Le but de mon travail est de contribuer à la sémantisation de l’Information Statistique Territoriale (IST). L’IST est une information complexe, à la fois statistique et géographique, qui évolue au cours du temps. Les concepts (et leur définition) engagés lors de la création d’indicateurs statistiques évoluent dans le temps, de même que les méthodes de calcul de ces indicateurs. Également, à un même moment, ces méthodes de calcul peuvent varier d’un pays ou d’un organisme à un autre (par exemple, la méthode de calcul du taux de chômage). Enfin, les territoires, plus précisément les divisions territoriales (par exemple, les divisions administratives, électorales) évoluent dans le temps, entrainant des ruptures dans les séries temporelles statistiques.

Or, les acteurs des territoires (statisticiens, décideurs politiques, acteurs de l’aménagement du territoire, citoyens…) ont besoin de séries temporelles longues pour analyser l’impact de politiques passées, prendre des décisions dans le présent et envisager le devenir d’un territoire via des scénarios.
Dans le cadre de cette thèse, la proposition de nouvelles ontologies et algorithmes de traitement de l’IST est visée. Le couplage de ces outils, dans le paysage dessiné désormais par le Web des données et ses normes, contribuera à l’interopérabilité entre logiciels et améliorera l’échange et la compréhension des données statistiques territoriales et de leurs changements au cours du temps. L’ensemble de ces travaux permettra de doter l’Infrastructure de Données Spatiales STeDI (SpatioTemporal and evolving Data Infrastructure), développée au sein de l’équipe STeamer, d’un module de publication de l’IST dans le Web des données, mais aussi d’une interface d’analyse des données. Ainsi, les acteurs des territoires disposeront d’outils (cartographiques notamment) d’analyse de l’évolution de l’IST au cours du temps et pourront explorer les effets des redécoupages territoriaux en termes de redistribution des données statistiques.

Nous proposons dans le cadre de cette thèse, deux nouvelles ontologies nommées TSN (Territorial Statistical Nomenclature, i.e., découpage territorial utilisé à des fins de collecte de données statistiques) et TSN-Change, constituant à elles-deux un modèle de description de tout découpage territorial statistique et de ces évolutions au cours du temps. Ce modèle répond à plusieurs besoins identifiés par les acteurs des territoires :

1. transférer semi-automatiquement des données statistiques d’une version d’une TSN à une autre pour construire des séries temporelles et ainsi analyser l’impact de politiques passées;
2. simuler l’évolution d’un territoire (e.g., la fusion avec un territoire adjacent) et observer les effets de ce nouveau découpage à des fins de prospection ;
3. comparer un territoire à un autre, notamment en termes de trajectoire d’évolution territoriale, afin d’étudier la pertinence de suivre ou non une voie similaire (e.g. engager ou non la scission d’une commune).

Le modèle proposé est innovant car il permet la description de toute TSN alors qu’aucune des ontologies, existant jusqu’alors dans le Web LD, n’avait un niveau d’abstraction suffisant pour décrire n’importe quel territoire et ses divisions. De plus, notre modèle permet de décrire très précisément les changements survenus entre deux versions d’un découpage via ce que nous appelons des graphes multi-niveaux du changement, décrivant des changements ayant lieu à différents niveaux du découpage (niveau des régions et des départements par exemple).
Par exemple, il est possible de décrire et annoter grâce à des données du LOD cloud, la fusion des régions françaises en 2016.