— Les avantages de la « longue traîne » des données des projets Ontario Historical County Map Project et Don Valley Historical Mapping Project

La plupart des universitaires qui ont écrit sur les SIG historiques ont discuté du coût élevé de la construction de projets SIGH (Gregory et Ell, 2007). La construction d’un projet SIG est un effort couteux. Cependant, peu ont mentionné les avantages de la nature continue ou de la durée prolongée de certains projets et des avantages à long terme des données issues des projets. Le Ontario Historical County Map Project (OCMP) et le Don Valley Historical Mapping Project (DVHMP) sont deux projets qui ont profité de la « longue traîne » de leur existence afin de continuer à développer et à exploiter des applications utiles ainsi que d’utiliser des données historiques construites depuis longtemps (ou en cours de construction).

Le OCMP a été conçu quelques années après la publication du célèbre Canadian County Atlas Project aux bibliothèques de l’Université McGill à la fin des années 1990. Les cartes de comté du XIXe siècle ont généralement été publiées plus tôt que les atlas de comté. Le projet Atlas se concentre uniquement sur les cartes liées et l’OCMP se concentre uniquement sur les cartes antérieures de grand format. Toutefois, comme le projet Atlas, le County Map Project vise principalement à permettre d’interroger les noms des occupants des terrains figurant sur les cartes et d’afficher les noms sur les images des cartes historiques.

Bien que le projet de McGill n’utilise pas de technologie SIG pour afficher des informations sur les noms, il a profité de la technologie Web pour faire la mise en page des images des atlas et de la programmation PHP pour lier les emplacements d’images dans la base de données des noms des propriétaires fonciers. Le projet Atlas nous a certainement inspirés dans l’élaboration du Ontario Conunty Map Project.

Contrairement au projet Atlas, l’OHCMP a été un projet SIG dès le début. Cependant, comme pour le projet Atlas, nous voulions également veiller à ce que les utilisateurs du County Map Project puissent bénéficier de la technologie Web pour visualiser les cartes et les données SIG. Étant une base de données SIG, une nouvelle méthode de diffusion devait être utilisée.

Les tests préliminaires de la technologie Web étaient « pré-Google » et utilisaient ce qui est maintenant un logiciel archaïque de cartographie Web. Lors de notre première tentative en 2004, nous avons utilisé ArcIMS (Internet Map Server) d’Esri, mis à notre disposition dans le cadre de notre licence de campus avec Esri Canada. Nous avons chargé notre base de données entière dans ArcIMS qui, à l’époque, était composée uniquement des comtés de Waterloo et Brant. À notre surprise, nous avons pu construire un outil de requête sophistiqué et avons réussi à afficher les cartes de comtés numérisées et géoréférencées sur l’application en ligne.

Tout en produisant des résultats relativement impressionnants pour l’époque (si quelqu’un était suffisamment patient pour attendre les résultats d’une requête ou d’un zoom in ou d’un zoom out), il était clair que cette configuration était moins idéale, car le logiciel était extrêmement difficile à installer, très lent à rendre les résultats et nous a donné des difficultés à trouver un espace serveur adéquat sur lequel installer en permanence le logiciel. En raison des limitations des logiciels disponibles, la partie du projet qui consistait à développer une carte Web avec les noms des occupants fonciers a été mise en veilleuse. Bien sûr, Google Maps a changé l’ensemble du paysage de la cartographie Web en 2005. Bien que beaucoup aient adopté Google Maps pour afficher leurs données sur le Web, nos tentatives ont été entravées par la grande taille de notre base de données des occupants. Alors que, à l’époque, MySQL était souvent utilisé pour travailler avec le PHP et Google API, la conversion de notre base de données géospatiale en une base de données MySQL aurait été un recul dans le développement SIG du projet.

D’autres tentatives plus récentes d’utilisation de la technologie de cartographie Web en 2013 incluaient également une configuration Mapserver avec OpenLayers et une base de données géospatiale PostgreSQL utilisant PostGIS. Bien que les données shapefile devaient être converties en PostGIS, cette configuration a au moins permis la maintenance de notre base de données dans un environnement SIG, contrairement à l’utilisation de MySQL. La carte Web qui en a résulté était très prometteuse, mais nécessitait un peu de codage et de manipulation. N’ayant aucun programmeur dans l’équipe ou aucun fonds pour en embaucher un, la programmation de l’application était limitée à un congé de recherche de six mois et aux rares journées tranquilles à la Map and Data Library. Sans un programmeur, il était clair qu’il ne s’agissait pas d’une solution idéale et qu’il faudrait des années pour terminer le projet.

Pendant de nombreuses années, j’ai ignoré ArcGIS Online que je considérais comme un projet très lourd d’Esri pour des projets moins ambitieux. Je me demandais comment on pouvait construire un outil en ligne avec des fonctionnalités SIG et amener les gens à s’y intégrer. Cependant, sa popularité a grandi tellement parmi nos utilisateurs de l’Université de Toronto que j’ai finalement eu besoin d’apprendre à l’utiliser pour pouvoir offrir du support technique. Quelle meilleure façon de m’enseigner comment utiliser ArcGIS Online que d’y verser les données du projet County Map Project? À ma grande surprise, ArcGIS Online n’était pas seulement amusant et plein de fonctionnalités en SIG et cartographie Web, il a également implanté l’application Web AppBuilder. Outre des dizaines de modèles StoryMaps, Web AppBuilder vous permet de rendre vos données SIG dans une interface Web où vous pouvez ajouter des widgets personnalisables qui fonctionnent très bien, même dans les navigateurs mobiles. Être capable d’interroger ou filtrer les 80 000 noms de notre base de données a été un critère clé pour l’adoption de toute technologie Web pour le projet. ArcGIS Online répond à ce critère fondamental, et a également permis le rendu d’images de haute résolution des cartes de comté numérisées. La facilité d’utilisation et la personnalisation des applications Web sans programmation sont également de bons points de vente. D’autres widgets amusants et utiles incluent l’utilisation de lignes de temps animées des données et d’un outil de navigation qui permet de visualiser deux ensembles de données l’une par-dessus l’autre et de glisser une barre d’outils pour basculer entre les affichages.

Adopter ArcGIS Online en tant qu’outil de cartographie Web a permis au projet d’être présenté au public où les utilisateurs peuvent effectivement profiter des données construites au cours des 15 dernières années. Je n’ai jamais pensé que nous aurions une solution de cartographie Web avant de terminer la base de données, mais dans l’ensemble, je suis très content de la plupart des fonctionnalités de l’application Web à ce stade, car notre base de données continue de croître et nous continuons à compiler plus de noms de propriétaires fonciers à partir des cartes de comté historiques. Fait intéressant, pendant l’écriture de ce billet, j’ai reçu trois messages sur le projet et des demandes d’informations supplémentaires auprès des utilisateurs du site de County Maps. Sans mettre nos données à disposition de cette manière, je doute que notre projet ait attiré tant d’attention.

Inspiré par notre succès avec l’outil de création d’applications Web, j’ai décidé de créer une application pour le DVHMP et j’ai constaté que les données que nous avions construites il y a plus de sept ans ont vraiment pris vie sur le Web. Être capable d’interroger les données et de rendre les données de polygone et de point ensemble dans une vue sur le Web est motivant.

ArcGIS online n’est évidemment pas le seul outil qui a profité de la cartographie web et des avancées de l’informatique « en nuage » pour permettre aux utilisateurs de créer leurs propres applications de cartographie web. Les produits tels que Mapbox augmentent également en popularité en raison de leur facilité d’utilisation, de leurs fonctionnalités puissantes et personnalisables ainsi que de l’attrait du produit cartographique final.

La cartographie Web existe depuis les années 1990, mais avec de nouvelles technologies avancées de cartographie Web comme ArcGIS online et Mapbox, il est peut-être temps pour de nombreux autres ensembles de données SIGH inactifs ou longtemps oubliés d’être retirés des disques durs et des clés USB et leur redonner une nouvelle vie en les affichant dans des cartes Web créées facilement. Je suis ravi de penser à voir éventuellement les données de Montréal Avenir du Passé, par exemple, rendues disponibles en les affichant sur une carte Web pour que tout le monde puisse interagir avec elles.

Le Partenariat canadien SIGH étudie de nombreux outils de cartographie Web et des méthodes de visualisation. Nous travaillons également avec Esri Canada, dans le cadre du projet GeoHist, pour fournir des exigences SIGH spécifiques aux outils de cartographie en ligne. Avec les composants puissants déjà disponibles dans ArcGIS online, Mapbox et d’autres outils de cartographie web, l’avenir de la cartographie web pour les SIGH est très intéressant et accessible à toute personne intéressée à les développer sans avoir à coder.

Références :

Gregory, Ian., et Paul S. Ell. Historical GIS: Technologies, Methodologies, and Scholarship. New York: Cambridge University Press, 2007.

Le volume de données géohistoriques disponible sur le web et entreposé dans différentes bases de données augmente rapidement alors que le tournant géospatial prend de l’ampleur et que les outils de cartographie en ligne devienne plus accessibles. Les cartes historiques peuvent être localisées avec un bounding box ou géoréférencées avec précision. Les photographies aériennes sont assemblées et géoréférencées pour permettre l’analyse d’une région ou la localisation d’une planche particulière. Les cartes statiques, interactives ou animées sont de plus en plus utilisées pour visualiser des phénomènes qui ont eu un impact sur l’histoire à différentes échelles : locale (Don Valley Historical Mapping Project), régionale (Carte de l’impact de la peste noire sur l’Angleterre médiévale), nationale (American Panorama. An Atlas of United States History), continentale (Mapping the Republic of Letters), trans-atlantique (The Trans-Atlantic Slave Trade Database) ou mondiale (Time-Lapse Map of Every Nuclear Explosion, 1945-1998).

Face à ces masses de données, les chercheurs ne tente pas seulement de trouver une aiguille dans une botte de foin. Ils doivent retrouver plusieurs aiguilles réparties à travers plusieurs bottes de foin. Plusieurs initiatives ont été lancées, incluant par cette équipe, pour développer des solutions qui amélioreraient l’accessibilité aux données géohistoriques. Les portails sont généralement perçus comme une solution qui permet de rassembler les données relatives à un lieu ou aux intérêts d’un groupe ou d’une institution. Consciemment ou non, ces portails sont aussi conçus pour mettre en valeur le travail d’une groupe ou d’une institution. Nous aurons besoin de portails comme infrastructure permettant d’héberger et de distribuer les données géospatiales. Mais ils ne peuvent pas, seuls, résoudre les problèmes de découverte de données, d’ouverture et d’interopérabilité.

Selon les compétences des développeurs en optimisation du portail pour les moteurs de recherche, un portail sera plus ou moins facile à retrouver sur le web. L’usager aboutira généralement sur la page d’accueil du portail de devra ensuite utiliser les outils spécifiques au portail pour retrouver le ou les items pertinents pour sa recherche. Certains systèmes, tels que GeoIndex+, associent la recherche par facettes à une vue cartographique pour faciliter la découverte de données. D’autres s’en remettent encore à des outils de recherche découlant d’anciens catalogues.

Que les données souhaitées puissent être retracées ou non, elles ne seront peut-être pas disponible pour le téléchargement. Hormis les enjeux de licences commerciales, plusieurs chercheurs sont encore réticents à rendre leurs données disponibles pour téléchargement, un enjeu pour un autre billet. Les différents paliers de gouvernement rendent graduellement leurs données disponibles gratuitement, mais il est encore possible qu’un chercheur finisse par numériser et géoréférencer des données qui existent déjà en ce format. L’utilisation d’un format de fichier incompatible avec le logiciel préféré du chercheur devient alors un inconvénient mineur.

Même lorsque les développeurs d’un portail ont les meilleurs intentions pour rendre les données disponibles et téléchargeables, le manque d’interopérabilité des systèmes rend les recherches trans-portail difficiles à moins d’ouvrir des API ou de rendre les données disponibles dans un format ouvert et lié. Bien que les API pourraient résoudre les problèmes immédiats, il resterait à résoudre des problèmes à plus long terme de sécurité, d’entretien et de renouvellement des systèmes. Je mettrai donc l’accent sur les données ouvertes et liées en tant que solution à long terme pour ce problème.

Les données liées, ou le web des données « est une initiative du W3C (Consortium World Wide Web) visant à favoriser la publication de données structurées sur le Web, non pas sous la forme de silos de données isolés les uns des autres, mais en les reliant entre elles pour constituer un réseau global d’informations. Il s’appuie sur les standards du Web, tels que HTTP et URI – mais plutôt qu’utiliser ces standards uniquement pour faciliter la navigation par les êtres humains, le Web des données les étend pour partager l’information également entre machines. Cela permet d’interroger automatiquement les données, quels que soient leurs lieux de stockage, et sans avoir à les dupliquer. » [Source] Ce standard du W3C est à la base du web sémantique tel que défini par Tim Berners-Lee.

Les données liées reposent sur le Resource Description Framework (RDF), lequel utilise une grammaire sujet → prédicat → objet pour définir des déclarations à propos des ressources. Ces triplets, qui peuvent aussi être conçus comme des structure entité → attribut → valeur (le document X → est une → carte) peuvent être lus par les machines et utilisent des Uniform Resource Identifiers (URIs) pour relier les différents éléments. Les données liées sont déjà utilisées pour rendre l’information disponible et connectée dans des projets tels que DBpedia.

Les structures de données présentées en tant que déclarations rdf sont définies par des ontologies. Le Spatial Data on the Web Working Group a été mis sur pied par le W3C afin de

• to determine how spatial information can best be integrated with other data on the Web;
• to determine how machines and people can discover that different facts in different datasets relate to the same place, especially when ‘place’ is expressed in different ways and at different levels of granularity;
• to identify and assess existing methods and tools and then create a set of best practices for their use;
  where desirable, to complete the standardization of informal technologies already in widespread use.
  [SDWWG Mission Statement]

Une telle initiative offrira les outils et l’infrastructure à partir de laquelle nous pourront rendre les données géohistoriques découvrables et accessibles.

Malheureusement, les données liées et ouvertes ne sont pas simple à mettre sur pied. Des ontologies concurrentes pourraient émerger, ce qui limiterait l’interopérabilité à moins de définir des équivalences. Certaines institutions insisteront pour définir leurs propres URIs, pour les toponymes par exemple, sans les reliées à d’autres listes d’autorité, recréant ainsi les silos que nous souhaitons éviter. Plusieurs parties prenantes devront ouvrir et offrir leurs données de recherche en triplets rdf pour que le web de données géohistoriques puisse émerger, comme c’est déjà le cas avec DBpedia, Geonames et le World Factbook. Conçu comme une infrastructure, les données ouvertes et liées n’ont pas un très grand effet « wow » qui apporterait de la visibilité et des investissements. Un projet pilote avec une vitrine sophistiquée sera nécessaire pour que les gens comprennent le potentiel des données ouvertes et liées et investissent les ressources nécessaires pour publier les données géohistoriques en triplets rdf.

Certains enjeux devront être résolus, dont l’approbation d’une ontologie standard ou d’un ensemble d’ontologies compatibles. Le SDWWG met de l’avant la compatibilité avec les ontologies supérieures plutôt que la dépendance sur une approche particulière des données liées. [SDWWG Best Practices Statement]. Nous devons aussi nous attendre à ce que différentes équipes publient leurs données à divers niveaux de granularité. Certains fourniront au minimum les métadonnées qui permettront d’indiquer qu’un jeu de données comprend de l’information sociale et économique à propos de Montréal en 1825 alors qu’un autre pourrait publier chaque donnée individuelle des maisonnées. Si on se penche sur les enjeux de la carrière des chercheurs, comment ce type de publication sera-t-il reconnu pour l’embauche, la promotion ou l’obtention de subventions? Le Collaborative for Historical Information and Analysis  a étudié les pratiques des dépôts de données qui pourraient être utiles alors que nous avançons vers les données ouvertes et liées. Enfin, comment signalerons-nous des données qui sont peu recommandables pour la recherche académique? Nous aurons à définir un mécanisme d’évaluation par les pairs pour un monde de données ouvertes et liées.

En ce moment, les questions sont plus nombreuses que les réponses, mais les données ouvertes et liées offrent une solution à long terme pour la découverte et l’accès. Une telle solution devrait être intégrée dans la conception de portails à l’avenir.

Pour aller plus loin, le SDWWG énumère quelques publications et présentations sur le sujet. L’ouvrage de Catherine Dolbear et Glen Hart, Linked Data: A Geographic Perspective (CRC Press, 2013) offre aussi une approche pour l’utilisation des données liées dans une perspective géographique. Toute recherche sur les données liées ou le web sémantique donnera aussi plusieurs résultats de lectures utiles pour se lancer dans l’aventure. Pour les historiens, le mémoire de maîtrise de Philippe Michon, « Vers une nouvelle architecture de l’information historique : L’impact du Web sémantique sur l’organisation du Répertoire du patrimoine culturel du Québec », est fortement recommandé.

Léon Robichaud
Professeur agrégé
Département d’histoire
Université de Sherbrooke

Trouver et cartographier les données historiques du recensement peut être un peu difficile. Statistique Canada rend les données disponibles pour les recensements de 2011, 2006, 2001 et 1996 avec quelques profils depuis 1991. Pour les fichiers des limites, seules les données recensements de 2011, 2006 et 2001 sont disponibles en ligne. Ils ne donnent pas accès aux recensements antérieurs.

Il y a des données de recensements et des fichiers de limites disponibles par le biais du programme d’Initiative de démocratisation des données (IDD), un consortium national composé d’universités qui se sont rassemblées dans le milieu des années 1990 pour payer les coûts nécessaires pour accéder aux données de Statistique Canada, à savoir la Collection de fichiers de microdonnées à grande diffusion (FMGD). Une partie de l’IDD comprend l’accès aux tables de recensement plus ancien et aux fichiers des limites, y compris les secteurs de recensement, les aires de diffusion / secteur de dénombrement, les régions métropolitaines de recensement, les divisions et les subdivisions de recensement, avec des couvertures de limites qui remontent à 1971. Ces fichiers de limites représentent quelques une des plus anciennes limites numérisées produites au Canada et sont toujours utilisés par les chercheurs aujourd’hui. Les données ont été produites à la fois en anglais et en français et les fichiers sont stockés dans une variété de formats SIG et non-SIG.

Aujourd’hui, l’accès à la collection est généralement médiatisée par la bibliothèque des institutions abonnées au IDD, certaines fournissant des liens vers les fichiers de données en ligne, mais la plupart ont seulement accès via un serveur local en utilisant une connexion FTP.  Puisque les données ne sont pas disponibles en ligne publiquement, cela empêche les gens qui font des recherches sur Google de retrouver les fichiers des limites de recensement. En outre, pour certains recensements, les données partiales sont stockées en format texte ASCII ou en format d’échange exclusif ESRI E00. Cela représente des défis pour l’utilisation dans les SIG actuels et le chargement en géoportails ouverts.

En Ontario, le Scholars Portal et l’Ontario Council of University Libraries (OCUL) [Conseil ontarien des bibliothèques universitaires], ont lancé un projet d’un an pour recueillir et convertir tous les fichiers des limites numériques de recensement existant, incluant la collection du IDD et d’autres limites du recensement numérisées au fil des ans par les bibliothèques universitaires partout au Canada. Le projet rendra les données et la documentation disponibles ouvertement dans un géoportail interactif – Scholars GeoPortal (http://geo.scholarsportal.info). L’accès à cette importante collection de SIG historique sera grandement amélioré et il est à espérer qu’en rendant ces collections disponibles au public, les données seront partagées et réutilisées de manière plus efficace, réduisant ainsi la duplication pour tous les chercheurs.

Voici un aperçu des recensements dont nous avons presque terminé la conversion et le chargement, y compris la création des métadonnées selon la norme ISO 19115 – North American Profile. (Certaines de ces données ont été réutilisées pour d’autres projets nationaux incluant l’Infrastructure de recherche sur le Canada au 20^e siècle (IRCS), fichiers des limites SIG) :

2011 – Statistique Canada
2006 – Statistique Canada
2001 – Statistique Canada, IDD
1996 – Statistique Canada, IDD
1991 – Statistique Canada, IDD
1986 – Statistique Canada, IDD
1981 – Statistique Canada, IDD et Map and Data Library, University of Toronto Libraries
1976 – Statistique Canada, IDD *(seuls les fichiers de points sont disponibles)
1971 – Statistique Canada, IDD et Map and Data Library, University of Toronto Libraries
1961 – Atlas historique du Canada (GIS and Cartography Office, Department of Geography and Planning, University of Toronto)
1951 – University of British Columbia Libraries et IRCS (University of Alberta Libraries)
1941 – IRCS (University of Alberta Libraries)
1931 – IRCS (University of Alberta Libraries)
1921 – IRCS (University of Alberta Libraries)
1911 – IRCS (University of Alberta Libraries)

Pour voir les progrès, vous pouvez facilement accéder aux limites numérisées en allant directement sur le portail.

Dans un avenir rapproché, nous prévoyons de faire l’inventaire des limites du recensement qui sont disponibles afin que les lacunes soient comblées par la communauté et par ceux qui sont intéressés à faire du travail national de numérisation et de géoréférencement pour cette importante collection de recensements historiques.

Pour toutes questions et de plus amples informations, s’il vous plaît contactez-moi au
amber.leahey@utoronto.ca

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Je tiens à souligner les efforts continus des bibliothèques universitaires pour leur capacité à gérer et archiver les données de recensements, les cartes des limites et les SIG. Ces données sont vraiment importantes pour les chercheurs et les historiens et l’accès à ces collections ne serait pas possible aujourd’hui sans ces efforts. Je voudrais remercier les contributions des universités, organisations et individus suivants :

Vince Gray, Western University Libraries
Eva Dodsworth, University of Waterloo Libraries
Marcel Fortin, University of Toronto Libraries
Leanne Trimble, University of Toronto Libraries
et
University of Alberta Libraries
University of British Columbia Libraries
Initiative de démocratisation des données, Statistique Canada

Et à Jeff Allen, notre assistant de recherche à l’University of Toronto Libraries et Scholars Portal qui a travaillé sans relâche sur ce projet depuis presque un an maintenant…

Merci beaucoup,

Amber Leahey
Bibliothécaire de données géospatiales
Scholars Portal, Ontario Council of University Libraries
amber.leahey@utoronto.ca