Qualité des données géospatialeset gestion du risque de

mauvais usagesProf. Yvan Bédard, PhD, Ing.

Université LavalCentre de recherche en géomatique

CERTULyon, France

3 novembre 2010

Objectifs

Maturité du marché

Accroissement des risques de mauvais usages des données géospatiales

Solutions existantes ou en émergence pour gérer ces risques

Considérations éthiques et professionnelles

Projet GEOIDE IV-23

Ma contribution

Conclusion

Maturité du marché

Besoins variés en terme de couverture, précision, exhaustivité, tenue à jour, sémantique, etc.Milliers de façon de référencer spatialement:

Plusieurs variantes et modes de référence spatialecoordonnées, références linéaires, noms de lieu, adresses, etc.

Plusieurs technologies de mesureGPS, géocodage, imagerie, topométrie, LIDAR, inertiel, etc.

Plusieurs géométries0D-3D; statique/mobile; simple/complexe/alternative/multiple, etc.

Plusieurs algoritmes de transformationPlusieurs structures de données

CAD/SIG/RDBMS; BDR/Cubes; MNT, raster, etc.

Plusieurs méthodes pour effectuer les mesures

Maturité du marchéTechnologies de production

Accessibles ($) et simples d’utilisationLe public devient producteur de données (cf. VGI)

Technologies de transformation et diffusionDistribution via internetCartographie en ligne est devenue couranteServices web de cartes composites (cf. data mashup)Logiciels de transformation/intégration

4

Tout le monde produit - transforme – diffuse – consommedes données géospatiales

Produit de masse = usages imprévus= augmentation des incidents/accidents

Accroissement des risques

Qualité variable: l’incertitude liée aux données peut être réduite, mais pas éliminéeManque de préparation peut conduire à de mauvais usagesIl faut donc gérer l’incertitude résiduelle et penser à qui va en absorber le risque ($) en cas de dommage dû à un mauvais usage:

Producteur ? Distributeur? Utilisateur? Assurances?

Accroissement des risquesLes utilisateurs typiques prennent la qualité des données numériques pour acquise, présumant qu’elles sont suffisamment bonnes pour leur applicationUn nombre croissant d’incidents, voire d’accidents, résultent d’usages inappropriés des données géospatialesCe sont les lois, règlements, contrats et jurisprudences qui déterminent qui prend ou partagent ce risque

6Il faut gérer ce risque

GPS blâmé pour la démolition d’une maison

DATE: 10 juin 2009 PLACE: Carrol county, États-unis CAUSE: Les équipes de démolition ont indiqué que les coordonnées

GPS les ont conduit à cette adresse, et que la maison correspondait àla description qu'ils avaient.

CONSÉQUENCES: Démolition complète par erreur d’une maisonfamiliale construite en 1950.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

DATE: Avril 2007 PLACE: Collinsville, Illinois CAUSE: Le permis de bâtir a été émis sur la base d’une carte de

zonage erronée. Les résidents ont demandé à la ville d’arrêter laconstruction mais le promoteur refuse sur la base de son permis debâtir…

CONSÉQUENCES: Usage dérogatoire.

Un salon de beauté construit au milieu

d’un quartier résidentiel

Accident d’avion

DATE: Août 2008 PLACE: France CAUSE: Carte erronée. Volant par mauvais temps et croyant être en

région montagneuse, un pilote décide d’atterrir d’urgence sur la cimedes arbres. Mais, par la suite il s’est avéré que la région n‘était pasmontagneuse

CONSÉQUENCES: Passagers ayant souffert d'hypothermie et deblessures.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

Plusieurs victimes de l’ouragan Katrina

n’avaient pas d’assurances

DATE: Juillet 2005 PLACE: Caroline du sud CAUSE: 75% des cartes d'inondations du gouvernement fédéral

américain étaient obsolètes. Comme les cartes indiquaienterronément que leurs maisons étaient situées à l’extérieur de la zoneinondable, les citoyens avaient négligé de prendre une assurance.

CONSÉQUENCES: Aucune indemnisation pour plusieurs citoyens.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

L’autobus transportant une équipe sportive persécute un viaduc

DATE: Avril 2008 PLACE: Parc Washington CAUSE: Le conducteur n'a pas vu les panneaux et les lumières de

signalisation. Il se fiait à son GPS qui l’a conduit sous le viaduc tropbas pour son véhicule.

CONSÉQUENCE: Dommages matériels à l’autobus et 22 étudiantsblessés.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

Un conducteur polonais termine sa route, au fond d’un

lac

DATE: 2008 PLACE: Pologne CAUSE: Un conducteur polonais a eu un peu trop confiance dans son

GPS, et il a terminé sa course dans un lac artificiel qui venait d’êtrecréé ! Il n’a écouté que la douce voix de son GPS …

CONSÉQUENCES: Dommages matériels.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

Une voiture heurtée par un train

DATE: 2008 PLACE: New york CAUSE: Un Californien a causé un accident lorsqu’il décida de faire

un virage sur une voie ferrée. Le conducteur, de 32 ans qui travaillepour une entreprise de haute technologie de Silicon Valley, affirmeque l'appareil GPS de son véhicule lui a ordonné de tourner à droitesur la voie ferrée.

CONSÉQUENCES : Sa voiture est demeurée coincée sur la voie et aété heurtée par un train. Heureusement le chauffeur a pu quitter savoiture à temps.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

La foi au GPS transforme une Mercedes en sous-

marin

DATE: 2007 PLACE: Angleterre CAUSE: En faisant fi de la signalisation routière, une femme a

envoyé sa Mercedes dans une rivière en crue. La dame aaveuglement suivi les instructions de son système de navigation. Lecourant de la rivière gonflée par des pluies diluviennes a emporté lavoiture à 200 mètres en aval avant que la femme puisse s'échapper.

CONSÉQUENCES : La voiture est une perte totale.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

Un chauffeur obéissant aux instructions de son GPS

finit sa route perché sur un arbre

DATE: 2007 PLACE: Suisse CAUSE: Le conducteur a aveuglément suivi les consignes de son

système de navigation, en ignorant apparemment, plusieurssignalisations routières interdisant de prendre cette voie.

CONSÉQUENCES: Amende de 650 francs suisses pour le conducteur.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

Pluie de critiques suite à une

émission télévisée

DATE: Juillet 2008 PLACE: Katmandu, Népal CAUSE: Dans son logo, une chaine de télévision privée indienne

montre l’Himalaya comme étant une partie de l’Inde. CONSÉQUENCES : Plusieurs manifestations au Népal.

Risques reliés à l’utilisation de l’IG(cas non judiciarisé)

Risques reliés à l’utilisation de l’IG (Cas judiciarisés)

Remise

Maison

Maison

Droitde propriété?

Clôture actuelle

Risques reliés à l’utilisation de l’IG

18

Risques reliés à l’utilisation de l’IG (cas judiciarisés)

Écrasement d’un avion et mort des passagers(Erreur d’échelle sur une carte d’approche)[Aetna Casualty & Surety Co. c. Jeppesen & Co., 1981]

Mort d’un opérateur forestier (CSST/HQ-entrepreneur)(hiver, absence de données, plan d’eau, noyade)

Méprise quant à une zone interdite pour la chasse (imprécision sur la limite)[R. c. Rogue River Outfitters Ltd., 1996]

Mort d’un skieuse égarée(incomplétude, sentier manquant)[Rudko c. Canada, 1983]

Risques reliés à l’utilisation de l’IG (cas judiciarisés)

Évaluation erronée de coûts de transport(Imprécision de la carte)[Côté c. Consolidated Bathurst, 1990]

Conduite souterraine sectionnée (erreur sur la position)[Bell Canada c. Québec (Ville),1996, Excavations Nadeau c. Hydro-Québec,1997]

Délai déraisonnable suite à un appel d’incendie (incomplétude, adresse manquante)[Bayus c. Coquitlam (City), 1993]; Bell c. Winnipeg (City), 1993]

Etc.

Solutions actuelles pour gérer le risqueSans méthode

Ne pas acheter

Ne jamaisplus utiliser…

Ne pas écouter

Ne pas utiliser

Poursuite

Qualité des données géospatialeset éthique

Du point de vue éthique professionnelle:

Notre obligation première est de protéger le client contre des dommages corporels ou matériels et de protéger l’environnement

Négliger ou faillir à la tâche de rapporter ou remédier à un risque est une considéré comme une faute dans la conduite d’une activité professionnelle

Qualité des données géospatialeset éthique

Du point de vue éthique professionnelle:

Des données de pauvre qualité ne doivent pas êtreutilisées dans des applications où elles peuventprovoquer des dommages corporels ou matériels

Si elles ont à être utilisées, il est alors obligatoire de mettre en place des modes préventifs et de fournir les avertissements appropriés

Qualité des données géospatialeset éthique

Du point de vue éthique professionnelle:

Il est même possible que la Cour décide qu’uneapplication dangereuse n’aurait pas dû êtredéveloppée si les risques de dommage étaient tropgrands

Il n’est pas suffisant de simplement anticiper les usages prévus et les besoins en qualité de données. Il est tout aussi important d’anticiper les usages inappropriés.

Identification des risques

Analyse des risques

Risquestolérables ?

Évitement

Transfert

Contrôle

Traitement du risque

Non

Oui

Suivi des risques

Évaluation des risques

Gestion du risqueAvec méthode

Traitementdu risque

Probabilité+ GravitéNiveau de danger

méthode C.A.R.E.F.U.L. (YB)

Traitement du risque

SpatialDatabase

Internet

DiffusionProductionCollection Selection

Paper mapWeb services

Usage

Usagers

servicesweb

Usagers...

Gestion/diffusiondes métadonnées

Avertissementscontextuels

contraintes d’intégritéspatiales

Contrôled’accès

Error-aware GIS

Qualification

Certification

Audit qualité Audit qualité Audit qualité

Certification Certification

Qualification

Sélectionmeilleuressources

Spécifications etContrôle qualité

Manuelsd’utilisation

Formationusagers

Politiquediffusion

Assurances Assurances Assurances Assurances Assurances

GEOIDE Project #PIV-23Protection du public et diffusion éthiquedes données géospatiales (2009-2012)

7 chercheurs Canadiens

4 chercheurs internationauxUSA, France, UK, Hollande

GeomaticsEngineering

Facultyof Law

GeomaticsEngineering

Geography

GEOIDE Project #PIV-23Protection du public et diffusion éthiquedes données géospatiales (2009-2012)

10 partenaires gouvernmentaux et industriels

International CivilAviationOrganization

GEOIDE Project #PIV-23

Privacy

Data mashup

Quality of GI

Civil liabilitySocial

and legal issues

Protection of investment

and copyright

Selection and usage

of GI

Objective: to develop innovative solutions to evaluate GI quality and contribute to its responsible commercialization and hence achieve an healthy protection of the public

$1 million, 3 years

Résultats intérimairesÉtudiants: près d’une vingtaineArticles : une quinzaineConférences: une quarantaineContribue à une maturité accrue du marché Nouveaux cours

Ex. Laval cours gradué « Qualité des données géospatiales »Ex. U. Ottawa cours gradué « Geospatial Data and Law »Ex. MUN nouveau matériel dans cours SIG

Formation continue Ex. futurs avocats, Univ. OttawaEx. professionnels, Univ. Laval, cours 2 jours

Site web inventoriant accidents et incidents

http://dataquality.scg.ulaval.ca

Les sous-projets

Qualité, cartographie collaborative, data mashupEnquête pan-canadienne sur les besoins en qualitéNouvel environnement professionnel:

Garantie de qualitéAttestation de qualitéCertification de qualitéAccréditation

Charte éthiqueStatut juridique IG publique vs privéeGuide Qualité pour OACI

Les sous-projets

Évaluation de la qualité du nouveau plan cadastral du QuébécRecommandations pour l’élaboration d’unepolitique de diffusion des données géospatiales au Ministère des Transports du QuébecIntellectual property and privacy law issues arising with geospatial information

Copyright and open access of geospatial dataInformation privacy law and data protection statutory protections for collection, use, and disclosure of personal information in geospatial data

Les sous-projets

Exploration of the legal liability issues raised by geographical information systems

Negligence Liability for Incorrect InformationThe duty to warnLegal issues raised by user-generated content

Scope and nature of intellectual property protection for geographic informationPrivacy issues raised by the growing use of geographical information in a variety of software tools and applications

Les sous-projets

Critical analysis of the best practices for licensing Canadian geospatial data.

Personal information, location data and the reasonable expectation of privacy, and the journalism exception

Nouvelle méthode pour visualiser la qualité perçue des données 3D dans des globes virtuels

Les sous-projets

Approche CAREFUL: méthode préventive de conception de systèmes (software engineering)

Approche collaborative pour mieux documenter la qualté lors de la conception du systèmeVers la génération semi-automatique de rapports de qualité externe (qualification pour usage)

Mes contributions

Approche C.A.R.E.F.U.L.2 directions d’étudiants:

Joel Grira, candidat PhD: approche collaborative durant le design d’une BD spatiales et impact sur AGLTania Roy, candidate MSc: génération semi-automatique de rapport qualité

2 codirections d’étudiants:Guillaume Pomerleau: Guide qualité pour l’OACI(directeur = Marc Gervais)Krista Jones = Qualité perçue pour bâtiments 3D

C.A.R.E.F.U.L.

Data Uncertainty: today’s approachesEthics-related issue

Data uncertainty issues end up in the hands of legal systems, but they begin in the hands of systems designers

Software engineering methods based on formal models are recognized as the most rigorous approaches to develop qualitysystems

Good practices require to understand clearly data quality requirements and fitness-for-use

It is a duty for the expert to care about usersand to inform them about inappropriate usages of spatial data

Data Uncertainty: today’s approachesEthics-related issue

It is a duty for the expert to involve his client during every phase of a system developmentmethod

This involvement must include decisions about the risks related to spatial data definition, selection, production, dissemination and potentialreuse (intended or not)

Risk-related decisions must be understood and approved by the client

Data Uncertainty: today’s approachesEthics-related issue

This is the basis for a proposed new ethics-centered approach that integrates good practices into geospatial system development.

It adds more ethics into Software Engineering, Geomatics Engineering, and Risk Management with regard to geospatial data usage

This new approach is called C.A.R.E.F.U.L.(Computer-Assisted Risk Evaluation For Usage Limitation)

Analysis

Design

DevelopmentImplementation

(+ training)

Operation

A New Approach called « C.A.R.E.F.U.L. »

+CAREFULextension

Formal method+

Data modeling tool

CAREFULknowledgeabout risk

traditionalknowledgeabout risk

Analysis

Design

DevelopmentImplementation

Operation

A New Approach called « C.A.R.E.F.U.L. »

CAREFUL: WHAT: better risk management of potential spatial data misusesHOW: extending system design methods and modeling tools to add risk-related infoWHY: professional ethics, liability

New needs

New usages

Risk analysis

Warnings

Risk strategy

Training, doc.

Informed andprotected users

-Indifferent-Avoid-Transfer-Control

-Identify-Evaluate

A New Approach called « C.A.R.E.F.U.L. »

Risk-relatedmetadata

in Data modeling

tool

A New Approach called « C.A.R.E.F.U.L. »

ISO-3864-2 Symbolsfor Warnings in Data Modeling Tool

A New Approach called « C.A.R.E.F.U.L. »

Risk-RelatedReportingwith the help of Data ModelingTool

-user manual-training material-fitness-for-use report

- …

A New Approach called « C.A.R.E.F.U.L. »

Context-sensitive Warnings Generated from Data Modeling Tool

JOEL GRIRA

ProblématiqueIl n’existe pas de méthode collaborative de gestion de l’incertitude des données géospatiales qui adresse la qualité de ces données en conformité avec les bonnes pratiques en génie logiciel.

Objectifs Concevoir un cadre théorique liant les concepts de :

- qualité de données géospatiales, - conception de SIG - collaboration entre les utilisateurs de données géospatiales (experts &

utilisateurs finaux).

Approche collaborative pour l’amélioration de la connaissance des risques liés à l’usageinapproprié de données géospatiales

Objectifs Proposer un cadre pratique de collaboration d’utilisateurs de

données géospatiales qui aide à améliorer la connaissance des risques d’usages inappropriés de ces données.

Identifier et établir le lien entre:- le risque : ses conséquences et probabilités d’occurrence- les différentes entités contribuables (objets géographiques et opérations)

associées au risque

HypothèseL’implication des utilisateurs de données géospatiales dans une approche collaborative à l’étape d’analyse des besoins améliore la connaissance des risques d’utilisations inappropriées de ces données

Approche collaborative pour l’amélioration de la connaissance des risques liés à l’usageinapproprié de données géospatiales

Résultats prévus:

Approche collaborative pour l’amélioration de la connaissance des risques liés à l’usageinapproprié de données géospatiales

Estimation des risques:

• Indicateurs de risque• Risque initial vs final• Itérations Delphi

Les utilisateurs de l’environnement Collaboratif sont:1- Experts2- Utilisateurs finaux (non-experts)

Questions formulées dans le cadre d’une approche collaborative:• Méthode Delphi• Groupes d’experts

Processus collaboratif:- Contributions- Indicateur de collaboration

Un AGL

TANIA ROY

Objectifs :Définir le contenu type d’un rapport de qualité externe Développer un prototype permettant de semi-automatiser la rédaction de ceux-ci à partir des informations contenues dans les métadonnées

Résultats prévus : Faciliter l’analyse de la qualité des données pour les professionnels appelés à l’évaluer en fonction d’un suage précis

GUILLAUME POMERLEAU

Qualité de l’information géospatiale en aviation civile

ProblèmeOrganisation de l’aviation civile internationale (OACI)

Fourni diverses règles en matière de sécurité aérienne que les 190 États membres doivent mettre en œuvre.

L’OACI ne dispose pas de document ou de guide facilitant l’atteinte des normes pour les cartes aéronautiques.Conséquemment, plusieurs pays éprouvent des difficultés à se conformer auxdites normes en fonction de l’expertise et des moyens technologiques dont ils disposent.

ObjectifsIdentifier les difficultés rencontrées par les États contractants lors de l’application des normes de l’OACI.Comprendre les principales normes établies par l'OACI (ISO, etc.).Compiler l’état de l’art

Aviation; Autre moyens de transport;Géomatique.

Faire ressortir les éléments essentiels à la réalisation d’un manuel qualité pour la production de données géospatiales en aviation civile.Proposer une structure pour ce manuel, mentionnant son contenu essentiel.Étudiant: guillaume.pomerleau.2@ulaval.ca

Prof. Marc Gervais et Yvan Bédard

Un nouveau document prenant mieux en compte les critères de qualité importants pour l’OACI et;qui les présente de façon plus assimilable par les pays qui peinent à s’y conformer.

Qualité de l’information géospatiale en aviation civile

Résultat attendu

Étudiant: guillaume.pomerleau.2@ulaval.caProf. Marc Gervais et Yvan Bédard

Remerciements

KRISTA JONES

Problem - Heterogeneous Quality of 3D Models

The quality of user-generated 3D objects can be very heterogeneous

The level of realism of a model does not always indicate its accuracy

Novice and expert users can rarely assess the quality of 3D objects

There are then risks related to decision making based upon these models

Model created by: User 1

Model created by: User 2

Problem – Current Visualization Methods

The visualization of uncertainty/data quality has been the subject of numerous research projects

Many methods have been proposed, but none have been used in widespread practice

Complexity Technical feasibility

Wireframe Transparency

Glyphs

Symbiotic ApproachTrade-off to make sure that everything works together as a whole

“holistic approach”Term which refers to the balance between the simplicity and detail of the methodRichness of visualization vs. ease of understanding

VS

Technical feasibility

simplicity detail

Visualization Method & Approach

Amazon.com - visual variable value is used to convey the rating of the product

Visualization Method & Approach

Perceived Quality

Perceived Quality

Prototypes & Testing

Tests of representations of stars

Using various visual variables (size, color, etc.)Using different geometries for stars (2D vs3D)

Prototypes & Testing

PrototypesRepresentation of starsGoogle Earth

Two citiesSan Francisco and PragueDifferent urban characteristics for testing of visualization methods

Prototypes & Testing

User survey Questions

Is there any significant difference in the rankings of the five star methods between survey participants?Is there any difference between the rankings of the five star methods between expert and non-expert GIS users?

ResultsThere was a significant difference in the rankings (Friedman’s test ) Number within star method was consistently ranked higher Number of stars method was consistently ranked lower

There was no significant difference between the rankings of experts vs. non-experts (Mann-Whitney test)

Five point method Number of stars Layered stars Number within starRank 1 25% 0% 5% 70%Rank 2 45% 5% 35% 15%Rank 3 20% 20% 45% 15%Rank 4 10% 75% 15% 0%

ConclusionNécessité de se protéger (producteurs, distributeurs) et de protéger les utilisateurs en gérant adéquatement les risques de mauvais usages

Remerciements: CRSNG, GEOIDE Projet #IV-23