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Évaluer la qualité de la donnée OSM à partir de l'historique des contributions

Damien Garaud viendra nous présenter un sujet concernant l'exploitation de données historiques d'OpenStreetMap afin d'évaluer la qualité de la donnée sur la base des contributions passées. Des données spatiales OpenStreetMap sont créées, modifiées, effacées tous les jours par des milliers de contributeurs du monde entier. L'historique de ces contributions contient des informations riches qu'il est possible d'extraire afin de qualifier la donnée OpenStreetMap. En traitant et en fouillant la donnée avec le langage de programmation Python, l'évolution des modifications est traçable pour n'importe quelle entité OSM : routes, bâtiments, places, etc. Une question de recherche intéressante revient à se demander si le niveau du contributeur (débutant, intermédiaire, expert) peut être inféré à partir de cet historique. A l'aide d'un algorithme de machine learning non-supervisé (K-means), nous qualifierons les contributeurs en fonction de leur contribution sans connaissance a priori sur leur niveau d'expertise. Comme d'habitude la présentation sera suivie d'un buffet en mode participatif

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Interprétabilité des modèles

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