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28 mars 2013
20:35
Analyse géodécisionnelle du commerce international et transfrontalier
sur Blog d'Intelli3

Le 27 mars 2013 au 48e Congrès de l’Association Québécoise du Transport et des Routes, Intelli3 a présenté, en collaboration avec le Service de la prospective et des stratégies de Transport Québec, une conférence sur l’analyse géodécisionnelle du commerce international et transfrontalier en planification multimodale.

Cette conférence est la présentation d’un projet d’intégration de données pour la solution de cartographie interactive Map4Decision.

Vous trouverez sur ce blogue, le résumé de la conférence, les diapositives et une vidéo démontrant l’application.

Résumé :

Le Service de la prospective et des stratégies fait partie de la Direction de la planification, laquelle relève de la Direction générale des politiques et de la sécurité en transport de Transports Québec. Cette unité est responsable des volets de prospective, des facteurs de l’offre et de la demande et de tous les dossiers de planification multimodale intégrée à l’échelle nationale, comprenant la vision à long terme et les mesures et stratégies pour répondre aux défis et enjeux en transport.

Ce service a exprimé le besoin d’utiliser les fonctions qu’offrent un outil géodécisionnel pour l’exploitation des différents ensembles de données de commerce international, transfrontalier et interprovincial.

Ce logiciel, dont le développement a été soutenu par le Ministère dans les dernières années, a déjà donné lieu pour à la mise au point de cadres applicatifs liés au transport maritime, à la mobilité urbaine des personnes et aux flux de camionnage interurbains.

L’approche géodécisionnelle permettra de maximiser le potentiel d’exploitation des bases de données et de rationaliser la gestion et le processus de traitement de données. Les formes de représentations ainsi que les fonctionnalités de visualisation des flux de transport (matrice origine-destination et lignes de désirs) offriront un moyen efficace et dynamique pour une prise de connaissance approfondie des patrons d’échanges du Québec et de leur évolution. Elle permettra une efficacité accrue dans l’analyse des tendances commerciales et dans la réponse aux demandes des partenaires.

Diapositives:Analyse géodécisionnelle en commerce international from Marie-Josée Proulx- Intelli3

Vidéo:

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14 mars 2013
15:08
INTELLI3 participe au Défi Entreprise
sur Blog d'Intelli3

Nous sommes convaincus à 100% que l’activité physique contribue à améliorer la qualité de vie des individus et la performance des entreprises. Le 9 juin prochain, nous relevons le Défi!

Les employés et actionnaires d’Intelli3 participeront au Défi Entreprise le 9 juin prochain dans la Ville de Québec. Nous vous tiendrons informés de nos performances.

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10 mars 2013
15:11
Trois portraits de femmes branchées- Triplex Radio-Canada
sur Blog d'Intelli3

La semaine dernière pour souligner la Journée internationale des femmes, le blogue Triplex de Radio-Canada a présenté quelques articles sur les femmes dans les industries du web et des technologies. Ce portrait incluait une entrevue avec Marie-Josée Proulx, entrepreneure en géomatique, fondatrice d’Intelli3, Marie-Jo Leroux, formatrice et productrice pour Ubisoft et Florence Petit-Gagnon, spécialiste des relations publiques et entrepreneure qui commercialise l’application Planiclik.

Voici des extraits:

Est-ce que l’entreprenariat est un choix de carrière qui s’est imposé ?«Marie-Josée Proulx, titulaire d’une maîtrise en sciences, cumulait déjà quelque 15 années d’expérience en recherche universitaire quand elle a constaté que pour aller plus loin et développer de nouvelles compétences, elle devrait « prendre les rênes ». Elle a fondé Intelli3, une entreprise qui allie la l’intelligence d’affaires et la géomatique (son domaine d’études) pour faciliter la prise de décision dans les secteurs du transport et de la gestion des infrastructures. Or, plutôt que de chercher un directeur général ou un président pour la guider, elle a choisi une équipe : « J’ai cherché à m’entourer de gens compétents et généreux qui m’ont aidée à prendre moi-même cette place. » Pour lancer une entreprise, elle croit beaucoup au mentorat et au coaching.»

Web et techno, où sont les femmes ? «Marie-Josée Proulx explique ainsi cet apparent déséquilibre qu’elle voit aussi dans son domaine : « Le monde technique du web est encore majoritairement occupé par des hommes et j’ai rarement reçu en entrevue des femmes pour des postes de programmeurs-analystes. Lorsqu’on pense techno, nous avons l’image du programmeur geek aux bas blancs! » Mais elle ajoute aussi que de plus en plus de femmes occupent des postes d’analystes et que ce sont souvent elles qui définissent les besoins des clients, les spécifications informatiques et la gestion du projet. Elle ajoute qu’à son avis ce n’est probablement pas une coïncidence.»

Blogue Triplex-Radio Canada- Portraits de femmes branchées

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19 décembre 2012
22:37
Aperçu de l’offre géospatial du marché des solutions décisionnelles- version 2012
sur Blog d'Intelli3

Cette conférence intitulée « Aperçu de l’offre géospatiale du marché des solutions décisionnelles »présente les options géospatiales proposées par les solutions BI du Magic Quadrant de Gartner 2012. Cette conférence a été présentée le 6 novembre 2012 au Salon Business Intelligence au Palais des Congrès de Montréal.

Le marché des solutions décisionnelles évolue dans son offre par l’intégration aux concepts d’intelligence d’affaires de vues cartographiques et de fonctionnalités géospatiales. Le déploiement et l’utilisation de ces logiciels présentent des avantages et des limitations touchant plusieurs aspects: la profondeur d’analyse recherchée, les utilisateurs cibles, les environnements informationnels et géospatiaux en place, les ressources, et l’envergure du déploiement.

Le choix d’une solution appropriée présente un défi de taille! Pour éclairer vos choix, nous vous présenterons l’offre géospatiale des leaders du « Magic Quadrant for BI Platforms 2012 » de la firme Gartner. Nous compléterons avec un survol des critères permettant d’évaluer les capacités de ces logiciels à satisfaire les besoins en géospatial d’une organisation.

De plus, les différents types de solutions seront présentés en fonction de critères d’analyse généraux tels que le niveau de consolidation de la solution, les capacités géospatiales et la diversité des environnements supportés. Nous conclurons avec la présentation d’exemples d’applications géodécisionnels.

Aperçu de l’offre géospatiale du marché des solutions décisionnelles- version 2012 from Marie-Josée Proulx- Intelli3
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05 novembre 2012

0:36

Comment choisir les meilleures données géospatiales? Étape 4

sur Blog d'Intelli3

Qualité des données géospatiales

Étape 4: Évaluation de la qualité Pour connaître l’étape 3, voir le troisième GéoBillet de cette série: Évaluation du contenu des jeux de données retenus Avant de débuter l’évaluation détaillée de la qualité des jeux de données, il est important de vérifier, dans les licences d’utilisation, si les droits permis sont suffisants pour les usages que l’on veut en faire. Ces droits peuvent être : de pouvoir modifier les données, de les améliorer, de les distribuer ainsi que de fabriquer et de distribuer des produits dérivés. La première étape consiste à traduire les besoins du client (le Pourquoi) en critère de qualité interne. Chaque classe d’objets du modèle conceptuel de données illustrant les besoins du client (réalisé à l’étape 1) peut être évaluée en fonction des critères de qualité décrit dans la norme ISO-19113 et présentés dans le tableau suivant.

Élément de qualité	Sous-élément
Exhaustivité (Completeness): présence et absence des objets cartographiques, de leurs attributs, leurs domaines de valeurs et leurs relations par rapport au terrain nominal; Ex. : vérifier qu’au moins 90% des bâtiments sont présents, que tous les numéros des routes numérotées sont présents.	commission : données en trop dans le jeu de données. omission: données absentes du jeu de données.
Cohérence logique (Logical Consistency): « Degré de cohérence interne des données selon des règles de modélisation et les règles inhérentes à la spécification de produit du jeu de données; » [DRAST, 2006] Ex. : Les bâtiments dont la superficie est plus grande que 100 m² doivent être représentés par une surface plutôt qu’un point.	cohérence conceptuelle: adhérence aux règles du schéma conceptuel, aux contraintes d’intégrité cohérence de domaine: cohérence des valeurs aux domaines de valeurs cohérence de format: degré selon lequel les données sont stockées en concordance avec la structure physique du jeu de données. cohérence topologique:
Précision géométrique (Positional accuracy):«Estimation de la fluctuation des écarts entre les positions (sur le terrain) nominales et les positions contenues dans le jeu de données.» [DRAST, 2006] Ex: Les bornes fontaines doivent être positionnées à ± 1m	précision de position: « L’objet est plus ou moins bien positionné sur la carte » [DRAST, 2006] précision de forme: « la géométrie de l’objet (sa forme) est plus ou moins juste sur la carte » [DRAST, 2006]
L’actualité (Temporal accuracy): «Décalage entre un jeu de données et le terrain nominal à une date T.» [DRAST, 2006] Ex: Les routes doivent être à jour.	précision de la mesure du temps cohérence temporelle:cohérence des événements et séquences; validité temporelle:Date de validité et de préemption.
Précision sémantique (Thematic accuracy): «conformité des valeurs des éléments du jeu de données avec les valeurs de leurs homologues dans le terrain nominal. » [DRAST, 2006] Ex: Vérifier que toutes les routes sont classifiées correctement.	conformité de la classification des objets conformité de la codification des attributs, conformité des valeurs d’attributs quantitatives

Une fois que l’on connait la qualité attendue, l’on doit choisir la méthode d’évaluation du jeu de données en fonction du temps mis à notre disposition et du budget alloué au projet. La norme ISO-19114 propose trois grandes méthodes d’évaluation, soit :

la méthode d’évaluation indirecte
la méthode d’évaluation directe interne
la méthode d’évaluation directe externe

Les méthodes directes peuvent être réalisées de manière complète, i.e. en utilisant l’ensemble des données ou bien par échantillonnage. Elles peuvent également être réalisées de manière automatique, semi-automatique ou manuelle. La méthode d’évaluation indirecte consiste a évalué le jeu de données en utilisant la documentation du jeu de données telle que les métadonnées, le catalogue ou dictionnaire et les spécifications. Cette méthode est utile pour évaluer le contenu du jeu de données si le dictionnaire de données est suffisamment détaillé. Si les métadonnées sont complètes et détaillées, certains éléments de qualité peuvent également être évalués. Malheureusement, comme mentionné dans mon précédent billet, les métadonnées et spécifications ne sont pas toujours présentes et complètes. La plupart des fournisseurs se contentent de fournir les 32 métadonnées du CORE de la norme ISO-19115, beaucoup trop générique pour permettre de bien évaluer les données. De plus, les métadonnées décrivent uniquement une classe d’objets. Il n’existe pas présentement dans la norme ISO-19115, des métadonnées décrivant les relations entre les classes d’objets i.e. décrivant les contraintes d’intégrité spatiale permises entre les classes d’objets géographiques. Si l’évaluation ne peut pas être réalisée au complet de manière indirecte, on doit alors consulter les données pour en évaluer la qualité et idéalement comparer ces données avec une autre source de données comme une ortho-photo par exemple. Puisque plusieurs éléments de qualité tels que la précision temporelle et la précision spatiale des données sont variables selon l’endroit, la classe d’objets et la technique d’acquisition utilisée, il est souvent inévitable de devoir évaluer les données de manière directe. Une fois l’analyse terminée, il reste à faire le choix de la meilleure source qui sera le sujet de mon prochain et dernier géobillet de cette série, soit : Étape 5 – Choix des sources de données. Référence Direction de la Recherche et des Affaires Scientifiques et Techniques (DRAST), De Goesbriand, S., Blanc-Bernard G., Troispoux G. 2006. La qualité des données géographiques. CERTU, France. [www.certu-catalogue.fr] ISO-TC/211, 2002. Geographic Information – Quality principles 19113. [www.iso.org] ISO-TC/211, 2003. Geographic Information – Quality evaluation procedures 19114. [www.iso.org]

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25 septembre 2012
22:30
Votez pour la conférence d’Intelli3 au Salon BI 2012
sur Blog d'Intelli3

Le 6 novembre 2012 se déroulera le Salon Business Intelligence au Palais des Congrès de Montréal. Dans le cadre de cet événement, plusieurs exposants (dont Intelli3) et de nombreux conférenciers de renom sont attendus.

Deux conférenciers s’ajouteront au programme du Salon Business Intelligence grâce à votre vote.

Je vous invite donc à voter pour la conférence d’Intelli3 présentée par Marie-Josée Proulx qui s’intitule « Aperçu de l’offre géospatiale du marché des solutions décisionnelles ».

Les 2 conférences ayant reçu le plus grand nombre de votes seront retenues pour le Salon BI.
Vous avez jusqu’au 5 octobre pour exercer votre vote ici.

Le résumé de la conférence est le suivant:

Le marché des solutions décisionnelles évolue dans son offre par l’intégration aux concepts d’intelligence d’affaires de vues cartographiques et de fonctionnalités géospatiales. Le déploiement et l’utilisation de ces logiciels présentent des avantages et des limitations touchant plusieurs aspects: la profondeur d’analyse recherchée, les utilisateurs cibles, les environnements informationnels et géospatiaux en place, les ressources, et l’envergure du déploiement. Le choix d’une solution appropriée présente un défi de taille! Pour éclairer vos choix, nous vous présenterons l’offre géospatiale des leaders du «Magic Quadrant for BI Platforms 2012 » de la firme Gartner. Nous complèterons avec un survol des critères permettant d’évaluer les capacités de ces logiciels à satisfaire les besoins en géospatial d’une organisation. De plus, les différents types de solutions seront présentés en fonction de critères d’analyse généraux tels que le niveau de consolidation de la solution, les capacités géospatiales et la diversité des environnements supportés. Nous conclurons avec la présentation d’exemples d’applications géodécisionnels.

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02 mai 2012
17:30
Intelli3 et PG Solutions signent un partenariat pour la commercialisation de MAP4DECISION
sur Blog d'Intelli3

Québec, 2 mai 2012 – Intelli3, une entreprise de services-conseils et un éditeur logiciel dans le domaine géodécisionnel, et PG Solutions Inc., une entreprise spécialisée dans le développement et la commercialisation de logiciels dédiés à la gestion municipale, ont le plaisir d’annoncer qu’une entente est intervenue entre elles afin que PG Solutions Inc. commercialise activement la solution MAP4DECISION, un logiciel d’intelligence d’affaires unique qui intègre des concepts de cartographie intelligente soutenant la création automatique de cartes thématiques.

Grâce à cette entente, PG Solutions Inc., devient le distributeur unique de MAP4DECISION pour la grande majorité des domaines d’affaires du monde municipal.

« La réputation de PG Solutions auprès des municipalités et villes en combinaison avec notre application performante nous permettra d’étendre nos solutions dans le domaine municipal québécois » a expliqué Marie-Josée Proulx, présidente d’Intelli3. « Nos solutions sont déjà présentes dans des domaines autres que le municipal et elles ont révolutionné la façon d’analyser les données pour les analystes et gestionnaires. Le domaine municipal profitera donc grandement des possibilités offertes par MAP4DECISION. »

« PG Solutions Inc., est heureuse de s’associer avec Intelli3 afin d’élargir son offre de services à ses clients » a confirmé Daniel Desaulniers, président du groupe Harris Québec. L’intégration de MAP4DECISION à nos solutions nous permettra d’offrir à nos clients un outil qui permet de visualiser leurs données et de mieux les analyser à l’aide de la cartographie. L’intégration des données cartographiques déjà en fonction dans nos solutions depuis plusieurs années sera bonifiée par un outil d’intelligence d’affaires unique dans le marché et tout à fait approprié pour le monde municipal. Il s’agit d’une solution idéale pour les gestionnaires et les élus qui veulent se doter d’outils d’aide à la décision et de visualiser ses indicateurs sur leur territoire. »

À propos d’Intelli3
Intelli3 est une entreprise de services-conseils et un éditeur logiciel spécialisé dans le domaine du géodécisionnel. L’équipe d’Intelli³ a forgé au fil des ans une vision unique basée sur l’étude et le développement des concepts géomatiques et décisionnels fondamentaux et sur l’expérimentation des technologies disponibles sur le marché. Cette expertise se reflète, entre autres, dans notre logiciel Map4Decision (basé sur la technologie Spatial OLAP ou SOLAP), ainsi que par nos réalisations en mandats de solutions géodécisionnelles combinant diverses technologies du marché.

À propos de PG Solutions Inc.
Fondée en 1980, PG Solutions se dédie entièrement à la conception et à l’intégration de solutions d’affaires et de gestion dans les domaines municipal et gouvernemental. Les domaines d’affaires touchés par les solutions de PG Solutions sont les services en ligne, la gestion du territoire, la gestion financière, l’évaluation foncière, les loisirs, la gestion documentaire.

Aujourd’hui, PG Solutions est implanté chez plus de 1 000 clients au Québec. PG Solutions exerce ses activités à partir de ses bureaux de Montréal, Boisbriand, Québec et Rimouski.

PG Solutions est une filiale à part entière de N. Harris Computer Systems inc. Harris est un fournisseur principal de solutions logicielles en gestion financière et en services d’informations. Depuis 1976, Harris vise à offrir des solutions polyvalentes et clé en main à tous les niveaux de gouvernement local, de services publics en eau et en électricité ainsi qu’auprès des établissements scolaires à travers l’Amérique du Nord.

Informations supplémentaires

Intelli3
Monsieur Daniel Doucet
Téléphone : 418-655-3307
Courriel : daniel.doucet@intelli3.com

PG Solutions
Monsieur Yvan Leclerc
Téléphone : 866 617-4468, poste 2296
Courriel : yleclerc@pgsolutions.com

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21 décembre 2011
16:20
Comment choisir les meilleures données géospatiales? Étape 3
sur Blog d'Intelli3

Sources de données géospatiales
Étape 3 - Évaluation du contenu des jeux de données retenus Pour connaître l’étape 2, voir le second GéoBillet de cette série: La recherche des données géospatiales Une fois que l’on a retenu quelques jeux de données pouvant satisfaire nos besoins, on doit maintenant les évaluer afin de déterminer lequel ou lesquels répondent le mieux aux besoins. Cette étape est cruciale car même si cette évaluation conduit à utiliser les données que l’on soupçonnait initialement être les meilleures pour nos besoins, les lacunes à corriger ainsi que les transformations nécessaires pourront être identifiées dès le départ plutôt qu’en cours de projet. Ceci permet de mieux planifier les budgets et les échéanciers, de mieux gérer les risques d’usages inappropriés des données, voire de sauver des coûts importants. Il ne faut jamais prendre pour acquis que les données disponibles vont rencontrer de facto les besoins car les résultats peuvent parfois surprendre! La première étape de cette évaluation est de vérifier si le contenu convient à nos besoins. Nous évaluerons dans ce billet, si le Quoi, représenté par la sémantique des objets, la forme de la géométrie (point, ligne, polygone, multipoint, etc.) ainsi que sa définition géométrique (spécifications de numérisation) satisfont bien les besoins. Pour bien connaître le Quoi, rien de mieux qu’un inventaire des données existantes. La première étape de cet inventaire sera d’en définir la portée à partir des résultats de l’analyse des besoins, traitée dans le GéoBillet Étape 1 : L’analyse des besoins. Le niveau de détail de l’inventaire variera d’une classe d’objets à une autre en fonction de sa pertinence à combler les besoins. Il n’est pas toujours facile d’évaluer cette pertinence principalement dans le cas où les besoins sont plus ou moins bien définis. Il pourra être nécessaire, dans certain cas, de préciser les besoins ou de valider la pertinence de certaines classes d’objets avec le client. L’inventaire consistera donc à examiner chaque classe d’objets (cartographiée ou non), chaque attribut et chaque valeur des domaines de valeurs dans le but d’en évaluer sa pertinence selon le niveau de détail requis pour combler les besoins. Par exemple, si nous voulons seulement afficher les routes, sans faire d’analyse spatiale avec celles-ci, il ne sera pas nécessaire d’avoir la leur définition géométrique pour considérer cette classe d’objets comme pertinente. Par contre, si nous voulons faire de l’analyse réseau, nous devrons connaître tous les éléments qui servent à segmenter la route (ex. intersection, changement de municipalité, changement de nom, changement de largeur). S’il n’existe pas de spécification précise et que les routes sont segmentées de façon incohérente (ex. suite à une numérisation non-contrôlée), cette classe d’objets pourra être considérée comme étant non pertinente ou bien pertinente mais nécessitant un bon travail de nettoyage et resegmentation. La plus grande difficulté de cette étape sera de trouver l’information. Ce manque d’information peut entraîner des mauvaises décisions de la part des utilisateurs qui se sont mépris sur ce que représentent les données. La documentation fournie avec les jeux de données ne permet pas, souvent, de bien définir le Quoi. Les définitions sémantiques sont trop génériques, la forme géométrique pas clairement définie, la définition géométrique est souvent absente ainsi que les règles de passage d’une géométrie à une autre dans le cas d’une classe d’objets à géométrie alternative (ex : un bâtiment dont la superficie de la surface au sol est > 500 m² est représenté par un polygone, sinon par un point). Bien connaître les données en fonction des besoins nécessitera donc de communiquer avec le producteurs, vu la déficience de la documentation, pour avoir de plus amples informations et de consulter les données afin d’en déduire certaines informations telles que les contraintes d’intégrité spatiales entre classes d’objets (ex. : route segmentée aux passages à niveau, aux limites municipales et selon certaines valeurs d’attribut : pavage, limite de vitesse, nombre de voies, etc.). Bien connaître la matière première qui sera utilisée dans un nouveau système est primordial. Afin de compléter cet inventaire, des informations supplémentaires définissant le Comment et le Pourquoi pourront être ajoutées pour les classes d’objets retenues. La description de cette étape sera traitée dans le GéoBillet : Étape 4: Sélection des données géospatiales en 5 étapes - Évaluation de la qualité.
16:20
Comment choisir les meilleures données géospatiales? Étape 3
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Sources de données géospatiales
Étape 3 - Évaluation du contenu des jeux de données retenus Pour connaître l’étape 2, voir le second GéoBillet de cette série: La recherche des données géospatiales Une fois que l’on a retenu quelques jeux de données pouvant satisfaire nos besoins, on doit maintenant les évaluer afin de déterminer lequel ou lesquels répondent le mieux aux besoins. Cette étape est cruciale car même si cette évaluation conduit à utiliser les données que l’on soupçonnait initialement être les meilleures pour nos besoins, les lacunes à corriger ainsi que les transformations nécessaires pourront être identifiées dès le départ plutôt qu’en cours de projet. Ceci permet de mieux planifier les budgets et les échéanciers, de mieux gérer les risques d’usages inappropriés des données, voire de sauver des coûts importants. Il ne faut jamais prendre pour acquis que les données disponibles vont rencontrer de facto les besoins car les résultats peuvent parfois surprendre! La première étape de cette évaluation est de vérifier si le contenu convient à nos besoins. Nous évaluerons dans ce billet, si le Quoi, représenté par la sémantique des objets, la forme de la géométrie (point, ligne, polygone, multipoint, etc.) ainsi que sa définition géométrique (spécifications de numérisation) satisfont bien les besoins. Pour bien connaître le Quoi, rien de mieux qu’un inventaire des données existantes. La première étape de cet inventaire sera d’en définir la portée à partir des résultats de l’analyse des besoins, traitée dans le GéoBillet Étape 1 : L’analyse des besoins. Le niveau de détail de l’inventaire variera d’une classe d’objets à une autre en fonction de sa pertinence à combler les besoins. Il n’est pas toujours facile d’évaluer cette pertinence principalement dans le cas où les besoins sont plus ou moins bien définis. Il pourra être nécessaire, dans certain cas, de préciser les besoins ou de valider la pertinence de certaines classes d’objets avec le client. L’inventaire consistera donc à examiner chaque classe d’objets (cartographiée ou non), chaque attribut et chaque valeur des domaines de valeurs dans le but d’en évaluer sa pertinence selon le niveau de détail requis pour combler les besoins. Par exemple, si nous voulons seulement afficher les routes, sans faire d’analyse spatiale avec celles-ci, il ne sera pas nécessaire d’avoir la leur définition géométrique pour considérer cette classe d’objets comme pertinente. Par contre, si nous voulons faire de l’analyse réseau, nous devrons connaître tous les éléments qui servent à segmenter la route (ex. intersection, changement de municipalité, changement de nom, changement de largeur). S’il n’existe pas de spécification précise et que les routes sont segmentées de façon incohérente (ex. suite à une numérisation non-contrôlée), cette classe d’objets pourra être considérée comme étant non pertinente ou bien pertinente mais nécessitant un bon travail de nettoyage et resegmentation. La plus grande difficulté de cette étape sera de trouver l’information. Ce manque d’information peut entraîner des mauvaises décisions de la part des utilisateurs qui se sont mépris sur ce que représentent les données. La documentation fournie avec les jeux de données ne permet pas, souvent, de bien définir le Quoi. Les définitions sémantiques sont trop génériques, la forme géométrique pas clairement définie, la définition géométrique est souvent absente ainsi que les règles de passage d’une géométrie à une autre dans le cas d’une classe d’objets à géométrie alternative (ex : un bâtiment dont la superficie de la surface au sol est > 500 m² est représenté par un polygone, sinon par un point). Bien connaître les données en fonction des besoins nécessitera donc de communiquer avec le producteurs, vu la déficience de la documentation, pour avoir de plus amples informations et de consulter les données afin d’en déduire certaines informations telles que les contraintes d’intégrité spatiales entre classes d’objets (ex. : route segmentée aux passages à niveau, aux limites municipales et selon certaines valeurs d’attribut : pavage, limite de vitesse, nombre de voies, etc.). Bien connaître la matière première qui sera utilisée dans un nouveau système est primordial. Afin de compléter cet inventaire, des informations supplémentaires définissant le Comment et le Pourquoi pourront être ajoutées pour les classes d’objets retenues. La description de cette étape sera traitée dans le GéoBillet : Étape 4: Sélection des données géospatiales en 5 étapes - Évaluation de la qualité.
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18 décembre 2011
18:37
The origins of SOLAP, or the little story of a great idea!
sur Blog d'Intelli3

A popular citation states that up to 80% of data in a database includes a geospatial component. In order to support the cartographic visualization of this component, we have seen, over the last few years, the advent of new solutions combining, at various degrees, the decisional concepts behind the client tools of data warehouses (or Business Intelligence (BI) client tools: reporting tools, OLAP clients, dashboards, predictive analysis) to the geospatial concepts behind geographic information systems (GIS) and cartographic viewers.

All the families of business intelligence client tools now include a geospatial flavour, that can take various forms: from the integration of a cartographic engine within the components of a BI suite (BI-dominant solutions) to the connection of GIS platforms to multidimensional databases (GIS-dominant solutions), and encompasses software that creates a bridge between, or completely integrates (integrated solutions), BI and geospatial components.

Some tools that combine OLAP and geospatial capabilities can be called Spatial OLAP (or SOLAP) tools. The SOLAP acronym was created by Professor Yvan Bédard, in 1997. A pioneer in the field, Dr. Bédard also coined the term « Spatial Database », which describes the integration of geospatial data management concepts in the general concept of databases. Indeed, it is during a presentation at the 6th Geomatics Conference of the Canadian Institute of Geomatics (Montreal branch) that Dr Bédard discussed the first SOLAP concepts and his vision of such a technology as a complement to GIS. Recognized as the “Father of SOLAP”, Dr Bédard defined a SOLAP tool as “a type of software that allows rapid and easy navigation within spatial databases and that offers many levels of information granularity, many themes, many epochs and many display modes synchronized or not: maps, tables and diagrams” (see Bédard, Rivest & Proulx, 2007 for more details). The first published research work about SOLAP and the first prototypes come from three research teams recognized internationally. Dr Yvan Bédard’s team, at Université Laval, Canada, tested the combination of various OLAP and GIS technologies before designing JMap SOLAP (now Map4Decision) and published a first set of features that SOLAP tools should include (see Bédard, 1997; Rivest, Bédard & Marchand, 2001). Dr Jiawei Han’s team, at Simon Fraser University, Canada, described a method for materializing geospatial datacubes (see Han, Stefanovic & Koperski, 1998; Stefanovic, Han & Koperski, 2000) and developed GeoMiner. Dr Shashi Shekhar’s team, at University of Minnesota, USA, developed the Map Cube tool aimed at visualizing the content of geospatial data warehouses (see Shekhar, Lu, Tan, Chawla & Vatsavai, 2001). Since then, many other research teams were established throughout the world and they work on various aspects related to SOLAP (e.g. geospatial datacube modelling, spatial indexing, spatial aggregation, raster SOLAP, etc). On the commercial side, innovations came from small companies offering bridge software between OLAP and GIS solutions (ex. ProClarity), or integrated solutions (ex. Map4Decision). Now, the main BI and database vendors offer a geospatial solution, with various degrees of integration and various degrees of geospatial capabilities. For example, Oracle released last spring its new version of OBIEE 11g (11.1.1.5), which shows a high level of consolidation and a good level of geospatial capabilities. Finally, a sign of maturity of this technology, the open source software providers now invest in SOLAP to integrate the basic capabilities of commercial products. That follows the trend noted by Gartner (2011) for BI in general.

After more than 15 years since the first prototypes, the market is maturing and we see more and more implementation, at various scales. A market that is in constant evolution and definitely worth watching!
16 décembre 2011
15:55
Participez à notre croissance: 2 postes offerts
sur Blog d'Intelli3

Offres emploi Participez à notre croissance!
Intelli3 est une firme en géospatial et intelligence d’affaires qui développe une solution logicielle cartographique pour l’aide à la décision dans les domaines d’affaires tels les administrations portuaires, les organisations publiques et les municipalités.

Notre niveau d’expertise nous amène à travailler en collaboration avec d’autres firmes de TI sur des mandats impliquant l’intégration de la géomatique dans les architectures d’intelligence d’affaires en plus de répondre à diverses demandes de service professionnel sous les plateformes Oracle 11g, Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE), Microsoft SQL Server/Analysis Services dans nos propres mandats.

Les postes suivants sont à combler:

Poste 1 : Analyste-développeur

Lieu: Québec
Durée: temps plein
Début: 4 janvier 2012

Baccalauréat en géomatique / équivalent informatique
Responsabilité : Développement de panoramas de tableau de bord sous la responsabilité de l’analyste principale.

Expérience en tant qu’analyste-développeur (besoins d’affaires, analyse de données, spécifications fonctionnelles, conception d’application, etc.)
Spécialisé en base de données relationnelle ORACLE 11g

Excellente connaissance du langage SQL

Atouts :

Connaissance en bases de données multidimensionnelles

Connaissance de différentes plateformes BI du marché (ex. BO, Cognos, OBIEE)

Poste 2 : Analyste en intelligence d’affaires/géospatial

Lieu: Québec
Durée: temps plein
Début: Mai 2012
Maîtrise en géomatique / équivalent informatique
Excellente maîtrise de l’anglais oral et écrit

Responsabilité : Chargé de projet dans un projet d’envergure de 3 ans.

Habilité pour analyser les besoins du client, traduire ces besoins en spécifications techniques, présenter un schéma détaillé au client, modéliser les données et processus, développer les applications client sous les plates-formes Oracle.

Excellente connaissance en bases de données relationnelles ORACLE 11g .

Connaissance des langages PL/SQL et SQL .

Bonne connaissance de ETL (FME ou Talend open studio SDI).

Faites suivre vos CV à :

info@intelli3.com
Intelli3 inc.
2750 rue Einstein, bureau 130
Québec (Qc)
G1P 4R1

tél: 418-262-1944

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07 décembre 2011
22:24
Intelli3 Blog
sur Blog d'Intelli3

It came out as a great adventure for us to give life to our words on a blog last March. The French version of our blog was created with original content and now, we are ready to share this content, in English, in this mirror blog.

Our goals are to introduce ourselves, to interest you, to share our thoughts and findings, to inform you and to get to know you better. We want to animate this blog by covering topics which we hope will please you. Geospatial Information has been a part of our concern for several years, as well as Business Intelligence, which plays an increasingly important role in organizations. The combination of these two practices is for us the key to organizational knowledge and we hope through this blog to convince you by sharing; concrete examples, inspirational readings, promising technological solutions and more simply, through the expression of our passion which has always been Innovation.

The next GeoBlogPost for this blog will discuss the origin of several key concepts of our domain of interest (which were defined by our team a long time ago when some were still students). We will also talk about concrete realizations to illustrate the potential of this innovative field in different industry (transportation, health, maritime, railway). We will also address the importance of some aspects such as data quality, cartographic visualization rules and state of the art best practices…

Finally this is a full menu for the coming year, hopefully you like it as much as we like it.

Best Regards
Marie-Josée Proulx
NB. If you are perspicacious, you have in front of you the idea that led to our identity: the « i3″ of Intelli3. Do we use « intellicube » or « intelli-three, in fact, it is up to you. But when we hear you say « intellicube, » we know we have already met. When we hear « intelli-three, » we know we can make a difference for the next time we will meet!!
02 décembre 2011
3:08
Mise en valeur des données d’inspection des infrastructures de Transport Québec
sur Blog d'Intelli3
Une vague de données ouverte Infrastructures routières
Une vague d’intérêt pour la démocratisation des données publiques s’abat sur le Québec (Montreal Open Data Hackathon, Capitale Ouverte) pour ne pas dire sur le monde (Open Data Day). C’est d’ailleurs le principal objectif du mouvement « Open data » qui propose de nouvelles applications ou utilisations des données publiques.

Dans les faits, l’information disponible dans les organisations publiques peut être très riche, mais elle n’est pas toujours valorisée au maximum. Par exemple, le site Ponts et Routes- Information aux citoyens mis en ligne par Transports Québec permet de connaître l’état des infrastructures routières de la province (ex. pont, mur, ponceau, tunnel). Ce site permet d’obtenir le pedigree de chaque structure individuellement et de consulter le dénombrement de structures par région, par indice d’accessibilité et par indice de condition générale. Quelques jours après la mise en ligne de ce site, une application Google a été développée (The Gazette) afin de présenter les points des 5228 structures ainsi qu’une fiche descriptive sur chacune des structures. Toutefois, ces données offrent un potentiel d’analyse beaucoup plus élevé que ce qui a été démontré jusqu’ici.

Pour vous en faire la démonstration, nous avons récupéré la balle au bond (et les données sur ce site). À partir de ces données opérationnelles, nous apporterons un volet plus stratégique et analytique en produisant différents regroupements afin de comparer les structures dans le temps et dans l’espace. Sur la base des données que nous avions à notre disposition, il est important de mentionner que le processus décrit plus bas n’a requis que quelques heures pour la structuration des données et nous a permis d’ajouter de la nouvelle information aux données initiales du Ministère. Tout en assurant des résultats rapides, nous pouvons facilement imaginer les différentes analyses et croisements qui pourraient être réalisés avec un accès aux données complètes et la collaboration des experts du Ministère.
Présentation de l’application géodécisionnelle
L’objectif de notre structuration de données est de produire une information de synthèse à partir de l’information détaillée. Nous avons regroupé les informations ci-dessous à des niveaux de synthèse et calculé la sommation des structures selon ces niveaux. Les niveaux d’analyse indiqués en couleur sont ceux qui apportent une plus-value aux axes d’analyse suivants:
- Axe cartographique permettant de localiser les structures individuellement, mais aussi par municipalité, MRC, région administrative et province
- Axes temporels permettant de regrouper les dates de dernière inspection et de prochaine inspection par année et pour l’ensemble des années.
- Axes thématiques permettant de regrouper les structures par:
  - Type de structure (ex. pont suspendu), groupe (ex. pont), tous les types
  - Indice d’accessibilité (ex. aucune restriction), tous les indices IA
  - Indice de condition générale (ex. nécessitant des travaux majeurs), tous les indices ICG
Les résultats nous permettent de consulter les informations de manière géographique via une carte du dénombrement des structures par région (à gauche) jusqu’au détail spécifique d’une structure au niveau le plus détaillé (à droite).
Carte du dénombrement des structures par région (à gauche) et le détail spécifique d’une structure au niveau le plus détaillé (à droite).
Ce qui devient intéressant, c’est l’ensemble des nouvelles représentations que nous proposons comme la carte de l’indice de condition générale par municipalité régionale de comté MRC (à gauche) ainsi que la carte de l’indice de condition générale par structure (à droite).
Carte de l’indice de condition générale par MRC (à gauche) et par structure individuelle (à droite)
L’analyse de l’axe temporel permet de présenter l’évolution temporelle du dénombrement des inspections de structures par année.
Carte de l’évolution temporelle des dates de dernières inspections par région (à gauche) et l’histogramme temporel des inspections de la région de Québec (à droite).

Visualisez la démonstration vidéo de l’application: Démonstration- Inspection des infrastructures du MTQ.

Il serait possible avec ces données d’illustrer cartographiquement l’assignation des structures au réseau routier et ainsi permettre de visualiser les structures par grands axes routiers jusqu’aux plus petits segments de route. Une analyse plus poussée des données quantitatives permettrait de produire différentes mesures dérivées comme, le délai entre la dernière inspection et le mois en cours. On pourrait certainement dériver un indice de sollicitation de la structure à partir des caractéristiques de la route impliquée comme le pourcentage de camion qui y circule, le débit journalier moyen annuel et la classe de route.

En fait la mise en valeur des données organisationnelles passe avant tout par l’analyse de la nature des données disponibles et d’une connaissance approfondie des différentes possibilités qu’offre le domaine d’affaires auquel on s’adresse. Ensuite, avec un peu d’expérience en structuration de données et un bon outil de visualisation géodécisionnel, il est possible de faire parler les données comme jamais vous ne l’aurez fait!

Description du processus de structuration des données

N’ayant pas exactement les découpages géographiques officiels utilisés par le ministère, nous n’avions pas d’équivalence nominale pour l’ensemble des données. Par conséquence, le fichier KMZ de la localisation ponctuelle des structures a été joint spatialement aux fichiers géographiques des municipalités, MRC, régions administratives disponibles à Ressources naturelles Québec afin d’identifier les géométries d’appartenance des structures. Ce processus, nous a permis de déterminer, par exemple, dans quels polygones de municipalité, de MRC et de régions administratives appartient chaque structure.

Ensuite, les données en format CSV ont été importées dans une base de données et structurées sous la forme d’un modèle en étoile contenant les faits et les axes d’analyse. Les faits sont les informations détaillées de chaque structure (les identifiants et les codes qui réfèrent aux attributs de chaque axes). Nous y avons ajouté la sommation du nombre de structures, à partir d’un calcul croisant les données pour toutes les combinaisons possibles des niveaux d’analyse énumérés précédemment.

Un programme d’agrégation maison nous a permis de produire les 360 requêtes SQL requises pour calculer les statistiques sur le croisement des 6 axes d’analyse. Ceci nous a permis de produire 873 765 combinaisons statistiques sur ce jeu de données. Le processus de calcul s’est exécuté en 39 secondes.
Ce résultat statistique en main ajouté aux niveaux cartographiques construits précédemment, nous avons passé à l’étape de configuration de la solution géodécisionnelle afin d’ajouter une capacité de représentation plus conviviale et sous différentes formes : carte, diagramme et tableau.
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28 novembre 2011
16:37
Dr Yvan Bédard, Grand témoin à Sig-la-Lettre- Marne-La-Vallée 2012
sur Blog d'Intelli3

Les rencontres Sig-la-lettre 2012

Dr Yvan Bédard, conseiller stratégique et scientifique à Intelli3 et professeur à l’Université Laval, a été invité comme grand témoin 2012 aux rencontres Sig-La-Lettre de Marne-La-Vallée en avril 2012. Sa confrérence « Données libres, cartographie participative, interopérabilité, services web, data mashup, géodécisionnel, qualité des données … Les SIG deviennent-ils le nouveau terrain pour le jeu de vérités-mensonges ? Enjeux de Société et défis de recherche pour la prochaine décennie » sera présentée mercredi 4 avril à 14h.

Voici le résumé: Nous avons débuté une ère où les applications SIG sont devenues ubiquistes et les données géospatiales un produit de masse. Grâce à de magnifiques innovations technologiques, tout le monde peut maintenant accéder à des données de qualité à coût négligeable, en produire lui-même, contribuer à des bases de données collaboratives, utiliser des SIG web pour effectuer des analyses spatiales, agréger des données pour produire de l’information géodécisionnelle et même faire appel à des services web hétérogènes pour diffuser de nouvelles cartes composites (data mashups). Ces nouvelles capacités extraordinaires ne sont pas sans lancer de nouveaux défis tout aussi fascinants à la communauté géomatique.

Cette conférence va présenter les principaux défis qui en résultent. Après avoir énoncé les grandes tendances technologiques depuis la cartographie collaborative et les services web interopérables jusqu’aux technologies géodécisionnelles, nous allons discuter des résultats inévitables liés à la multitude d’informations produites à des fins spécifiques, ses bons et mauvais côtés, et surtout les défis liés aux différences qui en découlent. Dans ce nouvel univers SIG, le vieux dicton voulant que « toute carte ment » fait-il place au jeu de vérités-mensonges où deux mensonges existent pour chaque vérité ? La nouvelle réalité de l’univers des SIG crée-t-elle le besoin de détecteurs de mensonges ? Nous traiterons donc des nouveaux défis qui résultent de toutes ces tendances, principalement en matière de gestion du risque pour les producteurs, les diffuseurs et les utilisateurs de données. Ces défis seront traités tant sur le plan Sociétal que de la R&D.

Une autre conférence de l’équipe d’Intelli3 est a été soumise au comité et est en attende d’une réponse.
22 novembre 2011
20:03
Un nouveau blogue sur le géodécisionnel (via Michael Tranchant)
sur Blog d'Intelli3
Multicarte temporelle et carte avec diagrammes superposés

D’excellents articles traitent ce mois-ci des concepts SOLAP. Depuis octobre 2011, Michael Tranchant du Laboratoire d’Informatique de Grenoble (LIG), niché à l’Ensimag tient un blogue qui aborde différents sujets dont le géodécisionnel. Pour avoir échangé l’été dernier avec Michael, nous sommes bien heureux de lire aujourd’hui ses articles sur le sujet.

Pour votre intérêt, voici les trois billets:
- Qu’est ce que l’informatique décisionnelle? qui traite des concepts OLAP et des entrepôts de données.
- Qu’est-ce que l’information géographique ? qui traite de l’apport des SIG
- Décisionnel + Géographique = SOLAP qui traite des concepts SOLAP et des relations spatio-temporelles dans ces solutions.
Ce dernier billet aborde aussi le concept de carte de flux implanté pour la production de carte origine-destination que la solution Map4Decision supporte.

Ces billets démontrent bien l’intérêt grandissant du géospatial dans le domaine décisionnel.

Je vous souhaite donc d’apprécier ces lectures!
21 novembre 2011
18:49
Découvrez le géodécisionnel
sur Blog d'Intelli3

Le croisement entre le géospatial et l’intelligence d’affaires a mené au développement d’un nouveau segment de marché: le géodécisionnel. Cette technologie combine la cartographie à des représentations statistiques pour produire des cartes synthèses détaillées et synchronisées. Une conférence de Yvan Bédard, professeur au Département des sciences géomatique à l’UL et de Marie-Josée Proulx, présidente directrice générale d’Intelli3, dans le cadre des Midis-Innovation TI – ITIS (Institut Technologies de l’information et Sociétés) présente bien ces concepts. La vidéo introductive de cette conférence est présenté sur Youtube : Découvrez le géodécisionnel.
15 novembre 2011
1:23
5 constats pour fait le saut en géospatial décisionnel
sur Blog d'Intelli3
Ce billet résume quelques défis liés à la visualisation des données géospatiales et à l’intégration de celles-ci. Il s’agit aussi d’un résumé de ma présentation au Salon de la Business Intelligence en novembre 2011.

5 constats peuvent être discutés quand vient le temps de manipuler les données géospatiales:
1- le géospatial est partout!
2- le géospatial ressemble aux données descriptives, mais il est fondamentalement différent
3- le géospatial requiert une intégration informatique particulière
4- le géospatial offre plus que simplement colorer des points sur une carte
5- le géospatial est présent dans plusieurs offres logicielles d’intelligence d’affaires
Il existe des défis liés à l’intégration et à la visualisation des données géospatiales, mais la simple conscience de celles-ci est suffisante pour mettre en œuvre un projet et en bénéficier.
1- le géospatial est partout!
La composante géospatiale est partout. Dans une adresse, un nom de lieu, un numéro de téléphone, un code postal, un nom de circonscription électorale, etc. Vous avez déjà dans vos systèmes organisationnels la capacité de représenter vos données cartographiquement. Toutefois, afin de conserver la référence spatiale de manière homogène et plus stable, pensez à utiliser les coordonnées géographiques (ex. longitude, latitude) qui peuvent ensuite servir à la cartographie.
2- le géospatial ressemble aux données descriptives, mais il est fondamentalement différent
La nature des données géospatiales est riche. La position obtenue par les coordonnées géographiques permet de mettre en relation sur le territoire les données et de découvrir des informations qui ne sont pas explicites par leur dimension descriptive. Les caractéristiques spatiales des données permettent d’abord d’apprécier la position d’un phénomène, sa forme, son orientation et sa taille. Par la suite, des relations spatiales entre plusieurs phénomènes peuvent être déduites, comme la distribution (ex. centralisée, groupée, aléatoire), l’adjacence, l’inclusion, l’intersection.

Exemples de caractéristiques et de relations spatiales entre les phénomènes

On peut obtenir ces données par des levés sur le terrain (ex. capteurs GPS), des images satellites ou aéroportées, des services cartographiques web (ex. G.O.LOC), des fichiers intégrés (ex. site GeoGratis), etc. La diversité des sources rend leur intégration complexe puisqu’il faut tenir compte de différents paramètres propres aux données géospatiales et à la façon dont elles ont été captées et transformées avant d’être livrées.
3- le géospatial requiert une intégration informatique particulière
En plus des défis sémantiques, descriptifs et temporels propres à l’intégration de données de différentes sources (ex. différentes définitions sémantiques, différents types d’attribut, différents domaines de valeurs, différents unités de mesure, différentes dates de mise-à-jour), la nature des données géospatiales introduit des défis liés à la référence spatiale et à la représentation cartographique des données cf. Figure -Défis liés à l’intégration des données géospatiales.

Défis intégration des données géospatiales, source: Notes de cours Dr Yvan Bédard, Université Laval

La référence spatiale réfère, entre autres, au système de coordonnées et à la projection cartographique utilisés. Ces modèles mathématiques permettent de mettre en relation les objets les uns par rapport aux autres en les mettant en valeur selon leur position sur la terre et en conservant des caractéristiques importantes (ex. distance, angle, superficie).
Un mauvais référencement spatial peut engendrer :
- Le positionnement des objets au mauvais endroit (cf. Figure Problèmes de systèmes de coordonnées)
- Le chevauchement incongru d’objets (ex. route dans un cours d’eau, routes qui intersectent un bâtiment)
- De mauvais résultats de calcul de distance et de superficie
Problèmes de systèmes de coordonnées (1)

L’intégration de différentes sources de données géographiques ne possédant pas les mêmes projections ou systèmes de coordonnées nécessite le recours à des outils de transformation spécialisés tels que FME et Spatial Data Integrator Talendque nous utilisons afin de transformer les données selon les mêmes références ou au moins de les afficher selon une référence spatiale commune. De plus, il est nécessaire de posséder une bonne connaissance des méthodes et technologies utilisées pour relever les phénomènes mesurés et traiter cartographiquement les données, car bien d’autres causes, non énumérées ici, peuvent être à la source des différences de coordonnées.

Le billet « Comment choisir les meilleures données géospatiales? Y parvenir en 5 étapes» présente une méthodologie efficace pour y arriver. Les défis liés à la représentation spatiale des données sont discutés au point suivant.
4- le géospatial offre beaucoup plus que le simple positionnement et coloriage de points sur une carte
Les défis liés à la représentation spatiale des données incluent l’intégration des structures de données cartographiques. Ces défis incluent aussi l’usage des bonnes pratiques en visualisation cartographique afin de ne pas fausser l’information véhiculée par une carte. Ainsi, l’utilisation appropriée des variables visuelles telles que la taille, la forme, la couleur, la teinte et la trame permettront de bien faire ressortir les tendances alors qu’une utilisation inappropriée de ces variables visuelles camouflera toute tendance dans un fouilli graphique, voire laissera entrevoir des tendances fausses. La maîtrise des bonnes variables visuelles est en soi une expertise nécessaire pour faire des cartes efficaces. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter le livre The Visual Display of Quantitative Information de Tufte (2) qui est, selon moi, une bible en géovisualisation.

Comme en visualisation conventionnelle, l’usage d’un indicateur adéquat est indispensable. Une mesure ratio (ex. densité au km carré) offrira une meilleure représentation du résultat qu’une mesure absolue (ex. population). Sur une carte, cette mauvaise pratique sera percutante comme l’illustre la figure suivante.

Nombre absolu (gauche) et densité au km carré (à droite)

Le choix du spectre de couleurs (ex. qualitatif, quantitatif ou divergent) est aussi important afin de bien mettre en évidence l’indicateur. Pour y parvenir, le recours à un outil comme celui de ColorBrewer est suggéré. Cet applicatif suggère des spectres de couleur selon le nombre de classes et la nature des données.

Finalement, les défis liés à l’abondance de données ou à la surabondance d’information de contexte (cf. GéoBillet : Le Data-Ink ratio appliqué à la cartographie) requièrent de présenter à l’utilisateur des cartes lisibles impliquant dans plusieurs cas de faire un certain choix sur la façon de représenter les données en les regroupant ou en les agrégeant afin d’éliminer la surcharge d’information.
5- le géospatial est présent dans plusieurs offres logicielles d’intelligence d’affaires
Ma collègue Sonia a présenté dans son billet « Le marché des logiciels géodécisionnels (version intégrale)» l’offre logicielle basée sur le Magic Quadrant for BI platforms de Gartner 2011. En 2007, lors de notre première veille technologique sur ce type d’approche, peu de solutions offraient cette capacité. Aujourd’hui, vous y verrez que ces solutions offrent des capacités cartographiques très simples pour certaines à plus évoluées pour d’autres. L’offre logicielle se complète et s’étoffe. La mise en place de capacités cartographiques à vos solutions en sera grandement facilitée.

En conclusion, ce billet souhaitait présenter certains éléments de la nature spécifique de l’information géographique et vous donner différentes pistes de compréhension pour approfondir votre réflexion sur la mise en place d’applications géodécisionnelles dans votre organisation. D’après l’intérêt qu’a suscité cette présentation au Salon du BI, l’avenir nous confirmera s’il s’agit d’une simple tendance ou d’un besoin réel dans votre organisation.

À vous de juger…

(1) Source [www.colorado.edu]

(2) The Visual Display of Quantitative Information, Second Edition, Edward Tufte, 2001
En terminant, voici le document de présentation de ma conférence au Salon de la Business Intelligence 2011. La vidéo de la démonstration est disponible ici: [www.intelli3.com] 5 constats pour faire le saut en géospatial décisionnel View more presentations from Marie-Josée Proulx- Intelli3
07 novembre 2011

20:49

Présentation à Géomatique 2011 – Le marché des logiciels géodécisionnels

sur Blog d'Intelli3

Les 12 et 13 octobre derniers avait lieu le colloque Géomatique 2011 à Montréal. Intelli³ a participé à cet événement avec plusieurs présentations. Le présent billet se veut un résumé étendu de ma présentation intitulée « Le marché des logiciels géodécisionnels et exemple d’application avec Oracle BIEE 11g », faite en collaboration avec M. Denis Beaulieu, Gestionnaire Services Web et Projet Géomatique à Infrastructure Canada.

D’abord, l’offre géodécisionnelle des leaders du « Magic Quadrant for BI Platforms 2011 » de la firme Gartner sera présentée. Ensuite, des critères permettant d’évaluer la capacité de ces logiciels à satisfaire les besoins en géodécisionnel d’une organisation seront discutés. Les avantages et limitations des différentes catégories de logiciels seront aussi brièvement présentés. Le billet se terminera avec la présentation d’un exemple réalisé avec Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g (OBIEE) .

L’offre géodécisionnelle

Les technologies décisionnelles (ou d’Intelligence d’affaires (BI)) peuvent être groupées en 4 familles, en fonction des résultats qu’ils fournissent et du type d’interaction qu’ils permettent : les logiciels de rapports et requêtes, les logiciels OLAP et de visualisation, les logiciels de tableaux de bord et les logiciels d’analyse prédictive. Les logiciels géodécisionnels viennent greffer une composante cartographique à une ou plusieurs de ces familles, au niveau d’une suite de logiciels (ex. OBIEE qui intègre la carte à l’analyse et au tableau de bord) ou d’un logiciel particulier (ex. Map4Decision qui intègre la carte à l’analyse de type OLAP). L’intégration d’une composante spatiale au sein des 3 premières familles est maintenant relativement courante sur le marché. Par contre, au niveau de l’analyse prédictive, l’intégration est peu répandue et encore surtout limitée au niveau des laboratoires de recherche.

Le tableau suivant donne un aperçu de l’intégration de composantes cartographiques aux logiciels du quadrant des « Leaders » du Magic Quadrant de Gartner.

Logiciel	Version	Intégration de composantes spatiales
SAS Business Intelligence	9.3	- Intégration du géospatial à l’aide du logiciel SAS Bridge for ESRI (3.5) qui est une extension à ArcGIS - Permet d’échanger (lien bidirectionnel) des données entre SAS et ArcGIS 10
QlikTech QlikView	11	- Permet la création de mashups géospatiaux (Google) - GeoQlik (Business Geografic) offre une extension géospatiale à QlikView et permet d’intégrer des cartes aux vues crées
SAP Business Objects	XI4	- SAP Business Objects Integration for ESRI GIS permet l’échange de données (lien bidirectionnel) entre ArcGIS et BO - Permet de développer des composants personnalisés pouvant être intégrés dans les tableaux de bord
Information Builders WebFOCUS	8	- WebFOCUS for Google Maps permet le développement de mashups - WebFOCUS Map Viewer permet d’intégrer les capacités cartographiques de ArcIMS et ArcGIS
IBM Cognos Business Intelligence	10	- Geoset Manager (MapInfo) et Cognos Map Manager sont utilisés pour permettre la création de vues cartographiques; un ensemble de données de base est fourni - SpotOn offre un logiciel (Vantage Maps) permettant d’échanger des données entre Cognos BI et ArcGIS - Integeo offre un logiciel (Map Intelligence) permettant d’échanger des données entre Cognos BI et MapInfo, ArcGIS ou GeoServer - Cognos Mashup Service et IBM Mashup Center permettent de créer des mashups géospatiaux (Google)
MicroStrategy	9r3	- S’intègre avec ArcGIS pour permettre l’intégration de vues cartographiques - Permet de créer des mashups géospatiaux (Google)
Oracle Business Intelligence Enterprise Edition	11g	- Permet de créer des vues cartographiques par la lecture de données stockées dans Oracle Spatial - MapViewer et Map Builder sont utilisés pour la préparation des données à intégrer dans OBIEE
Microsoft Business Intelligence		- SQL Server 2008 R2 permet de configurer les options cartographiques pour la création de vues, incluant l’utilisation de Bing Maps, ainsi que l’utilisation de fonctions spatiales - Microsoft SharePoint Portal Server 2007 sert de plateforme d’intégration

Plusieurs autres logiciels intégrant des fonctionnalités géodécisionnelles existent sur le marché. Ils combinent l’aspect géospatial à une classe particulière d’outils décisionnels. C’est le cas de Map4Decision.

Évaluer l’offre

Face à cette diversité, il devient difficile de choisir. Il pourrait être utile de définir un « Quadrant magique géodécisionnel », par exemple. Il y a plusieurs possibilités pour la définition des axes de classification des logiciels. Dans notre présentation, nous avons proposé les axes suivants, qui offrent une bonne capacité discriminante, avec les critères s’y rattachant :

Axe 1 : Habileté géospatiale – Étendue des capacités géospatiales supportées

– Facilité d’intégration dans les processus géospatiaux en place (création de données, mises à jour, …)

– Formats géospatiaux supportés (et normes)

– Types de cartes

– Variables visuelles

– Types de géométries

– Fonctions cartographiques (pan, zoom, …)

– Fonctions de navigation dans les cartes (forage, remontage, pivot, …)

– Fonctions d’analyse spatiale

– Gestion de l’évolution géométrique

– Données intégrées dans le logiciel

Axe 2 : Niveau de consolidation (Solution consolidée = application/suite de produits venant d’un seul vendeur et complètement intégrée VS Mashup = nouvelle application/nouveau produit résultant d’une combinaison de composantes provenant de différentes sources/vendeurs)

– Nombre de composantes à installer/maintenir

– Nombre de sources/vendeurs différents

– Niveau d’intégration dans l’architecture logicielle/de données en place

– Niveau d’automatisation des processus (ex. production d’une carte)

– Niveau de gestion de la sécurité des données

– Transformations de formats requises

– Délais de propagation des données

– Efforts de développement/intégration de la solution

Les avantages et limitations liés à ces critères de sélection sont présentés aux tableaux suivants :

Axe 1 : Habileté géospatiale
Faible	Élevée
Visualisation simple	Très interactif
Peu interactif	Flexible
Peu flexible	Bonne profondeur d’analyse
Peu de profondeur d’analyse	Bonne intégration dans les processus géospatiaux en place
Faible intégration dans les processus géospatiaux en place	Complexité de mise en place

Axe 2 : Niveau de consolidation
Faible	Élevé
Coûts d’acquisition potentiellement faibles	Implémentation facilitée
Efforts d’intégration requis	Maintenance moins élevée
Maintenance potentiellement élevée	Intégration facilitée dans les environnements en place
Efforts d’automatisation requis	Automatisation facilitée
Efforts de gestion de sécurité requis	Gestion de sécurité intégrée

Exemple d’application avec OBIEE 11g

Une application géodécisionnelle a été mise en place à Infrastructure Canada. Le but du projet était de développer un prototype de système géodécisionnel démontrant la capacité de OBIEE, combiné à Oracle Spatial, à satisfaire les besoins d’affaires d’Infrastructure Canada. Ces besoins d’affaires peuvent s’exprimer à différents niveaux : (1) au niveau de la conception et le développement de politiques et de programmes d’intervention, (2) au niveau de la mise en place des programmes, et (3) au niveau de l’évaluation de l’efficacité des programmes. Infrastructure Canada joue un rôle de premier plan dans la mise en œuvre de différents programmes d’infrastructures au Canada, entre autres au niveau des programmes liés au Plan d’action économique du Canada. Dans le cadre du projet, 2 rapports d’information ont été reproduits afin d’inclure des vues cartographiques. Un tableau de bord géospatial a aussi été défini, comprenant 5 sections : les programmes, les projets, les risques, les bénéfices et les communications.

Je vous invite à consulter ma présentation faite à Géomatique 2011 à ce sujet.

Géomatique2011 rivest beaulieu View more presentations from Sonia Rivest

Je vous invite aussi à consulter celle du Professeur Yvan Bédard rappelant les bases du géodécisionnel et les besoins que ces technologies visent à combler.

NOTE: Dans ce billet, l’équipe des services professionnels d’Intelli³ a choisi d’aborder uniquement les leaders identifiés par Gartner dans son Magic Quadrant for Business Intelligence 2011. Un nouveau billet sera publié sur notre Blog d’ici peu et positionnera la solution géodécisionnelle Map4Decision d’Intelli³. Nous espérons que vous serez de retour sur notre Blog à ce moment afin de découvrir Map4Decision, une solution d’intelligence d’affaires géospatiale unique et novatrice pour les gens d’affaires et les analystes.

26 octobre 2011
14:50
Comment le géospatial peut-il valoriser vos applications d’intelligence d’affaires ?
sur Blog d'Intelli3
Ce que je souhaite démontrer par ce court billet, c’est que l’ajout du géospatial dans une application d’intelligence d’affaires est une plus-value certaine. La nature des données géographiques ainsi que leur fort potentiel font en sorte de mettre en valeur les données organisationnelles.

Bien qu’il s’agisse d’une caractéristique peut-être encore méconnue de vos données, la composante géospatiale est partout. Dans une adresse, un nom de lieu, un numéro de téléphone, un code postal, un nom de circonscription électorale, etc. Vous avez déjà dans votre système organisationnel la capacité de représenter vos données cartographiquement.

Pour démontrer la plus-value du géospatial dans l’analyse d’un phénomène, voici quelques arguments:
1- Facilite la visualisation des données
À partir du tableau ci-dessous contenant les valeurs de population des provinces canadiennes, faites l’exercice suivant :
Démonstration de la plus-value de la composante géospatiale

En définitive, l’ajout de composantes visuelles supplémentaires facilite la représentation mentale. Sans la composante géospatiale, vous seriez tout de même en mesure de transposer mentalement les données du tableau précédent pour répondre à la question sur leurs positions relatives, car on traite ici que 13 provinces ou territoires.

Démonstration de la plus-value du géospatial sur une grande sélection d'objets

Comme nous n’avons pas tous les capacités de Rainman, nous pouvons exploiter la composante géospatiale des données pour les mettre en relation les unes par rapport aux autres et ainsi faciliter notre interprétation de la situation. La nature des données géospatiales met en valeur la position d’un phénomène, sa forme, son orientation, sa taille, les relations spatiales entre divers phénomènes, des corrélations ainsi que des distributions que la représentation graphique ou tabulaire ne peut illustrer.

De plus, l’ajout de la composante géospatiale dans une base de données permet de définir une référence commune aux données dans l’espace comme dans le temps.
2- Ajoute une référence commune dans l’espace :
Qu’arrive-t-il si vous souhaitez comparer des phénomènes dans l’espace, par exemple, des conditions de santé qui se manifestent sur des populations? Vous pouvez associer ces conditions de santé:
- à des individus localisés par leur adresse
- à des populations animales localisées par des coordonnées géographiques
- à des régions où les populations sont observées (ex. limite administrative (ex. municipalité), limite politique (ex. division de recensement), limite physique (ex. réserve faunique)
Qu’arrive-t-il si vous souhaitez comparer ces conditions de santé avec des données démographiques des populations? Vous devez alors associer ces deux jeux de données à une référence commune. Celle-ci peut facilement être la position géographique du lieu où se produisent ou se décomptent les phénomènes.
3-Ajoute une référence commune dans le temps :
Qu’arrive-t-il si vous souhaitez comparer des phénomènes dans le temps ? Malheureusement, le nom de la rue ou le nom de la région sur lesquels vous avez référencé vos données, à une certaine époque, peuvent avoir changés. La comparaison devient alors difficile à effectuer. Une stratégie pour traverser le temps est de localiser le phénomène par ses coordonnées géographiques! Celles-ci sont invariables dans le temps et feront toujours référence au même lieu.

Maintenant pour en savoir plus sur les défis liés à l’intégration et la visualisation des données géospatiales, je vous propose de lire mon billet : 5 constats pour fait le
saut en géospatial décisionnel.
04 octobre 2011
4:12
Le marché des logiciels géodécisionnels
sur Blog d'Intelli3

Les logiciels comportant des composantes géodécisionnelles sont de plus en plus nombreux sur le marché. En 2011, par exemple, tous les fournisseurs identifiés dans le quadrant 1 (« leaders ») du « Magic Quadrant for BI Platforms 2011 » de la firme Gartner, offrent la possibilité d’intégrer des vues cartographiques plus ou moins complexes et plus ou moins interactives dans leurs produits. Que ce soit Microsoft BI avec les capacités géospatiales de SQL Server 2008, Information Builders WebFocus s’intégrant entre autres avec ArcGIS ou ArcIMS d’ESRI ou SAS Business Intelligence offrant un pont vers ArcGIS, tous ces joueurs ont leur façon propre d’aborder le géodécisionnel.

L’offre est très diversifiée. D’un côté du spectre, plusieurs des fournisseurs de systèmes de gestion de bases de données ont maintenant une offre géospatiale consolidée couvrant un ou plusieurs des outils de leur suite d’intelligence d’affaires : ETL, logiciels d’analyse de type OLAP, créateurs de rapports, créateurs de tableaux de bord. C’est le cas entre autres d’Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g (OBIEE). De l’autre côté du spectre, nombreux sont les logiciels d’intelligence d’affaires qui facilitent la création ad-hoc de mash-ups géospatiaux en utilisant Google Maps ou Google Earth, par exemple. C’est le cas d’IBM Cognos 10 et QlikTech QlikView. Entre ces deux types de solutions, plusieurs compagnies offrent des logiciels combinant l’aspect géospatial à une classe particulière d’outils décisionnels, par exemple Tableau, Dundas, Map4Decision, …

Le déploiement et l’utilisation de ces logiciels présentent des avantages et des limitations qui dépendent de plusieurs facteurs, dont la profondeur d’analyse requise, les environnements informatique, informationnel et géospatial déjà en place, les ressources disponibles et l’envergure du déploiement. Les capacités cartographiques ou géospatiales, la diversité des environnements géospatiaux supportés et le niveau de consolidation de la solution sont des éléments à considérer lors du choix d’une solution.

Pour plus d’information, je vous invite à venir assister à la présentation « Le marché des logiciels décisionnels » dans le cadre du colloque Géomatique 2011 qui se tiendra les 12 et 13 octobre prochains à l’hôtel Hilton Montréal Bonaventure. Les différents types de solutions seront présentés à l’aide d’exemples. L’accent sera mis sur une application développée pour Infrastructure Canada à l’aide du logiciel OBIEE 11g et composée de rapports et tableaux de bord géospatiaux présentant les informations et indicateurs nécessaires à la gestion des différents programmes et projets financés. Le rôle du géodécisionnel dans une organisation gouvernementale et le contexte organisationnel à Infrastructure Canada y seront aussi discutés.

Mon prochain billet portera sur le contenu de la présentation. À suivre la semaine prochaine!
26 septembre 2011
14:16
GéoContact- Le répertoire des entreprises en géospatial
sur Blog d'Intelli3

GéoContact-Un répertoire d'entreprises issu du partenariat entre le MRNF et le CRIQ

Le ministère des Ressources naturelles et de la Faune (MRNF) et le Centre de recherche industrielle du Québec (CRIQ) ont conclu une entente afin d’élaborer un nouveau répertoire sur internet concernant les entreprises en géospatial.

Ce répertoire électronique permet de connaître et de promouvoir les offres de produits et services dans le secteur du géospatial incluant ses spécialités dans différents domaines d’affaires. En s’inscrivant, l’entreprise s’assure d’une visibilité tant pour les donneurs d’ordre cherchant un fournisseur que pour l’entreprise désirant un partenaire d’affaires. La richesse des informations collectées permet des analyses ad hoc ciblées, de faciliter l’identification de partenaires potentiels, d’aider au positionnement stratégique et de servir d’appui à la publicité.

Le répertoire électronique est administré par le CRIQ et propulsé par l’outil de recherche ICRIQ.com. Ce répertoire regroupera près de 300 fabricants, distributeurs et entreprises de services du Québec reliés au secteur du géospatial. Vous pouvez y accéder via le site Internet du MRNF ou encore via le site du CRIQ.

Un questionnaire en ligne permet à toute entreprise offrant des services ou produits en géospatial de s’y inscrire afin de faire partie de cette banque. Si vous n’apparaissez pas dans ce répertoire, vous pouvez en faire la demande ici.

Intelli3 participe à cette initiative en déployant pour les deux collaborateurs une application géodécisionnelle permettant d’analyser l’offre en géospatial des entreprises du secteur. Cette application permet de consulter les statistiques du secteur à l’aide d’une interface cartographique et de listes hiérarchiques de régions, d’entreprises et des domaines d’affaires en géospatial. Les résultats obtenus sont présentés sous différentes formes (tableaux statistiques, diagrammes ou cartes).

La conférence: « GéoContact: une solution géodécisionnelle pour le répertoire d’entreprises du domaine géospatial » présentée au Colloque Géomatique 2011 vise à présenter les différents rôles des intervenants dans ce projet, l’ontologie du domaine définie pour cette application qui couvre 14 axes d’analyse, les analyses produites, la façon de soumettre son entreprise au répertoire sectoriel en géospatial et la façon de collaborer au projet et les perspectives futures de GéoContact.

Alors fournisseurs de services ou de produits en géospatial, qu’attendez-vous pour apparaître dans ce répertoire?
Géocontact -un répertoire géodécisionnel des entreprises en géospatial au Québec View more presentations from Marie-Josée Proulx- Intelli3
22 septembre 2011
14:51
SIG, tout ne peut pas être décisionnel (par Antoine Dirat)
sur Blog d'Intelli3

Quelques fois les esprits se rencontrent.

Aujourd’hui, je vous partage un article en quatre parties publié sur le Blogue Décigéo que je lis depuis quelques années. Cet article couvre un sujet que je souhaitais couvrir cet automne sans encore trop savoir comment l’aborder. Comme le travail d’écriture est déjà fait et bien fait, je vous en fais ma proposition de lecture de la semaine: « SIG, tout ne peut pas être décisionnel. Première partie« et les parties suivantes (partie 2), (partie 3) et (conclusion).

Cet article discute du sens donné aujourd’hui au terme décisionnel quand il est attribué à un système informatique ? Ce sens est il le même lorsque l’on parle de Geodécisionnel ou GéoIntelligence ? Pourquoi ce terme semble aussi répandu ? Que recouvre-t-il exactement ?

Beaucoup de notions fondamentales de notre domaine d’expertise y sont présentées et l’argumentaire autour de l’utilisation des termes est très justifié. Certains termes sont à la mode donc appliqués à toutes les sauces ! À lire les sites web des entreprises en SIG, tous font du géodécisionnel ou du GéoBI!

Mais dans ce billet, vous comprendrez les nuances qui font de ce domaine une « expertise en soi ».

Je vous souhaite donc bonne lecture sur le blogue d’un collègue de l’autre coté de l’Atlantique.
15 septembre 2011
15:32
6ème Conférence des utilisateurs de JMap
sur Blog d'Intelli3

Intelli3 participera comme exposant à la 6ème Conférence des utilisateurs de JMap qui se déroulera le mardi 11 octobre 2011 à la Biosphère de Montréal.

Cette conférence s’adresse particulièrement à tous les utilisateursde JMap, aux partenaires de K2 Geospatial ainsi qu’à toute personne manifestant un intérêt pour JMap et son utilisation dans les organisations.

La 6ème Conférence des utilisateurs de JMap ralliera les membres de l’équipe de K2 Geospatial qui présenteront la vision corporative pour 2012-2013, les dernières nouveautés de JMap, les nouvelles extensions (Opérations mobiles, JMap Imagerie, Signal-X, etc.) ainsi que le plan de développement de la version 5.0. Les clients et partenaires de K2 présenteront également leurs expériences et savoir-faire ainsi que des exemples d’applications de JMap dans leurs contextes respectifs.

Dans les extensions très attendues, il y aura aussi le connecteur GoogleMaps qui permettra d’utiliser le fond de carte Google dans JMAP ansi que les utilitaires de géocodage, Street View et d’itinéraire. Un beau complément qui permettra de donner du « punch » à nos applications.

De notre coté, Intelli3 profitera de l’occasion pour lancer la nouvelle version de Map4Decision compatible avec Jmap 4.0! L’interface flexible de cette nouvelle version permet de supporter plus efficacement les besoins d’une plus grande communauté d’utilisateurs.
15:21
Le Data-ink ratio appliqué à la cartographie
sur Blog d'Intelli3
Une lecture à laquelle je fais référence souvent dans la composition de nos applications est Information Dashboard Design de Stephen Few. Bien que ce livre n’aborde pas les concepts de visualisation cartographique directement, les concepts de représentation graphique des tableaux de bord qu’on y retrouve peuvent s’appliquer.
Un concept qui ressort de cette lecture est la mauvaise habitude dont plusieurs se laissent prendre qui est l’utilisation superflue d’habillage dans les représentations visuelles. Pour Few, on peut contrer cette problématique en appliquant le concept de Data-Ink ratio de Tufte E. (1983)1. Utiliser des trames, des effets 3D dans les diagrammes, des quadrillages ou images en arrière plan dans les tableaux de bord ne font qu’alourdir le message sans apporter de plus value (cf. illustration de Few). En pratique, on a souvent tendance à se laisser emporter par les beaux visuels, les belles couleurs, etc. Pour Few, l’épuration au maximum des représentations visuelles est la clé du succès, c’est pourquoi il réfère au concept Data-Ink ratio de Tufte « Above all else show the data ». «Le ratio data-ink est la proportion d’encre (ou pixels) qui est utilisée pour présenter les données, sans redondance, comparativement à la quantité totale d’encre (ou pixels) utilisés par la représentation graphique» (traduction libre).

Exemple tiré de Few (2)

Dans l’exemple ci-contre, sauriez-vous identifier les éléments superflus qui peuvent éventuellement nuire à la compréhension du message? La bordure autour de la légende, la bordure autour du tableau, la grille de ligne en fond de graphique, la densité dans l’échelle numérique de l’axe vertical, l’unité de mesure qui se répète à chaque valeur sont pour moi des éléments qui encombrent.

NSW Crime Explorer Application (3)

Cette surabondance d’encre se constate aussi en cartographie, où de plus en plus les applicatifs Google prennent de la popularité. On habille nos cartes de beaux visuels et de données de contexte de plus en plus, mais pourquoi ? Lorsque l’on souhaite interpréter un indicateur ventilé par région sur une carte choroplèthe, quelle est la plus value d’avoir le réseau routier, l’hydrographie et les points d’intérêt aussi denses en arrière-plan?

Carte choroplèthe des secteurs municipaux

Quel intérêt lorsque l’on ne souhaite pas se localiser par rapport au contexte environnant, mais plutôt illustrer un phénomène à un niveau régional ?

Arrêtons-nous plutôt sur le message que l’on veut illustrer par notre carte qu’on veut claire et non pas noyée dans l’encre.
Références
- (1) The Visual Display of Quantitative Data, Edward Tufte, 1983
- (2) Elegance Through Simplicity, Perceptual Knowledge, Stephen Few, October 16, 2004
- (3) NSW Crime explorer Application
23 juin 2011
16:34
Carto 2011 : Le futur c’est maintenant
sur Blog d'Intelli3

La semaine dernière avait lieu, à l’Université Laval, la conférence Carto 2011 organisée conjointement par L’Association des cartothèques et archives cartographiques du Canada (ACACC) et la Bibliothèque de l’Université Laval. Sous le thème « Cartothèques et archives cartographiques : le futur, c’est maintenant ! », cette conférence de 4 jours a attiré plus de 70 participants de partout au Canada. De nombreux sujets ont été abordés, des défis posés par l’archivage numérique des documents cartographiques à l’utilisation de Google Earth dans l’enseignement, en passant par la présentation de différentes applications utilisant les SIG.

Intelli3 y a fait une présentation sur l’utilisation de l’outil géodécisionnel Map4Decision pour l’exploitation d’une banque d’indicateurs socio-économiques et pour la gestion efficace d’un inventaire de documents cartographiques. Pour voir cette présentation.
Présentation intelli3 carto2011 View more presentations from Sonia Rivest.
Pour plus d’information sur l’Association des cartothèques et archives cartographiques du Canada (Association of Canadian Map Libraries and Archives (ACMLA), en anglais seulement). Le site propose, entre-autres, une liste de sources de données géospatiales gratuites, au niveau canadien ainsi qu’au niveau des différentes provinces.
16 mai 2011
14:59
Les origines du terme « SOLAP » ou la petite histoire d’une grande idée!
sur Blog d'Intelli3

Une citation populaire fait état que jusqu’à 80 % des données contenues dans un entrepôt de données ont une composante spatiale. Afin de supporter une exploitation cartographique de cette composante, les dernières années on vu apparaître différentes solutions combinant, à différents degrés, les concepts décisionnels des familles d’outils d’exploitation d’entrepôts de données (générateurs de rapports, outils OLAP (« On-Line Analytical Processing »), tableaux de bord) aux concepts géospatiaux des logiciels cartographiques ou des systèmes d’information géographiques (SIG).

Toutes les familles d’outils d’exploitation d’entrepôts de données proposent maintenant une saveur géospatiale qui peut prendre différentes formes : de l’intégration d’engins cartographiques à l’intérieur des composantes d’une suite d’intelligence d’affaires (BI) (solutions BI-dominantes) à la connexion de SIG à des systèmes de gestion de bases de données multidimensionnels (solutions SIG-dominantes), en passant par les logiciels intermédiaires qui créent un pont entre, ou qui intègrent complètement (solutions intégrées), des entités des deux mondes.

Certains des outils combinant OLAP et fonctionnalités géospatiales peuvent porter le nom d’outils SOLAP (pour « Spatial OLAP »). L’acronyme SOLAP a été créé par le Dr. Yvan Bédard, pionnier dans ce domaine, en 1997, en parallèle au terme « base de données spatiale » (Spatial Database) qui intègre dans le concept conventionnel de base de données, des concepts de gestion de données géospatiales. En effet, c’est lors de sa présentation à la Conférence Géomatique VI de l’ACSG à Montréal qu’il a présenté les concepts SOLAP et sa vision d’une telle technologie complémentaire aux SIG. Reconnu comme « Père du SOLAP », le Dr. Yvan Bédard a défini les logiciels de type SOLAP comme des logiciels de navigation rapide et facile dans des bases de données spatiales à plusieurs niveaux de granularité d’information, plusieurs thèmes, plusieurs époques et plusieurs modes de visualisation synchronisés ou non : cartes, tableaux et diagrammes (voir Bédard,">[sirs.scg.ulaval.ca] Proulx, Rivest, 2005 pour plus de détails). Les premiers travaux publiés sur les outils SOLAP ainsi que les premiers prototypes d’outils proviennent de trois équipes de recherche universitaire reconnues internationalement. L’équipe du Dr. Yvan Bédard, à l’Université Laval, Canada a expérimenté la combinaison de différentes technologies OLAP et SIG avant de créer JMap SOLAP (devenu Map4Decision) et a publié un premier ensemble de caractéristiques que devrait posséder tout outil qualifié de SOLAP (voir Bédard, 1997; Rivest, Bédard & Marchand, 2001). L’équipe du Dr. Jiawei Han, à l’Université Simon Fraser (Canada), a décrit une méthode pour la matérialisation des cubes de données géospatiales (voir Han, Stefanovic & Koperski, 1998; Stefanovic, Han & Koperski, 2000) et développé l’outil GeoMiner. L’équipe du Dr. Shashi Shekhar, à l’Université du Minnesota, a développé pour sa part l’outil Map Cube pour la visualisation d’entrepôts de données spatiales (voir Shekhar, Lu, Tan, Chawla, Vatsavai, 2001). Depuis, plusieurs autres équipes de recherche ont vu le jour à travers le monde et traitent d’aspects variés liés aux outils SOLAP (ex. modélisation de cubes de données spatiales, indexation spatiale, agrégation spatiale, SOLAP matriciels, etc).

Du côté des outils commerciaux, les innovations sur le marché sont venues de petites compagnies offrant des ponts (ex. ProClarity) entre logiciels OLAP et logiciels cartographiques ou des solutions intégrées (ex. Map4Decision). Maintenant, les grands vendeurs de logiciels en intelligence d’affaires (BI) et en systèmes de gestion de base de données offrent aussi leur propre solution, plus ou moins intégrée et avec plus ou moins de fonctionnalités. Par exemple, Oracle a rendu disponible, la semaine dernière, sa nouvelle version de OBIEE 11g (11.1.1.5) qui offre une solution consolidée et un bon niveau de fonctionnalités géospatiales. Enfin, signe de maturité de cette technologie, les fournisseurs open-source investissent depuis peu en SOLAP pour intégrer les fonctions de base des produits commerciaux, ce qui suit la tendance notée par Gartner (2011) pour l’ensemble du BI. Pour une liste plus exhaustive des solutions combinant le SIG et le OLAP voir la conférence Veille technologique portant sur le mariage judicieux de l’intelligence d’affaires et l’information géospatiale de Géomatique 2009.
Veille technologique portant sur le mariage judicieux de l’intelligence d’affaires et l’information géospatiale View more presentations from Marie-Josée Proulx- Intelli3

Après plus de 15 ans depuis les premiers prototypes d’outils SOLAP, le marché est plus mûr et de plus en plus d’implantations sont réalisées à diverses échelles. Un marché à suivre car en constante évolution!
11 mai 2011
2:09
Comment choisir les meilleures données géospatiales? Étape 2
sur Blog d'Intelli3
Étape 2: la recherche de données géospatiales
Pour revenir à l’étape 1, voir le premier GéoBillet de cette série: L’analyse des besoins

La recherche de données géospatiales n’est pas une tâche facile car il n’existe pas encore de portail unique de découverte de données géospatiales ou géorépertoire pour accéder à l’ensemble des données géospatiales disponibles malgré les efforts des infrastructures nationales de données géospatiales. Avant de débuter cette recherche, il est nécessaire d’avoir en tête les résultats de l’analyse des besoins préalablement réalisée (voir mon précédent billet) correspondant à:
- ce que l’on cherche, la sémantique des objets → Quoi,
- l’étendue spatiale → Où,
- l’étendue temporelle → Quand,
- les analyses et les usages → Pourquoi, qui permettra de préciser le Quoi pertinent et définir Comment doivent être les données,
- le genre de document (vectoriel, matriciel, MNT, etc.), les plages d’échelles ou de résolution spatiale et temporelles utilisées lors de la production des données, le système de coordonnées, le format des données, les critères de qualité recherchés, … → Comment sont les données,
- les ressources monétaires et humaines dont on dispose → les Moyens.
Les portails de découverte de données géospatiales permettent de rechercher les données géospatiales à l’aide du Quoi et du Où. Certains portails permettent de raffiner cette recherche en offrant le Quand, une partie du Comment (genre de document et l’échelle de production ou résolution spatiale) et les moyens monétaires (gratuit ou non). Voyons maintenant plus en détail ces critères.
- Quoi : Critère qui nous aiguille vers un portail particulier dans le cas où les thèmes recherchés sont très spécifiques comme des peuplements forestiers et le type de sol. Pour des thèmes plus génériques comme les routes et l’hydrographie, pratiquement tous les portails décriront ces types de données. Plusieurs portails utilisent des thésaurus (liste de termes synonymes et englobés/englobants) qui facilitent la recherche du Quoi.
- Où : Critère qui aidera également à identifier les portails de recherche. Par exemple, pour une couverture mondiale, le portail Natural Earth offre des jeux de données gratuits sur plusieurs thèmes. Ce portail remplace le serveur de données Digital Chart of the World dont le contenu n’est plus tenu à jour. Pour une couverture canadienne, l’infrastructure canadienne de données géospatiales (ICDG) est une bonne porte d’entrée, puisqu’elle décrit près de 700 jeux de données vectoriels ou matriciels, disponibles sous différents formats. Au niveau provincial, le portail Québec géographique présente toutes les cartes, atlas et produits d’information géographique disponibles dans les ministères et organismes du gouvernement du Québec. On retrouve également des données géospatiales auprès de compagnies privées telles que NAVTEQ (couverture mondiale) et DMTI (couverture canadienne) qui les vendent. Le Où s’interroge par mot clé de lieu, par coordonnées, par numéro de feuillets cartographiques ou images satellitaires ou en délimitant une région sur une carte.
- Quand : Critère facilement identifiable dans les jeux de données matricielles qui représentent l’état du territoire à une date précise ou une plage de dates précises dans le cas de plusieurs images. Il en est de même pour la plupart des jeux de données à grande échelle ayant pu être acquis sur une courte période de temps. Par contre, pour les jeux de données à petite échelle ou couvrant une grande étendue spatiale tel que le réseau routier national (RRN sur le site GéoBase), l’étendue temporelle pour le jeu de données complet peut être très grande (de 2003 à 2011 pour le RRN actuellement). Dans ces cas, le Quand est très dépendant du Où, du Quoi et du Comment, i.e. qu’il variera d’un endroit à l’autre, selon la couche d’information et selon la technique d’acquisition de données utilisée (image satellite, photographie aérienne, relevé terrestre, etc.). Dans ces conditions, le Quand devra être analysé plus en détail. Il n’est pas toujours possible d’effectuer une recherche sur le Quand dans les géorépertoires; la collecte de données historiques peut donc s’avérer plus laborieuse.
- Comment : Le comment se compose de plusieurs critères. Certains sont faciles à identifier et font parfois partie des critères de recherche (type de document, échelle de production), alors que d’autres sont variables en fonction du temps et de l’espace (précision spatiale, complétude, précision thématique) et devront être analysés plus en détail dans les prochaines étapes afin de s’assurer qu’ils correspondent aux besoins.
- Moyens monétaires : Certains portails s’annoncent comme étant des distributeurs de données gratuites tels que Géogratis et Open Street map. D’autres portails comme celui de l’ICGD et Statistique Canada permettent facilement de distinguer les données gratuites des données payantes. La Géoboutique quant à elle distribue des données payantes, de même que les compagnies privées. On retrouve aussi des données géospatiales dans certains ministères et municipalités mais la majorité ne diffusent pas d’information sur leurs données et n’ont pas de portail qui en permet la découverte. Il est alors nécessaire de les contacter pour savoir si les données peuvent être diffusées et si oui, s’il y un coût qui y est rattaché. Les risques que peuvent courir les producteurs en cas de mauvais usages de leurs données sont méconnus aujourd’hui et la plupart d’entre eux sont prudents face à la diffusion de leurs données car leur responsabilité peut être mise en jeu.
25 avril 2011
16:40
Entretien d’infrastructures ferroviaires
sur Blog d'Intelli3
(c) Mihails Jershovs

Les tableaux de bord géospatiaux procurent une vision immédiate des données critiques et peuvent fournir une solution complète de planification, de gestion et de contrôle des entretiens d’infrastructure. À l’aide d’indicateurs de performance, il devient possible de prendre des décisions stratégiques plus facilement.

Différents indicateurs liés à la planification de l’entretien d’infrastructures peuvent se décliner ainsi pour un entretien de voies ferrées. Toutefois, ces mêmes indicateurs peuvent être définis pour mesurer l’entretien d’installation comme le pavage, un réseau de conduites, des quais, etc.
- nb. défauts Décompte du nombre de défauts apparents sur l’infrastructure. Dans un contexte ferroviaire, ces défauts peuvent être présentés par type: sous-écartement, sur-écartement, usure du rail, colmatage. En fait, le Véhicule d’Évaluation de la Voie (ou Track Evaluation Car) du Canadien National-CN permet de mesurer 25 type de défauts lors de son passage sur le rail à l’aide de ses capteurs. L’intégration de ces relevés dans un système d’information géographique (SIG) permet de localiser ces défauts et éventuellement d’en faire le décompte.
- Longueur des défauts Longueur des défauts déduit de la localisation de ceux-ci. Utilisé pour obtenir un ratio établissant le % de dommage par rapport à la longueur de l’infrastructure (ex. la voie ferrée).
- nb. de travaux d’entretien Décompte des travaux d’entretien par type. Dans un contexte ferroviaire : remplacement de rail, de traverse, d’aiguillage, rectification du tracé, nivellement, compactage du ballast.
- Longueur des travaux Longueur des travaux déduit de la localisation de ceux-ci. Utilisée pour obtenir un ratio établissant le % de réfection par rapport à la longueur totale de l’infrastructure.
- Code de gravité Un code de gravité peut être définit afin de décrire l’état du défaut (ex. passable à urgent)
- Code de priorité Un code de priorité permet de qualifier quels seront les endroits qui devront subir un entretien prioritaire (ex. de surveillance à très urgent).
Un tel système développé pour l’Administration Portuaire de Montréal permet d’obtenir rapidement le portrait général de l’information (ex. par secteur du port) ainsi que le portrait détaillé (par quai, par voie, par segment et sous-segment ferroviaire). L’analyse, tant spatiale que temporelle, de ces indicateurs sur l’état des installations n’est pas chose simple puisque généralement, c’est la combinaison de plusieurs indicateurs au même endroit ou sur une longue période de temps qui est significative pour justifier une intervention. Éventuellement, l’ajout d’indicateurs liés à la sollicitation du rail permettra de compléter le portrait en apportant une information judicieuse sur une des causes probables de l’usure de certains secteurs.

Pour en savoir plus sur l’application d’entretien des installations ferroviaire à l’Administration portuaire de Montréal consultez la conférence suivante présentée le 12 avril 2011 au Congrès de l’Association québécoise du transport et des routes.
Planification de la gestion et de l’entretien des installations intermodales à l’aide de la géomatique décisionnelle
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2:03
KPI ou la clé du succès en performance
sur Blog d'Intelli3
Une mesure ou un indicateur ?

De plus en plus, les entreprises cherchent à monitorer la performance afin d’être compétitives sur le marché local tant qu’international. Dans une démarche de planification stratégique globale, les entreprises font face aux défis de réduction des charges de travail et des coûts d’équipement tout en assurant la gestion d’une croissance et en diminuant les investissements afin de rester concurrentielles sur leur marché. Cette problématique touche tous types d’entreprises telles les ports maritimes, les sociétés ferroviaires, les grands transporteurs, etc.
Ces entreprises font face a une pression supplémentaire afin d’augmenter leur rentabilité et leur achalandage, de dépasser leurs objectifs de service à la clientèle et de démontrer le retour sur leurs investissements. Afin de mesurer cette performance, le recours aux indicateurs soit les KPI (Key Performance Indicator) est justifié.

Contrairement à une mesure qui est souvent une quantité absolue (ex. nb. d’accidents, kilomètres de route, population, nb. de décès), un indicateur de performance est exprimé en quantité relative afin de dégager une appréciation de ce résultat (ex. nb. d’accidents/km, nb. de décès/100 000 habitants). De plus, pour apprécier sa performance, l’indicateur fait souvent référence à une cible (moins de 10 accidents/km), à une fourchette (entre 10 mg et 25 mg) ou à une autre valeur (variance des accidents/km de l’année précédente).
L’apport du géospatial, maintenant.
La position de l’indicateur de performance dans le temps comme dans l’espace vient aider à apprécier la performance de celui-ci. Comme dans l’exemple précédent, la référence temporelle est souvent utilisée, car bien connue. La référence spatiale est plus délicate à illustrer, mais beaucoup plus révélatrice. Par exemple, le nb. d’ accident/km peut être très variable sur des sections de routes, mais quel constat tireriez-vous du fait de constater que cet indicateur est plus élevé dans certaines configurations de route (ex. courbe prononcée). Seule la visualisation de l’indicateur sur la route elle-même permet d’apprécier la position relative de celui-ci par rapport à la géométrie de la route.

C’est la même chose pour le nombre de décès par capita (autrement dit un taux de décès). Le cas de la Ville de Shannon ne vous dit rien ? Les autorités sont très sensibles aux interprétations possibles de la comparaison des taux d’incidence de cancer de différentes régions. La cartographie met en évidence la proximité des populations avec leur environnement. Et lorsqu’il y a des corrélations spatiales possibles entre la position de l’environnement et des populations, on peut en tirer des conclusions. D’un autre coté, le même phénomène observé dans une région éloignée de l’environnement problématique est une indication très pertinente pour démentir les problèmes.

Mais je m’éloigne ici de mon sujet principal, ou j’ai fait le tour, c’est comme vous voulez. Cartographiquement, ça fait une belle conclusion.
Des exemples concrets d’indicateurs géospatiaux
Pour en savoir plus sur les indicateurs géospatiaux d’intérêt dans votre domaine d’affaires, lisez les GéoBillets:
- L’efficacité en transport de marchandises
- L’entretien des infrastructures ferroviaires
18 avril 2011
17:01
Vers une relation ville-port harmonieuse
sur Blog d'Intelli3

Du 10 au 12 avril se tenait, au Centre des congrès de Québec, la Rencontre Internationale de Québec – Définir la relation Ville-Port de demain. Plus de 200 participants sont venus des 4 coins du monde pour partager et échanger leur vision de ce que devrait être une relation ville-port porteuse d’excellence. Les deux premiers jours ont mis en lumière des exemples de réussite de villes portuaires notamment à Barcelone, le Havre, Montréal, Vancouver, Nantes, Paris et Rotterdam. Le dernier jour de cette rencontre a pris la forme d’ateliers où les participants étaient invités à discuter entre eux des différents enjeux à la base des relations ville-port. Les questions abordées touchaient principalement aux thèmes de l’aménagement, du développement et du consensus social.

À mon avis, un des grands constats qui ressort de ces échanges se résume à 2 « C » : Communication et Concertation. On a clairement identifié le besoin de communiquer et même d’éduquer sur ce qu’est un port, sur sa mission, sur les retombées plus que significatives qu’il engendre, autant d’un point de vue économique que social. Plusieurs gestionnaires portuaires et municipaux ont soulevé le point qu’il devrait exister une meilleure synergie entre ces deux entités ainsi qu’avec les citoyens. Cette mixité d’acteurs devrait être impliquée de manière participative dès le début des grands projets, et ce, de manière continue.

Ceci étant dit, ma mission à cette rencontre était d’écouter afin de mieux comprendre les différents enjeux et les différentes tendances actuelles des villes portuaires et de voir comment la géomatique décisionnelle peut venir supporter le tout.

Premièrement, et comme vous le savez déjà, la géomatique est un moyen de communication unique et puissant. Si une image vaut 1000 mots, une carte vaut bien 1000 images ! Évidemment, la très grande majorité des conférenciers de cette rencontre ont utilisé des cartes afin d’illustrer leurs propos, de représenter l’envergure territoriale d’un port, d’illustrer sa connexion avec la ville, etc. Les cartes ont permis aux participants de mieux cerner les différents corridors maritimes et leur étendue. Ces cartes devraient également servir de soutien et d’outil de communication lors des processus de consultation et de concertation entre les différents acteurs impliqués dans une ville portuaire.

Deuxièmement, les outils géomatiques de nature décisionnelle peuvent faciliter l’intégration des différentes données notamment sociales, économiques, territoriales et environnementales qui entrent en ligne de compte dans le développement des villes portuaires. Les décisions éclairées doivent tenir compte de tous ces enjeux. Par ailleurs, certaines organisations ont profité de cette rencontre pour souligner l’importance grandissante de mesurer la performance de leurs services. Cet aspect a notamment été souligné par certains fournisseurs de croisières et certains transporteurs de marchandises (c.f. présentation de M. Sean FINN du Canadien National). Des indicateurs de performances liés à l’évaluation des services ferroviaires seront abordés dans un prochain GéoBillet.

En terminant, chapeau aux organisateurs de cette rencontre et à la Chambre de Commerce Industrielle de Québec qui en ont fait une véritable rencontre participative avec des résultats concrets !

Certaines présentations de cette rencontre peuvent être consultées ici.
01 avril 2011
17:40
Comment choisir les meilleures données géospatiales? Étape 1
sur Blog d'Intelli3
L’analyse des besoins
Ce billet est le premier de la série Comment choisir les meilleures données géospatiales? Y parvenir en 5 étapes

Avant de pouvoir débuter la recherche des jeux de données, il faut bien définir ses besoins ou ceux du client. Les exemples présentés sont dans le domaine des transports.

Quelles sont les entités géographiques nécessaires à l’application?
- Routes, ports, gares, infrastructures, marchandises, etc.
Quelles sont les caractéristiques ou attributs de ces entités dont j’ai besoin ?
- Vitesse, pavage, hauteur de dégagement, masse de la marchandise, type de marchandise, etc.
Quels usages et quelles analyses j’aimerais faire avec mes données. La réponse à cette question aidera grandement à identifier le contenu, le niveau de qualité requis et le type d’outils d’analyse: SIG, CAD, SOLAP.
- Calcul du chemin optimal, géocodage à partir d’adresses, tonnage expédié par année, par région, etc.
Quelle précision géométrique me satisfait ?
- Précision de la localisation (centre de la route est précis au 0,5 m , 1 m, 5 m, …) et précision de la forme (bâtiment représenté par un point, un rectangle, la forme détaillée de ses fondations,…).
Quel taux de complétude satisfait mes besoins ?
- Je dois avoir absolument tous les ports et toutes les gares; j’ai besoin uniquement des routes principales et supérieures; les cours d’eau sont présentés uniquement comme couche de contexte dans mon application, j’ai donc uniquement besoin des principaux cours d’eau.
Quelle est la précision sémantique dont j’ai besoin? Est-ce que les valeurs des attributs doivent être 100% conformes à la réalité?
- Est-ce que la classification des routes (autoroute, route primaire, route secondaire, ..) doit être exacte ? Puis-je accepter quelques incohérences dans les données comme le fait qu’une route locale soit classée comme route primaire ?
Quelle est la précision des mesures stockées en attributs ? La précision de ces mesures est très importante dans les bases de données multidimensionnelles puisque ces valeurs sont agrégées selon plusieurs niveaux d’agrégation. Si elles sont fausses au départ, tout le système sera faux.
- Quelle précision est souhaitable pour les mesures de tonnage des marchandises, des taux de recul, des prix, des superficie en m², des longueurs en m, etc.
Est-ce que les données doivent être à jour (actualité des données ou précision temporelle)?
- Pour certaines entités dont l’évolution est lente comme les cours d’eau, des données datant de 2000 par exemple pourront très bien faire l’affaire. Pour d’autres entités, la précision temporelle pourrait être variable en fonction de l’endroit. Par exemple, pour une municipalité ayant toute sa surface occupée, il y aura peu de changement au niveau du réseau routier. Par contre, pour un nouveau secteur en plein développement, l’ajout de nouvelles rues est très fréquent.
Dans quel format j’aimerais que les données soit livrées ?
- Shapefile, Mid/Mif, BD Oracle, KLM, GML? Il est possible que cette question ne soit pas pertinente si je dispose d’un outil ETL pour changer le format de mes données facilement.
De quel budget dispose-t-on pour l’achat et le traitement des données?

Ceci n’est qu’un aperçu des questions que l’on doit se poser afin de bien définir les besoins en termes de données géospatiales. Faire un modèle conceptuel de ces besoins, comme un diagramme de classes UML, facilitera grandement la communication avec le client. Une fois qu’on a une bonne idée de ce que l’on cherche, on peut passer à l’étape suivante. La compréhension des besoins se précisera tout au long du processus et il est possible que de nouveaux besoins surviennent.

À suivre dans mon prochain billet, l’étape 2: La recherche de données géospatiales
31 mars 2011
1:59
L’efficacité en transport de marchandises
sur Blog d'Intelli3
Que l’on soit un transporteur routier ou un transporteur maritime, la préoccupation constante est l’utilisation optimale des véhicules et la capacité maximale de chargement de ceux-ci. Plus on transporte de marchandises par véhicule, plus on réduit les coûts au km.

On peut donc vouloir monitorer :
- Turnaround time c’est le temps moyen entre le moment d’arrivée d’un véhicule au lieu de chargement et le moment de son départ.
- % of truckload capacity utilized Il s’agit du poids chargé par rapport à la capacité théorique maximale. Une sous capacité d’utilisation de 15% est une opportunité d’être plus efficace.
- Vehicle time utilization Temps d’utilisation des véhicules par rapport au temps total d’utilisation planifié.
- Transit time Nombre de jrs ou d’heures à partir du moment du départ au moment d’arrivée du chargement.
- Empty miles Pourcentage de distance (ou de voyage) sans chargement (à vide).
- Average number of stops per trip Nombre d’arrêts par voyage.
- Tonnage moved Tonnage de marchandises transporté en tonne.
Mais où intervient la cartographie me direz-vous ? En règle générale, lorsque l’on transporte des marchandises on souhaite les déplacer d’une origine à une destination. Ce concept de déplacement fait intervenir un lieu d’origine et un lieu de destination qui peuvent être analysés au niveau micro (adresses précises des entrepôts, des clients, etc) mais aussi au niveau macro (par région, état, parcours, etc.). Ce portrait plus général peut permettre d’illustrer les parcours moins optimaux (ou le transit time est plus long), les origines où les chargements à vides sont plus fréquents, les destinations où la capacité d’utilisation des véhicules est sous-optimale.

Ces grandes tendances peuvent facilement s’illustrer sur une carte choroplèthe de l’origine ou une carte de flux. Pour connaître comment, consulter le billet: Cartes et matrices pour la représentation des concepts origine-destination.
24 mars 2011
16:38
Comment choisir les meilleures données géospatiales? 5 étapes pour y parvenir
sur Blog d'Intelli3

De nos jours, il y a de plus en plus de données géospatiales disponibles et choisir le bon jeu de données en fonction de nos besoins devient une tâche de plus en plus complexe . Par exemple, pour le Québec, on retrouve une centaine de collections sur géogratis, près d’une dizaine sur géobase, plusieurs entités géographiques sur Open Street map, plusieurs jeux de données produits par différents Ministères (MRN via Géoboutique, MTQ, MAMROT, MAPAQ, …) et différentes municipalités ainsi que des données produites par des compagnies privées telles que NAVTEQ, TOMTOM et DMTI. Mais comment en arrive-t-on à choisir les données convenant le mieux à nos besoins ?
J’écrirai 5 billets sur ce sujet, vous présentant ma démarche pour sélectionner les meilleurs jeux de données en fonction des besoins. Je traiterai du même coup de l’analyse des besoins, des métadonnées et de la qualité des données avec des exemples reliés au domaine du transport.

Pour connaître la suite, voir la première étape: L’analyse des besoins
23 mars 2011
19:19
Cartographie dynamique des concepts origine-destination dans Map4Decision
sur Blog d'Intelli3

Les concepts origine-destination sont utilisés dans différents domaines, que ce soit au niveau du transport de personnes (ex. enquêtes origine-destination réalisées par sondage dans différentes régions), du transport de marchandises (ex. enquêtes de camionnage) ou du transport maritime (ex. données de chargement/déchargement dans les ports).

Map4Decision facilite l’analyse des concepts origine-destination en permettant la création de cartes de flux dynamiques, ainsi que la création de matrices origine-destination. Afin de pouvoir utiliser les fonctionnalités liées à ces concepts, le cube d’analyse doit contenir au moins deux dimensions spatiales, pour identifier une de ces dimensions comme étant la dimension d’origine et une autre comme étant la dimension de destination. Map4Decision permet d’utiliser n’importe quel type géométrique (point, ligne, polygone et géométrie complexe) pour représenter les origines et les destinations sur une carte. Lorsqu’un type autre que le point est utilisé, le centre de masse de l’élément est utilisé graphiquement sur la carte comme point d’origine ou de destination pour le tracé des segments (aussi appelés « lignes de flux » ou « lignes de désir »). Le tracé des segments s’effectue à la volée, ou dynamiquement, c’est-à-dire que les segments liant les origines aux destinations ne sont pas emmagasinés dans un fichier ou une base de données, mais sont créés seulement lorsqu’un utilisateur demande une telle carte en appuyant sur le bouton . Cela a pour avantage de ne pas nécessiter d’espace de stockage supplémentaire.

Voici un exemple de carte de flux créée à l’aide de Map4Decision.

Cette carte de lignes de désir présente un sous-ensemble de déplacements de personnes (origine : rive-sud immédiate de l’agglomération de Québec, destinations : secteurs riverains du nord).Une particularité de Map4Decision est qu’il permet par la suite une manipulation des différents niveaux de détails des dimensions d’origine et de destination. Les opérations usuelles de forage et de remontage de l’outil peuvent être utilisées en cliquant directement sur les lignes de flux.En ce qui concerne les matrices origine-destination, il est simple d’en construire à l’aide de Map4Decision en plaçant la dimension des origines sur l’axe des rangées et la dimension des destinations sur l’axe des colonnes et en lançant un affichage en tableau. Voici un exemple de matrice origine-destination produite par Map4Decision.

Surveillez les GéoBillets à venir pour des exemples d’application utilisant ces concepts!
15 mars 2011
23:33
Conférencier au Colloque de l’AQTR pour une seconde année
sur Blog d'Intelli3

Pour Intelli3, le 46e Congrès annuel de l’Association Québécois du Transport et des Routes (AQTR) est un événement important, nous permettant d’être en contact direct avec notre clientèle. L’an dernier, notre présentation sur l’analyse des enquêtes origine-destination, fait en collaboration avec Transports Québec (voir ci-dessous) avait suscité un grand intérêt. Cette année nous récidivons avec notre partenaire du Port de Montréal afin de dresser le portrait de la planification et l’analyse de l’entretien des installations multimodales (routières, ferroviaires et maritimes). Venez donc nous rencontrer au salon des exposants ainsi qu’à cette conférence le 12 avril 2011 à 15h00. Ce sera une belle occasion pour assister à une démonstration de la version 4.0 de notre solution cartographique Map4Decision.
Map4Decision, une solution géodécisionnelle pour la planification en transport View more presentations from Marie-Josée Proulx- Intelli3
12 mars 2011
20:34
EDA 2011: Une vitrine en France dès juin prochain!
sur Blog d'Intelli3

Intelli3 est fière d’être partenaire de la 7e Journée francophone des entrepôts de données et de l’analyse en-ligne (EDA 2011) qui se tiendra les 8-9 juin 2011 à Clermont-Ferrand en France. Cette journée rassemblant chercheurs et industriels présente les avancées dans les entrepôts de données et l’analyse en ligne. Étant l’équipe ayant initié les premiers travaux en spatial OLAP en 1995, nous avons été invités par le comité organisateur afin de présenter différentes applications industrielles supportées par notre approche combinant la cartographie et l’analyse OLAP. Nous vous aviserons de notre itinéraire afin de favoriser les opportunités pour venir nous rencontrer lors de notre passage en France.
08 mars 2011
20:41
KPI Mega Library: la brique des indicateurs
sur Blog d'Intelli3
Lorsque vient le temps de définir des indicateurs de performance pour une application, il existe trois façons de les identifier:
- À partir de son imagination ou de son expérience (on met alors la table sur l’éventail des possibilités dans un monde idéal)
- À partir des données de l’organisation (on met plus rapidement la main sur ce qui est réalisable)
- À partir de banque d’indicateurs (Ah, tiens ça existe? Oh que oui!)
Le KPI Mega Libray (Baroudi, R., 2010) est un bon exemple de livre à avoir sous la main lorsque l’on veut évaluer si l’ensemble des indicateurs de performance d’une application ont été couverts.
Il s’agit vraiment d’une brique de 17 000 indicateurs de performance. Bon, quelques-uns se répètent d’une thématique à l’autre, mais la lecture en vaut le coup et est très inspirante. Afin d’identifier rapidement le potentiel qu’une application décisionnelle pourrait apporter dans votre organisation, lisez le chapitre qui vous convient : transport, port maritime, infrastructure, commerce, économie, etc. Le livre ne donne toutefois pas la recette pour définir l’indicateur à partir des données organisationnelles, ni comment le qualifier, ni comment le présenter cartographiquement dans le tableau de bord. Rendu-là, faites intervenir des experts, mais vous aurez déjà une meilleure idée de vos besoins ;-).
Dans mes prochains GéoBillets, je présenterai des exemples d’indicateurs de performance dans différents domaines en soulignant l’aspect spatio-temporel que l’on peut y ajouter dont ce premier sur:
- L’efficacité en transport de marchandises

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