Nantes en gris et en vert : le making off

Participants

• Julien Kostrèche, journaliste

• Cécile Gadel, journaliste

• Estelle Prusker-Deneuville, traitement statistiques des données

• Stéphane Girault, développeur

• Christophe Gouache, designer

Décors

• Quelles ressources sont à notre disposition pour parler de l’étalement urbain ?

• Quels outils pouvons-nous utiliser pour montrer son évolution ?

• Comment permettre à chacun de s’approprier ce phénomène et d’en comprendre les enjeux ?

Trois questions et deux couleurs (le vert et le gris) ont été le fil directeur de notre réflexion pour aborder le thème de l’étalement urbain sur l’agglomération nantaise le temps d’un week-end, à l’occasion du barcamp « datajournalisme » organisé par Libertic les 8 et 9 octobre 2011.

Barcamp Data-journalism par blogbreil

1 / POSER UN DIAGNOSTIC

Comment rendre visible le grignotage progressif des espaces verts par les surfaces urbanisées composées de logements et d’activités économiques ?

• Difficultés rencontrées

Quelles données sont à notre disposition et lesquelles sont exploitables pour modéliser ce phénomène ? Les moteurs de recherche ne délivrent que quelques fonds de carte peu précis qui ne rendent pas compte de l’évolution dans le temps. Les données techniques sur le sujet qui émanent de l’INSEE, de l’AURAN (Agence d’urbanisme de l’agglomération nantaise) ou de programmes européens (Corine Land Cover) parlent aux urbanistes ou aux géographes mais ne sont pas assez lisibles par les non experts.

• Pour aller plus vite…

Julien a pris contact en amont avec Thierry Violland, le directeur de l’AURAN, pour avoir accès à des données plus précises et récupérer des cartes. Merci à l’agence d’urbanisme d’avoir joué le jeu. Merci aussi à Claire Gallon de Libertic pour son rôle d’éclaireuse depuis plusieurs mois pour demander l’ouverture des données publiques. Le barcamp devient un très bon déclencheur. Il permet à des métiers qui n’ont pas l’habitude de travailler ensemble (journalistes, développeurs, designers…) de se rencontrer, et tout le monde y met du sien

2 / ANALYSER LES DONNÉES

Le phénomène de l’étalement urbain se propage à la fois dans le temps et dans l’espace. Il faut que notre travail de visualisation à partir des données collectées en rende compte.

• Difficultés rencontrées

 - Le dessous des cartes

Samedi matin 11h. Micros ouverts et clés USB en action, nous découvrons les données communiquées par l’AURAN. Une trentaine de planches qui comprennent une vingtaine de cartes. Un tableau Excel avec des données chiffrées qui se rapportent à la population.

Les planches mixent des cartes à l’échelle de la métropole, d’autres à l’échelle du département voire de la région ouest ou de la France. Les cartes sont complexes avec plusieurs niveaux de couleurs et font appel à plusieurs systèmes de représentation de données (histogrammes, camemberts, cercles de couleurs…).

 - La bonne échelle

Nous choisissons l’échelle de la métropole pour traiter notre sujet car le recoupement des données dont nous disposons y est le plus riche, et nous nous concentrons sur deux types de données : celles qui nous livrent des informations sur les espaces urbanisés et celles qui se rapportent aux espaces verts (espaces agricoles, espaces naturels protégés, parcs urbains).

- Tout n’est pas gris ou vert

L’analyse plus approfondies des données pendant le week-end et dans la semaine qui a suivi nous amène à constater que les limites du gris et du vert ne sont pas aussi tranchées que dans notre postulat de base. Nous constatons par exemple que les jardins privatifs sont intégrés aux espaces urbanisés et nous apprenons que l’habitat, comprend les logements mais aussi tous les équipements de voirie et les commerces de proximité.

- Temps imparti

Ces éléments vont perturber les notions de gris (urbanisé) et de vert (espaces verts) que nous voulions opposer et influer sur la notion de densité de population qui était notre troisième angle d’approche. Les deux jours impartis pour traiter le sujet de l’étalement urbain s’avèrent rapidement une limite face à la complexité des données.

Le traitement des données chiffrées révèlent aussi que les différentes données dont nous disposons ne coïncident pas en termes d’années. Les chiffres de l’évolution démographique sont liés au recensement INSEE, des années 1990, 1999 et 2008 tandis que les cartes de l’AURAN sur l’espace urbanisé font références aux années 1993, 1999, 2004 et 2009. Ces systèmes référentiels risquent de projeter des incohérences au moment du traitement des données par communes.

- Risque d’erreur

La leçon principale que nous tirons de cette analyse c’est qu’il y a pour chaque carte des risques d’erreur et de mauvaise interprétation des données. Simplifier des données complexes, sans les dénaturer, pour livrer un résultat lisible par tous au-delà des experts est un exercice délicat. Si l’évolution temporelle reste facile à visualiser, les nuances de gris et de verts que nous avons voulu introduire dans la visualisation spatiale demande un travail beaucoup plus approfondis aux côtés des experts.

• Pour aller plus loin…

- Rechercher la concordance des années dans le traitement statistiques des différentes données est essentiel pour l’analyse et la visualisation des données.

- Introduire la notion de zones tampons (zones qui peuvent basculer soit dans le gris, soit dans le vert.

- Rechercher les éléments qui vont induire une perception différente de la notion de gris (aménagements de voirie paysagés, intégration des surfaces de jardins privatifs dans les surfaces urbanisés).

3 / VISUALISER DES DONNEES

Avec Christophe (le designer) et Stéphane, (le développeur), nous optons pour trois types de visualisation interactive :

- la première montre l’évolution dans le temps (De 1960 à 2008) en superposant deux images,, avec un curseur à déplacer de gauche à droite pour inciter l’internaute à interagir.

- la deuxième est une carte de la métropole nantaise découpée par commune en dégradé de vert et de gris. Plus c’est gris, plus le pourcentage d’espaces urbains ramené à la surface de la commune est élevé, plus c’est vert plus la part d’espaces naturels agricoles ou protégés est importante. L’internaute peut cliquer sur une commune pour en découvrir les données détaillées.

- le troisième type de visualisation montre pour chaque commune l’opposition vert/gris – qui se matérialise par le dessin d’un immeuble ou d’un arbre – et son évolution dans le temps (1993-2009).

• Difficultés rencontrée

- Infographie chronophage

Les outils sans code accessible au public (Google Map, Geo Commons ou Tableau Public) nous semble limité pour la visualisation de données que nous avons en tête et – malgré les conseils avisés de Caroline Goulard (DataVeyes) – nous ne les maîtrisons pas assez. Nous optons donc pour la réalisation d’une infographie interactive maison. Pour commencer, il nous faut déjà un fond de carte de Nantes Métropole. Ceux de l’AURAN montrent l’évolution de l’étalement urbain entre 1960 et 2009 mais n’intègrent pas les délimitations des 24 communes de l’agglo. Christophe en dessine un nouveau, ce qui prend déjà pas mal de temps !

- Simplifier les données

Inutile de se lancer dans un exercice de datajournalisme si on ne se donne pas pour objectif de rendre lisible au grand public des données complexes. Première question : sur quel axe partir pour rendre compte l’étalement urbain ? La verticale nous semble plus lisible pour marquer l’évolution dans le temps mais la version horizontale aurait permit de montrer la composition des espaces urbanisés (logement, commerce de proximité, ZAC et…. Voirie). Deuxième limite : en remplaçant des histogrammes classiques par un arbre et un immeuble, nous sommes confrontés à un effet d’optique ! L’immeuble parait toujours plus important même dans des communes vertes. En plus de la hauteur de chaque élément, il aurait aussi fallu travailler sur une surface proportionnelle pour casser cet effet visuel. Nous butons aussi sur la visualisation de la troisième donnée que nous voulions intégrer dans notre travail : la densité de population. Si on l’ajoute sur notre infographie, on risque de perdre en lisibilité…

- Attention aux raccourcis

A l’issue du week-end, nous décidons de confronter notre travail au regard des agents de l’AURAN, et nous avons bien fait ! Contrairement à ce que nous avions calculé, le vert (l’espace naturel) n’équivaut pas à la soustraction du gris (l’espace urbanisé) de la surface totale de la commune. Il existe des zones tampons. Ce sont par exemple des espaces destinés à l’urbanisation qui ont pu être reclassés en zones protégées. Nous demandons reprenons tous nos calculs à partir des ces nouvelles données fournie par l’agence. Mais cet échange avec l’Auran aura été fructueux dans les deux sens : notre infographie a aussi permis à l’agence de redécouvrir ces données sous un angle nouveau.

• Pour aller plus loin…

Disposer de fonds de carte de la métropole avec le découpage des communes pour faciliter le travail du designer dont le rôle est la mise en valeur des données.

Proposer une double visualisation, en verticale et en horizontale et mettre en lumière la notion de densité de population des espaces urbanisés.

Présenter ces infographies à des urbanistes et des experts pour les faire réagir et obtenir des explications sur les particularités des communes de la métropole nantaise.

Expliquer pourquoi une ville qui a plus de surfaces naturelles qu’une autre n’est pas forcément plus « verte » qu’une autre au sens écologique !

CONCLUSION

Trois choses que nous retenons de cette expérience de « datajournalisme » :

• Le préalable au journalisme de données, c’est la parfaite compréhension des données fournies, ce qui passe par une phase d’échanges nourris avec le fournisseur/fabricants de données. Bien comprendre la nature des données fournies évite les risques de mauvaises interprétations. A défaut, s’entourer d’un statisticien peut se révéler fort utile !

• La production d’un article en « datajournalisme » basé sur le travail d’une équipe pluridisciplinaire (journalistes, statisticiens, géographes, développeurs et designers) requiert (beaucoup) plus de temps et d’échanges pour affiner la problématique, assembler le travail de chacun et finaliser l’article.

• La troisième mi-temps d’un article, c’est le temps de l’échange avec les internautes qui vont s’approprier les données, jouer avec les curseurs et les cartes et apporter