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Contexte
La généralisation cartographique désigne l’ensemble des principes et des techniques visant à schématiser les objets géographiques représentés sur une carte tout en conservant au maximum la réalité du terrain. Cette généralisation est donc différente en fonction de l’échelle de représentation. Un certain nombre d’algorithmes de généralisation ont donc été développés par des chercheurs afin d’automatiser ces différentes tâches : sélection, simplification géométrique, déplacement, amalgamation, etc.

Le projet ERC LostInZoom à l’IGN, a pour objectif d’étudier la désorientation ressentie lors de l’utilisation de cartes multi-échelles, notamment après une modification d’échelle (zoom ou dézoom). Cette perte de repère est intimement liée à la création de la carte, et donc aux choix de généralisation effectués pour chacune des échelles.

Dans ce contexte, un outil de généralisation cartographique a été développé par l’équipe : la bibliothèque Python CartAGen. D’abord pensé pour la recherche en cartographie, en permettant un accès à de nombreux algorithmes produits à l’IGN, cet outil entend cibler un panel d’utilisateurs plus large (agences cartographiques nationales, cartographes indépendants...).

Sujet
CartAGen est aujourd’hui disponible dans une version 1.0, contenant une cinquantaine d’algorithmes variés (simplification de ligne, sélection de points, détection de structures spécifiques sur un réseau routier…). Un portage sur le logiciel QGIS est également disponible via une extension, contenant une vingtaine de ces algorithmes.

La principale mission de ce stage sera d’améliorer la bibliothèque Python, via :
-    L’ajout de nouveaux algorithmes issus de la littérature
-    L’optimisation des algorithmes en matière de temps de calcul
-    La correction d’éventuels bugs sur les algorithmes actuels

En fonction de l’avancement du stage et de l’envie de la personne recrutée, l’amélioration de CartAGen pourra passer par :
-    L’ajout d’algorithmes dans le plugin QGIS existant et le développement d’une fonctionnalité de visualisation interactive
-    Le portage de CartAGen dans un package R
-    Le portage de CartAGen dans un plugin ArcGIS
-    La création de contenu à destination des utilisateurs (tutos, présentations, ateliers…)
-    …

Profil recherché
Master 2 ou 3ème année de cycle ingénieur dans le domaine de l'informatique ou de la géomatique.
Maîtrise de Python et appétence pour la cartographie recommandées.

Durée
4-5 mois en fonction des contraintes du·de la candidat·e.

Localisation
Le stage sera exclusivement réalisé sur le campus de l’ENSG à Champs-sur-Marne (77), au contact des membres du projet ERC LostInZoom (chercheurs et ingénieurs).

Contacts et responsables du stage
━ Paul Bourcier, ingénieur d’études, LASTIG, IGN, ENSG, Univ. Gustave Eiffel. paul.bourcier@texte-a-enlever.ign.fr
━ Justin Berli, ingénieur d’études, LASTIG, IGN, ENSG, Univ. Gustave Eiffel. justin.berli@texte-a-enlever.ign.fr
━ Guillaume Touya, directeur de recherche, LASTIG, IGN, ENSG, Univ. Gustave Eiffel. guillaume.touya@texte-a-enlever.ign.fr

Pour déposer votre candidature, envoyez un CV et une lettre de motivation aux trois responsables du stage.

Liens utiles
Site de l'ERC LostInZoom : https://lostinzoom.github.io/home/
Documentation de CartAGen : https://cartagen.readthedocs.io/en/latest/
Article de présentation de CartAGen : Touya, G., Berli, J., and Bourcier, P.: A three-in-one tool for cartographic generalization with the new version of CartAGen, Adv. Cartogr. GIScience Int. Cartogr. Assoc., 5, 31, https://doi.org/10.5194/ica-adv-5-31-2025, 2025.