Quelles technologies pour visualiser des flux ?

On ne peut que se réjouir de ce que la cartographie des interactions territoriales, sous la forme de carte flux, participe aujourd’hui pleinement des nouvelles fabriques de la carte, celles qui sont propres au geoweb.

Les nouveaux outils – qui à force d’être nouveaux, le sont de moins en moins – apparaissent désormais appropriés par la communauté des géomaticien.ne.s – cartographes – Voir à ce sujet ce billet le blog du Master géonumérique ici. La compétence en développement  largement reconnue comme essentielle pour la manipulation quotidienne de données localisées, l’est désormais pour les données bi localisées, de type flux OD ou de réseaux.

Des utilisateurs de plus en plus divers et nombreux se sont d’ailleurs appropriés ces outils, en témoigne le nombre croissant et la variété des dispositifs de géo visualisation de flux et réseaux actuellement accessibles en ligne (voir un aperçu ici).

Il faut dire que l’intérêt pour ces outils est renforcé par diverses sollicitations dont les développeurs peuvent faire l’objet, sollicitations d’autant plus encourageantes qu’elles prennent la forme de concours de type Mapathon. Si tous ne sont pas fructueux en termes de résultat, de style ou d’innovation des propositions, le Mapathon organisé par l’association Toulouse-Dataviz (TDV) organisé en 2019 sur des OD mérite qu’on s’y attarde.

L’exemple d’un Hackaviz dédié aux OD

Source : http://toulouse-dataviz.fr/hackaviz-2019-2.

Le Hackaviz est un terme introduit par l’association TDV pour signifier Concours de visualisation de données en temps limité, seul ou en équipe. La seconde édition organisée en avril 2019, était dédié à l’exploitation d’une matrice de flux de travailleurs de la région Occitanie, extraite du fichier Mobilités professionnelles des individus (MOBPRO) de l’INSEE accessible ici. L’objectif affiché était simple. Il s’agissait de produire une analyse visuelle des données de flux de l’Occitanie  et non seulement une simple visualisation !.

Les participant.e.s ont eu dix jours pour « raconter une histoire à partir des informations […] avec des graphiques [réalisés] à partir d’un jeu de données original seul ou en équipe .»

Pour préparer / accompagner les travaux, quatre newsletters ont été proposées :
– Pourquoi visualiser [Voir] ?
– Comment visualiser [Voir] ? ;
– Outils et exemples, avec notamment un lien vers le Dataviz tools ;
– Exemples & entraînements [Voir].

L’événement a connu un certain succès. Près de la moitié (37) des 85 personnes inscrites ont contribué à l’une des 24 productions, souvent seul.e (16 sur 24) ou en équipe (8 sur 24).

Quelles outils utilisés lors du #Hackaviz2019 ?

Les participant.e.s ont mobilisé différents outils, souvent en lien avec la visualisation (voir graphique ci-dessous). A noter la popularité de R et Tableau mobilisés chacun dans 4 propositions, ils sont suivis par Python vu comme le second grand environnement de développement avec R. 

Les langages permettant d’ajouter une composante web et interactive aux images obtenues, à savoir JS & d3 et Plotly sont logiquement bien positionnés en tête. Hormis Tableau qui  réussi à se glisser dans le carré de tête, le premier outil propriétaire est issu de la gamme de Microsoft (Excel puis Powerpoint) tandis que sa version libre (Libre Office) n’a été utilisé que par une seule proposition.

Ces outils sont-ils libres ?
D’après Nicolas Roelandt qui avait examiné avec attention le graphique ci-dessus (merci à lui !) en tant que spécialiste de ces questions [Voir son ouvrage], le fait que la moitié des technologies mobilisées dans ce hackaton présente des licences de type FOSS (Fondation Open Source Geospatial) est plutôt bon signe.

Quelles images obtenues ?

Les 24 productions finalement présentées lors du #Hackaviz2019 ont fait preuve d’une variété graphique et d’une richesse sémiologique qu’il convient de souligner, révélant le dynamisme d’une communauté spécifique de data visualisateurs qui ne semblent plus (?) insensibles à la signification de l’information représentée.

Ces productions peuvent être classées en deux familles selon leur support numérique interactif (14 sites) ou statique (10), en témoigne cette petite sélection.

Tous les résultats peuvent être consultés individuellement sur une page dédiée [voir]

Quels langages pour demain ?

Ces quelques réalisations apportent un aperçu de l’image cartographique contemporaine de ces navettes domicile-travail, dont le renouvellement est nécessairement lié aux possibilités technologiques du moment …

Cela étant, s’il n’est pas nécessaire de connaître tous les langages du moment, on observe toutefois la permanence de grands standards, comme l’illustre cette série de graphiques proposée par la chaîne Data Is BeautifulI dans une vidéo sur les Most Popular Programming Languages 1965 – 2019.

A noter l’analyse réalisée par Axel Fourneyron (2019) sur les langages de programmation cartographique de demain [Voir]