L’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) est un établissement public à caractère administratif placé sous la tutelle des ministères chargés de l’écologie et de la forêt. Sa vocation est de produire et diffuser des données (open data) et des représentations (cartes en ligne et papier, géovisualisation) de référence relatives à la connaissance du territoire national et des forêts françaises ainsi qu'à leur évolution.

Grâce à son école d’ingénieurs, l'ENSG-Géomatique, et à ses équipes de recherche pluridisciplinaires, l’institut cultive un potentiel d’innovation de haut niveau dans plusieurs domaines (géodésie, forêt, photogrammétrie, intelligence artificielle, analyse spatiale, visualisation 3D, etc.).


Contexte

L’essor des projets de création collaborative de données et l’équipement croissant en capteurs et objets connectés a amené la création de grandes quantités de données relevant de l’information géographique volontaire ou de l’information géographique issue de la foule. Ces informations pourraient compléter et éventuellement enrichir les bases de données traditionnelles, mais leur exploitation est rendue difficile par certaines limites, comme par exemple l’incertitude sur la qualité des données, l’hétérogénéité de leurs représentations ou de leurs précisions, ou les biais de sélection liés à ces données.

Les données d’infrastructures et de trajectoires issues de l’information géographique volontaire ou issue de la foule peuvent être comparées aux données traditionnelles pour améliorer la représentation des réseaux de mobilité, en apportant des données qui peuvent notamment être plus récentes (car créées plus régulièrement), ou plus riches sémantiquement. Plusieurs travaux menés à l’IGN (Institut national de l’information géographique et forestière) puis au laboratoire LASTIG ont porté sur l’appariement de réseaux ou de trajectoires sur des réseaux [1,2], l’intégration d’informations issues des trajectoires [2], ou la qualification de trajectoires. Certains travaux d’appariement prennent en partie en compte les hétérogénéités de niveaux de détail [1,4,5], mais malgré l’expertise existante dans ce domaine il n’existe pas de méthode permettant l’appariement et la fusion de géométries de qualités et de niveaux de détail hétérogènes de manière systématique.

Le projet Mob Sci-Dat Factory fait partie du projet PEPR MOBIDEC (Programme et Equipement Prioritaire de Recherche consacré aux Mobilités Décarbonées), financé par le PIA (Programme d’investissements d’avenir, programme mis en place par l’État pour financer des investissements innovants et prometteurs). Son objectif est de fournir des données et des outils pour représenter, simuler et analyser les mobilités, avec un effort particulier sur les mobilités décarbonées.

Bibliographie :

[1] Mustière, S., & Devogele, T. (2008). Matching networks with different levels of detail. GeoInformatica, 12, 435-453

[2] Ivanovic, S. S., Olteanu-Raimond, A. M., Mustière, S., & Devogele, T. (2020). Potential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data. In Geospatial Technologies for Local and Regional Development: Proceedings of the 22nd AGILE Conference on Geographic Information Science 22 (pp. 205-221). Springer International Publishing.

[3] Ivanovic, S. S., Olteanu-Raimond, A. M., Mustière, S., & Devogele, T. (2019). A filtering-based approach for improving crowdsourced GNSS traces in a data update context. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(9), 380.

[4] Sheeren, D., Mustière, S., & Zucker, J. D. (2004). How to integrate heterogeneous spatial databases in a consistent way?. In Advances in Databases and Information Systems: 8th East European Conference, ADBIS 2004, Budapest, Hungary, September 22-25, 2004. Proceedings 8 (pp. 364-378). Springer Berlin Heidelberg.

[5] Touya, G., & Baley, M. (2017). Level of details harmonization operations in OpenStreetMap based large scale maps. Citizen empowered mapping, 3-25.

Missions

Dans le cadre de ce projet, l'ingénieur de recherche aura pour principales missions :

  • proposer, en lien avec les membres du LASTIG intervenant dans le projet Mob Sci-Dat Factory, une méthode pour calculer des géométries fusionnées à partir de sources (données sur le réseau ou trajectoires) ayant une qualité et un niveau de détail hétérogènes, l’implémenter et fournir des indicateurs de qualité pour cette géométrie fusionnée.
  • identifier et qualifier les sources de données en libre accès sur Internet fournissant des trajectoires de mobilité, et proposer des outils pour récupérer ces trajectoires.
  • intégrer les approches et prototypes de visualisations issus de la partie recherche en visualisation du projet, et des outils pour calculer des indicateurs utiles pour la visualisation.
  • faciliter les interactions avec les partenaires du projet Mob Sci-Dat Factory en favorisant le partage et la ré-utilisation des données, des méthodes et des outils.

La personne recrutée pourra également développer un sujet de recherche propre sur les mobilités décarbonées, en lien avec le projet Mob Sci-Dat Factory.

Profil recherché

Le candidat doit être titulaire d'un doctorat en Informatique ou en Sciences et Techniques de l’Information Géographique. Pour les candidats spécialisés en informatique, une sensibilité à l'information géographique et l'analyse spatio-temporelle serait fortement appréciée. De solides compétences en programmation sont nécessaires (ex., Python, Web). Un bon relationnel, une motivation pour la recherche et le travail en équipe, un esprit d'initiative, des capacités rédactionnelles et la maîtrise de l'anglais sont nécessaires.

Conditions particulières

Le contrat sera effectué au LASTIG (campus Gustave Eiffel à Marne-la-Vallée). Le contrat sera d'une durée de 30 mois. L’ingénieur s’intégrera dans une équipe de chercheurs et collaborera en particulier avec un post-doc sur la visualisation des trajectoires et un doctorant sur la modélisation et l’enrichissement de trajectoires.

Contact

LE GUILCHER Arnaud, chef de l'équipe MEIG, arnaud.le-guilcher@ign.fr

FRITSCH Emmanuel, chef du centre de compétences SIG, emmanuel.fritsch@ensg.eu

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