Auteur : Laurent Jégou

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Comment tester la lisibilité d’une composition graphique avec un modèle d’IA ?

L’analyse d’image par réseaux de neurones Avec les systèmes d’Intelligence Artificielle (‘IA’) du type “réseaux de neurones“, il est aujourd’hui possible de simuler l’importance visuelle des éléments d’une image, c’est-à-dire l’ordre et la durée avec laquelle les différentes parties  de l’image vont être perçues par un observateur lambda. On parle aussi de saillance visuelle, pour qualifier l’effet de sauter aux yeux. L’intérêt de ces méthodes réside dans leur capacité à indiquer les éléments les plus lisibles d’une image, les plus saillants, donc sa hiérarchie visuelle : Pour vérifier que sa composition graphique (mise en page, planche de cartes…) est bien organisée...

Carte choroplèthe sans classes, en hachures n&b 0

Des cartes choroplètes sans classes ?

Les recherches de Tobler, bien que fondamentalement inscrites en géographie humaine, impliquent toujours des disciplines connexes et transversales, à savoir les mathématiques pour la formalisation et le traitement numérique, l’informatique pour le développement d’outils et la cartographie pour la représentation des résultats obtenus. Dans ce court article de 1973, W. Tobler interroge le regroupement en classes qui fait partie de la méthode de représentation cartographique en plages de couleurs, les cartes choroplèthes [Lire la définition sur  Hypergeo/chroplèthe]. Il s’agit, en effet, d’une forte réduction de l’information, qui était mise en rapport avec la faible capacité de dessiner des plages de...

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Une carte exemplaire : la carte murale Equal-Earth

Sources et ressources : La carte est disponible en ligne, au format image JPEG mais aussi Adobe Illustrator vectoriel, selon trois centrages sur les méridiens 0°, 90°W et 150°E. Son utilisation est libre, elle a été placée dans le domaine public par son auteur, Tom Patterson (du service cartographique des parcs nationaux des USA). La projection Equal-Earth a été mise au point à partir de la projection Robinson par Bojan Šavrič, Bernhard Jenny et Tom Patterson en 2018. Les données utilisées proviennent essentiellement du projet Natural Earth, une compilation de données mondiales libres.  Introduction L’objet de ce post est de présenter...

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