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Aujourd’hui, peu importe la source de la donnée, sa nature, son format, sa dimension (2D, 3D, ou 4D), il suffit qu’elle ait une composante spatiale (ou position géographique) pour que le SIG soit capable de l’intégrer et de remplir toutes les fonctions mentionnées dans notre définition de la géomatique (cf. billet: « Dématérialiser la géomatique – Partie 2 »). La question à 1 million FCFA qu’il faut se poser est dès lors la suivante: existe-t-il une donnée qui n’ait pas de caractéristique géographique en elle? De fait, il y en a très peu. Dans le milieu des géomaticiens, on a tendance à penser que 80 à 90% des données existantes sont reliés à l’espace géographique…un taux possiblement sous-estimé. Cela fait de la géomatique une science par essence transversale, multidisciplinaire, que l’on peut utiliser pratiquement dans tout. D’où sa force.

 

Ce qui distingue la géomatique de la multitude de systèmes d’information capables d’encoder, d’analyser et de représenter des données, c’est sa capacité unique à :

  1. rattacher tout au référentiel terrestre;
  2. maintenir un lien dynamique entre les objets et leurs informations descriptives;
  3. visualiser l’information géographique sous toutes ses coutures, et ce avec des supports multiples;
  4. superposer un nombre virtuellement illimitée de couches d’informations pluridisciplinaires dans le même environnement et les interroger en même temps;
  5. révéler des relations, des tendances et des patrons de distribution spatiales
  6. intégrer tous les facteurs, les angles et les critères possibles dans le cadre d’un processus de prise de décisions.

 

Par exemple, dans le cas  d’une commune dakaroise, on pourrait intégrer dans le même environnement numérique, pour l’analyser et le visualiser, tout son patrimoine informationnel incluant: ses propriétés foncières (limites, dimensions, propriétaires, valeur, taux d’imposition, etc.), son administration territoriale (communautés rurales, circonscriptions électorales), ses infrastructures (écoles, hôpitaux; réseaux d’eau, d’égouts et d’électricité), son utilisation du territoire (zonage, plans d’aménagement, types de routes, chemins de fer), son environnement (zones inondables, sols, végétation, zones de pâturage, cours d’eau), ses caractéristiques socio-économiques (démographie, revenu par habitant, types d’industries, types de commerces), ses paramètres de sécurité publique (statistiques se rapportant à des crimes, bornes d’incendies; zones de couverture policière, ambulancière et d’incendies), etc. Bien opérationnalisée, cette intégration permettrait d’obtenir une vision systémique des ressources et d’en assurer une utilisation plus efficace via la standardisation des processus et l’élimination de la redondance, de favoriser la collaboration interne et la gestion participative, de faire un suivi de ses dépenses et de réduire les coûts opérationnels et le gaspillage, d’améliorer la communication organisationnelle et le processus global de prise de décisions, d’accroître la transparence dans la gouvernance et de faciliter la reddition de comptes par les administrateurs.

 

Cette capacité à fédérer des informations pluridisciplinaires et multidimensionnelles, effectuer des analyses multicritères, simuler divers scénarios et leurs impacts,  visualiser l’information sous diverses formes et à travers une variété de prismes (bureautiques, mobiles et web) est l’apanage de la géomatique. Bien entendu, la géographie est le moteur de propulsion qui se cache derrière ce potentiel virtuellement infini. L’analyse spatiale – le nec-plus-ultra des processus de géotraitement – se nourrit de principes géographiques tels que la connectivité, l’intersection, l’inclusion, la proximité, l’autocorrélation et l’hétérogénéité spatiales, pour n’en citer qu’un petit nombre.

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