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Le Carroyage des informations urbaines

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Gilles Lajoie

Introduction générale

Texte intégral

1A l’heure où les Banques de Données Localisées et autres Banques de Données Urbaines tendent à s’imposer comme les indispensables outils de gestion de l’espace dans les principales métropoles françaises, la présente étude envisage la spécificité de l’espace rouennais à travers l’analyse de son environnement dans un référentiel géographique particulier : le carroyage. De fait, cet objectif sous-tend une double problématique : explorer un nouveau modèle de représentation de l’information géographique encore méconnu nationalement, et tenter d’approcher la notion complexe d’environnement urbain en exploitant les avantages de ce nouvel outil dans le cadre du Grand Rouen.

2Cette dualité n’est pas sans risques. En effet, le plus souvent coupée de l’analyse géographique, l’approche méthodologique est ici toujours présente puisque l’outil d’analyse est en cours d’élaboration et demande constamment des modifications ou des extensions ; il s’agit donc de géographie appliquée où l’on présente des résultats conjointement aux outils qui ont permis de les obtenir. Aussi, cette étude du Grand Rouen constitue moins une monographie récente sur la métropole normande qu’une application géographique particulière destinée à mettre en valeur les avantages du carroyage pour l’analyse urbaine.

3L’étape exploratoire initiale se propose de faire le point sur le traitement des données par carroyage en développant parallèlement une réflexion sur l’outil. Dans cette optique, on précise tout d’abord la situation du carroyage dans une problématique spatiale élargie qui associe image et maillage géographiques, puis l’on s’attache à souligner les spécificités du carroyage, comme solution alternative au zonage traditionnel qui demeure encore trop souvent un simple découpage administratif de l’espace.

4Dans ce cadre, nous distinguons une double série d’avantages liés à l’outil, les uns relatifs à l’analyse géographique stricto sensu, les autres concernant plus particulièrement le stockage et les manipulations de l’information spatiale. Parmi les avantages reconnus de l’outil pour l’analyse géographique, les implications urbaines ont été logiquement privilégiées dans la mesure où elles expliquent en partie le choix de l’aire d’étude et les thèmes de recherche qui furent abordés. Dans une optique plus méthodologique, les avantages liés aux manipulations de l’information géographique sont évalués en terme d’économie de moyens et mis en relation avec les solutions traditionnelles existantes.

5Au terme de ce premier chapitre, la problématique centrale est celle de la position même du carroyage face aux techniques traditionnelles du traitement de l’information spatiale :

  • ses caractéristiques suffisent-elles à en faire une solution de remplacement ?
  • la coexistence des deux outils est-elle envisageable (souhaitable ?) au sein d’un même système informatique ?

6Sans qu’il s’agisse d’une véritable réponse, la présentation des expériences nationales et étrangères démontre, à travers leur diversité, que le découpage géométrique peut s’appliquer à toute information spatiale, et que dans tous les cas, l’usage de ce référentiel facilite le traitement de cette information (stockage, analyse...).

7Pour autant, doit-on penser que la partition administrative traditionnelle n’est jamais préférable dès lors qu’on projette un traitement de cette information ? On comprend aisément qu’une réponse affirmative à cette dernière question reviendrait en fait à nier le sens de la frontière en géographie, ce qui n’est pas concevable. En fait, des considérations méthodologiques ne peuvent évidemment pas justifier l’abandon des zonages traditionnels et la coexistence des deux solutions méthodologiques au sein d’un même système, pour traiter l’information spatiale, paraît véritablement la solution d’avenir.

8Dans cette optique, notre recherche personnelle se limite volontairement à la mise au point d’un carroyage pour l’analyse de l’environnement du Grand Rouen, mais l’outil informatique et ses applications s’intégrent en fait à un édifice plus vaste en cours de construction : S.I.G.U.R. (Système d’information Géographique de l’Université de Rouen). Axe de recherche essentiel de l’équipe M.T.G. (Modélisation et Traitement Graphique) dirigée par le professeur Y. Guermond, ce S.I.G. offrira ainsi la possibilité de choisir sa partition spatiale pour analyser au mieux une information géographique donnée.

9Volontairement limitée à l’analyse du carroyage, la présentation de l’expérience rouennaise constitue le second chapitre de ce travail qui traite en premier lieu de la mise au point du système, puis en second lieu de l’ouverture de ce système pour approfondir l’analyse de l’environnement urbain. Dans ce cadre, nous développons rapidement les améliorations techniques apportées à la chaîne de traitements des carroyages (améliorations liées en grande partie à l’utilisation d’une nouvelle génération de matériels informatiques : unité centrale plus puissante, capacités de stockage supérieures ; apparition des imprimantes laser...), pour insister plus particulièrement sur notre contribution à la modification de l’algorithme de transfert des données zonales (données I.N.S.E.E. recensées à l’îlot) vers les cases du nouveau carroyage au pas de 250 mètres.

10En dégageant les grandes tendances de la répartition des populations du Grand Rouen, certains traits connus de l’espace social de la métropole normande apparaissent, qui se confirment au regard des carroyages du logement, mais la vraie dimension des ségrégations sociales locales se révèlent enfin à travers la cartographie des catégories socio-professionnelles (logiques spatiales très différentes renforcées par un effet de site important).

11L’ouverture du système en vue d’étendre la base de connaissances existantes constitue l’autre volet de ce second chapitre. Cette étape essentielle pour l’analyse de l’environnement rouennais s’inscrit en fait dans les préoccupations de la cellule P.I.R.E.N. (Programme Interdisciplinaire de Recherche en Environnement) du C.N.R.S. Pour mettre en oeuvre la nouvelle approche pluridisciplinaire, notre projet associa sociologues, écologues et géographes : la diversité des problématiques donna lieu à des avancées méthodologiques particulières que nous présentons conjointement aux données collectées grâce à ces nouveaux développements.

12Concernant les données environnementales, la collaboration avec les écologues aboutit, d’une part, à l’intégration au carroyage des données existantes (peuplements forestiers ; pollution de la nappe phréatique, pollution atmosphérique...), et d’autre part, à l’élaboration d’un questionnaire particulier destiné aux quatre-vingt-huit communes couvertes par notre carroyage, portant sur le vaste thème de "l’environnement communal" (utilisation de l’espace, aménagements-loisirs, déchets-assainissement...).

13L’exploitation de ces différentes sources de données aboutit à une compréhension plus fine du "cadre de vie du Grand Rouen" que l’on tente d’approcher à travers l’interprétation des résultats cartographiques. Une démarche analogue s’applique enfin au thème redoutable de la qualité de la vie qui mériterait de nouvelles recherches.

14L’intégration des données sociales constitue quant à elle le résultat d’une collaboration suivie avec des sociologues qui nous permit d’affiner l’image sociale du Grand Rouen (répartition des établissements de santé, des "situations sociales précaires") tout en nous permettant d’évaluer les limites du système actuel et les développements futurs à envisager pour collecter une information sociale "en temps réel".

15Résolument méthodologique, le dernier chapitre explore quelques pistes connues de la statistique spatiale et met l’accent sur les avantages moins connus des données carroyées en géographie quantitative. Nous soulignons tout d’abord la diversité des modes de représentation de la nouvelle information géographique, en insistant plus particulièrement sur l’analyse des évolutions qui, dans le cadre du carroyage, s’apparente à une simple comparaison de tableaux statistiques.

16A partir de quelques variables socio-démographiques issues des trois derniers recensements, nous proposons ainsi une typologie des évolutions qui aboutit à une cartographie en couleur du Grand Rouen.

17Afin d’estimer la conservation de l’information géographique carroyée avant son analyse et son exploitation, nous procédons ensuite à des analyses multivariées (analyse en composantes principales ; classification ascendante hiérarchique) sur la base de variables socio-démographiques du dernier recensement, afin de confronter les résultats obtenus à ceux d’une précédente étude (Guermond et al, 1978) qui avait pour cadre le découpage en quartiers de l’agglomération.

18L’étude comparative ayant validé l’information carroyée, nous développons alors quelques outils d’analyse bien adaptés à cette structure de données (étude des composantes connexes, centralité, autocorrélation...), en insistant plus particulièrement sur l’apport de la variographie pour la détection des structures spatiales au sein du noyau urbain rouennais.

19Afin de proposer de nouvelles pistes pour l’exploitation des données carroyées, nous présentons enfin deux modèles qui utilisent cette nouvelle information géographique. Les avantages du carroyage sont une nouvelle fois évoqués à propos du modèle de potentiel (calcul des distances euclidiennes simplifié ; représentations graphiques variées), mais ceux-ci se révèlent plus nettement dans le cadre du modèle plus complexe de Peter Allen. La partition spatiale ayant une grande influence sur les résultats de ce modèle de simulation des dynamiques intra-urbaines, il s’avère en effet que l’homogénéité du découpage est un facteur décisif pour le bon fonctionnement du modèle, qui ne fut testé jusqu’alors qu’à partir des découpages administratifs présentant des zones toujours inégales. On aboutit pour conclure à une prévision des dynamiques intra-urbaines jusqu’à l’an 2000, qui attestent de la diversité des exploitations des données carroyées.

20En exposant l’approche méthodologique suivie pour parvenir à l’analyse du fait urbain dans son environnement, nous présentons en fait un outil puissant dont la structure de données particulière s’avère très adaptée à la statistique spatiale : l’analyse des dynamiques urbaines mérite mieux qu’une partition en îlots...

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