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Une couche d’information géographique doit respecter de nombreuses règles de conformité.

Par exemple :

Vérifier la conformité d’une couche géographique est une étape indispensable dans la validation des données, pour détecter des erreurs, ou pour s’assurer de ne pas corrompre le système d’information dans lequel elle sera intégrée.

Oslandia est un contributeur essentiel de ce SIG open source. Avec une équipe de contributeurs et de « core committers » QGIS, Oslandia s’implique en tant que « pure player », à améliorer le cœur de QGIS, à corriger les bugs et à transmettre son expérience !

Une partie de l’équipe était présente aux Rencontres Utilisateurs QGIS-fr organisées par l’OSGEO du 10 au 12 juin 2025 à Avignon.

Le premier jour était l’occasion d’animer 6 ateliers :

Neogeo est ravie d’annoncer la date de la seconde édition du séminaire dédié à OneGeo Suite, solution web open source permettant de partager, diffuser et valoriser les données cartographiques d’un territoire.

Que vous utilisiez déjà la solution, que vous contribuiez à son développement ou que vous soyez simplement passionné, cet événement est l’opportunité idéale pour découvrir les nouveautés, enrichir vos compétences et rencontrer la communauté.

pgPointcloud est une extension PostgreSQL permettant de stocker des nuages de points dans une base PostgreSQL. Cet article présente ses différentes caractéristiques, ses compromis et cas d’usages principaux.

Le besoin de créer pgPointcloud est venu de l’émergence de l’acquisition de nuages de points très volumineux, pouvant contenir des centaines de millions, voire des milliards de points. Comment stocker ces points ainsi que leurs attributs tout en profitant de la puissance de PostgreSQL et de PostGIS ?

Un stockage naïf en format POINT est à déconseiller. En effet, cela implique d’avoir une ligne par point dans la table, ce qui ne passera pas à l’échelle pour les index géographiques lorsque la quantité de points sera supérieure à quelques dizaines de millions.

La version 2.1.0 de SFCGAL sera bientôt disponible, apportant avec elle un lot de nouvelles fonctionnalités et d’améliorations pour cette bibliothèque dédiée à la géométrie spatiale 3D.

SFCGAL 2.1.0 introduit plusieurs ajouts significatifs :

Passionnée de sciences en général, Aurélie se dirige vers une école d’Ingénieur en maths appliquées et informatique à l’INSA de Rouen. Elle réalise plusieurs stages dont un stage dans la recherche qui la motive à faire une thèse en recherche opérationnelle à Lyon à l’Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité.

« J’ai travaillé pendant ma thèse sur la construction d’algorithmes de chemins dans les réseaux de transports pour alimenter notamment les guidages GPS. Un sujet sur lequel je travaille toujours aujourd’hui. »

Après sa thèse, Aurélie passe un concours de la fonction publique « Ingénieur des travaux publics de l’État » puis travaille dans différents organismes toujours sur les thématiques transports et aménagement du territoire : DREAL à Lille, Cerema à Lyon puis dans une DDT à Mâcon.

Après avoir appris à créer votre premier réseau de neurones dans l’article Mon premier réseau de neurones et avoir étudié la théorie de l’optimisation d’un modèle dans l’article Optimisation simple d’un réseau de neurones, il est maintenant temps de s’exercer à entraîner efficacement un réseau de neurones !

Le vendredi 4 avril 2025, Oslandia a co-animé un webinaire avec Bordeaux Métropole sur la collaboration autour de QGIS.

Un grand merci à Julien Pagiusco, Chef de projet numérique SIG chez Bordeaux Métropole qui a présenté le contexte SIG au sein de la Métropole et plus spécifiquement l’utilisation de QGIS et le financement du support CMJN.

En deuxième partie, Vincent Picavet a reparlé du support du CMJN, qui grâce au financement de Bordeaux Métropole, est désormais disponible dans QGIS 3.40, faisant définitivement tomber la dernière barrière empêchant leur migration complète depuis ArcGIS vers QGIS.

Un exemple de collaboration répondant pleinement aux valeurs de l’open source !

Le « Security project for QGIS » est désormais public ! Participez maintenant !

L’objectif de ce projet est de mutualiser des financements pour améliorer la sécurité de QGIS et porter le projet à un niveau de cybersécurité élevé.

Oslandia et d’autres partenaires investis, en particulier OPENGIS.ch sont des “pure players” opensource et les principaux contributeurs de QGIS. Ce projet est une initiative d’Oslandia et est soutenu par l’association QGIS.org. Nous travaillons de façon rapprochée avec la communauté de développeurs, utilisateurs et parties prenantes de QGIS. Ce projet est mené par des committers « core » de QGIS désireux de faire avancer les pratiques de cybersécurité.

Benoît obtient un DUT Informatique à Lyon en 2010. Et c’est dans son village natal que son avenir se précise : une entreprise locale spécialisée dans les instruments de mesure et les services pour l’étude des mousses l’informe qu’elle aurait bien besoin d’une compétence en informatique

Benoît s’engage alors en licence professionnelle Informatique embarquée et mobile. L’entreprise pour l’accueillir en alternance est déjà trouvée !

De 2011 à 2018, il a en charge le développement en Delphi des logiciels qui pilotent les instruments de mesure fabriqués par l’entreprise composés notamment de caméras et modules d’acquisition de données nécessaires pour analyser et caractériser les propriétés chimiques des produits testés par les clients.

En 2018, licenciement économique … et virage technologique !

Les chatbots sont partout, OneGeo Chat ne se limite pas à des réponses génériques : il exploite vos jeux de données ! Grâce à l’architecture RAG (Retrieval Augmented Generation), il interroge et croise les informations disponibles pour fournir des réponses précises et contextualisées, adaptées à votre domaine.

Cet article s’adresse à celles et ceux qui veulent aller plus loin et découvrir l’envers du décor : architecture, choix technologiques, infrastructure… On vous embarque dans les coulisses du développement de OneGeo Chat !

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Si on peut dire que la librairie standard Python est stable, on ne peut pas en dire autant de la partie typage qui est en pleine effervescence.

Pour mémoire, le typage en Python est optionnel, et c’est très bien pour les petits projets et les scripts. Dès que le projet prend de l’envergure, le typage des paramètres des fonctions aide à la rigueur et force à se poser les bonnes questions sur les flux de données dans le programme.

Dans la version 3.9 de Python, il y a une seule évolution dans le typage, mais qui va considérablement améliorer la lisibilité et simplifier le code dédié au typage : on peut désormais utiliser les types « built-ins » (list, disc…) pour déclarer notre typage.

Cas d’école du data storytelling, la mise à jour annuelle des populations communales (dites « de référence ») se dévoile chaque décembre dans un ballet parfaitement réglé : l’Insee publie le même jour un « Focus » national et 17 « Flash » régionaux, immédiatement amplifiés par la presse locale et nationale.

Grande gagnante de la remise des prix : l’Occitanie ! À vrai dire, ce n’est pas nouveau, la vitalité démographique de cette région est régulièrement soulignée. Mais cette année, deux seuils symboliques sont en passe d’être franchis.

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Python, le langage de programmation dynamique créé par Guido van Rossum, est devenu l’un des outils les plus populaires pour les développeurs en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de sa puissance. À Neogeo, nous l’utilisons pour développer le backend de nos applications, pour faire des scripts d’administration et de la data-science.

Pour marquer la sortie de Python 3.13 le 7 Octobre dernier, nous allons passer en revue les changements importants qui ont été introduits dans les versions 3.9 (dernière version encore maintenue) à 3.13 de Python.

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Deux exigences opposées tiraillent le cartographe : schématiser pour mieux imprimer les messages essentiels, ou délivrer le maximum de détails, tant que l’image le permet. Ces exigences ne sont pas forcément contradictoires.

En cartographie thématique, l’art de la coloration repose d’abord sur le découpage en classes, ce que l’on appelle discrétiser. Les bons logiciels proposent plusieurs méthodes automatiques : quantiles, intervalles égaux et Jenks (ou seuils naturels) sont les plus fréquentes.

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C’est l’un des graphiques les plus utilisés dans la production statistique française, mais aussi le plus paresseux et le moins efficace pour comprendre et surtout mémoriser. La plupart des responsables éditoriaux le savent, formés qu’ils/elles le sont à la sémiologie graphique. Pour autant, pas moyen de remiser ces empilements : ils collent aux publications statistiques comme le sparadrap au capitaine Haddock !

Prenons comme premier exemple ce graphique sur l’évolution des crimes en France, classés par type. Le diagramme en barres empilées traduit tel quel le tableau croisé des données, y intégrant un total. Et c’est la principale raison de son emploi : on voit en même temps l’évolution d’ensemble et le détail des catégories. 

Les résultats des dernières élections françaises sont maintenant disponibles à un niveau fin, à la commune et même jusqu’au bureau de vote. Mais comment produire une cartographie lisible et synthétique à partir de données si détaillées ?

Ce travail récent de Karim Douïeb, largement repris, illustre bien le dilemme : il dénonce le caractère trompeur de la carte (choroplèthe) de gauche et propose à la place la variante (à symboles) de droite.

Les cartes choroplèthes sont faciles à lire avec leur coloration continue de tout le territoire. Mais l’œil voit seulement des surfaces, il ne peut faire le tri entre les territoires plus peuplés et les moins peuplés.

De plus en plus de bases sont désormais diffusées en parquet, ce format de données compact, maniable et spectaculairement rapide à interroger. Des outils simples le permettent.

J’observe pour autant ici ou là quelques défauts de préparation qui amoindrissent les avantages de ce nouveau format. Il est facile de les corriger avec un peu de vigilance, les bons outils, et le réflexe de tester ses fichiers avec quelques requêtes types.

1 – Des colonnes facilitant l’écriture d’une requête

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Éric est régulièrement sollicité sur le thème de la sémiologie graphique, un de ses domaines d’expertise. Il intervient souvent pour des conférences, des exposés, des formations. Encore la semaine dernière, il était invité par SSPHub, le réseau des « datascientists » des services de la Statistique Publique, pour une visioconférence intitulée “La dataviz pour donner du sens aux données et communiquer un message”.

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Qu’est-ce qui retient notre attention ? Dans le flot d’informations dans lequel nous baignons en permanence, il arrive que quelque chose accroche notre regard. C’est le eye catching content, le graal que recherche toute personne souhaitant communiquer. 

Je reçois chaque jour des dizaines de courriels, que je ne peux pas tous lire. Dans ce flot, un titre a capté mon attention, il y a quelques jours : walking or cycling 30 minutes per day. Dans mon filtre personnel, les mots-clés walk ou marche sont très réactifs. Cela m’a conduite à cette image :

Une carte statistique qui parle de marche, cela ne pouvait pas m’échapper ! Cette image, indéniablement accrocheuse, m’a sauté aux yeux, avec ses couleurs très brillantes, jaune radieux, vert éclatant, rouge lumineux.

Nous sommes entourés de données géolocalisées. La séparation données statistiques / données spatiales est bien souvent arbitraire. Mais si elle perdure, c’est parce que les outils SIG (systèmes d’information géographiques) sont lourds à installer et complexes à utiliser.

Avec son extension spatiale, DuckDB met enfin l’analyse géographique à la portée de tou·tes.

Comme dans les deux articles précédents, je vais présenter deux cas concrets, l’un avec les données GTFS de transports en commun dans la métropole toulousaine, l’autre avec la base adresse nationale (BAN).

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DuckDB saurait-il rivaliser avec JavaScript pour exploiter des données JSON ? Ce n’est pas le terrain sur lequel j’attendais ce moteur SQL. Quelle ne fut pas ma surprise, pourtant, de le voir se jouer des imbrications les plus retorses, des modèles de données les plus échevelés, auxquels JSON accorde volontiers son flexible habillage.

Après le premier épisode consacré aux formats Parquet et CSV dans DuckDB, voici donc à nouveau deux exemples concrets de jeux avec des données formattées en JSON.