Afin de permettre l\u2019organisation des \u00e9lections, l\u2019Institut national de la statistique et des \u00e9tudes \u00e9conomiques (INSEE) g\u00e8re une liste de citoyens s\u2019y \u00e9tant inscrits : la liste \u00e9lectorale<\/strong>. La segmentation des bureaux de vote r\u00e9pond en r\u00e9alit\u00e9 \u00e0 une contrainte simple : le temps pass\u00e9 par \u00e9lecteur dans le bureau, le jour du scrutin.<\/p>\n\n\n\n
Cette proc\u00e9dure est longue et n\u00e9cessite la mobilisation de plusieurs autres \u00e9lecteurs pour la tenue du bureau. Ce nombre par bureau doit donc \u00eatre limit\u00e9 afin de permettre le bon d\u00e9roulement du scrutin. Ainsi, un zonage est effectu\u00e9 afin de r\u00e9partir de mani\u00e8re \u00e9quitable la population sur plusieurs bureaux, n\u2019exc\u00e9dant g\u00e9n\u00e9ralement pas plus d\u2019un millier d\u2019\u00e9lecteurs<\/strong>. Il est fix\u00e9 par arr\u00eat\u00e9, assignant des rues \u00e0 des bureaux.<\/p>\n\n\n\n De par leur nombre d\u2019habitants, la plupart des villages n\u2019ont qu\u2019un seul bureau de vote, couvrant l\u2019ensemble du territoire de la commune et associ\u00e9 \u00e0 l\u2019ensemble de ses \u00e9lecteurs. Dans les villes plus grandes, il est fr\u00e9quent de voir plusieurs bureaux de vote rassembl\u00e9s au sein d\u2019un m\u00eame b\u00e2timent, il s\u2019agit du lieu de vote.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Un bureau de vote, c\u2019est donc, en fonction du paradigme :<\/p>\n\n\n\n Le bureau devient l\u2019objet d\u2019\u00e9tude le plus pr\u00e9cis pour \u00e9tudier les r\u00e9sultats \u00e0 une \u00e9lection.<\/p>\n\n\n\n Mais alors pourquoi un cadastre \u00e9lectoral ? Les pr\u00e9fectures et les mairies s\u2019en sortent pourtant bien malgr\u00e9 l\u2019absence de cette cartographie. Il est d\u2019abord important de r\u00e9pondre \u00e0 cette question car le r\u00e9sultat attendu ne sera pas le m\u00eame en fonction de ce que l\u2019on cherche \u00e0 faire. Une administration publique cherchera probablement plus \u00e0 obtenir un cadastre fid\u00e8le au zonage permettant de d\u00e9terminer, pour une adresse \u00e0 laquelle ne se situe pas d\u2019\u00e9lecteur, \u00e0 quel bureau celle-ci serait rattach\u00e9e et inversement pour un d\u00e9coupage, toutes les adresses se trouvant \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur de celui-ci. Dans mon cas, le cadastre serait utilis\u00e9 dans le cadre de campagnes \u00e9lectorales, cette pr\u00e9cision ne m\u2019int\u00e9resse pas n\u00e9cessairement, ainsi le but de ce cadastre serait :<\/p>\n\n\n\n Mais alors pourquoi un cadastre \u00e9lectoral ? Les pr\u00e9fectures et les mairies s\u2019en sortent pourtant bien malgr\u00e9 l\u2019absence de cette cartographie. Il est d\u2019abord important de r\u00e9pondre \u00e0 cette question car le r\u00e9sultat attendu ne sera pas le m\u00eame en fonction de ce que l\u2019on cherche \u00e0 faire. Une administration publique cherchera probablement plus \u00e0 obtenir un cadastre fid\u00e8le au zonage permettant de d\u00e9terminer, pour une adresse \u00e0 laquelle ne se situe pas d\u2019\u00e9lecteur, \u00e0 quel bureau celle-ci serait rattach\u00e9e et inversement pour un d\u00e9coupage, toutes les adresses se trouvant \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur de celui-ci. Dans mon cas, le cadastre serait utilis\u00e9 dans le cadre de campagnes \u00e9lectorales, cette pr\u00e9cision ne m\u2019int\u00e9resse pas n\u00e9cessairement, ainsi le but de ce cadastre serait :<\/p>\n\n\n\n Le d\u00e9coupage de la commune de Blagnac et les communes limitrophes Le d\u00e9coupage des bureaux de vote de la commune de Blagnac r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 partir de la liste \u00e9lectorale et d\u2019une d\u00e9composition de Vorono\u00ef Il devient alors possible, sur une population de plusieurs dizaines de milliers de votants de visualiser une nuance de l\u2019\u00e9lectorat \u00e0 un niveau infra-communal.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Pour un d\u00e9partement comme la Haute-Garonne, c\u2019est tout simplement 134<\/strong> communes sur les 586 qui disposent de plus d\u2019un bureau, soit pr\u00e8s de 23% de communes pour lesquelles nous ne sommes pas capable d\u2019avoir une visualisation pr\u00e9cise.<\/p>\n\n\n\n Il n\u2019y pas de bon ou de mauvais d\u00e9coupage dans notre cas, il n\u2019y a que des d\u00e9coupages qui correspondent \u00e0 des contraintes propres \u00e0 chaque finalit\u00e9. Si en tant que commune je souhaite me concentrer sur mon territoire pour \u00e0 posteriori pouvoir r\u00e9pondre \u00e0 des besoins pr\u00e9cis, il semble plus probable que je m\u2019oriente vers un d\u00e9coupage rigoureux de celui-ci. Celui-ci sera peut-\u00eatre un peu plus couteux en temps mais il sera plus pertinent compte-tenu de la finalit\u00e9 poursuivie par l\u2019administration. On peut classer ces m\u00e9thodes en deux grandes familles :<\/p>\n\n\n\n Une premi\u00e8re, la plus formelle, ayant pour source les arr\u00eat\u00e9s municipaux d\u00e9finissant les bureaux de vote. Elle offre l\u2019avantage de pouvoir d\u00e9terminer de mani\u00e8re exhaustive les adresses assign\u00e9es \u00e0 un bureau par la mairie, qu\u2019il y ait ou pas un \u00e9lecteur \u00e0 cette adresse. Cette approche par la th\u00e9orie permet une fois le cadastre dessin\u00e9, de r\u00e9aliser l\u2019op\u00e9ration inverse : trouver pour une adresse \u00e0 laquelle il n\u2019y pas d\u2019\u00e9lecteur, le bureau de vote auquel un \u00e9lecteur y habitant y serait rattach\u00e9.<\/p>\n\n\n\n La seconde, part des donn\u00e9es de la liste \u00e9lectorale, associant pour un \u00e9lecteur et son adresse, le bureau de vote auquel il est rattach\u00e9. Toute la difficult\u00e9 ici se trouve dans le fait que les adresses sont saisies par les \u00e9lecteurs eux-m\u00eames, dans un format qui n\u2019est pas standard et que celles-ci comportent de nombreuses erreurs.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n A l\u2019arriv\u00e9e, nous obtenons un ensemble de points repr\u00e9sentant des adresses auxquelles se trouvent ou pourraient se trouver des \u00e9lecteurs. Il est important de rappeler les informations qui se trouvent derri\u00e8re chacun de ces points.<\/p>\n\n\n\n \u00c9tant issus de la base \u00e9lectorale, les points dans notre second cas seront capables par la suite de nous apporter plus d\u2019informations sur les \u00e9lecteurs.<\/p>\n\n\n\n C\u2019est \u00e0 partir de ces ensembles de points que nous allons pouvoir maintenant r\u00e9aliser notre d\u00e9coupage. Beaucoup ont \u00e9t\u00e9 explor\u00e9s lors du DataCamp \u201c#CadElec\u201d de la pr\u00e9fecture du Val-de-Marne.<\/p>\n\n\n\n En 2016, la pr\u00e9fecture du Val de Marne a pourtant tent\u00e9 de trouver une solution p\u00e9renne \u00e0 ce probl\u00e8me<\/a>, accueillant une trentaine de participants aux profils vari\u00e9s afin de travailler sur cette question. En sont ressorties de nombreuses solutions et pour chacune, des avantages, des contraintes et des limites \u00e0 leur mise en \u0153uvre. Je ne chercherai pas \u00e0 les exposer dans cet article.<\/p>\n\n\n\n Pour visualiser des adresses, la solution la plus pertinente et pr\u00e9cise reste encore de visualiser des points repr\u00e9sentant chacune d\u2019entre elles.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Cette solution offre l\u2019avantage d\u2019\u00eatre pr\u00e9cise et fid\u00e8le aux donn\u00e9es que l\u2019on cherche \u00e0 visualiser. Dans le cas de donn\u00e9es issues de la liste \u00e9lectorale, on pourrait pond\u00e9rer la taille de chacun de ces points par le nombre d\u2019\u00e9lecteurs se trouvant \u00e0 cette adresse, mettant en \u00e9vidence les grands ensembles d\u2019immeubles ou <\/strong>les pavillons r\u00e9sidentiels. Si sur cette illustration les bureaux sont facilement distinguables gr\u00e2ce au choix de la palette, cette approche rend tr\u00e8s difficile la comparaison de nuances de couleurs lorsque l\u2019on cherche \u00e0 analyser des r\u00e9sultats \u00e0 une \u00e9lection par exemple. Si la visualisation des adresses permet d\u2019identifier pr\u00e9cis\u00e9ment les adresses d\u2019un bureau, elle semble cependant peu adapt\u00e9e pour une visualisation globale du bureau.<\/p>\n\n\n\n En rouge, la commune de Blagnac et Toulouse en bleu On pr\u00e9f\u00e9ra ainsi tenter de repr\u00e9senter le bureau non plus par les adresses qui le composent mais par la zone qu\u2019il repr\u00e9sente sur la commune. On prendra soin de faire correspondre ce d\u00e9coupage \u00e0 celui de la commune afin d\u2019obtenir un r\u00e9sultat sans trou.<\/p>\n\n\n\n En rouge, la commune de Blagnac et Toulouse en bleu Cette approche nous offre d\u2019abord plusieurs avantages : Le principe va \u00eatre de calculer pour chacun des points une \u201czone d\u2019influence\u201d en fonction des points qui lui sont proches. Chacun d\u00e9termine ses limites en cherchant \u00e0 occuper le plus d\u2019espace, tout en restant en concurrence les points \u00e0 proximit\u00e9. D\u00e9coupage de la commune de Blagnac ainsi que des points repr\u00e9sentant les adresses pr\u00e9sentes sur la liste \u00e9lectorale<\/em><\/p>\n\n\n\n On peut ensuite lancer le calcul du diagramme sur notre ensemble de points et en fonction du d\u00e9coupage de la commune.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Diagramme de Vorono\u00ef<\/em><\/p>\n\n\n\n Chaque point \u00e0 ainsi d\u00e9termin\u00e9 sa zone d\u2019influence, retournant un ensemble de cellules.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Il est ainsi possible de colorer ces cellules en fonction du bureau de vote attribu\u00e9 au point qu\u2019elles contiennent. Un d\u00e9coupage du bureau de vote apparait.<\/p>\n\n\n\n Il suffit alors de simplement corriger les quelques cellules \u00e9gar\u00e9es dans le mauvais bureau, \u00e0 cause d\u2019une erreur lors du g\u00e9ocodage (un point g\u00e9ographique donn\u00e9 \u00e0 la mauvaise adresse).<\/p>\n\n\n\n Le d\u00e9coupage des bureaux de vote de la commune de Blagnac r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 partir de la liste \u00e9lectorale et d\u2019une d\u00e9composition de Vorono\u00ef Prenons maintenant quelques minutes pour analyser un peu le r\u00e9sultat. En rouge est trac\u00e9 sur la carte, le d\u00e9coupage officiel de la mairie de Blagnac. Les points repr\u00e9sentent les adresses pr\u00e9sentes sur la liste \u00e9lectorale. En fond, une vue satellite de la commune. Sur la droite on peut observer quelques points se situant en dehors des limites du d\u00e9coupage de la mairie. Ce genre de cas peut \u00eatre expliqu\u00e9 par des dates de publication et d\u2019actualisation diff\u00e9rentes entre le d\u00e9coupage de la mairie et celui utilis\u00e9 pour assigner les \u00e9lecteurs de la liste \u00e9lectorale.<\/p>\n\n\n\n Le cas de Blagnac est int\u00e9ressant car une partie de la commune est couverte par un immense a\u00e9rodrome.<\/p>\n\n\n\n En rouge, le d\u00e9coupage officiel publi\u00e9 par la mairie de Blagnac<\/em><\/p>\n\n\n\n L\u2019absence de points autour de la zone a\u00e9roportuaire am\u00e8ne la zone d\u2019influence des points limitrophes \u00e0 s\u2019\u00e9tendre au-del\u00e0 de toute limite logique, faute de concurrence.<\/p>\n\n\n\n A d\u00e9faut de pouvoir obtenir un cadastre pr\u00e9cis des bureaux de vote, la multitude de solutions trouv\u00e9es pour y pallier viennent toute avec leur lot d\u2019avantages et d\u2019inconv\u00e9nients. La d\u00e9composition de Vorono\u00ef apporte une solution efficace pour la visualisation des bureaux de vote dans un contexte d\u2019analyse des r\u00e9sultats \u00e9lectoraux. Elle est \u00e9galement facilement automatisable et demande une intervention humaine faible. Il conviendra cependant, mais comme pour toute visualisation, de former les utilisateurs \u00e0 cette technique de d\u00e9coupage afin qu\u2019ils en comprennent pleinement les limites et que par exemple, le sur-\u00e9talement des cellules en milieu \u00e0 faible densit\u00e9 d\u2019habitation ne cr\u00e9\u00e9 par de biais d\u2019interpr\u00e9tations.<\/p>\n\n\n\n A d\u00e9faut de pouvoir obtenir un cadastre pr\u00e9cis des bureaux de vote, la multitude de solutions trouv\u00e9es pour y pallier viennent toute avec leur lot d\u2019avantages et d\u2019inconv\u00e9nients. La d\u00e9composition de Vorono\u00ef apporte une solution efficace pour la visualisation des bureaux de vote dans un contexte d\u2019analyse des r\u00e9sultats \u00e9lectoraux. Elle est \u00e9galement facilement automatisable et demande une intervention humaine faible. Il conviendra cependant, mais comme pour toute visualisation, de former les utilisateurs \u00e0 cette technique de d\u00e9coupage afin qu\u2019ils en comprennent pleinement les limites et que par exemple, le sur-\u00e9talement des cellules en milieu \u00e0 faible densit\u00e9 d\u2019habitation ne cr\u00e9\u00e9 par de biais d\u2019interpr\u00e9tations.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Six ans apr\u00e8s l\u2019entr\u00e9e en vigueur de la loi Lemaire pour une R\u00e9publique num\u00e9rique et du prometteur DataCamp #CadElec de la pr\u00e9fecture du Val de Marne, aucun cadastre \u00e9lectoral \u00e0 l\u2019\u00e9chelle nationale ne semble avoir vu le jour. Les outils de gestion ou de pilotage de campagne \u00e9lectorale se sont pourtant multipli\u00e9s. Dans cet article … Continuer la lecture de La qu\u00eate du cadastre \u00e9lectoral<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":39,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[4,3,5,2],"class_list":["post-25","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-non-classe","tag-cartographie","tag-civictech","tag-datapol","tag-politique"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":50,"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25\/revisions\/50"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/39"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kramer.tf\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
Pourquoi un cadastre ?<\/h2>\n\n\n\n
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Pourquoi un cadastre ?<\/h2>\n\n\n\n
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![\"Pourquoi](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-768x582-1.png\")
<\/figure>\n\n\n\n
Couleurs d\u2019illustration<\/em><\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-2.png\")
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Couleurs d\u2019illustration<\/em><\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-17.png\")
<\/figure>\n\n\n\nLe dilemme<\/h2>\n\n\n\n
En revanche, un groupe politique qui doit fournir une visualisation \u00e0 un candidat afin qu\u2019il puisse analyser des r\u00e9sultats sur sa circonscription, n\u2019aura pas forc\u00e9ment d\u2019int\u00e9r\u00eat \u00e0 avoir un d\u00e9coupage tr\u00e8s pr\u00e9cis, le simple fait de savoir que celui-ci est ou n\u2019est pas homog\u00e8ne sur une commune et comment est-ce que celui-ci est r\u00e9parti lui permettra d\u00e9j\u00e0 un gain important en pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\nQuelles techniques ?<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/methode_geocodage-Les-techniques.drawio-1-761x1024-1.png\"){kind=spacer}
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-5.png\")
<\/figure>\n\n\n\n#CadElec, le DataCamp de la pr\u00e9fecture du Val de Marne<\/h2>\n\n\n\n
Coloration des points par bureau<\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-6.png\")
<\/figure>\n\n\n\n
De plus, le calcul du rendu des points lorsque l\u2019on travaille sur une grande ville ou un d\u00e9partement et assez difficile par l\u2019ordinateur et rend la navigation peu fluide.<\/p>\n\n\n\nLa d\u00e9composition de Vorono\u00ef<\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-7.png\")
<\/figure>\n\n\n\n
Les points repr\u00e9sentent les adresses, color\u00e9es en fonction de leur bureau de vote.<\/em><\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-8-768x684-1-edited.png\")
<\/figure>\n\n\n\n
Le d\u00e9coupage issu de la d\u00e9composition de Vorono\u00ef<\/em><\/p>\n\n\n\n
Elle est simple \u00e0 mettre en place et ne n\u00e9cessite pas de r\u00e9interroger d\u2019autres d\u00e9coupages. L\u2019intervention humaine derri\u00e8re ce d\u00e9coupage est tr\u00e8s faible et en permet une automatisation facile, ce qui va \u00eatre un facteur d\u00e9terminant lorsque l\u2019on cherche \u00e0 obtenir le d\u00e9coupage de plusieurs dizaines\/centaines de communes.
Par d\u00e9finition, ce d\u00e9coupage ne laisse pas de place \u00e0 des trous et permet d\u2019obtenir un r\u00e9sultat qui occupe toute la surface de la commune, utile pour comparer les bureaux entre eux, mais \u00e9galement l\u2019int\u00e9grer au d\u00e9coupage des autres communes.<\/p>\n\n\n\nFonctionnement<\/h3>\n\n\n\n
La premi\u00e8re \u00e9tape va consister \u00e0 isoler les points pour une commune, pour Blagnac voici le r\u00e9sultat.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-10.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-11.png\")
![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-13.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-2-1.png\")
<\/figure>\n\n\n\n
Couleurs d\u2019illustration<\/em><\/p>\n\n\n\nAvantage et limite de la d\u00e9composition de Vorono\u00ef<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"http:\/\/web.archive.org\/web\/20221107154437im_\/https:\/\/kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/image-14.png\")
<\/figure>\n\n\n\n
On constate d\u2019abord que le d\u00e9coupage des cellules a tendance \u00e0 d\u00e9passer le trac\u00e9 dessin\u00e9 par la ville. Dans le cas ci-dessus, cela est plus pertinent, le trac\u00e9, qui suit la route inclus les habitations au nord de celle-ci. Les cellules englobent alors non seulement le point mais \u00e9galement une partie de la parcelle correspondant \u00e0 ces habitations. Le d\u00e9coupage par la d\u00e9composition de Vorono\u00ef est alors plus fid\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"http:\/\/web.archive.org\/web\/20221107154437im_\/https:\/\/kramer.tf\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/image-15.png\")
<\/figure>\n\n\n\nConclusion<\/h2>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n