L'information géographique est maintenant un produit de masse fréquemment manipulé par des utilisateurs non-experts en géomatique qui ont peu ou pas de connaissances de la qualité des données qu'ils utilisent. Ce contexte accroît significativement les risques de mauvaise utilisation des données et ainsi les risques de conséquence néfaste résultant de ces mauvaises utilisations. Cette thèse vise à fournir à des utilisateurs experts ou des experts en qualité une approche leur permettant d'évaluer la qualité des données et ainsi être à même de conseiller des utilisateurs non-experts dans leur utilisation des données. Cette approche se base sur une structuration des données de qualité dans une base de données multidimensionnelle et une communication dynamique et contextuelle utilisant des indicateurs de qualité affichés dans un système SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing) combiné à un système d'information géographique.

Cette thèse défend l’intérêt d’appliquer une démarche d’analyse exploratoire de données spatiales pour examiner un phénomène complexe irréductible, dans un contexte limité en données : le paludisme-infection à Dakar. Chaque partie du système pathogène du paludisme est nécessaire mais non suffisante au fonctionnement du système. Il n’y a paludisme-infection que lorsque les trois composantes sont en contact : le parasite, le vecteur et l’hôte humain. La recherche des lieux où ces contacts peuvent s’opérer facilement est donc primordiale dans la lutte contre le paludisme et l’amélioration des programmes visant à la diminution voire l’élimination de la maladie. L’analyse exploratoire, encore très peu appliquée dans les pays dits du Sud, se définit ainsi comme une démarche de recherche mais aussi comme un moyen d’apporter des réponses aux besoins sanitaires. Elle pousse à l’observation, sous différents angles, des déterminants sociaux qui sont impliqués dans la réalisation du phénomène, tout comme à l’examen des interactions existantes entre eux. Nous avons récolté des informations quantitatives variées, en lien direct et indirect avec l’étude du paludisme. Interprétation d’images satellites, données censitaires, résultats d’enquêtes sociales et sanitaires ont été intégrées dans un système d’information géographique pour décrire la ville et ses habitants. Le croisement de ces sources a permis d’étudier les faces spatiales du risque épidémique palustre. Le recours à des analyses statistiques et géostatistiques, bivariées et multivariées, a permis de souligner que le risque d’infection des populations dépendait fortement d’une distance, que l’on a qualifié de sociale. / This thesis applies an Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) approach to study a complex phenomenon in a data scarce environment: malaria infection in Dakar. Each component of the malaria pathogenic system is necessary but not sufficient to result in an infection when acting in isolation. For malaria infection to occur, three components need to interact: the parasite, the vector, and the human host. The identification of areas where these three components can easily interact is therefore essential in the fight against malaria and the improvement of programs for the prevention and control or elimination of the disease. ESDA, still rarely applied in developing countries, is thus defined as a research approach but also as a way to provide answers to global health challenges. It leads to observation, from different angles, on the social and spatial determinants of malaria infection, as well as the examination of existing interactions between its three components. Several streams of quantitative information were collected, both directly and indirectly related to the study of malaria. More specifically, multi-temporal satellite imagery, census data, and results from social and health surveys have been integrated into a Geographic Information System (GIS) to describe the city and its inhabitants. Combining these datasets has enabled to study the spatial variability of the risk of malaria infection.

La modélisation de processus complexes peut impliquer un grand nombre de variables ayant entre elles une structure de corrélation compliquée. Par exemple, les phénomènes spatiaux possèdent souvent une forte régularité spatiale, se traduisant par une corrélation entre variables d’autant plus forte que les régions correspondantes sont proches. Le formalisme des graphes pondérés permet de capturer de manière compacte ces relations entre variables, autorisant la formalisation mathématique de nombreux problèmes d’analyse de données spatiales. La première partie du manuscrit se concentre sur la résolution efficace de problèmes de régularisation spatiale, mettant en jeu des pénalités telle que la variation totale ou la longueur totale des contours. Nous présentons une stratégie de préconditionnement pour l’algorithme generalized forward-backward, spécifiquement adaptée à la résolution de problèmes structurés par des graphes pondérés présentant une grande variabilité de configurations et de poids. Nous présentons ensuite un nouvel algorithme appelé cut pursuit, qui exploite les relations entre les algorithmes de flots et la variation totale au travers d’une stratégie de working set. Ces algorithmes présentent des performances supérieures à l’état de l’art pour des tâches d’agrégations de données geostatistiques. La seconde partie de ce document se concentre sur le développement d’un nouveau modèle qui étend les chaînes de Markov à temps continu au cas des graphes pondérés non orientés généraux. Ce modèle autorise la prise en compte plus fine des interactions entre noeuds voisins pour la prédiction structurée, comme illustré pour la classification supervisée de tissus urbains. / Modeling complex processes often involve a high number of variables with anintricate correlation structure. For example, many spatially-localized processes display spatial regularity, as variables corresponding to neighboring regions are more correlated than distant ones. The formalism of weighted graphs allows us to capture relationships between interacting variables in a compact manner, permitting the mathematical formulation of many spatial analysis tasks. The first part of this manuscript focuses on optimization problems with graph-structure dregularizers, such as the total variation or the total boundary size. We first present the convex formulation and its resolution with proximal splitting algorithms. We introduce a new preconditioning scheme for the existing generalized forward-backward proximal splitting algorithm, specifically designed for graphs with high variability in neighbourhood configurations and edge weights. We then introduce a new algorithm, cut pursuit, which used the links between graph cuts and total variation in a working set scheme. We also present a variation of this algorithm which solved the problem regularized by the non convex total boundary length penalty. We show that our proposed approaches reach or outperform state-of-the-art for geostatistical aggregation as well as image recovery problems. The second part focuses on the development of a new model, expanding continuous-time Markov chain models to general undirected weighted graphs. This allows us to take into account the interactions between neighbouring nodes in structured classification, as demonstrated for a supervised land-use classification task from cadastral data.

Les systèmes de transport sont un des leviers puissants du progrès de toute société. Récemment les modes de déplacement ont évolué significativement et se diversifient. Les distances quotidiennement parcourues par les citoyens ne cessent d'augmenter au cours de ces dernières années. Cette évolution impacte l'attractivité et la compétitivité mais aussi la qualité de vie grandement dépendante de l'évolution des mobilités des personnes et des marchandises. Les gouvernements et les collectivités territoriales développent de plus en plus des politiques d'incitation à l'éco-mobilité. Dans cette thèse nous nous concentrons sur les systèmes de transport public. Ces derniers évoluent continuellement et offrent de nouveaux services couvrant différents modes de transport pour répondre à tous les besoins des usagers. Outre les systèmes de transports en commun, prévus pour le transport de masse, de nouveaux services de mobilité ont vu le jour, tels que le transport à la demande, le covoiturage planifié ou dynamique et l'autopartage ou les vélos en libre-service. Ils offrent des solutions alternatives de mobilité et pourraient être complémentaires aux services traditionnels. Cepandant, ces services sont à l'heure actuelle isolés du reste des modes de transport et des solutions multimodales. Ils sont proposés comme une alternative mais sans intégration réelle aux plans proposés par les outils existants. Pour permettre la multimodalité, le principal challenge de cette thèse est l'intégration de données et/ou de services provenant de systèmes de transports hétérogènes. Par ailleurs, le concept de données ouvertes est aujourd'hui adopté par de nombreuses organisations publiques et privées, leur permettant de publier leurs sources de données sur le Web et de gagner ainsi en visibilité. On se place dans le contexte des données ouvertes et des méthodes et outils du web sémantique pour réaliser cette intégration, en offrant une vue unifiée des réseaux et des services de transport. Les verrous scientifiques auxquels s'intéresse cette thèse sont liés aux problèmes d'intégration à la fois des données et des services informatiques des systèmes de transport sous-jacents. / Multimodality requires the integration of heterogeneous transportation data and services to construct a broad view of the transportation network. Many new transportation services (e.g. ridesharing, car-sharing, bike-sharing) are emerging and gaining a lot of popularity since in some cases they provide better trip solutions.However, these services are still isolated from the existing multimodal solutions and are proposed as alternative plans without being really integrated in the suggested plans. The concept of open data is raising and being adopted by many companies where they publish their data sources to the web in order to gain visibility. The goal of this thesis is to use these data to enable multimodality by constructing an extended transportation network that links these new services to existing ones.The challenges we face mainly arise from the integration problem in both transportation services and transportation data

De nos jours, la préservation de l'environnement constitue un enjeu prioritaire. La compréhension des phénomènes environnementaux passe par l'étude et la combinaison d'un nombre croissant de données hétérogènes. De nombreuses initiatives internationales (INSPIRE, GEOSS) visent à encourager le partage et l'échange de ces données. Dans ce sujet de recherche, nous traitons de l'intérêt de mettre à disposition des modèles scientifiques sur le web. Nous montrons l'intérêt d'utiliser des applications s'appuyant sur des données géoréférencées et présentons des méthodes et des moyens répondant aux exigences d'interopérabilité. Nous illustrons notre approche par l'implémentation de modèles d'estimation des besoins en eau agricoles et domestiques fonctionnant à diverses échelles spatiales et temporelles. Un prototype basé sur une architecture entièrement orientée services web a été développé. L'outil s'appuie sur les standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) et Web Processing Service (WPS) de l'OGC. Enfin, la prise en compte des imperfections des données est également abordée avec l'intégration de méthodes d'analyse de sensibilité et de propagation de l'incertitude.

Les systèmes d'Entrepôts de Données et OLAP spatiaux (EDS et SOLAP) sont des technologies d'aide à la décision permettant l'analyse multidimensionnelle de gros volumes de données spatiales. Dans ces systèmes, la qualité de l'analyse dépend de trois facteurs : la qualité des données entreposées, la qualité des agrégations et la qualité de l'exploration des données. La qualité des données entreposées dépend de critères comme la précision, l'exhaustivité et la cohérence logique. La qualité d'agrégation dépend de problèmes structurels (e.g. les hiérarchies non strictes qui peuvent engendrer le comptage en double des mesures) et de problèmes sémantiques (e.g. agréger les valeurs de température par la fonction Sum peut ne pas avoir de sens considérant une application donnée). La qualité d'exploration est essentiellement affectée par des requêtes utilisateur inconsistantes (e.g. quelles ont été les valeurs de température en URSS en 2010 ?). Ces requêtes peuvent engendrer des interprétations erronées des résultats. Cette thèse s'attaque aux problèmes d'incohérence logique qui peuvent affecter les qualités de données, d'agrégation et d'exploration. L'incohérence logique est définie habituellement comme la présence de contradictions dans les données. Elle est typiquement contrôlée au moyen de Contraintes d'Intégrité (CI). Dans cette thèse nous étendons d'abord la notion de CI (dans le contexte des systèmes SOLAP) afin de prendre en compte les incohérences relatives aux agrégations et requêtes utilisateur. Pour pallier les limitations des approches existantes concernant la définition des CI SOLAP, nous proposons un Framework basé sur les langages standards UML et OCL. Ce Framework permet la spécification conceptuelle et indépendante des plates-formes des CI SOLAP et leur implémentation automatisée. Il comporte trois parties : (1) Une classification des CI SOLAP. (2) Un profil UML implémenté dans l'AGL MagicDraw, permettant la représentation conceptuelle des modèles des systèmes SOLAP et de leurs CI. (3) Une implémentation automatique qui est basée sur les générateurs de code Spatial OCL2SQL et UML2MDX qui permet de traduire les spécifications conceptuelles en code au niveau des couches EDS et serveur SOLAP. Enfin, les contributions de cette thèse ont été appliquées dans le cadre de projets nationaux de développement d'applications (S)OLAP pour l'agriculture et l'environnement.

Aujourd’hui, les recherches autour du stockage et de l’intégration des données spatiales constituent un maillon important qui redynamise les recherches sur la qualité des données. La prise en compte de l’imperfection des données géographiques, particulièrement l’imprécision, ajoute une réelle complexification. Parallèlement à l’augmentation des exigences de qualité centrées sur les données (précision, exhaustivité, actualité), les besoins en information intelligible ne cessent d’augmenter. Sous cet angle, nous sommes intéressés aux bases de données géographiques imprécises (BDGI) et leur cohérence. Ce travail de thèse présente des solutions pour la modélisation et la construction des BDGI et cohérentes pour les SGBD SQL et NoSQL.Les méthodes de modélisation conceptuelle de données géographiques imprécises proposées ne permettent pas de répondre de façon satisfaisante aux besoins de modélisation du monde réel. Nous présentons une version étendue de l’approche F-Perceptory pour la conception de BDGI. Afin de construire la BDGI dans un système relationnel, nous présentons un ensemble de règles de transformation automatique de modèles pour générer à partir du modèle conceptuel flou le modèle physique. Nous implémentons ces solutions sous forme d’un prototype baptisé FPMDSG.Pour les systèmes NoSQL type document. Nous présentons un modèle logique baptisé Fuzzy GeoJSON afin de mieux cerner la structure des données géographiques imprécises. En plus, ces systèmes manquent de pertinence pour la cohérence des données ; nous présentons une méthodologie de validation pour un stockage cohérent. Les solutions proposées sont implémentées sous forme d'un processus de validation. / Today, research on the storage and the integration of spatial data is an important element that revitalizes the research on data quality. Taking into account the imperfection of geographic data particularly the imprecision adds a real complexity. Along with the increase in the quality requirements centered on data (accuracy, completeness, topicality), the need for intelligible information (logically consistent) is constantly increasing. From this point of view, we are interested in Imprecise Geographic Databases (IGDBs) and their logical coherence. This work proposes solutions to build consistent IGDBs for SQL and NoSQL database systems.The design methods proposed to imprecise geographic data modeling do not satisfactorily meet the modeling needs of the real world. We present an extension to the F-Perceptory approach for IGDBs design. To generate a coherent definition of the imprecise geographic objects and built the IGDB into relational system, we present a set of rules for automatic models transformation. Based on these rules, we develop a process to generate the physical model from the fuzzy conceptual model. We implement these solutions as a prototype called FPMDSG.For NoSQL document oriented databases, we present a logical model called Fuzzy GeoJSON to better express the structure of imprecise geographic data. In addition, these systems lack relevance for data consistency; therefore, we present a validation methodology for consistent storage. The proposed solutions are implemented as a schema driven pipeline based on Fuzzy GeoJSON schema and semantic constraints.

La thèse s’intéresse aux enjeux de maîtrise de la croissance urbaine au travers du modèle de Ville Compacte et de sa caractéristique spatiale clé : la densité. Ce travail de doctorat s’inscrit dans une démarche théorique, méthodologique et empirique. Premièrement, la thèse replace la densité dans les modèles de microéconomie urbaine relatifs aux choix de localisation des agents. Nous identifions ainsi les différents déterminants de la localisation résidentielle (centre d’emploi, aménités, service résidentiel) et analysons l’organisation spatiale – dense ou dispersée – qui en découle. De plus, la thèse ne considère pas uniquement une densité mais des densités urbaines telles des densités de contenu (population, emploi) et de contenant (bâti). Elle met ainsi en évidence divers enjeux méthodologiques associés au traitement et à l’analyse des densités urbaines et propose une mesure plus juste de l’intensité de l’occupation de l’espace, le ratio de densité net. Pour illustrer ces résultats, deux études empiriques portant sur le Grand Dijon sont réalisées. La première consiste en une typologie des quartiers dijonnais qui met en relation les déterminants théoriques de choix de localisation et les types et niveaux de densités urbaines. La seconde étude empirique s’intéresse aux conditions d’acceptabilité des densités urbaines par les individus. Elle consiste en une évaluation hédonique appliquée au prix du logement qui appréhende la valorisation de la densité perçue (bâti) et de la densité en tant que vecteur d’interactions sociales. La thèse apporte des éclairages sur les conditions de réalisation et d’acceptation des politiques d’aménagement actuelles visant la Ville Compacte. / The thesis is focused on urban growth control challenge through the Compact City model and its key spatial characteristic: the density. This work deals both with a theoretical, methodological and empirical approach. First, we place ourselves in the theoretical framework of Urban Economic addressing agents’ location choices. We mobilize these theories to identify the key determinants of residential location (employment center, spatial amenities, housing’s service) and analyze the spatial organization that follows (dense or spread). This literature leads us to consider different types of density: structural density, population density and social density. This thesis highlights various methodological challenges associated with the treatment and analysis of urban densities and proposes a more accurate measure of the intensity of space occupancy, the net density ratio. To illustrate this results, we realize two empirical studies on the agglomeration of Grand Dijon. The first is a typology on Dijon urban area neighborhoods that links density levels to theoretical determinants of residential location. The second empirical study implements the method of hedonic prices applied to housing. Relying on the methods and tools of spatial econometrics, we estimate the valuation of the density on the Grand Dijon and identify the conditions for its acceptance by individuals. This thesis sheds light on the conditions of realization and acceptance of current planning policies aiming at achieving Compact City.

Le palmier babaçu (Attalea speciosa Mart. ex Spreng.) est une plante native de la forêt amazonienne. La déforestation a pour impact qu'il apparaît dans des milieux ouverts désormais anthropisés (pâturages, et champs cultivés). Le babaçu fait partie des ressources " extractivistes " du Brésil : activité de cueillette suivie de commercialisation de produits non ligneux. Cette activité concerne des personnes parmi les plus démunies du pays d'où l'importance de gérer au mieux sa durabilité dans un contexte conflictuel. Force est de constater que les connaissances du fonctionnement durable de l'espèce au sein de ces milieux anthropisés font cruellement défaut: son cycle de vie est peu connu et sa dynamique de population non étudiée.Le travail de thèse est donc pionnier et s'inscrit au sein d'un projet interdisciplinaire Open Science de la fondation Agropolis. L'objectif est double : il consiste à produire un modèle de la dynamique de population du babaçu validé par une analyse in situ et à capitaliser les connaissances issues de divers milieux scientifiques (biologistes, écologues, mathématiciens, informaticiens et économistes français et brésiliens). Le modèle, à plus long terme, doit étayer les recommandations relatives à la gestion durable de l'espèce.L'approche retenue a consisté à expliciter au sein de divers modèles, les connaissances partagées sur l'espèce et les modèles mathématiques potentiels ainsi que sur le contexte sociétal. Ceci nous a permis de proposer un modèle d'observation conforme aux préconisations d'OBOE (Ontologie relative a la sémantique des observations scientifiques) permettant la mise en place du protocole d'acquisition des données. L'acquisition in situ a été réalisée par le partenariat franco-brésilien entre 2013 et 2016 au sein du territoire de la communauté de Benfica (Pará, Brésil). La pérennisation des données s'est faite après conception, au sein d'une base de données spatiales prenant en compte l'aspect socio-économique.Enfin, nous proposons un modèle matriciel aléatoire ayant pour entrée des variables agrégées au niveau des stades biologiques de l'espèce. Les probabilités de la matrice de transition entre les stades sont modélisées selon un modèle hiérarchique Dirichlet-Multinomial. L'intégration des informations a priori a été formalisée grâce à une approche bayésienne. L'estimation et la validation du modèle ont été effectuées avec des critères bayésiens.Des simulations basées sur les paramètres estimés constituent une première ébauche d'étude du comportement de l'espèce. / The babassu palm tree (Attalea speciosa Mart. ex Spreng.) is an endemic species of the amazonian forests. The deforestation highlights henceforth this palm tree in the anthropogenic open areas (pastures and cultivated fields). The babassu is one of the "extractive" resources in Brazil: gathering activity followed by marketing of non-timber products. This activity involves people among the most disadvantaged in the country thus the importance to better manage its sustainability in a context of conflict. It is clear that knowledge of sustainable functioning of the species within these manmade environments is sorely lacking: its life cycle is not well known and its population dynamics unstudied.This PhD work is pioneer and is a part of an Open Science interdisciplinary project of the Agropolis foundation. The objective is twofold it is to generate a model of population dynamics of the babassu palm tree validated by in situ analysis and capitalizing knowledge from various scientific communities (biologists, ecologists, mathematicians, computer scientists and economists from France and Brazil). In the long-term the model should support the recommendations for the sustainable management of the species.Our approach explicit within different models the shared knowledge about the species and the potential mathematical models as well as the societal context. This has allowed us to provide an observation model compliant with the recommendations ofOBOE (Ontology on a semantic scientific observations) for the development of data acquisition protocol. The acquisition was made in situ by the French-Brazilian partnership between 2013 and 2016 in the community of Benfica (Pará, Brazil). The perpetuation of the data was made after conception, within a spatial database taking into account the socio-economic aspect.Finally, we proposed a random matrix model having as input aggregated variables based on the biological stages of the species. The probabilities of the between stages transition matrix are modeled using a hierarchical Dirichlet-Multinomial model. The integration of prior information was formulated through a Bayesian approach. The estimation and model validation were performed with Bayesian criteria.Simulations based on the estimated parameters represent a first outline of the study of the species behavior.

De nos jours, la préservation de l’environnement constitue un enjeu prioritaire. La compréhension des phénomènes environnementaux passe par l’étude et la combinaison d’un nombre croissant de données hétérogènes. De nombreuses initiatives internationales (INSPIRE, GEOSS) visent à encourager le partage et l’échange de ces données. Dans ce sujet de recherche, nous traitons de l’intérêt de mettre à disposition des modèles scientifiques sur le web. Nous montrons l’intérêt d’utiliser des applications s’appuyant sur des données géoréférencées et présentons des méthodes et des moyens répondant aux exigences d’interopérabilité. Nous illustrons notre approche par l’implémentation de modèles d’estimation des besoins en eau agricoles et domestiques fonctionnant à diverses échelles spatiales et temporelles. Un prototype basé sur une architecture entièrement orientée services web a été développé. L’outil s’appuie sur les standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) et Web Processing Service (WPS) de l’OGC. Enfin, la prise en compte des imperfections des données est également abordée avec l’intégration de méthodes d’analyse de sensibilité et de propagation de l’incertitude. / Nowadays, preservation of the environment is a main priority. Understanding of environmental phenomena requires the study and the combination of an increasing number of heterogeneous data. Several international initiatives (INSPIRE, GEOSS) aims to encourage the sharing and exchange of those data.In this thesis, the interest of making scientific models available on the web is discussed. The value of using applications based on geospatial data is demonstrated. Several methods and means that satisfy the requirements of interoperability are also purposed.Our approach is illustrated by the implementation of models for estimating agricultural and domestic water requirements. Those models can be used at different spatial scales and temporal granularities. A prototype based on a complete web service oriented architecture was developed. The tool is based on the OGC standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) and Web Processing Service (WPS).Finally, taking into account the imperfections of the data is also discussed with the integration of methods for sensitivity analysis and uncertainty propagation.