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Université Montpellier 2/3 et
AgroParisTech
Master Géomatique
2016 - 2017
Automatisation et optimisation de chaînes de
traitements visant à consolider
l'attribution d'informations
géographiques aux bâtiments
DELORY Nicolas
Rapport de stage
ForCity
Modélisation urbaine
Supervisé en entreprise par Emilie CORBI
et
académiquement par Carmen GERVET
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Table des matières
Introduction 1
Remerciements 2
Définitions et sigles 2
1) Présentation de l'entreprise ForCity 3
2) Choix du stage 3
3) Objectifs du stage 3
A. Compétences à mobiliser 3
B. Précision de la mission 3
C. Le data-set « usage des bâtiments » 3
Solution de géocodage de masse et Snapping
1
Le géocodage 3
1.1 Définition et précision du besoin 6
A. Définition du géocodage 3
B. Le rôle du géocodage 3
C. Les besoins de ForCity 3
1.2 Etat de l'art 6
A. Benchmarking des solutions 3
B. Démarche des tests 3
C. Résultats des tests 3
1.3 Les solutions internes 6
A. Présentation des solutions internes 3
B. Choix de la solution 3
C. Fonctionnalités et limites de la solution 3
1.4 Les solutions internes 6
A. Initiation au scripting en python et à la librairie
Pandas 3
B. Mes améliorations sur l'outil geoloc_csv 3
C. Limites des améliorations et optimisations possibles
3
Le snapping aux bâtiments 3
2.1 Définition et précision du besoin 6
A.
3
Définition du Snapping 3
B. Précision du besoin 3
C. Zones de tests 3
2.2 Méthodes et processus 6
A. Snapping des activités commerciales sur la porte
des Alpes 3
B. Snapping des activités commerciales sur la zone du
centre-ville de Lyon 3
C. Snapping des activités industrielles sur
Vaulx-en-Velin 3
2.3 Conclusion sur le Snapping 6
La ventilation 1
La ventilation de la surface salariale aux bâtiments 3
1.1 Les conditions initiales 6
A. Résultat du workflow et limites 3
B. La ventilation 3
1.2 Méthodologie et étapes de développement
6
A. Les contraintes à respectés 3
B. Technologies et librairies employées 3
C. Méthodologies et étapes de développement
3
1.3 Retour d'expérience 6
A. Difficultés rencontrés et résultats 3
B. Limites et pistes d'améliorations possibles 3
Conclusion 1
Annexes 1
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1 Introduction
Au cours du XXème et XXIème siècle,
l'évolution de la population urbaine a connu un essor sans
précédent. Les villes où grandes aires urbaines
rassemblent aujourd'hui près de 60 % de la population en France, soit
37,8 millions d'habitants. Au niveau international, la population des villes
représentait 30% de la population mondiale en 1950, 54% en 2014 et avec
le développement des pays émergents on estime qu'en 2050, 70% de
la population mondiale vivra en milieu urbain (OCDE, 2012).
S'imposent alors des interrogations et réflexions
associées au développement du tissu urbain.
« Les questions de l'étalement urbain
(périurbanisation) et de l'organisation réticulaire des espaces
urbains alimentent les réflexions sur la fin de la ville ou la ville
émergente » (A. Hertzog, A. Sierra)
En effet, les dirigeants et décideurs des villes voient
nombres de leurs responsabilités augmenter. Face aux contraintes
sociales et à des pressions environnementales ou économiques
grandissantes, les décideurs publics et privés sont
confrontés à la complexité de l'évolution urbaine.
La ville est un système complexe, les projets de modification urbaine
affectent les réseaux de transports, d'alimentation de la ville en
énergie, eau et donc la performance générale de la ville.
De plus, la somme des comportements individuels semble rendre tout cela
imprévisible.
Ces décideurs, politiciens et grandes entreprises font
aujourd'hui appel à de nombreuses compétences pour pouvoir
répondre entièrement aux besoins des villes. En effet, la
connaissance approfondie d'un phénomène urbain isolé n'est
plus suffisante. Il est nécessaire aujourd'hui de connaître les
interactions entre les problématiques de la ville afin de mieux
prévoir les impacts d'un projet.
Pour imaginer la ville de demain et la
numérisée, des outils peuvent être mis en place. Ces outils
fonctionnent avec la nouvelle « matière première » de
notre temps, la donnée numérique, qui en est l'essence. La
donnée numérique constitue le nouvel or, cependant comme toute
matière première elle nécessite d'être
remaniée, consolidée, transformée... ceci afin de pouvoir
travailler avec, visualiser des phénomènes ou bien extrapoler des
phénomènes futures. C'est là le dessein de ForCity,
proposer des outils qui permettent via l'absorption de multiples données
de modéliser des projets urbains futurs.
Ce travail porte sur l'ensemble des processus mis en oeuvre
pour utiliser la donnée, et particulièrement les
mécanismes mis en jeu pour rattacher l'information géographique
à l'échelle du bâtiment.
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1.1 Remerciements
Je souhaiterai remercier ma tutrice universitaire Carmen Gervet
pour avoir accepté d'encadrer ce stage, ainsi que mon tuteur au sein de
l'entreprise Remy Martin pour son accueil.
Je tiens particulièrement à remercier Amaury
Valorge, qui m'a accompagné et guidé durant mon stage, nos
réunions régulières m'ont permis d'avancer
méthodiquement afin de mener à bien ce travail.
Je remercie également ma tutrice de stage Emilie Corbi
pour m'avoir fourni des missions très enrichissantes et pour m'avoir
fait partager ses connaissances en géomatique.
Je remercie aussi Thomas Leysens que j'ai sollicité pour
la première partie de mon stage et qui a été disponible
pour moi.
Enfin je remercie également toutes les autres personnes de
ForCity de Lyon avec lesquelles j'ai pu échanger, et qui ont su se
rendre disponible pour m'apporter leur aide et leurs conseils lorsque j'en
avais besoin, ainsi que me partager leur bonne humeur.
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