peoplemov.in’, une appli de visualisation des flux internationaux de migrants

L’objectif d’une cartographie directe des valeurs des flux qui se sont produits entre des couples (i,j) de lieux d’origine (i) et de destination (j) est de représenter la quantité en mouvement ou, à défaut, l’existence d’un lien. Si le modèle du diagramme lien-nœud (graphe) – et par extension celui de la carte, pris comme catégorie de graphe assorti d’une contrainte de force sur la position des lieux – s’est imposé, il est loin d’être le seul qui puisse être mis en œuvre.

Les données de flux peuvent, en effet, faire l’objet de représentations graphiques qui varient en fonction de la composante privilégiée pour la représentation : le temps, la thématique (type de relation ou de flux), l’espace, en une voire plusieurs dimensions. Lorsque c’est la mise en relation des nœuds qui importe, le modèle graphique des coordonnées parallèles est l’une des solutions envisageables.

Le principe des coordonnées parallèles

Le principe des coordonnées parallèles, tel qu’il est développé par Inselberg (1985), Inselberg et Dimsdale (1990), consiste à positionner sur un voire plusieurs axes verticaux – donc parallèles -, des nœuds qui illustrent la valeur d’une caractéristique sémantique puis à relier les nœuds de ces différents axes par des lignes droites ou brisées. Le nombre d’axes parallèles dépend  donc du nombre de variables représentées.

Le graphique est typiquement utilisé pour représenter et comparer les caractéristiques d’un grand nombre d’objets, car il autorise une lecture à la fois globale et locale des données. Il est donc supposé bien adapté pour visualiser les données disponibles dans une matrice de flux qui sont par essence multidimensionnelles. Cependant, le fait qu’il soit fondé sur des axes individuels, bien que mis en relations, suppose une réduction de la double composante spatiale (x,y) à une seule dimension (z). En d’autres termes, une acceptation linéaire de l’espace. De fait, le procédé privilégie les caractéristiques sémantiques puisqu’il place l’espace – à l’instar des autres variables considérées – sur une seule dimension.

 C’est la solution qui a été choisie par peoplemo.vin’, migration flows across the world, l’application de visualisation des flux internationaux de migrants pour l’année 2010, disponible ici.

 Présentation de l’application peoplemov.in’

Cette application interactive a été développée dans le cadre d’un projet expérimental, d’ailleurs toujours en cours, dirigé par Carlo Zapponi, développeur d’applications interactives. Elle permet de visualiser les 215 738 321 individus qui se sont déplacés entre les différents pays du monde en 2010, sur deux axes parallèles. Les données utilisées sont toutes libres de droits. Il s’agit, par exemple, des tableaux disponibles sur le site Data de la banque mondiale, accessibles ici.

Les pays d’émigration (i) sont portés sur l’axe de gauche et ceux d’immigration (j) sur l’axe de droite. L’existence d’un lien entre deux axes indique la présence d’un flux de migrants (Fij) entre deux Etats. L’auteur précise sur son site que le lien est rendu proportionnel à l’effectif d’émigration ou d’immigration, selon le sens de lecture de la figure. Hors, ce n’est visiblement pas le cas : j’ai fait différents essais et n’ai pas su voir de variation de taille. En revanche, ce serait plutôt les barres des axes qui illustrent la position des pays qui semblent proportionnelles à quelque chose (voir infra).

 Pour visualiser les flux sur peoplemov.in’, il est donc nécessaire de cliquer sur l’un des pays considéré en tant qu’émetteur de migrants (axe de gauche) ou en tant que destinataire (axe de droite) et d’observer ce qui se passe. Les résultats peuvent être riches d’enseignements. Prenons l’exemple du Cameroun.

Lorsque l’on considère le Cameroun en tant qu’émetteur de migrants, on y apprend, par exemple, que la France demeure la première destination des migrants camerounais, puis que ses migrants se destinent d’abord vers les pays limitrophes du Tchad, du Nigéria et du Gabon. Vient ensuite leur nouvelle destination fétiche, les USA ; enfin les anciennes destinations privilégiées que sont l’Allemagne et l’Italie. A l’inverse, le Cameroun n’accueille que peu de migrants étrangers : 1% de la population résidente étrangère provient majoritairement de deux de ses voisins : le Nigéria mais aussi… le Tchad. La France est le troisième pays d’immigration. Reste à savoir quel est le profil exact de ces migrants.

 Si cette application est séduisante, elle présente toutefois – encore (l’application est en cours d’amélioration) – quelques inconvénients.

Quelques inconvénients…

Le premier inconvénient est que l’on ne puisse pas visualiser l’ensemble des lieux de destination du pays sélectionné, car l’application ne redimensionne pas la figure à la taille de l’écran. Pour cela, il est nécessaire d’utiliser les ascenseurs de la fenêtre et/ou de jouer avec les zooms de son navigateur préféré, ce qui est un peu pénible.

Le second inconvénient, plus important que le précédent, est que l’on ne sache pas précisément à quoi correspondent les couleurs assorties aux barres qui illustrent les pays ni quel est le rapport de proportionnalité entre les dites barres, car il n’y a pas de légende qui les concernent. Nous supposons que la hauteur des barres est proportionnelle au poids du pays dans le système migratoire. Les plus importants (en termes d’effectifs par rapport au total des migrants pour l’année) seraient alors ceux qui présentent les barres plus hautes et, pour renforcer le message, elles seraient teintées de couleurs chaudes (rouge, orange). A l’inverse, les pays les moins importants seraient alors symbolisés par des couleurs froides (de vert et de bleu). Mais on regrette l’absence de traduction graphique de ce rapport de proportionnalité.

… et quelques intérêts

Les intérêts de l’utilisation du formalisme graphique en coordonnées parallèles pour représenter les flux sont pourtant multiples au regard de l’exploration et de l’analyse des données qu’il permet. L’apparente réduction de l’espace depuis la 2D (x,y) vers la 1D(x), si elle apparaît comme un inconvénient, présente l’avantage de bien dissocier les lieux d’origine (i) et de destination (y) en les plaçant sur deux axes séparés et parallèles ; mais aussi d’autoriser différents traitements des données. Réserver un axe pour la valeur du flux et n autres pour leurs caractéristiques augmente les possibilités d’analyse des échanges. Les axes peuvent ainsi faire l’objet de classifications automatisées ou même graphiques. Les barres verticales et de tailles différentes qui sont portées sur les axes pourraient, par exemple, faire l’objet d’un ré ordonnancement sur le principe de la matrice-Bertin afin de faire apparaître une structure particulière qui pourrait être reportée sur l’un des axes, explicatif celui-là… Mais il en existe bien d’autres.

Références :

Inselberg, A., 1985, The Plane with Parallel Coordinates, Visual Computer, vol. 1, n° 4, pp. 69-91.

Inselberg, A., Dimsdale, B. Parallel coordinates: a tool for visualizing multi-dimensional geometry, IEEE Computer Society Press, “VIS ’90: Proceedings of the 1st conference on Visualization ’90“ , Los Alamitos, CA, USA, pp. 361–378.

Françoise Bahoken

Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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