Zoom sur... Les collaborations du GDR IG-RV avec le GDR MAGIS et MADICS autour des sciences de l’information géographique

Gilles Gesquière présente les activités transverses entre les GDR IG-RV et les GDR MAGIS et MADICS autour des sciences de l’information géographique qu’il coordonne :

Je suis membre du Laboratoire LIRIS, UMR 5205. Je fais partie de la communauté informatique graphique, où j’ai travaillé en modélisation géométrique (surfaces implicites, déformations de maillages, reconstruction par ingénierie inverse, …). Depuis 2008, mes recherches sont plus axées vers les représentations et la dynamique de la ville. On y retrouve un besoin très fort en informatique graphique, en particulier avec une présence toujours plus importante de données 3D (polygones, mais aussi nuages de points) représentant l’intérieur, ou l’extérieur de bâtiments, voire des territoires plus vastes sur des milliers de km2. Nos recherches amènent à aller au-delà de l’informatique graphique. C’est en ce sens que le projet que je dirige depuis 2013 (Projet Vcity) est constitué de spécialistes en informatique graphique, mais aussi en sciences de données, deux expertises fortes au laboratoire LIRIS. Un lien très fort est mis en place avec des entreprises et collectivités. Cette recherche, au service des territoires, mêle informatique graphique avec les sciences de l’information géographique et peut donc se retrouver à l’interface entre plusieurs GDR. Le GDR IG-RV y apporte ses compétences en modélisation géométrique, mais aussi rendu, visualisation et réalité virtuelle et/ ou augmentée. Le GDR Magis apporte ses compétences en informatique (en particulier sciences des données), mais aussi géographie afin de permettre une meilleure compréhension des données, mais aussi des possibles usages. Il est aussi facile de faire des liens avec les GDR MADICS ou le GDR ISIS sur l’observation de la terre, l’acquisition des données grâce à des capteurs toujours plus performants, et la reconstruction 3D. C’est d’ailleurs en ce sens que nous organisons des évènements conjoints (voir par exemple la journée d’étude entre GDR MAGIS, MADICS et IG-RV en novembre 2021. Nous organisons aussi depuis deux ans un webinaire sur la 3D et le géospatial ; il a lieu tous les premiers jeudi de chaque mois de 12h30 à 13h30. Il s’agit de profiter de ces moments pour renforcer encore les liens entre les GDR, en particulier en croisant les expertises (voir ici).

L’avènement des doubles numériques nous amène aujourd’hui à pouvoir profiter de nombreuses données sur nos territoires ; il y a encore 10 ans, les données 3D étaient assez difficiles à obtenir. Comme le montre cette liste en cours de construction, il existe aujourd’hui de nombreuses sources de données représentant des territoires toujours plus vastes, que ce soit sous la forme de données polygonales (enrichie de données attributaires dans des formats comme CityGML ou IFC par exemple), ou de nuages de points. La livraison en cours par l’IGN du nuage de points Haute Définition permettra d’ailleurs d’avoir un échantillon à l’échelle de la France entière (à voir ici). Au-delà de cette donnée volumineuse, pouvant souffrir d’erreur d’acquisition, d’erreur dans leur modélisation, il s’agit d’une réelle opportunité d’avoir à disposition des jeux de données qui permettent de mettre en avant les algorithmes que nous développons dans nos laboratoires de recherche. Là encore, le lien avec le GDR Magis, mais aussi avec les entreprises et collectivités permettent de démontrer la forte pertinence de nos algorithmes. Les exemples ne manquent pas et j’en propose ici quelques uns pour illustration. L’exemple le plus immédiat est la (géo) visualisation de ces données 3D, voire 3D+Temps.

Prenons un autre exemple avec les problématiques d’intervisibilités et ombres portés. Très vite, les algorithmes de rendus peuvent sur ces grande masse de données apporter des solutions. Comment calculer l’impact de la végétation ou des immeubles de grande hauteur ? Comment calculer, grâce à des informations sémantiques liées aux données 3D, la composition du territoire ou un skyline ?

Ces travaux permettent ensuite d’envisager les possibles évolutions des territoires (ou comment détecter une évolution dans des nuages de points ou des modèles 3D polygonaux ?). Il est nécessaire de mettre en cohérence données 2D et 3D, comportant des erreurs inhérentes à leur création/ acquisition, redécouper une données 3D issue de prises de vues aériennes avec des données cadastrales 2D. Il est aussi nécessaire de comparer les modèles 3D issus de plusieurs millésimes afin de pouvoir mesurer les changements et ainsi apporter des éléments d’évolution de la ville (Pédrinis, 2017), (Jaillot, 2020). Enfin, il faut pouvoir faire le lien entre données géométriques, mais aussi topologiques et sémantiques, voire aussi avec d’autres médias (photos, images, vidéo). Comment apporter une cohérence entre ces données hétérogènes afin de pouvoir aller plus loin qu’une simple interrogation de la géométrie ? (Jaillot et al, 2021), (Vinasco et al, 2021)

La constitution du projet Vcity au LIRIS en 2013 permet aujourd’hui de répondre à des besoins à l’interface entre informatique graphique et sciences des données mobilisant les données du territoire. Les expertises nécessaires sont multiples et doivent pouvoir s’orchestrer afin de pouvoir mieux répondre aux challenges auxquels sont confrontés nos territoires. Bien sûr, les compétences nécessaires sont plus nombreuses comme le démontre le recherches menées au sein du LabEx Intelligences des Mondes Urbains que je dirige depuis 2016 (600 chercheurs, 30 disciplines différentes, et 40 laboratoires réunis). Au niveau national, les GDR MAGIS et IG-RV apportent de réelles compétence que l’on sait compléter au sein du CNRS par exemple en simulation (INSIS), mais aussi par des compétences plus thématiques (avec l’INEE et l’INSHS (déjà présents en partie au sein du GDR MAgis)). Cette recherche pluridisciplinaire apporte une nouvelle modalité permettant de mettre en avant la qualité des recherches que nous menons en France (voir par exemple la partie territoire du futur du Contrat d’Objectif et de Performance du CNRS).

Bibliographie

• (Gaillard et al, 2018) Jérémy Gaillard, Adrien Peytavie, Gilles Gesquière. Visualisation and personalisation of multi-representations city models. International Journal of Digital Earth, 2018, pp.1-18. ⟨hal-01946770⟩
• (Jaillot, 2020) Vincent Jaillot. 3D, temporal and documented cities : formalization, visualization and navigation. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université de Lyon, 2020. English. ⟨NNT : 2020LYSE2026⟩. ⟨tel-03228436⟩
• (Jaillot et al, 2021) Vincent Jaillot, Valentin Rigolle, Sylvie Servigne, John Samuel Samuel, Gilles Gesquière. Integrating multimedia documents and time‐evolving 3D city models for web visualization and navigation. Transactions in GIS, Wiley, 2021, 25 (3), pp.1419-1438. ⟨10.1111/tgis.12734⟩. ⟨hal-03178005⟩
• (Pédrinis, 2017) Frédéric Pedrinis. Représentations et dynamique de la ville virtuelle. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université de Lyon, 2017. Français. ⟨NNT : 2017LYSE2092⟩. ⟨tel-01624392v2⟩
• (Vinasco et al, 2021) Diego Vinasco-Alvarez, John Samuel Samuel, Sylvie Servigne, Gilles Gesquière. Towards Limiting Semantic Data Loss In 4D Urban Data Semantic Graph Generation. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2021, VIII-4/W2-2021, pp.37-44. ⟨10.5194/isprs-annals-VIII-4-W2-2021-37-2021⟩. ⟨hal-03375084⟩