Édit 1er février 2022 : la version 2022 de ce fond est disponible.
Je mets à disposition sur data.gouv.fr un fond de carte France par commune affiné pour la réalisation de cartographies thématiques, qu’elles soient diffusées en ligne ou à affiner dans un logiciel de dessin. Ce fond, dérivé de celui de l’IGN, est deux fois plus léger, homogène, rigoureusement topologique, utilisable France entière ou à l’échelle d’une région ou d’un département. Cet article explique à quels critères il répond et comment je l’ai préparé à partir de sources plus détaillées.
Un fond de carte adapté à la datavisualisation se doit d’être élégant, compact et épuré. Il est au service des données statistiques détaillées qu’il va permettre d’exprimer de façon très visuelle. Il doit d’une certaine manière savoir s’effacer devant la donnée, dissimuler les détails inutiles, tout ce qui pourrait brouiller la compréhension immédiate des phénomènes exposés. Pour autant, chacun doit pouvoir reconnaître les territoires qui lui sont familiers, de près comme de loin. L’art de la généralisation consiste à trouver le meilleur compromis.
D’autres techniques sont présentées ici, comme placer un symbole au meilleur endroit au sein d’un territoire : le milieu n’est pas toujours là où on le croit !
C’est enfin une nouvelle occasion de mettre en avant la puissance et la richesse fonctionnelle de l’outil web gratuit mapshaper, déjà présenté dans ce blog. Cet outil est rapide et très efficace en matière de généralisation : il préserve parfaitement l’emboîtement des territoires qu’il simplifie.
Le cahier des charges du fond idéal
La France est découpée en un peu moins de 35 000 communes, 34 968 exactement au 1er janvier 2020, département et régions d’outre-mer (Droms) compris, de la Guadeloupe à Mayotte. Il existe quantité d’indicateurs statistiques sur les communes. Pour les analyser dans l’espace géographique, on a besoin d’un fond de carte de ces communes, qui exprimera visuellement les phénomènes par des colorations, des symboles, voire des déformations géométriques.
Mais quelles sont les caractéristiques idéales d’un tel fond de carte, dans une double optique de rigueur statistique et de diffusion tous médias ?
Il doit tout d’abord se conformer au Code Officiel Géographique (COG), tenu à jour par l’Insee. Un jeu de données se rapportant au maillage communal officiel au 1er janvier 2020 sera ainsi projeté sur un fond de carte décrivant exactement les mêmes communes, identifiées par les mêmes codes Insee.
Pour représenter la France dans son ensemble, les 5 « Droms » seront rapprochés de la métropole. Plutôt que créer des cartes séparées pour les assembler in fine sous forme de cartouches dans un logiciel de dessin, il est plus commode de partir d’une couche cartographique déjà aménagée.
Le degré de précision des tracés communaux sera optimisé en fonction de deux critères a priori adverses. Tout d’abord alléger la définition géométrique du fond de carte, ce que l’usager d’une carte interactive sur le web appréciera, elle se chargera plus vite et réagira de façon fluide à ses interactions. Mais aussi maintenir pour les géographes et habitants une morphologie reconnaissable et acceptable de leurs points de repère caractéristiques (estuaires, grandes îles…) ou de leur propre commune, quelle qu’elle soit. Une triangulation « à la Voronoï » n’est pas une option admissible !
2 sources majeures : IGN ou OpenStreetMap
La plateforme data.gouv.fr propose tout d’abord ce jeu de ressources OpenStreetMap :
- export simple du 1er janvier 2020 (shp zippé, 222 Mo),
- export de janvier 2019 (geojson simplifié zippé, 24 Mo).
Je considère d’abord le premier, qui correspond au millésime que je recherche (2020). Mais il a un poids considérable, il faudrait sérieusement le généraliser pour répondre à mon cahier des charges ! La précision des contours est parfois assez variable d’une commune à l’autre. Il présente aussi à plusieurs endroits des défauts topologiques, qui vont compliquer son exploitation (les regroupements géométriques seront entachés de scories).
Je note enfin qu’une commune (Bernwiller) a conservé son code d’avant 2016, qui n’est donc pas le bon (68031 => 68006).
La version 2019 simplifiée est dix fois plus légère, elle mérite examen, bien que plus ancienne. Sa qualité topologique est a priori excellente. En revanche, pour une dizaine de communes au moins, il y a écart avec le COG de 2019, des fusions n’ont pas été prises en compte.
En attendant une version simplifiée conforme au COG 2020 (remarques et suggestions transmises au gestionnaire), la piste « extrait OSM via data.gouv » doit donc être écartée.
Considérons la seconde option, celle du fournisseur public et historique, l’IGN. L’Institut Géographique National a longtemps diffusé un fond de limites administratives généralisées sous la dénomination Geofla qui, avant 2014, était particulièrement légère. L’Insee valorise encore cette ancienne version, en l’éditant chaque année au rythme des fusions et scissions. On peut trouver sur insee.fr un fonds communal 2020 (et même plusieurs) dans cette précision, mais il est présenté de façon incidente comme illustration du zonage des zones d’emploi 2020, et non en tant que fond communal que l’Insee s’engagerait à mettre en ligne chaque année après la validation du COG. Je ne peux donc retenir l’Insee comme source de diffusion officielle. Pourtant, le fond Insee, tout comme l’ancien Geofla, représente un beau compromis précision/légèreté/homogénéité. C’est un exemple dont j’aimerais me rapprocher.
Depuis 2017, la gamme ADMIN-EXPRESS, sous licence ouverte, a pris la place de Geofla à l’IGN. “Les données source du produit ADMIN-EXPRESS-COG sont mises à jour annuellement à la suite de la publication du COG par l’Insee.“
Deux versions sont en réalité présentées dans ce paquet conforme au COG, la première à moyenne échelle correspond à la précision de la BD Carto, et la seconde, qui éveille bien évidemment mon attention, est “une version généralisée pour un usage de cartographie statistique en particulier.“
ADMIN-EXPRESS-COG généralisé de l'IGN
constitue la meilleure base de travail
Considérons cet ADMIN-EXPRESS-COG simplifié :
- il présente une excellente topologie et une belle homogénéité de généralisation ;
- il est bien totalement conforme au COG 2020 (comme son nom l’indique) ;
- il présente une couche de chefs-lieux avec la position de la mairie et le statut administratif des communes ;
- il est encore un peu lourd (2 fois plus que la version Insee), mais je vais jouer à le généraliser.
Pour situer les idées voici un tableau résumé du poids du fichier de géométries pour différents produits (mesure en Mo sur le fichier .shp) :
| OSM détail | OSM simplifié | IGN ADMIN-EXPRESS-COG simplifié | IGN ADMIN-EXPRESS-COG | Insee |
|---|---|---|---|---|
| 300 | 35 | 40 | 115 | 17 |
Voici donc mon programme, en partant de ADMIN-EXPRESS COG « généralisé » :
- le simplifier encore plus, en visant un poids d’une vingtaine de Mo,
- ajouter les îles d’Hyères, en m’aidant de la version plus détaillée,
- rapprocher les Droms,
- constituer une couche ponctuelle de centroïdes cohérents avec les limites communales,
- redessiner l’estuaire de la Loire (cf. Annexe).
Tout cela avec le seul outil web mapshaper !
Dans le paquet ADMIN-EXPRESS-COG, je vais récupérer la version France entière en WGS84 et plus précisément les 3 couches COMMUNE (version standard), COMMUNE_CARTO (version simplifiée), et CHEF_LIEU_CARTO. Elles couvrent la métropole et les Droms.
Généralisation = simplification topologique des contours
J’utilise mapshaper pour conduire cette exploration. Après avoir récupéré ADMIN-EXPRESS-COG, je me rends donc sur mapshaper.org. Et je fais glisser d’un coup, à partir de l’explorateur de fichier par exemple, le paquet des 5 fichiers COMMUNE_CARTO.xxx dans le navigateur, par exemple dans la partie basse de l’interface pour un import rapide. La métropole et les 5 Droms s’affichent, en WGS84, soit une représentation longitude/latitude. Je vais d’abord opérer dans ce cadre et reprojeterai plus tard vers un système métrique.
-simplify target=COMMUNE_CARTO 40%
La puissance de cette commande, et c’est ce pourquoi mapshaper a été d’abord conçu, c’est que la simplification/généralisation préserve la qualité topologique de la couche, c’est-à-dire ici l’emboitement parfait des communes. C’est tout simplement parce que les contours géométriques ont d’abord été décomposés en arcs frontières. Les arcs sont simplifiés, et les nouvelles communes reconstruites en tant que chaines ordonnées d’arcs. L’unicité des frontières est donc préservée.
Une commande comme -simplify commence par un tiret, le paramètre target précise la couche visée, pour le moment, je n’en ai qu’une. Voici un exemple pour illustrer le résultat d’une telle simplification. Le chef-lieu de cette commune se trouve (mairie) dans le petit morceau résiduel, que je tiens donc à garder. Préserver cette situation particulière est l’une des raisons qui me fait retenir ce facteur de 40 %, à savoir une simplification en gros de moitié. Si je poussais plus loin la généralisation, je perdrais un détail important.
Il faut restaurer le Mont-St-Michel !
Mais il se trouve que j’ai déjà perdu, même si je ne l’ai pas vu tout de suite, un détail très important. Parmi le groupe des communes françaises à la morphologie particulière (avec des trous, en plusieurs morceaux…), une se distingue et elle est mondialement connue, c’est celle du Mont-St-Michel, à l’étendue singulière puisque qu’elle comprend deux ensembles. Ma généralisation a effacé le Mont et sa digue-route, ce n’est évidemment pas tolérable, surtout pour un Normand comme moi !
-simplify variable percentage='INSEE_COM == "50353" ? "100%" : "40%"'
Rendons ses îles à Hyères
Les versions standard et simplifiée d’ADMIN-EXPRESS présentent la commune d’Hyères (83) de façon radicalement différente. Il est intéressant de rajouter à la comparaison la version encore plus simplifiée, sur le papier, qu’était Geofla :
-filter target=COMMUNE "INSEE_COM=='83069'" \ -rename-layers target=COMMUNE iles_hyeres \ -explode \ -filter 'this.area<15000000 && this.area>1000000' \ -simplify target=iles_hyeres 10%
Rappel ou précision : les commandes mapshaper s’écrivent si besoin sur plusieurs lignes avec le signe \ (précédé d’un blanc). Le paramètre target précise la couche que la commande précédente “cible”, par son nom, ou son n° d’ordre en partant du bas de l’empilement des couches à l’écran.
Après avoir extrait la commune d’Hyères dans une nouvelle couche “iles_hyeres”, je la décompose en polygones élémentaires (explode), dont je retiens les 3 îles principales par un filtre sur la superficie. J’applique enfin une forte simplification.
-merge-layers target=1,2 force name=a_com2020 \ -dissolve fields=INSEE_COM,NOM_COM,INSEE_DEP,INSEE_REG
-sort INSEE_COM
Reprojection et déplacement
des régions et département d'outre-mer
-proj webmercator \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('971')==0" shift=6355000,3330000 scale=1.5 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('972')==0" shift=6480000,3505000 scale=1.5 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('973')==0" shift=5760000,4720000 scale=0.35 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('974')==0" shift=-6170000,7560000 scale=1.5 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('976')==0" shift=-4885000,6590000 scale=1.5
filter 'INSEE_COM.indexOf('971')==0' + -rectangle -points -info
Ainsi, une écriture équivalente pour rapprocher la Guadeloupe, précisant le centre de l’homothétie (avant le déplacement) serait :
-affine where="INSEE_COM.indexOf('971')==0" shift=6355000,3330000 scale=1.5 anchor=-6835567,1825092
Elle nous sera utile par la suite quand il s’agira de déplacer les points centroïdes des communes de chaque Drom de façon cohérente avec le déplacement des communes, car le rectangle englobant ces points n’est pas le même que celui englobant les communes. -rename-fields codgeo=INSEE_COM,libgeo=NOM_COM,dep=INSEE_DEP,reg=INSEE_REG \ -drop fields=NOM_COM_M,type,INSEE_ARR \ -sort codgeo
Préparation d'une couche de chefs-lieux
cohérente avec la couche des limites communales
En cartographie thématique, il est nécessaire d’associer à chaque commune un point-centre, qui servira par exemple à placer des symboles, comme un disque de surface variable, une forme simple, ou une étiquette. Certains outils ou packages s’en tiennent encore à un calcul assez rudimentaire de ce centre géométrique (cf. ci-contre).
Pour déterminer un tel « centroïde », plusieurs techniques sont mobilisables :
- le milieu du rectangle englobant le territoire,
- le barycentre des sommets du contour.
Pour aller plus loin, il convient :
- d’identifier au préalable le polygone de plus vaste superficie dans une entité multi-polygonale et de retenir celui-ci comme siège du centroïde,
- de vérifier que le résultat des calculs précédents est bien dans le polygone, sinon, proposer un point qui soit garanti à l’intérieur,
- de faire en sorte que ce dernier point garanti à l’intérieur soit éloigné des bordures.
Mapshaper propose, vous vous en doutez, cet algorithme le plus abouti, avec la commande -points inner.
ADMIN EXPRESS comprend précisément une couche d’entités ponctuelles, CHEF_LIEU_CARTO, qui représente la position des mairies de chaque commune. Je vais donc l’utiliser. Comme la documentation associée le précise : “Dans certains cas, le chef-lieu n’est pas dans la commune“. Cela fait partie des curiosités que nous allons (re-)découvrir ensemble. Commençons par faire glisser CHEF_LIEU_CARTO dans l’interface mapshaper.
-proj webmercator \
-filter 'STATUT !="Arrondissement municipal"' \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('971')==0" shift=6355000,3330000 scale=1.5 anchor=-6835567,1825092 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('972')==0" shift=6480000,3505000 scale=1.5 anchor=-6792785,1647381 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('973')==0" shift=5760000,4720000 scale=0.35 anchor=-5912255,437952 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('974')==0" shift=-6170000,7560000 scale=1.5 anchor=6181190,-2407474 \
-affine where="INSEE_COM.indexOf('976')==0" shift=-4885000,6590000 scale=1.5 anchor=5028338,-1439905
-join a_com2020 fields=codgeo,libgeo unjoined unmatched \ -style fill='grey' r=2 where 'INSEE_COM==codgeo' \ -style fill='red' r=5 where 'INSEE_COM!=codgeo' \ -sort 'INSEE_COM==codgeo?0:1'
Une trentaine de points appellent vérification, voire ajustement. Il y a des situations attendues, ces communes dont la mairie est, on le sait, située en dehors. Et d’autres qui probablement proviennent de la généralisation : une mairie qui figurait bien dans les limites communales d’ADMIN EXPRESS, n’y est plus après ma simplification à 40 %, parce qu’elle était toute proche des limites initiales qui ont un peu bougé. Je me réjouis tout d’abord de constater que la mairie du Mont-St-Michel est positionnée de façon cohérente avec la précision de mon fond de carte communal !
La jointure réalisé par Mapshaper a également isolé ces non concordances dans les couches unjoined et unmatched. Car de façon symétrique, des communes se retrouvent sans chef-lieu. Après analyse, 4 cas de figure se dessinent :
- Les “6 communes mortes pour la France” de la Meuse, non reconstruites après la Grande Guerre, sans habitant, dont on a décidé de conserver la mémoire en ne rattachant pas leur territoire à d’autres communes : Beaumont-en-Verdunois, Haumont-près-Samogneux, Bezonvaux, Louvemont-Côte-du-Poivre, Cumières-le-Mort-Homme et Fleury-devant-Douaumont ;
- Les 9 communes dont la mairie est officiellement située dans une commune voisine : Château-Chinon (Campagne) (58), Pourcharesses (48), Le Malzieu-Forain (48), Turquestein-Blancrupt (57), Taillepied (50), Rouvres-sous-Meilly (21), Le Plessis-Patte-d’Oie (60), Réez-Fosse-Martin (60), Demi-Quartier (74) ;
16 autres que la généralisation a séparé de leur mairie !
Mapshaper propose opportunément une option “drag points” qui rend l’opération aisée et pour ainsi dire ludique. Je peux relancer de temps en temps ce jeu d’instructions, et voir mes points rouges disparaître les uns après les autres :
-drop fields=codgeo \ -join a_com2020 fields=codgeo \ -style fill='grey' r=2 where 'INSEE_COM ==codgeo' \ -style fill='red' r=5 where 'INSEE_COM !=codgeo'
-info \ -rename-layers p_com2020=CHEF_LIEU_CARTO \ -uniq INSEE_COM \ -drop fields=ID,INSEE_COM \ -info
-each "xcl3857=~~this.x;ycl3857=~~this.y" \ -proj wgs84 \ -each "xcl4326=this.x;ycl4326=this.y" \ -proj webmercator
-target a_com2020 -join p_com2020 keys=codgeo,codgeo fields=xcl3857,ycl3857,xcl4326,ycl4326
Export de ces deux couches dans 3 formats pour servir différents usages
Pour stocker le résultat de mon travail, il me suffit de cliquer le bouton Export, et de choisir parmi les différents formats. Shapefile, GeoJSON et TopoJSON ont chacun leurs avantages :
- Shapefile est un format binaire compact, le plus largement utilisé dans le monde des systèmes d’informations géographiques. Il s’agit d’un format propriétaire élaboré par Esri. Il est performant et rapide à charger, même pour de gros fichiers, et il encode les données dans la projection choisie. C’est donc un choix pertinent pour un fond de carte volumineux optimisé pour une projection particulière, ce qui est le cas ici. Exporté avec l’option precision=1, qui arrondit les coordonnées métriques à l’entier, il représente, zippé, 9 Mo. La plupart des logiciels cartographiques le lisent. L’inconvénient de ce format est qu’il recouvre en réalité un lot de 5 fichiers différents, mais on peut souvent charger le zip directement, par exemple dans QGIS ou dans… mapshaper
- GeoJSON est un format texte, qui présente l’avantage d’être un standard ouvert (spécifié par un groupe de développeurs indépendants) et facilement lisible. Les fichiers sont en revanche plus volumineux, et la norme impose un encodage en WGS84 ;
- TopoJSON est une extension du format GeoJSON mise au point par Mike Bostock, créateur de la librairie D3, qui valorise la décomposition topologique en arcs qui est aussi au cœur de mapshaper. Cela permet de produire des fichiers bien plus légers et donc plus facilement utilisables sur le web (notamment avec D3). L’outil Magrit, qui limite la taille des fichiers en entrée à 26 Mo (non zippés), pourra charger la version TopoJSON de notre fond de carte, mais pas la version GeoJSON.
Récapitulatif
J’ai donc élaboré deux couches cartographiques relatives aux communes françaises, dans le référentiel normalisé du Code Officiel Géographique 2020 :
- a_com2020 : limites communales au 1er janvier 2020, simplifiées de moitié par rapport à la version originale ADMIN-EXPRESS, avec une définition proche de celle de l’ancien Geofla. Les Droms sont rapprochés. Cette couche comprend outre le code et le libellé officiel de chaque commune, quelques informations pratiques : département, région, coordonnées d’un centroïde pertinent.
- p_com2020 : centroïdes / chefs-lieux des communes. Cette couche renseigne également le statut administratif, ce qui permet de sélectionner par exemple les chefs-lieux de régions pour les afficher comme couche d’habillage.
Ces deux couches sont disponibles, sous différents formats, sur la plateforme data.gouv.fr. Elles seront naturellement complétées avec les versions 2021 dès la parution d’ADMIN-EXPRESS-COG dans ce millésime (vers le mois de mars).
Pour visualiser France par commune directement dans mapshaper
Pour aller plus loin
J’ai eu beaucoup de plaisir pendant cette exploration à découvrir encore de nouvelles fonctions mapshaper. Alors que je pensais devoir en passer par QGIS pour certaines étapes, il s’est avéré que mapshaper savait, quasiment, tout faire ! En tous cas tout ce dont j’avais besoin. Son créateur Matthew Bloch vient même de me communiquer un bon tuyau sur la simplification conditionnelle. Voici donc quelques ressources additionnelles pour approfondir votre connaissance de cet outil. Je salue également la qualité des fichiers produits par l’IGN, dont l’expertise en matière de généralisation nous permet, depuis bien des années, de réaliser des cartes statistiques web-compatibles.
Annexe : aménagement de l'estuaire de la Loire
Les principaux estuaires sont dessinés de façon a priori illogique dans ADMIN-EXPRESS, plus cohérente dans Geofla. Geofla les évoque de façon claire, suffisante pour que l’on reconnaisse leur existence, mais sans chercher l’exactitude géographique, la limite de salure des eaux ou plus loin encore le trait de côte. ADMIN-EXPRESS simplifié présente toute la Gironde, évoque la Seine, et ignore la Loire. Plus curieux encore, ADMIN-EXPRESS simplifié est en réalité plus détaillé que la version standard dans le cas de la Gironde !
Intéressons-nous donc à la Loire, j’aimerais obtenir la découpe de droite, partant de la situation de gauche. Mon idée est de dessiner un pochoir, et de l’appliquer ensuite à mon fond communal.
Je sélectionne les communes en bordure d’Estuaire pour délimiter ma zone d’intervention, puis exporte cette sélection renommée com_loire au format geojson (j’applique au préalable une reprojection en WGS84 par -proj wgs84, car GeoJSON impose ce système de référence) :
Mapshaper ne me permet pas de dessiner des formes géométriques libres (voilà, j’ai trouvé une de ses limites !), je vais en passer par un autre outil web gratuit : https://geojson.io/. Une fois ces communes chargées, je dessine par dessus mon pochoir :
-proj target=estuaire_loire webmercator \ -erase target=a_com2020 source=estuaire_loire
Merci beaucoup Eric pour ce partage!
A noter que la représentation “illogique” de l’estuaire de la Gironde a déjà fait l’objet de quelques échanges de courriers entre administrations, mais à ce jour, d’après ce que j’ai compris, la raison industrielle l’a emportée sur les besoins des utilisateurs locaux.
Merci beaucoup Bruno pour ta lecture attentive ! C’est intéressant de savoir que le débat sur la représentation des estuaires a été posé, je vais m’employer à le prolonger. Il me semble que Contours Iris a aussi une Gironde “comblée”.
Très beau travail … en plus agréable à lire !! Un blog complémentaire à Décryptagéo !!
Bonjour, très beau travail en effet. En chargeant les données (topojson “non projeté”), je m’aperçois qu’il me serait utile d’avoir accès au résultat obtenu en sautant l’étape de rapprochement des Droms — cela notamment pour utiliser une autre projection (d3-composite-projections). Est-ce envisageable de l’ajouter, ou bien la procédure conseillée est-elle de rejouer ton code en le modifiant ?
Bonjour Philippe,
et merci pour ton message, je pense avoir compris ta question et tu trouveras le fichier que tu cherches, je l’espère, ici :
https://static.data.gouv.fr/resources/contours-des-communes-de-france-simplifie-avec-regions-et-departement-doutre-mer-rapproches/20201214-130722/a-com2020-metro-topo-3857.json
pour le reconstituer, j’ai suivi les étapes suivantes :
1) https://mapshaper.org/?files=https://static.data.gouv.fr/resources/contours-des-communes-de-france-simplifie-avec-regions-et-departement-doutre-mer-rapproches/20201115-141106/a-com2020.zip
2) dans la console, filtrage pour éliminer les droms
filter “codgeo<'97'" 3) export topojson avec les paramètres topojson-precision=0.002 gj2008 gj2008 étant important, tu le sais, pour d3 (winding compatible)
Bonjour
Je travaille dans le secteur de la santé et l’accessibilité aux soins (déserts médicaux). Votre base contient elle un travail complémentaire pour avoir les délimitations des arrondissements de Paris, Lyon et Marseille pour les retraiter comme des communes ?
Merci à vous
Bonjour, et merci pour votre intérêt pour ce travail. Je n’ai pas prévu d’intégrer les délimitations d’arrondissement pour ces trois villes, désolé…
Cordialement,
Bonjour,
Je me demande comment intégrer ces données dans power bi ?
Pour l’instant je n’y suis pas arrivée.
Merci
Bonjour Aline, je ne manipule pas trop PowerBI, toute la question est de savoir s’il peut lire des fichiers GeoJSON. Il est probable qu’il ne puisse en revanche pas lire directement le format topoJSON, donc choisir le bon format sur le site de téléchargement.
Ensuite, peu de logiciels non SIG sont optimisés pour lire des fonds de carte volumineux, c’est un fait. Pour faire rapidement des analyses thématiques, procéder par copier coller avec par exemple https://statistiques-locales.insee.fr/#c=externaldata peut faire gagner du temps.
bonjour,
je travaille au ministère de la justice.
est-ce qu’il existe une carte avec les COM (polynésie, n-calédone, st-pierre-miquelon, wallis) ?
Bonjour, ce n’est pas facile à trouver, et surtout à assembler.
Les gestionnaires de cette application l’ont fait : https://carto-stats.injep.fr/#c=indicator&i=etab_stock.txetabsport&view=map28
Vous pourriez vous rapprocher de l’Injep.
Cordialement,
Eric M.
Bonjour,
Merci beaucoup pour le travail !
Sur Data Gouv, les fichiers téléchargés sont au format JSON. Est-il possible de les avoir directement au format GeoJson ?
Merci par avance,
Cordialement,
Elouan
Bonjour, et merci pour cet avis positif ! Il y a normalement sur data.gouv à la fois des geojson et des topojson. Dans les deux cas, vous pouvez les visualiser sur https://mapshaper.org/ par exemple, et exporter les topojson vers geojson.