Les outils géo-décisionnels (entrepôts de données spatiales, serveur et clients Spatial OLAP, tableaux de bord géo-analytiques, etc.) aident à la prise de décisions éclairées. Ces outils sont de plus en plus sollicités dans divers domaines (monde des affaires, santé, environnement, ...) et par divers acteurs (analystes, gestionnaires, stratèges, décideurs). Toutefois, les applications développées actuellement présentent des limites quant à leur usage mobile. Elles sont généralement conçues pour un environnement de bureau sédentaire. Étant donné le monde global où nous vivons et dans lequel les usagers sont de plus en plus mobiles, l’aide à la décision en mobilité s’avère indispensable pour prendre des décisions rapides et efficaces proches de la réalité du terrain. Le groupe GeoSOA de l’Université Laval a déjà mis à disposition une suite complète d’outils open source de géomatique décisionnelle : GeoKettle (ETL spatial), GeoMondrian (serveur SOLAP) et Spatialytics (composant cartographique permettant la navigation dans les cubes de données géo-décisionnelles). Il ambitionne également d’adapter ces outils aux équipements mobiles (PDA, iPhone, etc.). Ceci pose plusieurs défis majeurs car quoique performants, ces équipements restent limités quant à leur performance, autonomie et capacités d’affichage et de stockage; et le réseau mobile lui-même, introduit des limites de sécurité et d’établissement de connexions permanentes. La conférence proposée ici vise à présenter quels types de solutions peuvent-être conçues afin de mettre en œuvre des applications clientes géodécisionnelles sur des équipements mobiles (PDA, iPhone), tenant compte des contraintes liées à la mobilité. La présentation fera un rappel de l’évolution du décisionnel avant d’aborder les questions de prise de décision, du rôle des décideurs, ce que peut leur apporter les systèmes d’aide à la décision, l’impact de la mobilité et du spatial dans ce processus et ce que pourrait être l’apport d’un système d’aide à la décision géospatial en mobilité.
Présentation du Keynote du jeudi 20 octobre 2016 - M. Paul Ramsey
Géo-décision en mobilité : défis et enjeux technologiques
1. Auteurs :
Belko Abdoul Aziz Diallo (belko-abdoul-
aziz.diallo.1@ulaval.ca)
Dr. Thierry Badard
Vous êtes ici! Votre client/fournisseur le
plus proche se trouve à xxx m. La dernière
transaction commerciale entre vous
remonte au dd‐mm‐yyyy.
(Thierry.Badard@scg.ulaval.ca)
Voi
r
Dr. Frédéric Hubert
(Frederic.Hubert@scg.ulaval.ca)
Dr. Sylvie Daniel (Sylvie.Daniel@scg.ulaval.ca)
Attention! Vous êtes à xx m du site
contaminé! Le cours d’eau le plus
proche est à xxx m. Le pH du terrain est
de x.y. Géomatique 2009
?!
21, 22 octobre 2009
Montréal
21/10/2009 1
2. Projet de recherche
Plan de présentation
Mise en contexte
Solutions géo-décisionnelles mobiles
existantes
Géo-décision en mobilité
Enjeux
Démo
Défis
V
o
i
r
!
!
2
3. Mise en contexte
Complexité de la prise de décision Apport de l’intelligence
‐ Immensité de données détaillées
Besoin ‐ OLAP, SOLAP d’affaire
d’assister
‐ Coût élevé des erreurs les
‐ Tableaux de bord
‐ Exigence de décider vite et décideurs ‐ Imagerie décisionnelle
bien, en tout lieu, en tout temps. ‐ Etc.
Quelles
Solutions
pour
équipements
Monde globale de + mobiles?
en + mobile
‐ Nb. équipements mobiles >
nb. ordinateurs ([Struss, 2004] De plus en plus,
Équipements mobiles =
‐ Le téléphone mobile n’est plus un gadget plateformes alternatives Géo-décision en
de luxe pour riches mais un outil de travail aux ordinateurs de
pour tous ([Meng et Reichenbacher, 2005]) bureau
mobilité
Besoin de
solutions géo‐
décisionnelles
pour utilisateurs
mobiles
V
o
i
r
!
!
3
4. V
Quelles solutions
o
géodécisionnelles
i
r
!
!
4
5. Solutions existantes (recherche
et industrie)
Plateforme MoBI Cognos 8 Go!
Monde de la recherche de chez Business Mobile de chez
Objects IBM Cognos
Accès à distance à une plateforme décisionnelle
V
Il serait intéressant qu’elles évoluent vers une meilleure
o
i
r exploitation de la localisation de l’usager pour une meilleure
!
géo‐décision en mobilité
!
7. Géo-décision en
mobilité?
La Géo-décision en
mobilité
Fait de prendre des décisions géo-spatiales dans un
contexte de mobilité en s’appuyant sur :
-des données géo-spatiales décisionnelles couvrant le
lieu où se trouve l’usager,
- le contexte de mobilité de l’usager (position,
orientation, accélération, etc.).
V
o
i
r
!
!
8. Géo-décision en
mobilité?
La mobilité
La notion de mobilité peut être perçue sous deux
angles différents :
(i) La mobilité comme distanciation, éloignement par
rapport à un point fixe,
d
100200300400500600700800 900
V
Ex : Un décideur mobile qui consulte ses tableaux de bord de bureau via un
o
i
r
site web.
!
!
9. Géo-décision en
mobilité?
La mobilité
La notion de mobilité peut être perçue sous deux
angles différents :
X
Y
(ii) La mobilité comme déplacement dans le temps et dans
l’espace,
Exemple pour un opérateur
foncier : Quels sont les
types de bâtiments les plus
vendus ces deux dernières
années dans un rayon de 2
km autour de moi?
V
o
i
r
Ex : Un décideur mobile qui veut savoir où il est, et l’état dans lequel se trouvent
!
!
ses affaires dans cet endroit.
10. Domaines
d’application
Domaines dans lesquels la mobilité et la localisation de
phénomènes sont importantes :
‐ Opérations de sauvetage
‐ Sécurité
‐ Gestion du trafic
[Zlatanova, 2005]
Domaines dans lesquels la prospection et l’analyse de
terrain sont importantes :
‐ Livraison
‐ Gestion des conflits
Etc.
11. Géo-décision en
mobilité?
Buts
(i) Favoriser une prise de décision géo-spatiale basée sur
la localisation
(ii) Améliorer la prise de décision en tenant compte de
l’environnement physique extérieur réel des affaires sur le
terrain. (Plus seulement en scrutant une carte assis dans un bureau)
‐ Ex : Une analyse de terrain d’indicateurs sur les commandes clients dans un périmètre
donné pourrait permettre de découvrir des corrélations plus subtiles à détecter comme
par exemple le décor des maisons, l’état réel de la chaussée, etc.
(iii) Adapter l’interface graphique et les interactions au
contexte de la mobilité
« Permettre à l’usager de faire ce qu’il veut, et non lui imposer ce qu’il doit faire.» ([Meng et
V
o
i
r
Reichenbacher, 2005])
!
!
13. Enjeux
Notion de prise de décision basée sur la
localisation
‐ Prise en compte du contexte spatial (localisation, orientation,
accélération) de l’usager dans la prise de décision.
‐ Au‐delà de la carte, le monde réel .
Un nouveau type d’interface en jeu
‐ Interfaces actuelles conçues dans l’optique d’un accès à distance aux
données.
‐ Nécessité d’ajuster les informations décisionnelles au contexte
spatial défini par l’usager.
Possibilité de forage contextuel ou de poussée
d’informations contextuelles
Exemple pour un inspecteur de police : « Dans ce périmètre autour de moi
(100m de rayon), quels types d’agressions ont été commis au cours des
cinq dernières années à une heure pareille (heure de l’équipement
mobile). »
V
o
i
r
!
!
28. Défi 1
Limites techniques des
équipements mobiles
Contraintes techniques liées à la nature des réseaux et des
équipements mobiles :
Contraintes de performance ( Architecture web SOA)
Contraintes de connectivité ( services web synchrones et
asynchrones)
Contraintes d’affichage ( Interfaces adaptées, multi-vues,
multimodales)
Contraintes liées aux interactions ( Interactions multimodales)
Contraintes liées à la sécurité ( Authentification, chiffrement)
V
o
i
r
! Contraintes liées à l’autonomie ( Optimiser les échanges
!
mobile<-->serveur)
29. Défi 2
Défi lié à la cartographie
mobile
Contraintes techniques liées à la nature des réseaux et des
équipements mobiles :
www-inspq-qc-ca.jpg
Miniaturisation des cartes ? ( Services web de généralisation
cartographique en ligne – sélection, schématisation,
harmonisation – )
Tableaux de bord cartographiques? ( Services web de
génération automatique de cartes thématiques –
discrétisation, sémiologie –)
Zoom, Navigation, Interactions cartographiques ( Interface
cartographique interactive multimodale – stylet, toucher,
voix –)
V
o
i
r
!
!
Etc.
30. Défi 3
Défi lié à l’analyse et à l’extraction en ligne de
connaissances à partir de données d’imagerie
Image-photo : très bon moyen Imagerie décisionnelle : une
pour : autre
- Restituer un contexte spatial source de prise de décision à
proche du réel partir de données raster
- Reconnaitre de près un endroit (reconnaissance et extraction
- Comparer l’état du réel à un passé
Traitement d’images (filtrage, segmentation, lissage) , reconnaissance et extraction d’objets ou
d’objets, recherche par image
cartographiques (bâtiments, routes, etc.) ( Services web de traitement)
+ ou - récent motif)
Exemple : Extraction en ligne de
bâtiments à partir d’une photo
aérienne d’une zone d’incendie
Bâtiments
encore en feu
Photo aérienne Web service Chefs d’équipe
sur le terrain
31. Synthèse
Proposition d’amélioration des solutions géo‐décisionnelles
mobiles actuelles
Géo‐décision en mobilité : nouvelle vision, nouveaux concepts
clés pour la prise de décision dans un contexte de mobilité :
Prise de décision basée sur la localisation
Forage contextuel
Enjeux prometteurs
Défis quoique impressionnants, tout à fait relevables
Espoir et confiance d’aboutir à des
résultats concluants!
32. Perspectives
Tâches à venir
Conception d’une architecture de base, modulaire et extensible.
Identification/définition des principales fonctionnalités de base
Enquête auprès de décideurs potentiels sur la problématique de
la géo‐décision en mobilité et au sujet des fonctionnalités (et
interactions) qui leur conviendraient.
Définition d’un cadre théorique (framework) caractérisant les
applications mobiles pour BIS (Business Intelligence Systems)
dédiés à la géo‐décision en mobilité
Implémentattion
Etc.
33.
34. Défi 4
Orchestration des
services web
Comment faire collaborer cette multitude de services web réalisant
chacun un bout des fonctionnalités (traitements) du système global? (
Orchestration des sevices web) :
Décrire et définir chaque service web (à l’aide de WSDL et SOAP)
Identifier le rôle de chaque service (rôle ≈ interface = ensemble
d’opérations pour une même tâche)
Définir le modèle d’interactions des services web les uns par rapport
aux autres
Faire collaborer efficacement les services qui doivent l’être en
ayant recours par exemple à BPEL (Business Process Execution Language) pour
les interactions, et WS‐CDL (Web Services Choregraphy Description Language)
pour décrire les mécanismes de collaboration.
35. [Taylor et al, 1997]
Référence
s
[Maniatis, 2004] : Maniatis, A.S.: The Case for Mobile OLAP. In: Lindner, W., Mesiti, M., T¨urker, C.,
Tzitzikas, Y., Vakali, A.I. (eds.) EDBT 2004. LNCS, vol. 3268, pp. 405–414. Springer, Heidelberg (2004)
[Cuzzocrea et al, 2003] : A. Cuzzocrea, F. Furfaro, and D. Saccam, “Hand-olap: a system for delivering
olap services on handheld devices,” In Proceedings of ISADS 2003,Pisa, Italy, pp. 213–224, 2003.
[Meng et Reichenbacher, 2005] : Meng, L., and Reichenbacher, T. (2005): Map-based mobile services. In
Map-based mobile services – Theories, Methods and Implementations, Meng, L., Zipf, T and
Reichenbacher, T. (eds): Springer, pp. 1-10.
[Struss, 2004] : Struss, H., 2004: Mobilität wird Alltag. InformationWeek. 09/10, 2004,
http://www.informationweek.de/cms/3013.0.html
[Stuckenschmidt et Harmelen, 2005] : Heiner Stuckenschmidt, Frank van Harmelen, Spatially-related
information. In Information Sharing on the Semantic Web, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005, pp. 167-
183.
[Peterson, 1995] : Peterson, M.P. (1995): Interactive and Animated Cartography. Prentice Hall,
Englewood Cliffs, New Jersey, 257 p.
[Caduff, 2002] David Caduff, December, 2002, Sketch-Based Queries in mobile GIS-Environments, Msc (in
Spatial Information Science and Engineering, University of Maine
28/04/2009 35