Data Science et données géographiques, où en est votre organisation ?

Tensing aide les organisations à mettre en place une infrastructure de données à l'épreuve du temps. Cela peut aller de la construction de pipelines pour le traitement de données à grande échelle au développement d'une solution innovante en matière de science des données. Cela permet à nos clients de tirer davantage de valeur des différentes sources de données dont ils disposent. 

Pour déterminer la situation actuelle d'une organisation et sa valeur potentielle, nous avons mis au point l'indice de maturité géospatiale (Geospatial Maturity Index). Il s'agit d'un modèle qui répartit l'exploitation du potentiel des données géographiques en quatre niveaux de maturité.

Dans cet article, nous décrivons l'indice de maturité géospatiale et les quatre étapes du modèle. Nous expliquons également l'importance de la science des données.

L'IMPORTANCE DES DONNÉES SPATIALES

L'indice de maturité géospatiale (Geospatial Maturity Index) classe les organisations en fonction du potentiel exploité des données spatiales. Mais avant d'entrer dans les détails de l'indice et des différents niveaux, j'aimerais souligner l'importance des données spatiales dans le cadre d'une infrastructure de données à l'épreuve du temps. 

La composante géographique de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle ou de la science des données au sens large n'est pas toujours immédiatement visible pour l'utilisateur d'une application. Pourtant, de nombreuses solutions intègrent une composante géographique. En voici deux exemples :

• Lorsque l'apprentissage automatique est appliqué à la reconnaissance d'objets sur des photographies (aériennes), la localisation de l'imagerie peut également être utilisée pour déterminer son emplacement, sa forme et ses relations avec l'environnement. Non seulement les objets reconnus peuvent être utilisés pour une analyse géographique plus poussée (comment les objets s'influencent les uns les autres), mais avec plusieurs photographies consécutives, les mouvements spatiaux des objets peuvent être reconnus. Il est ainsi possible de cartographier les modèles de mouvement, y compris la direction, la vitesse et tout comportement déviant.
• Outre la reconnaissance des objets, les relations géographiques jouent souvent un rôle important dans la prévision des tendances futures. Par exemple, on sait aujourd'hui que le comportement des voyageurs et le rassemblement de grands groupes de personnes ont joué un rôle majeur dans le développement du virus Covid-19. En d'autres termes, les tendances en matière de mouvements et de concentrations spatiales. Ce phénomène est révélateur de la loi selon laquelle les entités proches les unes des autres s'influencent davantage que les entités physiquement éloignées les unes des autres. Ce même principe joue un rôle dans toute une série de solutions, qu'il s'agisse de prédire la valeur d'un bien immobilier, de prévoir la durée de vie d'un pipeline de distribution ou d'analyser automatiquement des solutions autour de la question de l'azote.

En d'autres termes, il s'agit de tendances en matière de mouvements et de concentrations spatiales. Ceci est révélateur de la loi selon laquelle les entités proches les unes des autres s'influencent davantage que les entités physiquement éloignées les unes des autres. Ce même principe joue un rôle dans toute une série de solutions, qu'il s'agisse de prédire la valeur d'un bien immobilier, de prévoir la durée de vie d'un pipeline de distribution ou d'analyser automatiquement des solutions autour de la question de l'azote.
Les différents niveaux de l'indice de maturité géospatiale sont également expliqués dans le webinaire 'A Spatial Perspective on Business Intelligence'. 

LES QUATRE NIVEAUX DE L'INDICE DE MATURITÉ GÉOSPATIALE

L'indice de maturité géospatiale indique donc le degré d'avancement d'une organisation dans le déploiement des données spatiales. Cet indice peut être utilisé pour déterminer rapidement la situation actuelle d'une organisation et les étapes logiques d'une utilisation plus poussée des données géospatiales.

L'indice comprend quatre niveaux : la collecte de données spatiales, l'utilisation de visualisations géographiques pour obtenir des informations, l'application de l'analyse de données aux données spatiales et enfin l'utilisation de la composante géographique des données dans des applications d'intelligence artificielle. Les niveaux sont décrits ci-dessous :

Niveau 1 - Collecte de données géographiques
La première catégorie concerne les entreprises qui collectent des données (géographiques) pour saisir des entités et des processus. La consultation et l'interprétation manuelle des données permettent de faire des choix dans les processus d'entreprise. Il peut s'agir de listes d'adresses gérées dans Excel ou de données de capteurs dont l'emplacement n'est stocké que sous la forme d'une balise de métadonnées.

Niveau 2 - Visualisations géographiques
La deuxième catégorie d'organisations utilise des visualisations de données géographiques pour mieux interpréter et publier les données à un public plus large. Il s'agit, par exemple, d'organisations qui présentent leurs actifs sur une carte afin que les travailleurs sur le terrain puissent facilement les localiser et interroger leurs propriétés.

Niveau 3 - Analyse géographique
La troisième catégorie comprend les organisations qui voient le potentiel des données géographiques et les intègrent dans leurs analyses de données. À ce stade, les modèles spatiaux et l'analyse géographique permettent d'obtenir de nouvelles informations exploitables. Les entreprises de services publics utilisent les données géographiques pour appliquer l'analyse de réseau, par exemple, pour cartographier l'impact d'une rupture de canalisation sur la zone d'approvisionnement afin que les clients concernés puissent être informés immédiatement.

Niveau 4 - IA géographique
La dernière catégorie regroupe les organisations les plus innovantes. Ici, les données géographiques ne sont pas seulement utilisées pour effectuer des analyses qui font des déclarations sur le passé au présent, mais dans cette catégorie, l'apprentissage automatique et l'IA sont également déployés. Cela permet d'effectuer des analyses beaucoup plus complexes et de faire des prédictions sur l'évolution future des processus ou l'état futur des entités. C'est dans cette catégorie que de très nombreuses organisations peuvent encore réaliser des bénéfices.

POURQUOI LA SCIENCE DES DONNÉES AVEC DES DONNÉES SPATIALES POUR VOTRE ORGANISATION ?

L'étape la plus élevée est celle où l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) et l'intelligence artificielle (Artificial Intelligence, AI) sont également déployés. Ces domaines de recherche sur les données modifient le fonctionnement des organisations. Sur la base des données, les choix sont justifiés ou effectués de manière totalement automatique. Cela crée des opportunités pour construire des solutions plus efficaces, plus précises et moins gourmandes en main-d'œuvre.

L'IA est peut-être l'évolution la plus passionnante du marché à l'heure actuelle et elle fait donc son entrée dans les systèmes d'information géographique (SIG). Alors que les SIG ont débuté dans les années 1980 comme un outil de base (mais super innovant !) pour les cartographes, ils sont maintenant devenus une plateforme complète dans laquelle l'ensemble du processus de collecte, de gestion et d'analyse des données est facilité par les derniers développements technologiques, y compris l'utilisation de la ML et de l'IA.

La composante de localisation des données contient beaucoup d'informations qui peuvent être exploitées avec l'IA. Ce n'est donc pas sans raison que presque toutes les applications demandent aujourd'hui vos données de localisation et qu'un nombre croissant de satellites sont mis en orbite pour collecter des images.

La perspective géographique permet de reconnaître des entités et des processus à différentes échelles, qui jouent un rôle majeur dans la vie quotidienne. Tous les processus commerciaux se déroulent dans l'espace et dans le temps, c'est pourquoi laisser cet aspect inexploité dans les modèles prédictifs est une occasion manquée, c'est le moins que l'on puisse dire.

WEBINAR : UNE PERSPECTIVE SPATIALE DE L'INTELLIGENCE ÉCONOMIQUE

Spatial data, or more broadly geospatial intelligence, is changing the way we see the world. It helps organisations discover trends and better understand developments. The use of spatial data is therefore an essential complement to traditional business intelligence. 

In the webinar "A Spatial Perspective on Business Intelligence", Dave Laurier, Managing Director of Tensing, gives an inspiring insight into how your organisation can grow using spatial data and the right technology. He also mentions many practical applications of geospatial intelligence.