Auteur / Autrice : | Laëtitia Viau | |
Direction : | Pascal Poncelet, Arnaud Sallaberry | |
Type : | Projet de thèse | |
Discipline(s) : | Informatique | |
Date : | Inscription en doctorat le | Soutenance le 20/12/2023 |
Etablissement(s) : | Université de Montpellier (2022-....) | |
Ecole(s) doctorale(s) : | École Doctorale Information, Structures, Systèmes | |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Micro-électronique de Montpellier | |
Equipe de recherche : Département Informatique | ||
Jury : | Président / Présidente : Isabelle Mougenot | |
Examinateurs / Examinatrices : Pascal Poncelet, David Auber, Sidonie Christophe, Jean-François Girres | ||
Rapporteurs / Rapporteuses : David Auber, Sidonie Christophe |
Mots clés
Résumé
Les données quantitatives géolocalisées, i.e. les données quantitatives associées à des entités géographiques, sont très couramment analysées pour comprendre, expliquer et prédire des phénomènes de différentes natures. La visualisation d'informations est quant à elle un support très efficace pour analyser des données. Elle permet non seulement de les synthétiser mais également de les explorer en vue de formuler de nouvelles hypothèses. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à la visualisation de données quantitatives associées à des entités géographiques, comme par exemple des pays, des régions... Nous distinguons deux cas de figure. Dans le premier, les données sont associées à des entités géographiques indépendantes, c'est-à-dire que chaque valeur des données ne concerne qu'une seule entité. Par exemple, le PIB ou la population des pays rentrent dans ce cas. Dans le second cas, les données sont associées à des relations entre des entités géographiques. Cette fois-ci, une valeur concerne une paire d'entités géographiques. Par exemple, les quantités de marchandises échangées entre pays rentrent dans ce cas. Ces deux cas de figure nous ont permis de proposer trois contributions. La première concerne la conception d'une interface visuelle d'exploration de données dédiée à la comparaison, par juxtaposition, de variables géolocalisées. Sa réalisation dans le cadre d'un projet en épidémiologie a donné lieu au déploiement d'une plateforme nommée Epid Data Explorer. La seconde contribution est une étude utilisateur mise en place dans le but de comparer différentes techniques de cartographie bivariée, i.e. montrant deux variables quantitatives. Ces deux premières contributions concernent la visualisation de données associées à des entités géographiques indépendantes. La troisième contribution est l'élaboration et l'implémentation d'un algorithme de distorsion de fond de carte d'une carte de flux pour en faciliter la lecture. Elle porte donc sur la visualisation de données associées à des relations entre entités géographiques.