Aide à la conception de légendes personnalisées et originales : proposition d'une méthode coopérative pour le choix des couleurs Les utilisateurs s'approprient aisément les outils cartographiques numériques pour se construire leur propre carte. Cependant, l'accès aux outils ne suffit pas pour concevoir une légende cartographique de qualité. Il est nécessaire de savoir comment faire de bons choix de représentation graphique, en particulier de bons choix de couleurs. Une expertise cartographique comportant des connaissances en sémiologie graphique et en perception des couleurs (contrastes et harmonies) est nécessaire : soit l'utilisateur possède ces connaissances, soit les outils doivent les lui apporter. Dans ce contexte, nous cherchons à aider les utilisateurs à concevoir des légendes personnalisées et originales, en nous concentrant sur l'aide au choix des couleurs. Nous proposons une méthode de conception coopérative en quatre phases reposant sur des interactions homme-machine : 1- choix d'une source d'inspiration, 2- acquisition des préférences de l'utilisateur sur les sources d'inspiration, 3- interprétation des préférences et construction de légendes adaptées, 4- retouche de légendes. Deux stratégies de conception sont envisagées en utilisant deux types de sources d'inspiration : des échantillons de carte et des toiles de maîtres. En partant du constat que des désaccords entre l'utilisateur et le système peuvent se produire, nous proposons d'utiliser des techniques de dialogue homme-machine pour améliorer l'adaptation du système à l'utilisateur. Le modèle de dialogue ainsi proposé est implémenté dans le prototype COLorLEGend (COLLEG)

Aide à la conception de légendes personnalisées et originales : proposition d'une méthode coopérative pour le choix des couleurs Les utilisateurs s'approprient aisément les outils cartographiques numériques pour se construire leur propre carte. Cependant, l'accès aux outils ne suffit pas pour concevoir une légende cartographique de qualité. Il est nécessaire de savoir comment faire de bons choix de représentation graphique, en particulier de bons choix de couleurs. Une expertise cartographique comportant des connaissances en sémiologie graphique et en perception des couleurs (contrastes et harmonies) est nécessaire : soit l'utilisateur possède ces connaissances, soit les outils doivent les lui apporter. Dans ce contexte, nous cherchons à aider les utilisateurs à concevoir des légendes personnalisées et originales, en nous concentrant sur l'aide au choix des couleurs. Nous proposons une méthode de conception coopérative en quatre phases reposant sur des interactions homme-machine : 1- choix d'une source d'inspiration, 2- acquisition des préférences de l'utilisateur sur les sources d'inspiration, 3- interprétation des préférences et construction de légendes adaptées, 4- retouche de légendes. Deux stratégies de conception sont envisagées en utilisant deux types de sources d'inspiration : des échantillons de carte et des toiles de maîtres. En partant du constat que des désaccords entre l'utilisateur et le système peuvent se produire, nous proposons d'utiliser des techniques de dialogue homme-machine pour améliorer l'adaptation du système à l'utilisateur. Le modèle de dialogue ainsi proposé est implémenté dans le prototype COLorLEGend (COLLEG) / Helping users to make on-demand and original legends : proposition of a cooperative method to choose colours Current cartographic tools allow technically novice and expert users to make maps. However resulting legends may be of poor quality because users do not know how to make good choices of graphic representation and especially good choices of colours. Cartographic expertise including semiologic rules and colour perception knowledge (contrasts and harmony) is required. If users are not experts, cartographic tools should other them this expertise. In this context, we want to help users to design customized and original legends, by helping them to select suitable colours. We propose a cooperative method in four stages : 1- selection of an inspiration source, 2- identification of user's colour preferences on inspiration sources, 3- interpretation of preferences and design of suitable legends, 4- refinement of legends. Two legend design strategies, based on map samples and master paintings, are used. However, conflicts between the user and the system may appear. Therefore we propose to rely on human-machine dialog techniques in order to better adapt the process to the user. A dialog model is implemented and the prototype COLorLEGend (COLLEG) is presented