apparemment paradoxale [Voir Bahoken et al. 2016] tient au rôle joué par l’espace géographique – via la distance parcourue. Si l’espace est bien pris en compte dans la construction de la valeur du flux (les modèles gravitaires intègrent bien différentes acceptions de la distance ou de l’éloignement/proximités des lieux OD), ce n’était pas le cas pour la construction de la distance cartographique … du moins jusqu’ici.

Avoir la main sur le dessin cartographique de ces flux va donc permettre de bousculer nos pratiques, de ré-examiner la sémiologie de flux discrets [voir migrExploreR 4], voire même de la dépasser…

En attendant d’y arriver, il est déjà possible de paramétrer différemment (les largeurs) des flèches.

Comment ça marche ?

Sur le bandeau de gauche, la possibilité d’action sur la carte porte d’abord sur la matrice à analyser (From/To), depuis ou vers un pays, qui est sélectionné dans la foulée.

La deuxième étape est celle du filtrage des valeurs de flux symbolisées pour éviter que la carte soit trop complexe graphiquement (« effet spaghetti »). Ce filtrage consiste à définir l’intervalle de valeurs de flux bornées à afficher, les seuils minimum (et éventuellement maximum).

La troisième étape relève du dessin cartographique de la flèche, selon deux modalités :
– un paramétrage manuel (et visuel) qui passe par la définition d’un seuil graphique permettant de dimensionner la largeur des flèches. L’intérêt du recours à ce seuil est qu’il va pouvoir être appliquée à d’autres cartes et ainsi assurer la comparabilité de plusieurs images ;
– un paramétrage empirique, pour une définition automatique du seuil, qui conduit à un résultat intéressant mais unique et non comparable puisqu’il fonctionne de la même manière qu’une discrétisation / segmentation des valeurs selon un seuillage dit naturel.

 

 

Une fois les paramètres sélectionnés, la carte décrit alors le résultat de la sélection de flux de migrants d’un pays donné, visualisée sur un globe qu’il est possible de manipuler avec une fluidité assez extraordinaire.

Accéder à MigrExploreR3

https://analytics.huma-num.fr/Nicolas.Lambert/migrexplorer3/

A suivre…

 

 

 

 

Références mentionnées :
Françoise Bahoken, Claude Grasland, Christine Zanin (2016), D’une cartographie de flux à une cartographie du mouvement. Aspects sémiologiques, Cartes et Géomatique, 2016, pp.65-74. ⟨hal-01592726⟩

Françoise Bahoken (2016), Chapitre 6. D’une cartographie de flux à une cartographie de mouvements ⟨tel-01273776⟩

Claude Grasland (2009), Spatial analysis of social facts: A tentative theoretical framework derived from Tobler’s first law of geography and Blau’s multilevel structural theory of society. Handbook of Quantitative and Theoretical Geography
ou
___________________(2010), Advances in Quantitative and Theoretical Geography, Faculty of the Geosciences and Environment of the University of Lausanne, pp.000-046 ⟨halshs-00410669v2⟩

Christian Grataloup (2011), Représenter le monde, La Documentation Française, La Documentation
photographique – Les dossiers, n° 8084..

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MigrExploreR appartient à une famille d’applications cartographiques développée en R et portée sur le web via le package Shiny [voir code source]. Elle permet de représenter, par des symboles proportionnels dont il est possible de faire varier la taille, le nombre de migrants (ou de migrantes) pour un pays donné ou pour l’ensemble des pays du monde, selon leur genre et à plusieurs dates. 

 

Billets liés :

• Françoise Bahoken & Nicolas Lambert (2021), MigrExploreR la migration mondiale. [Accéder] 
• Nicolas Lambert (2020), Avoir le bon flow
• Françoise Bahoken & Nicolas Lambert (2020) MigrExploreR (2) MigrTrends pour explorer la temporalité  des migrations internationales. [Accéder]
• Françoise Bahoken & Nicolas Lambert (2020) MigrExploreR pour géovisualiser des migrations  internationales. [Accéder]

 

Citation :

• Françoise Bahoken & Nicolas Lambert (2020) MigrExploreR (3) Géovisualiser le flux de populations étrangères [Accéder]

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