Histoire-géographie et EMC

Modéliser pour aménager : le Grand Pari(s) de l’inclusion

27 / 05 / 2020 | Webmestre HG

Auteurs :
Jérôme Chastan, lycée Eugène Hénaff, Bagnolet
Hugues Labarthe, lycée polyvalent Eugène Delacroix, Drancy
Pierre Ranger, lycée Robert Schuman, Charenton-le-Pont

Cette proposition de séance porte sur le nouveau programme de géographie, en seconde générale et technologique. Elle peut aussi s’articuler avec l’enseignement Sciences numériques et technologie, en particulier les thèmes « Les données structurées et leur traitement » et « Localisation, cartographie et mobilité ». Les visuels inspirés de ce scénario sont publiés sur une application web dédiée, Le Grand Pari(s) de l’inclusion, à l’adresse https://arcg.is/1y4K14.

Scénario. Après avoir modélisé l’inégal accès aux ressources d’un territoire métropolitain, les apprenants en explorent la territorialité à l’échelle du Grand Paris, à partir de jeux de données ouvertes publiés par l’APUR (Agence Parisienne d’Urbanisme). En binôme, analyste et géomaticien conçoivent le tracé d’une nouvelle ligne de métro dans le cadre d’une politique publique visant à améliorer l’accessibilité aux ressources de la métropole.

Document 1. Présentation de la séquence

La première étape consiste à penser, sous une forme dialoguée, la notion d’accessibilité. L’enseignant soumet aux élèves deux documents d’accroche présentant, le premier, les ressources d’une métropole globale et, le second, les caractéristiques de territoires relégués. L’activité modélisante se focalise sur l’identification des ensembles (les ressources, les territoires relégués), leurs caractéristiques et leurs relations dynamiques (éloignement et injustice spatiale d’une part, désenclavement et politique d’inclusion d’autre part). Ce modèle met en évidence le lien, bien attesté par ailleurs, entre inégale accessibilité aux ressources et inégalités socio-spatiales : les multiples éloignements (géographiques, professionnels et culturels) seraient, pour les habitants de territoires relégués, autant de freins à saisir pleinement les opportunités de mobilités sociales offertes par la métropole.
L’accessibilité est définie en 1959 par Walter G. Hansen comme un « potentiel d’interactions possibles ». Au-delà des temps de parcours, les mesures de l’accessibilité ont progressivement intégré d’autres facteurs comme les caractéristiques individuelles : le revenu, l’âge, le genre, la couleur de peau, l’origine sociale, les situations de handicap. Les inégalités d’accès à l’emploi ont été mises en évidence par John Kain aux Etats-Unis : le spatial mismatch désigne le décalage spatial entre la localisation résidentielle des minorités ethniques et la localisation des emplois qu’ils sont susceptibles d’occuper. Selon Farrington , « l’accessibilité est au moins autant une question de personnes qu’une question de lieux ». Parce qu’elle est centrée sur la mesure d’un potentiel et non pas sur les pratiques effectives, l’accessibilité apparaît pertinente pour mesurer les impacts sociaux du transport et prendre en compte les enjeux d’équité spatiale ou sociale. Sur les inégalités d’accès à l’emploi en Région Ile-de-France, Sandrine Wenglenski a montré que le marché de l’emploi accessible en une heure de transport est nettement plus élevé pour les cadres (67%) que pour les employés (51%), traduisant à la fois le plus grand accès des premiers à la voiture et les meilleures performances de celle-ci dans l’accès à l’emploi. Le groupe pose l’hypothèse qu’une politique publique axée sur une meilleure accessibilité, notamment géographique, aux ressources métropolitaines serait la clé d’une ville inclusive.

Vient alors la seconde étape : les futurs citoyens sont invités à se projeter comme experts. Ils découvrent la lettre de mission que leur adresse le président de la République. Répartis en binôme, ils reçoivent une fiche d’activité, différente selon qu’ils ont décidé d’endosser le rôle d’analyste ou de géomaticien. C’est l’analyste qui prend la direction de l’activité : explorer le potentiel de données ouvertes. Il demande à son binôme d’inspecter un jeu de données de l’INSEE initialement publié par l’APUR (Atelier Parisien d’Urbanisme). Dépublié au 1er septembre 2019 de la plateforme OpenData de l’APUR, ce jeu se retrouve sur une plateforme tierce : https://public.opendatasoft.com/. Le binôme doit renseigner la carte d’identité du jeu de données IRIS_ACTIVITE : quel est le producteur ? Comment ces données sont-elles recueillies ? Quelle est la dimension du tableau ? Quel type de données peut-on y lire ? Quel est le niveau d’agrégation des données ? Ensuite, il doit consigner le nom d’un indicateur informant, au choix de l’enseignant, le taux d’emploi, le niveau de qualification, la part de population immigrée ou étrangère. Toutes ces informations sont accessibles en naviguant de l’onglet Informations à l’onglet Tableau :

  • le taux d’emploi peut-être déduit du taux des actifs occupés, au recensement de 2012. Dans le fichier IRIS_ACTIVITE, cet indicateur porte le nom TX12_ACTOC et indique le nombre de personnes de 15 à 64 ans en situation d’occuper un emploi.
  • les taux de population immigrée et étrangère sont mentionnés dans le fichier IRIS_DEMOGRAPHIE : TX12_POP_IM et TX12_POP_E ;
  • le niveau de qualification peut être déduit des catégories socioprofessionnelles du fichier IRIS_DEMOGRAPHIE : la variable C12_POP1_5 indique le nombre d’employés, C12_POP1_6 le nombre d’ouvriers. Pour traduire ce stock en taux, il faudra utiliser la variable C12_POP15P qui dénombre l’ensemble des actifs occupés de 15 ans ou plus.

Ce travail d’exploration exige du binôme une concertation efficace en terme de navigation et une attention accrue sur la lecture des métadonnées. Une fois le nom de la variable et sa signification mis par écrit sur la fiche activité, l’analyste fait télécharger trois fichiers de forme : IRIS_ACTIVITE, IRIS_DEMOGRAPHIE et STATION_TRANSPORT. Initialement publiés par l’APUR, ces trois fichiers sont désormais disponibles sur : https://public.opendatasoft.com/

C’est alors au géomaticien de se concentrer sur sa propre fiche activité. Commence la quatrième phase, de représentation cartographique. L’enseignant a préparé, en amont, un espace partagé sur https://arcgis.com. Le binôme s’identifie à l’aide des noms d’utilisateur et mot de passe qui lui sont transmis. Il est aussitôt redirigé vers le portail ArcGIS de son établissement : un clic sur l’onglet Carte suffit pour être opérationnel. Dès lors qu’il a enregistré sa carte (donner un titre, ajouter une balise) et a décidé de la partager avec son groupe, elle est visible par tous les membres. A ce stade, l’opérateur ajoute les données téléchargées : Ajouter > Ajouter une couche à partir d’un fichier > Choisir un fichier > Importer une couche. Le système d’import invite à sélectionner un attribut à représenter puis à choisir le style de dessin approprié. Suivant la consigne de sa fiche d’activité, le géomaticien communique le nom de la variable à représenter. Optera-t-il dans la suite pour un figuré surfacique ou privilégiera-t-il un symbole ponctuel ? Quant à l’indicateur, le considérera-t-il comme un stock, un ratio, un ensemble de catégories ? Optera-t-il pour des variations de taille, un nuancier de couleurs extrêmes, une classification ? L’enseignant circule d’un binôme à l’autre pour répondre aux questions qui affleurent. Lorsque ces choix sont arbitrés, l’opérateur n’oublie pas de cliquer sur Terminer sans quoi les modifications ne sont pas enregistrées. Pour renouveler l’opération, il clique sur Détails > Contenu, puis en survolant le nom du fichier de forme, sur l’icône Modifier le style. On trouvera sur l’application web Le Grand Pari(s) de l’inclusion une déclinaison de représentations cartographiques envisageables. La fiche d’activité du géomaticien l’invite à expliciter ses choix et commenter la représentation obtenue, en termes de :

  • distribution spatiale,
  • choix sémiologiques,
  • seuils à partir desquels il est convenu de parler de surreprésentation.

Au terme de cette activité, l’ensemble des binômes accède aux productions partagées depuis l’onglet Accueil > Groupes > Nom du groupe-classe. L’enseignant invite à raisonner géographiquement : le taux de population inactive affecte massivement le nord et le couloir séquanien aval de la métropole. Les représentations du taux de population étrangère et du nombre d’actifs de catégorie socioprofessionnelle ‘ouvriers’ présentent une distribution similaire. L’enseignant contextualise : c’est un héritage bien identifié de la croissance de la banlieue parisienne, du développement de la grande industrie et du logement ouvrier, de l’intégration des vagues successives d’immigration, qui débouche en ce début de XXIe siècle sur le diagnostic d’une crise urbaine. Comparées à la localisation des principaux pôles d’emplois franciliens, ces cartographies viennent soutenir le constat d’un décalage spatial entre personnes à bas revenus et potentielles opportunités professionnelles, théorisé sous le nom de spatial mismatch, par John F. Kain à Chicago en 1968. Enfin, l’enseignant souligne qu’à partir d’un même jeu de données, les choix sémiologiques des uns et des autres tendent à nourrir des discours sensiblement différents.

Notre analyste reprend l’initiative sur cette cinquième activité : comment soutenir une politique inclusive à l’échelle de la métropole ? Il a pour tâche de déterminer, sur la base des statistiques de l’INSEE, la localisation de 10 stations pour une nouvelle ligne de métro à même d’améliorer l’accessibilité des populations les plus précaires aux ressources de la métropole. Une inspection visuelle des données est nécessairement fastidieuse et lacunaire : l’analyste va plutôt écrire une requête attributaire et spatiale, en langage naturel. La pertinence des résultats dépend d’une compréhension fine des seuils utilisés dans la requête. L’analyste invite son binôme à déployer le module d’analyse spatiale : Analyse > Déterminer des emplacements > Identifier des emplacements existants. La couche cible est IRIS_ACTIVITE. La requête attributaire filtre l’ensemble des IRIS caractérisés par un très faible taux d’activité. La requête spatiale filtre l’ensemble des IRIS trop éloignés des stations existantes du réseau ferré de transport public (RER, métro, tram). La réflexion passée sur les méthodes de discrétisation prend ici tout son sens. A partir de quel seuil parler de surreprésentation ? Lorsqu’un trajet de métro vers une université ou un pôle d’emploi dure 45 minutes, à quel moment la distance du domicile à la station de métro devient-elle rédhibitoire ? 700 mètres en 10 minutes ? 1 km en un quart d’heure ? 4 kilomètres en une heure ? Une fois la requête lancée, le géomaticien reprend la main pour schématiser sur la base de ces résultats le tracé de la nouvelle ligne.

Vient l’ultime activité pour institutionnaliser les savoirs et développer les capacités de métacognition des apprenants. L’enseignant invite chaque binôme à présenter le tracé de son nouveau métro. Au jeu dialogué des différences et des similitudes, l’enseignant ancre le principal enjeu de connaissance : la ségrégation socio-spatiale à l’échelle métropolitaine fonde la nécessité d’une nouvelle politique de transport. Il rappelle que ces simulations résultent d’un processus complexe d’exploration, d’analyse, de prédiction et prescription. Ces simulations résultent de calculs successifs faisant appel à des capacités essentielles : qualifier un jeu de données, sélectionner un indicateur, caractériser une variable, filtrer sur critères attributaires et spatiaux. Il s’agit là des fondements d’un agir spatial. Enfin ces simulations sont le résultat d’un seul et même modèle liminaire : l’accessibilité géographique aux ressources métropolitaines est au fondement de la justice spatiale. Version simplifiée de la réalité, construite pour démontrer certaines de ses propriétés, ce modèle est un outil de médiation qui mérite d’être discuté, critiqué, affiné. La comparaison entre les simulations obtenues et la cartographie des 69 nouvelles stations en cours de construction permet d’interroger les choix politiques qui président au « chantier du siècle ». A la fin, une question reste en suspens : l’accessibilité améliorée des populations les plus fragiles aux ressources de la métropole contribue-t-elle réellement à la mixité sociale des espaces vécus ou bien renforce-t-elle la ségrégation résidentielle ?

 

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