Etude de la perception de la densification périurbaine dans des
consultations citoyennes

Contexte et enjeux :

Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet SUBDENSE
(https://bbv.raumplanung.tu-dortmund.de/research/projects/subdense/)
dont l'objectif est de mieux comprendre le phénomène de la
densification des zones périurbaines. Cette densification est
considérée comme une des solutions pour lutter contre le changement
climatique en réduisant l'occupation anthropique nette des sols.
Parallèlement aux études scientifiques de cette problématique, les
usagers des territoires développent des opinions et des perceptions sur
la densification à partir de leurs expériences et de leurs
observations. L'approche proposée dans SUBDENSE est de combiner la
science des données et l'analyse spatiale avec des études
socio-anthropologiques et en aménagement du territoire dans différents
contextes afin d'identifier les conditions d'une densification réussie
ou au contraire, de comprendre les obstacles à la densification. Ces
obstacles viennent-ils des propriétaires des terrains, des habitants ou
des pouvoirs publics locaux ? Une des tâches de SUBDENSE est de
proposer une méthode d'intégration de données qui consiste à mieux
décrire localement le processus de densification à travers différents
aspects tels que l'évolution des bâtiments et des infrastructures, les
règles d'urbanismes, les perceptions citoyennes exprimées soit dans les
textes soit à travers des outils participatifs mis à leur dispositions
par les pouvoirs locaux.

Le projet SUBDENSE est pluridisciplinaire, mais les missions proposées
dans ce stage se situent dans le domaine du traitement automatique des
langues (TAL).



Missions :

L'objectif du stage est de caractériser et spatialiser la perception de
la densité en milieu périurbain telle que cette notion est exprimée
dans les deux consultations citoyennes : les Cahiers citoyens et la
Convention citoyenne pour le climat. Les Cahiers citoyens (CC) sont des
cahiers de doléances remplis librement dans les mairies lors du Grand
débat national (GDN) consécutif au mouvement des Gilets jaunes ; iIs
sont localisés à la commune, ce qui permet d'étudier le contexte
territorial du lieu de dépôt des cahiers. La Convention citoyenne pour
le climat (CCC) a regroupé 150 citoyen.nes tiré.es au sort dans
l'ensemble de la population française, pour réfléchir à des mesures
permettant de réduire les émissions de gaz à effet de serre dans un
objectif de justice sociale. Ce corpus combine l'expression des
préoccupations des citoyen.nes avec les connaissances contextualisées
fournies par les expert.es des domaines concernés.

Il s'agit de caractériser la densification du bâti et ses causes et
conséquences observées ou imaginées, telles que ces notions sont
évoquées dans les consultations (localisées pour les CC, mais pas dans
la CCC). Des hypothèses seront formulées et confrontées, concernant la
perception de la densité et de la densification avec d'autres notions
(comme la proximité et l'accessibilité aux réseaux de transports en
commun, à des zones d'intérêt écologique, à des services publics, à des
pratiques sportives et culturelles, ou comme la densité de présence
végétale ou animale). Des connexions entre les notions seront repérées
grâce à l'analyse systématique des cooccurrences (à l'aide d'outils de
TAL comme par exemple des vecteurs de contexte) et interprétées en
utilisant des données géographiques (à l'aide de systèmes d'information
géographique (SIG), par exemple afin de calculer des indicateurs
géographiques et socio-démographiques). Une cartographie contextualisée
des territoires dans lesquels la densification péri-urbaine est
mentionnée (ou identifiée grâce à des indicateurs) sera également
attendue.


Productions attendues : un mémoire de stage avec une problématisation
des notions de densité et de densification ; un état de l'art sur la
méthode et les outils utilisés ; une représentation cartographique des
territoires dans lesquels ces notions sont exprimées, ainsi qu'une
discussion des résultats.

-   Le code, les analyses et les résultats produits devront être
    organisés et commentés afin de faciliter leur réutilisation.


Candidature : Pour candidater veuillez envoyer un CV, une lettre de
motivation, les relevés de notes de l'année précédente et un mémoire de
stage ou de projet rédigé pendant l'année de M1, à Catherine Dominguès
(catherine.domingues@ign.fr), Laurence Jolivet (laurence.jolivet@ign.fr)
et Ana-Maria Raimond (ana-maria.raimond@ign.fr)

Niveau du diplôme préparé : Master 2 en TAL avec des compétences en
analyse de données, ou data science avec un intérêt pour le TAL. Une
aide substantielle sera fournie pour l'analyse spatiale des données et
l'utilisation d'outils SIG.



Accueil et rémunération :

L'étudiant.e sera accueilli.e au sein de l'équipe MEIG (Saint-Mandé) du
laboratoire LASTIG (UMR, Université Gustave Eiffel, IGN-ENSG).

La gratification se fera au taux horaire en vigueur
(4,05 ¤ actuellement).