Etude exploratoire des Systèmes d Informations Géographiques décisionnels (SIG décisionnels) (outils open source GeoKettle, GeoMondrian, )

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1 Master II IASIG Université de Douala Projet personnel Etude exploratoire des Systèmes d Informations Géographiques décisionnels (SIG décisionnels) (outils open source GeoKettle, GeoMondrian, ) Par NDJOH MESSINA Calvin

2 SOMMAIRE I. INTRODUCTION...1 II. QU EST CE QU UN SYSTEME D INFORMATIONS DECISIONNEL...2 III. QU EST CE QU UN SIG...3 IV. QU EST CE QU UN SIG DECISIONNEL...4 i. Les objectifs des SIGs Décisionnels...5 V. PRESENTATION DES SOLUTIONS COMMERCILISEES...6 i. R et GRASS 5.0 GIS...7 ii. K Analyse...7 iii. KOREM...7 iv. SAS et ESRI...7 VI. PRESENTATION DES SOLUTIONS GEOKETTLE ET GEOMONDRIAN...9 i. GEOKETTLE ii. GEOMONDRIAN VII. DOMAINES D APPLICATIONS DES SIG DECISIONNELS VIII. CONCLUSION IX. WEBOGRAPHIE Projet personnel

3 I. INTRODUCTION Il est question pour nous dans ces travaux, d'explorer le domaine des «Systèmes d'informations Géographiques Décisionnels (SIG Décisionnel». Après avoir défini ce que nous entendons par Système d'information Décisionnel (SID) et Système d'information Géographique (SIG), nous allons éclaircir, dans la première partie, la différence existante entre un SID classique (organisation et outils de mise en uvre) et un SIG décisionnel. La partie d étude qui nous intéresse étant les SIG décisionnels, c est ce système qui retiendra notre attention dans la suite du document. Par conséquent, nous tenterons de fournir dans la deuxième partie, en creusant le plus loin possible, le niveau d'avancement des recherches et des réalisations dans ce domaine et présenterons un ensemble d outils logiciels de mise en uvre des SIG décisionnels tant dans le domaine du libre que dans celui du commercial. Un intérêt particulier sera porté à la suite des outils «GeoBI Software Stack (Géokettle, GeoMondrian et SOLAPlayers) jadis connue sous l'appellation Spatialytics». Pour terminer nous allons ressortir avec modestie, quelques domaines d application des SIGs décisionnels dans la vie courante. Projet personnel

4 II. QU EST CE QU UN SYSTEME D INFORMATIONS DECISIONNEL Le système d'information décisionnel est une expression managériale qui désigne l'ensemble de techniques et leurs applications utilisées pour collecter, accéder, analyser et utiliser les données et les informations d'une entreprise dans le but de faciliter la prise des décisions. Ces informations peuvent provenir des sources différentes, logées dans les enceintes différentes. Ces techniques confèrent une traçabilité et une compréhension sur le flux de services. Généralement, les données exploitées sont extraits de plusieurs bases renflouant les données de diverses opérations. Elles sont ainsi structurées dans des feuilles des tableurs, des graphiques, ou dans tout autre outil facilitant leur analyse en fonction des thématiques et des objectifs visés. Au terme de cette structuration, il en ressort des tableaux de bord et des états (reporting) qui seront mises à la disposition des décideurs de l'entreprise pour une orientation dans la prise décision. Ces techniques sont le plus souvent modélisées sous la base dune architecture complexe de logiciel permettant d'abord du côté serveur : L Extraction de données (Extraction en anglais) à partir des différentes sources (Bases de données transactionnelles, documents XML, Ressources web, feuilles des tableurs, sources de données OLTP ou tout autre fichier suivant la spécificité des opérations implémentées par le concepteur. La transformation (Transform) de ces données (l'intégration, le filtrage, structuration, la mise à jour.) suivant le schéma structurel escompté. la Le chargement (Load) de ces données, dans un entrepôt de données puis dans des magasins, dans le but d'être analysées. Un entrepôt est un espace de stockage pour les prises de décisions et le suivi de l'historique des données d une organisation. Un magasin est un extrait thématique d un entrepôt visant un métier ou une fonction particulière. Le composant en charge de ces trois opérations est un ETL (Extraction Transform and Load). Par la suite, on fera appel à une serveur OLAP (On-Line Analytical Processing), outils offrant une certaine flexibilité et une rapidité pour une exploration et une analyse rapide d'une très grande quantité de données stockées dans un entrepôt. Le serveur pourra ainsi structurer les données pour une exploitation future. (ex Mondrian qui structure ses données sous forme de cube) Projet personnel

5 Enfin, du coté client, des outils de reporting, d élaboration des tableaux de bord et des clients OLAP disposent des données sous divers états : Graphiques, tableaux etc en direction des décideurs. Ces outils utilisent les données des entrepôts via les serveurs et offrent la possibilité de les explorer, de les extraire interactivement et de les afficher. Notons qu'en complément optionnel, on retrouve le plus souvent, greffé à un SID, un outil de Data Mining qui pourrait aider à ressortir automatiquement les tendances et les modèles sur les données collectées. III. QU EST CE QU UN SIG Un SIG (Système d'information Géographique) «permet de structurer, de gérer et de visualiser toute information ayant une référence au territoire.» cf. territoires.rhonealpes.fr/img/pdf_fiche_sig.pdf Il permet par conséquent: De croiser des informations géographiques (traduites par des données décrivant un objet ayant une latitude et une longitude connue) dans le but de produire une carte de couverture du territoire par ces objets. De connaître précisément l état des lieux de la collectivité pour éclairer des réflexions et des choix en matière d aménagement, De superposer plusieurs cartes, ( ) En général, nous pouvons dire avec Pierre GIVAUDAN, Directeur de Projet GFI Informatique, dans son article Le Système d Information Géographique, véritable aide à la décision? Paru dans AVIS D EXPERT Paris, le 6 janvier 2010, que : Le SIG «associe des composantes matérielles, logicielles et humaines afin de définir et de décrire un espace géographique, de le connaître, de le gérer et de prendre des décisions» ce qui traduit clairement qu'un SIG est un outil d'aide à la décision. Projet personnel

6 Si les systèmes d'information géographiques, tel que nous venons de le voir, sont déjà en eux mêmes des outils d'aide à la décision, en quoi la question sur les SIG décisionnels nous préoccupe-t-elle encore? Il est donc question de mettre ici de côté ce que j'appelle SIG décisionnel de part sa nature, pour immerger l ensemble des moyens techniques dont il dispose dans un processus de prise de plus élaboré, lié à des métiers précis et participant à sa gestion. IV. QU EST CE QU UN SIG DECISIONNEL Comme nous venons de préciser dans le paragraphe précédent, un «Plan d'occupation des Sols, (POS)», un «Plan Local d'urbanisme(plu)», le suivi des aménagements ou tout autre produit des SIGs est, de nature, destiné à subir une analyse qui sera portée vers les décideurs à différent niveau. Cependant, il était encore difficile d'associer à ce potentiel incontestable des techniques de gestion des informations spatiales, un processus qui conduira à une analyse métier. Si nous en demeurions, les cartes produites seraient issues des données brutes, purement géographiques, auxquelles nous aurions associé quelques données attributaires, le plus souvent pour mieux étayer la région ou décrire l'objet selon un objectif. Par conséquent, l'analyse et les décisions qui en suivraient seraient plus subjectives qu objectives. Cela serait en fait une sorte d'interprétation avec tout son caractère polysémique. Par contre un SID a un objectif bien précis qui précède son analyse. Cette préséance de l'objectif sur l'analyse est très importante. La structuration des données est élaborée dans la direction de l'objectif et non le contraire. Parlant toujours des SID, Les sources de données sont multiples et les données sont celles du domaine, du métier et/ou de l'entreprise. Les données manipulées ont une existence propre. Ces données sont croisées entre elles pour en fabriquer une structure plus parlante aidant à prendre des décisions. 'Pourtant ces systèmes renferment d'énormes manquements qui peuvent être comblés par des techniques employées dans les SIGs. Les défauts majeurs des SID classiques sont: La difficulté dans l'interprétation des résultats. Les résultats sont le plus souvent des valeurs numériques, statistiques, des courbes etc. Ce qui demande une certaine expertise pour leur compréhension. La prise en compte sommaire de la composante géographique des données existantes Projet personnel

7 Le temps requis pour l'analyse et l'interprétation est généralement long, étant données la technicité des résultats. Les données sont facilement corruptibles sans grand écho. Tout expert peut corrompre les chiffres de façon transparente à un utilisateur non averti. La diffusion des résultats, la sensibilisation et la communication demandent beaucoup d'effort pour créer un impacte. Mise en uvre des requêtes SQL complexe pour extraire les résultats escomptés En générale, le décideur et la cible doivent être des experts pour extraire, comprendre et interpréter des résultats. Il est clair que ces manquements sont des challenges qu'il faut remporter, étant donnée la sensibilité et le caractère constructeur de ce domaine. Nous voulons donc penser, pour paraphraser un dicton commun qu'un dessin vaut mieux que mille pages d'écriture. De ce fait, les SIGs, qui s appuient sur le visuel pour communiquer, pourrons nous être une solution. i. Les objectifs des SIGs Décisionnels Il est en général reconnu que «80% des données manipulées dans nos entreprises ont une composante spatiale» (Franklin, 1992 repris par Dr. Thierry Badard & Mr. Etienne Dubé dans Enabling geospatial Business Intelligence) Cette composante peut être utilisée conjointement avec les techniques d'analyse des SID en leur rajoutant un module de cartographie et des outils d'analyse spatiale afin de leur offrir un cadre souple, agréable et conviviale pour l'analyse, l'interprétation et la prise de décision tout au long de leur processus. La majorité de ces logiciels offre une interface graphique permettant la manipulation des données spatiales sans faire usage des requêtes SQL qui ne sont pas faciles à mettre en uvre. Dans le pire des cas l usage fait du MDX (MultiDimension expressions query language) est transparent. Le professeur Yvan Bédard est celui qui balise les pistes de ce chantier. Il est le principal acteur de ceux qui ont défini «les caractéristiques techniques, logiques et conceptuelles s'appliquant à la géomatique décisionnelle». Les résultats de ces travaux étant résumés sous l'acronyme «SOLAP» pour «Spatial On Line Analytical Processing». Le SIG décisionnel sera de ce fait un SID auquel on Projet personnel

8 rajoute une composante SIG pour le traitement des données spatiales afin d éviter les surcoûts sur les ressources à utiliser et le temps mis pour la structuration, la mise à jour et l interrogation de données en utilisant les requêtes SQL. Fig2 : Schéma global de construction d un SIG décisionnel Le rôle essentiel des Systèmes d Informations Géographiques embarqués dans des Systèmes d Informations Décisionnelles est d'optimiser l'exploitation des résultats en exploitant la composante spatiale des données de l'organisation hôte. Cette optimisation s explique par la qualité de présentation des résultats finaux. C'est-à-dire la capacité des SIGs de présenter des résultats visuels, facilement interprétables même par ceux qui ne sont pas du métier. Nous comprenons que pour atteindre cet objectif, il sera question de réussir à greffer dans le SID traditionnel des outils permettant de manipuler les données géographiques et à coordonner l'ensemble pour une cohabitation rentable. C'est dans cette optique que s'inscrit l'objectif des outils qui on été mis en uvre jusqu'à présent et que nous présentons à la suite de cette partie. V. PRESENTATION DES SOLUTIONS COMMERCILISEES Bon nombre de ces outils sont tout juste une extension des outils existants et déjà opérationnels sur tous les modules SID. En nous basant sur l'illustration (), sur les objectifs de nos travaux et compte tenu de mon soucis à vous faire comprendre l'essentiel, les descriptions et les illustrations sur ces outils porterons uniquement sur les parties rajoutées pour en faire un SIG décisionnel. Nous ne rentrerons pas dans l étude du SID. Les références pourront être données pour ceux qui veulent rentrer étudier ces systèmes dans leur base. Projet personnel

9 Les outils que nous présenterons ici sont issus du domaine du libre : Géokettle, Geomondrian et spatialytics. Cependant il existe d autres outils qui permettent de coupler les techniques des SIGs à d autres systèmes, dits décisionnels, afin d améliorer la lisibilité des résultats. Ces outils se classifient dans deux grandes catégories : Celui des logiciels libres et celui des logiciels commercialisés Pour cette dernière catégorie, nous présentons juste quelques exemples sans entrer dans les détails. i. R et GRASS 5.0 GIS L utilisation du langage d analyse des données statistiques R dans la base de données GRASS 5.0 GIS et les versions supérieures. ii. K Analyse Très utilisé pour le développement commercial, K ANALYSE simplifie la tâche des commerciaux et des services de marketing. Ils peuvent réaliser leur mission à travers Une analyse de marché, socio-économique et géomarketing Les mesures et définitions de potentiel, de recherche de nouvelles implantations La sectorisation et l optimisation de réseaux Le ciblage pour les opérations de marketing direct, mailing et publipostage L exploitation des informations de cartes de fidélité. iii. KOREM Il s agit ici d une société Nord-américaine Fondée en Elle développe et intègre des solutions d intelligence d affaires et de géospatial. La maitrise et la mise ensemble de ces deux capacités permettent une analyse profonde et une satisfaction totale des utilisateurs et des décideurs. iv. SAS et ESRI Il s agit d une plateforme client-serveur permettant d apporter une solution conjointe entre le milieu «les environnements décisionnels et géographiques». Il offre la possibilité de mettre ensemble les données manipulées par SAS (les textes, les nombres et de nombreuses attributs) et celles manipulées par ArcGis. Ainsi, sur sa version serveur SAS Enterprise Business Intelligence Server s intègre à ESRI ArcGIS Server afin de «synchrosiner des données cartographiques et multidimentionnelles» SAS et ESRI se complètent donc dans le but de : Projet personnel

10 Mettre ensemble des capacités de traitement de SAS avec les données spatiales modélisées par ArcGIS, Mettre à disposition des informations sous forme graphiques, tabulaire et cartographique, Représenter le produit final en utilisant les SIG Mieux communiquer à travers des illustrations et des cartographies qui sont des éléments conviviaux et faciles à comprendre. Mieux effectuer et illustrer les analyses en intégrant les représentations graphiques du BI. Coupler les techniques de calculs statistiques, les puissantes méthodes d optimisation mathématiques et probabilistes de SAS et les techniques de représentation cartographiques des résultats qui en découlent pour une bonne lisibilité et une interprétation aisée. Il existe un certain nombre de ces outils développés dans le but de coupler les techniques des SIGs aux techniques connues de SID en y ajoutant une couche pour en faire un SIG décisionnel. Mais la suite la plus importante est «GeoBI Software Stack (Géokettle, GeoMondrian et SOLAPlayers) jadis connu sous l'appellation Spatialytics». Projet personnel

11 VI. PRESENTATION DES SOLUTIONS GEOKETTLE ET GEOMONDRIAN La suite des logiciels GeoBI est issue de la suite de logiciel kettle, Mondrian à laquelle on a rajouté une couche de traitement des données spatiales pour donner Geokettle et Géomondrian. Ce qui a permis de passer du système OLAP (OnLine Analytical Processing) au système SOLAP (Spatial OnLine Analytical Processing). En rajoutant cette couche, kettle a été développé en Geokettle et Mondrian en GeoMondrian. Les deux schémas qui suivent présentent la situation avant l intégration du module des SIGs sur le SID basé sur les outils pentaho, et la situation après intégration. Avant : (OLAP) Maintenant : (SOLAP) Fig 3 : Présentation de l évolution du système (OLAP) au système (SOLAP) Projet personnel

12 i. GEOKETTLE Dans cette suite, Geokettle est un outils d extraction( ETL) qui fournit un support pour La maitrise des données de type géométrique basées sur les objets géométriques JTSAccessing en Javascript. Permettre l utilisateur, la définition des étapes de transformations personnalisées par Offrir la possibilité de réalisation des prédicats topologiques (intersections, croisements, etc ) Réaliser des définitions et la transformation des Systèmes de Référence Spatiales (SRS) Gérer les extractions et les insertions entre certain SGBD (support natif pour Oracle, PosGis et MySQL) MS SQL Server 2008, Ingres et IBM DB2 peuvent être utilisés par le biais de certaines astuces. Permettre l entrée/sortie des fichiers SIG tels que les Shapefile (et bientôt les fichiers GML) Dans l avenir, l on trouvera les composantes suivantes : La prévisualisation cartographique. Qui actuellement est assurée par SOLAPlayer Composante de comparaison et d épuration des données sapatiales La lecture/écriture pour les autres SGBD et Formats de fichiers SIG tels que : Mapinfo (.tab, MIF/MID, KML, <Geojson, GeoRSS, ESRI, Geodatabase, ArcSDE) Le support natif pour MS SQL Server 2008 et Ingres Le traitement des rasters L exploitation services WFS des fonctions d analyse (buffer, union ) se feront par des steps avec dialogues Projet personnel

13 a. Description du fonctionnement de geokettle Géokettle étant une extension de kettle, nous rappelons uniquement l essentiel des mots clés pour ce dernier afin de faciliter les recherches : Ainsi, nous trouverons les outils suivants : Spoon: environnement graphique pour l'édition des transformations et des jobs Pan: pour le lancement des transformations en ligne de commande Kitchen: lance des jobs en ligne de commande Carte: est un serveur web pour l exécution à distance. Geokettle intègre le type de données géométriques vectorielles. Ses fonctionnalités spatiales peuvent se résumer comme suite : (tout ce qui est réalisable pour kettle, l est également pour geokettle. Nous énumérons uniquement ce qui a été rajouté) : Il est possible de convertir depuis le type Géometry vers les types String pour les WKT et Binary pour le WKB Toutes les étapes pouvant accéder aux bases de données travaillent avec des colonnes géométriques. Les SGBD manipulés sont : PostgreSQL/postgis, la couche spatiale de MySQL la couche spatiale de Oracle. Les formats de fichier.shp et.gml Pour l analyse des données spatiales, nous avons des prédicats topologiques, des fonctions spatiales accessibles en JavaScript, La manipulation des systèmes de référence, La reprojection et la lecture écriture des métadonnées des SRS. b. Installation et utilisation Dans le cadre de ce projet, la version de geokettle utilisée est geokettle bin que vous pouvez télécharger en suivant ce lient : Projet personnel

14 et le Système d exploitation est Windows 7 Une fois l archive téléchargée, décompressez la dans votre disque C ou à tout autre endroit et lancer le module spoon.bat Attention! Il faut avoir installé JDK6 et modifier sa variable «path» en y ajoutant le chemin du «bin» du jre6 Ensuite, cliquez sur Transformation sur le panneau de gauche pour voir apparaître toutes les fonctionnalités de geokettle. Fig 4 : fonctionnalités de geokettle vues sur le panneau de gauche de l interface d utilisation A partir de cet instant et en nous servant de la documentation, l on peut extraire les données depuis plusieurs sources, alimenter des bases de données et réaliser une multitude d opérations de transformation sur les données géographiques selon les résultats escomptés. Il suffit pour cela de dérouler chaque catégorie d opérations (Fig 5) sur le panneau de gauche, de porter et déposer chaque opération sur le panneau de droite (fig 6). L établissement des liens conséquents et des configurations nous amènerons progressivement vers notre objectif (Extraction et chargement des données d une source vers un espace structurel qualifié d entrepôt ou construction d une transfromation.) Fig 5 : Présentation des opérations Liées à une fonctionnalité (extraction) sur l interface D utilisation Projet personnel

15 Fig 6 présentation des étapes de construction d une transformation Comme nous pouvons le constater, geokettle nous aide à rassembler les données qui seront organisées et exploitées par le biais de la plateforme pilotée par GéoMondrian. ii. GEOMONDRIAN Rappelons dans un premier temps que Mondrian est un serveur OLAP écrit en java. Son objectif est : Analyser interactivement les grandes quantités de données en nous épargnant l écriture des requêtes SQL. Il utilise le langage MDX (MultiDimension expressions query language). Mais ne manipule pas les données de type géométriques. Pour palier à ce manquement, Géomondrian est : Une version spatiale de Mondrian OLAP qui ajoute un type pour les données géométriques pour faire du SOLAP (Spatial OnLine Analytical processing) C est le premier serveur de ce genre au jour d aujourd hui La version actuelle est développée par le Dr. Thierry BADARD et Etienne DUBE de l Université de Laval au Canada. Les données sont manipulées en utilisant la librairie JTS Projet personnel

16 a. Solution couplée spatialytics et geomondrian Issue de la version alpha de Spatialytics, cette plateforme hérite de la quasi-totalité des classes qui ont tout de même été adoptées. Les informations importantes sont : Le Framework de développement JavaScript Dojo toolkit a été conservé, et utilisé pour l interface notamment, ainsi que pour les widgets. Les outils OpenLayers (version 2.9) sont utilisés pour la cartographie, et les données sont manipulées par Postgresql avec le plug-in PostGIS. Geomondrian est le moteur SOLAP. La partie serveur est restée inchangée L application (Servlet Spatialytics) n a pas été modifiée. Les versions des outils utilisées sont : o Openlayers version 2.9, o Dojo toolkit version o Postgres 8.4 et PostGIS version Un fichier de configuration permet de configurer plusieurs variables. L interface se présente sous forme d onglets. En particulier, JPivot apparait dans l onglet JPivot. La zone de données est un widget. Entre autres on peut désormais manipuler les mesures de la carte grace aux widgets, rajouter une légende. plus possible de changer de style d affichage, les couleurs et le nombre d intervalles sont définis dans le fichier de configuration. L affichage, par contre, n est plus malléable et tout est défini dans le fichier de configuration. Il est possible d utiliser les fonctions de calcul Pour exploiter cette solution, il suffit de télécharger, décompresser et configurer les applications suivantes : Appache-tomcat windows-x86.zip GAT-0.6-alpha.zip Le schéma qui suit présente l architecture générale de la plateforme (fig 7) et un détail sur l architecture et l interface utilisateur des outils clients (fig 8 et 9). Tout l ensemble coopérant pour une exploitation des données qui ont, au préalable été rassemblées et chargées dans la base par Géokettle (outils de SID avec des modules de traitements des données spatiales) Projet personnel

17 fig 7 : Architecture générale de la plateforme Rappelons que dans cette architecture, PostgreSQL + Postgis assure le stockage des données, Le serveur SOLAP geomondrian assure leur structuration sous forme de cubes multidimensionnels Projet personnel

18 Spatialystics s occupe de la visualisation et la présentation des données..fig 8 Architecture de l application client Fig 9 : interface utilisateur de spatialystic Source : Projet personnel

19 VII. DOMAINES D APPLICATIONS DES SIG DECISIONNELS Les systèmes d information géographiques couvrent plusieurs secteurs d activités. Comme nous l avons déjà souligné, «80% des données manipulées en entreprise ont une composante spatiale». De ce fait, nous déduisons que, contrairement aux SIGs traditionnels, les SIGs décisionnels peuvent être consommés par toutes les entreprises. Il suffit d orienter sa gestion par le biais des Systèmes d informations décisionnelles pour voir apparaître le besoin d une analyse plus parlante et plus élaborée que peut offrir des SIG. Pour cette raison, nous n allons pas prétendre à l exhaustivité dans ce document. Il conviendra en général de retenir que dans toute entreprise ou les informations et les données manipulées peuvent être en relation avec leur localisation géographique, une analyse spatiale peut s avérer nécessaire pour optimiser les résultats et /ou orienter la prise de décision pour la mise en uvre de nouvelles stratégies. Nous pouvons donc énumérer les domaines suivants : La santé : Avec un besoin de connaissance de la couverture géographique de certains cas de pandémie, des zones à risque pour tel ou tel pathogène, des zones à fort taux d individu fréquentant l hôpital pour des causes qui peuvent elles mêmes être classifiées etc. Bref tout ceci peut être produit à partir du seul fichier conçu et organisé au sein de l institution sanitaire comme registre journalier des cas enregistré, ou à partir d un ensemble de bases de données de l institution. Dans une mesure, une enquête peut être commise expressément pour la circonstance. Le marketing : les entreprises à caractère commercial (supermarché, commerce général, industrie ) peuvent nourrir le besoin de ne proposer que les produits de grande consommation dans certaines localités ou de classifier et regrouper les foyers de sa clientèle. Dans ce cas, des succursales appropriées seraient créées en fonction de la densité d un type de clientèle dans une région. En s arrêtant seulement sur ce cas, nous généralisons en disant que le Géomarketting, puisqu il s agit de cela, est un gros consommateur des SIGs décisionnels. La gestion des risques et des catastrophes naturels : les risques naturels ou provoqués et les catastrophes naturelles causent souvent des dégâts énormes qui, lorsqu il faut les réparer, engloutissent des sommes d argent énormes et mobilisent un capital humain considérable. Pourtant, ceux-ci sont nettement prévisibles si l on possède un outil d aide à la décision. Seulement dans ce cas, les acteurs directs s identifient dans la couche de la population. Il faudra mettre à la disposition de cette dernière des informations susceptibles de les orienter au quotidien. Telles que : Projet personnel

20 o La carte des zones à risque pour une cause naturelle, o Des zones dangereuses pour l habitat etc. A partir d un ou plusieurs fichiers (bases de données, XML, Excel, shapefile etc..,) renfermant certains indices et indicateurs de dangerosité, de composition ou de comportement d une certaine région, l on peut décider de la classer dans une catégorie bien précise. Une analyse d une grande étendue du territoire permettra de cette manière à produire des cartes informatives et préventives très bien étoffées. Il est ainsi très facile de les afficher dans des lieux à fort taux d accès pour une sensibilisation, que d avoir à afficher des résultats complexes sous forme de listes énumérées souvent moins captivants. Au bureau de transport par exemple, il est possible de produire une cartographie des zones à forte propension aux accidents de circulation dans les grands axes. A partir de l observation des lieux indiqués, il peut être possible de desceller des causes et d y remédier. Dans la Fiche technique du CNIG n 76 par Fabrice Rodriguez Utilisation d un SIG pour la modélisation hydrologique des bassins versants urbains, on peut lire: «L accès à cette connaissance est de plus en plus facilité dans les villes, grâce aux Systèmes d Information Géographique (SIG) dont disposent les collectivités». Dans un autre cas Cas : Le (Ministère de l Ecologie et du Développement Durable) tâche assignée au BRGM (Bureau de Recherche Géologique et Minière) (mise en uvre d une cartographie de l aléa sur les retrait-gonflement des argiles dans trente-six départements Français à partir d un SIG sur plusieurs couches d informations géoreférencées). Ainsi des décisions pourraient être prises sur les normes de construction dans les zones identifiées. Nous comprenons par ces exemples l'importance des SIG dans la prise des décisions en général et dans la prévention des risques en particulier. Urbanisme et aménagement du territoire: Le fichier de recensement du BUCREP, (BUreau Camerounais de Recensement et d Etude de la Population) peut servir à produire des cartes administratives, d occupation du territoire par la population ainsi, ce travail peut permettre aux décideurs de mettre en place, une politique d aménagement du territoire beaucoup plus objective que lorsque l on leur présente les résultats sous forme de données chiffrées. En jetant un coup d il sur une carte, on remarque mieux l occupation du territoire qu en cherchant dans un tableau Excel. Dans ce dernier cas, on ne se représente même pas complètement la réalité. Projet personnel

21 Nous pouvons souligner une étude similaire restreinte à une communauté urbaine qui, à partir d une carte élucidant la répartition des écoles, des marchés, des routes des stations de pompage etc. peut décider d en construire, d en déplacer ou d en détruire. Par exemple, un parent déciderait mieux de l école que fréquentera son enfant, s il tenait en main une carte d implantation des écoles dans la ville, que s il se référait à une liste des écoles avec leur localisation. Dans le premier cas, sa décision est fonction de l itinéraire que peut suivre le chauffeur, de la proximité aux zones dangereuses et bien d autres indicateurs qu un Système d Information ordinaire n aurait pu renseigner. Nous pouvons énumérer d autres domaines d activités tels que : o La lutte contre les incendies (prévention) o La lutte contre la criminalité o La gestion de la biodiversité o La gestion du patrimoine dans communauté VIII. CONCLUSION Dans l optique de cette étude, nous allons dans un premier temps retenir que les Systèmes d Information (SI) ont pour vocation : De collecter, stocker et maitriser les processus, les ressources et les données qui sont manipulées autour de notre métier, D aider à comprendre son environnement, à mieux le gérer par des interprétations des résultats des analyses et surtout ils aident à prendre des décisions et des orientations. Nous comprenons tout de suite que la qualité des analyses faites et l interprétation des résultats de ces analyses sont les éléments majeurs pour la rentabilisation d un S.I. Par la suite, nous comprenons que la grande partie des données exploitée en entreprise ont une composante géographique. Pourtant, cette dernière n est pratiquement pas exploitée. Ce qui ne garanti pas la fiabilité des résultats et donc influence en mal les décisions de l entreprise. Fort de ce constat, des voies et moyens ont été entrepris pour capitaliser cette information et intégrer sa présence dans nos analyses. Pour ce faire, les SIG ont été sollicités pour rajouter leurs Projet personnel

22 techniques d analyse et de manipulation des données de type géométrique aux techniques d usages dans les SID. Ceux qui a donné comme résultats des nouveaux outils que nous qualifions aujourd hui de SIG décisionnel. Notons tout de même que cette technique dont les résultats deviennent de plus en plus appréciables a encore du chemin quant à son adaptation complète aux exigences des formats existants de nos jours. Mais l avenir s annonce radieux. IX. WEBOGRAPHIE o Pitney bows software business: Crime in Focus A paper examining pitfalls in public crime mapping and how to avoid them o and o o o o o o o o o Projet personnel