Plusieurs volets sont abordés.
Le volet sur la qualité des données
géographiques
englobe plusieurs aspects (des données sources, mesurées,
voire traitées pour produire éventuellement
d’autres données,
n’ayant encore le statut d’information géographique)
; aspects de
la recherche :
- précision, validité, complétude (etc.) des
données
sources,
- qualité des partitions spatiales ou des données
géographiques
traitées (données agrégées...),
- méthodes d’évaluation (statistique, notamment) et
de
représentation (graphique et cartographique) de cette
qualité,
à travers les échelles et le long des procédures
(d’agrégation
spatiale, par exemple).
Le volet sur la robustesse des méthodes statistiques
traite
exclusivement des procédures mathématiques
appliquées
sur des données ; aspects de la recherche :
- l’élaboration de méthodes robustes pour
évaluer
les valeurs centrales d’une série de données ou
d'un esemble de points (définition
de la «Médienne»
(the "MeAdian"), travaux sur les Normes L1, L2, et maintenant
L-infini,
comparaison d’estimateurs de centralités comme les
M-estimateurs)
; ces recherches ont par exemple une application directe sur les
filtrages
spatiaux robustes (avec D. ladiray). Des récents travaux visent
à généraliser la médienne à
l'analyse spatiale, en la comparant à la p-médiane et au
p-centre.
Le volet sur la fiabilité de l’aide à la décision (découlant des deux autres, auxquelles on ajoute les capacités de l’expert) est le plus vaste et le plus complexe à appréhender, car il associe l’expert, les données et les traitements appliquées sur ces données. Il constitue un domaine prospectif, discuté dans le cadre du groupe "Data Usability" que j'anime, de l'AGILE. Ce volet participe d’une réflexion sur un environnement théorique et conceptuel pour l’aide à la décision spatiale optimisée.
D’une manière plus générale, les outils
et des
méthodes développés à façon pour
chacun
des volets méthodologiques présentés me servent de
base de réflexion pour de développement d’un
environnement
conceptuel d’aide à la décision spatiale à
travers
l’analyse des objets et de leurs relations et la robustesse.