philippe latour - géomarketing
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Qu'est ce que le géomarketing ?L’analyse du comportement des individus dans l’espaceTRANSCRIPT
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1ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
GEOMARKETING
ETAT DE L’ART
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2ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
P. LATOUR
Consultant associé
Partenaire Arvato & BvaRéférences
9 Télécom, Auchan, Banques Populaires, BASF, Completel, Disney, EDF, France Télécom,
GDF, Peugeot, P.P.R., Renault…
HEC, ESSEC, ENSG, IAE Lille, Univ. Paris 12
PRESENTATIONS
http://www.spatialist.fr/
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3ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
LE GEOMARKETING
INTRODUCTION
PROBLEMATIQUE METHODOLOGIQUE
L’ANALYSE QUALITATIVE
L’ANALYSE QUANTITATIVE
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4ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
INTRODUCTIONQU’EST CE QUE LE GEOMARKETING ?
INTRODUCTION
L’analyse du comportement des individus dans l’espace
Objet de sciences nombreuses :sociologie, éthologie, économie, politique,
géographie, urbanisme, marketing…
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5ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
- L’individu au sens économique :Une personne, un ménage, une entreprise.
-L’espace géographique, économique,démographique, sociologique.
- La complexité.
INTRODUCTION
LE COMPORTEMENT DESINDIVIDUS DANS L’ESPACE
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6ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Espace géographique
Espace sociologique
Espace économique
LA COMPLEXITÉ DES COMPORTEMENTS DANS L’ESPACE
COMPORTEMENTS SPECIFIQUES
INTRODUCTION
Espace démographique
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7ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
POSTULATS :
INTRODUCTION
1. Il existe un lien rationnel de l’individu à l’espace
2. Chaque individu pris au hasard dans un espace
donné a une propension à se comporter comme
n’importe quel autre individu dans le même espace.
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8ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
On ne peut pas dire :
« les populations des cadres et prof. supérieures
de 30 à 49 ans ont tel comportement »
CONSEQUENCE :
INTRODUCTION
Mais on peut dire :
« Les populations de 30 à 49 ans, de diplôme Bac + 2, ont un comportement homogène lorsqu’ils font des achats à Velizy 2 »
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9ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
LE GEOMARKETING
INTRODUCTION
PROBLEMATIQUE METHODOLOGIQUE
L’ANALYSE QUALITATIVE
L’ANALYSE QUANTITATIVE
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10ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
GEOMARKETING
DONNEES NOMINATIVES
MA
RK
ET
ING
CA
RT
OG
RA
PH
IE
STATISTIQUES
DONNEES COMPORTE-
MENTALES
MOYENS
DONNEES
Les composantes du géomarketing
CARTES
REFERENTIELS
INSEE
ENQUETESSONDAGES
MEGA BASES
FICHIERSparticuliers &entreprises
PANELS
S.I.G. METHODES
OUTILS STAT
OUTILS STATOUTILS RESTRU
RAPPEL
PROBLEMATIQUE
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11ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
La cartographie entre science, art et manipulationPh. Rekacewicz – le Monde Diplomatique – Février 2006
« La carte n’offre … que ce que le cartographe
(ou son commanditaire) veut montrer.
Elle ne donne qu’une image tronquée, incomplète,
partiale, voire trafiquée de la réalité. »
LA CARTOGRAPHIE
PROBLEMATIQUE
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12ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Exemple : illustration du S.D.R.I.F. par l’IAURIF
PROBLEMATIQUE
« Approche par faisceaux »
« Réduire les inégalités
territoriales, sociales et
environnementales »
« Promouvoir une organisation urbaine
anticipant les mutations climatiques
et énergétiques »
« Doter la métropole
d’équipements et de services de
qualité »
« Garantir la cohérence du
système régional des espaces
ouverts»
« Accueillir et stimuler l’emploi
et l’activité économique»
« Développer et faciliter une
mobilité raisonnée des
personnes et un transport durable
des biens»
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13ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
PROBLEMATIQUE
A chaque adresse sont affectées des données (ventes, nb habitants, ménages…)
Comment les agréger pour
rendre le phénomène
compréhensible ?
PROBLEMATIQUE METHODOLOGIQUE
Agrégation des données
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14ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Agrégation des données
Bordeaux : 45.000 entreprises
Sud de Paris : 386.000 abonnés au téléphone
PROBLEMATIQUE
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15ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Agrégation des données
Fichiers : quantités ou valeurs par grandes catégories.
Ex : Nb entreprises par tranches de C.A. ou d’effectifs
Géographique : par zones ou territoires
Ex : Nbre et C.A. de clients d’une zone de chalandise,population d’un secteur d’étude
PROBLEMATIQUE
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16ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Agrégation des données
3 approches envisageables :
- Par concentration du phénomène étudié
- Par découpage administratif
- Par découpage isotrope du territoire(Analyse de grille)
PROBLEMATIQUE
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17ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Agrégation par concentration
Méthode : filtrage d’image
Application : Localisation – Allocation
PROBLEMATIQUE
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18ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Méthode : filtrage d’image
Utilisation : Optimisation de la localisation de X points d’offre / Y points de demande
Positionnement de 1 ET 5 P.D.V. sur base de 10.000 prospects
PROBLEMATIQUE
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19ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Agrégation pardécoupages administratifs
DECOUPAGES
Inconvénients :
1° Découpages souvent morcelés
2° Certains non exhaustifs (Ilots)
3° Territoires hétérogènes en formes et en dimensions
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20ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
les régions et les départements
DECOUPAGES
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21ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
+ Problème des pseudo-cantons
les cantons
DECOUPAGES
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22ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
les communes
Découpages hétérogènes
Castelmoron (33) : 4 ha Arles : 75.968 ha
DECOUPAGES
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23ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
0102 NORD
0102 NORD
0103 EST
0101 OUEST
Les IRIS 2000
IRIS DISJOINTS
27701 VAL DE REUIL
Le Bâti
DECOUPAGES
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24ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
IRIS DISJOINTS
PARIS
Les IRIS 2000
DECOUPAGES
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25ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Les découpages administratifs sont hétérogènes :
DEPARTEMENT NBRE COMMUNES SURFACE KM2 000 h.
PARIS 20 105 2.152
PAS DE CALAIS 894 6.720 1.433
GIRONDE 542 10.160 1.213
LOZERE 185 5.180 74
EN EUROPE NBRE COMMUNES SURFACE KM2 000 h.
PARIS 20 105 2.152
BERLIN 1 890 3.400
LONDRES 1 1.580 2.700
MADRID 1 8.000 4.900
DECOUPAGES
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26ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Le découpage administratif ne permet pas de comparer les territoires entre eux
Hétérogénéité
Rappel :
Iris Saint Merri 5 / Paris 4° : 0,33 ha Iris Stes Maries de la mer : 37.339 ha
Rapport de 1 / 110.000 (St Marin comparé à la Chine)
Iris St Lambert 32 à Paris 15° : 1 hab. Iris Chinon : 8.712 hab.
Rapport de 1 / 8.700 (Jersey + Guernesey / à la Chine)
DECOUPAGES
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27ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
REGROUPEMENTS DE TERRITOIRES
Codes postaux
Bassins de vie,
Zones d’emploi,
Aires urbaines,
Espaces urbains,
Espaces à dominante urbaine / rurale,
Unités urbaines (bâti regroupe 75% hab.),
E.P.C.I. (Etab. Pub. Coopérat. Inter…)
DECOUPAGES
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28ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
LES CODES POSTAUX
51300
Logistique de La Poste
6.981 C.P. dont 682 lieux dits
+ 20.956 CEDEX
Jusqu’à 46 communes dans 1 C.P.
Modifications fréquentes
DECOUPAGES
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29ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Découpages administratifs : les bassins de vieINSEE / DIACT (ex Datar)
Découpages hétérogènes
BASSIN NB COMMUNES
SURFACE KM2
000 h.
PARIS 556 3.781 7.676
NICE 894 6.720 1.433MONTLOUI
S (66)1 1,2 0,27
MENAGES REGROUPES
50 / 30 / 20
DECOUPAGES
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30ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Le recensement continu
Intervention de la CNIL sur la publication des résultats § revenus fiscaux des ménages
« Données non diffusables » si la zone < 2.000 h.
Hétérogénéité du référent géographique
Revenu médian au canton
DECOUPAGES
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31ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
LE GEOMARKETING
INTRODUCTION
PROBLEMATIQUE METHODOLOGIQUE
L’ANALYSE QUALITATIVE
L’ANALYSE QUANTITATIVE DE GRILLE
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32ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
INSUFFISANCES DE LA
CARTOGRAPHIE ILLUSTRATIVE
Cartes thématiques symboliques
ANALYSE QUALITATIVE
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33ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
PREFERER LA CARTE THEMATIQUE CHOROPLETHE
La valeur ponctuelle d’un phénomène est
représentée par une graduation de couleur
Mais les valeurs ne doivent pas être
affectées n’importe comment à la carte.
ANALYSE QUALITATIVE
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34ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
A BC
Ces 3 communes ont chacune 4.500 habitants
Quelle est la plus intéressante en marketing ?
ANALYSE QUALITATIVE
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35ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
A BC
Ces 3 communes ont chacune 4.500 habitants
Représentation en densité
ANALYSE QUALITATIVE
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36ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Etrechy6.104 h
sont ils « aussi peuplés » que Paris ?Max. population Iris : 5.555 h (Necker 10)
Magny5.657 h
Affichage en densité
Densité : Faire apparaître les valeurs réelles
ANALYSE QUALITATIVE
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37ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Etrechy6.104 h
sont ils « aussi peuplés » que Paris ?Max. population Iris : 5.555 h (Necker 10)
Magny5.657 h
Affichage en densité
Densité : applicable à toutes les représentations
ANALYSE QUALITATIVE
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38ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
LE GEOMARKETING
INTRODUCTION
PROBLEMATIQUE METHODOLOGIQUE
L’ANALYSE QUALITATIVE
L’ANALYSE QUANTITATIVE
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39ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
L’ANALYSE QUANTITATIVE
Principes de l’analyse de grille
Applications : - discrétisation et corrélations
- modélisations / fonctions avancées
ANALYSE QUANTITATIVE
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40ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
L’analyse spatiale implique le découpage de l’espace en unités comparables, homogènes et isotropes.
AUGUST LÖSCH 1930CHRISTALLER :
Découpage de l’espace en zones homogènes
W. APPLEBAUM 1966 :
Principe de l’analyse de grille
Forme optimale de la zone de chalandise
d’un P.D.V., qui minimise la distance
ANALYSE QUANTITATIVE
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41ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Il faut s’abstraire des découpages administratifs.
ANALYSE QUANTITATIVE
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42ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
L’ANALYSE DE GRILLE
Les données repérées par leur géolocalisant (X,Y) sont affectées aux cellules de la
matrice de découpage de l’espace
GRILLE : principes
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43ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
L’ANALYSE DE GRILLE
Les données attachées à un objet
(commune, IRIS) sont affectées aux cellules
en proportion des surfaces intersectées
GRILLE : principes
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44ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
L’ANALYSE DE GRILLE
Avantages :
- Mise en densité automatique du phénomène
- Facilités du calcul matriciel
/ MARCHE
VENTES
= PART DE MARCHE
GRILLE : principes
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45ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Avantages :
- Comparer des données de référents différents
CLIENTS A L’ X, YMENAGES A L’IRIS
GRILLE : principes
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46ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
La matrice autorise les traitementsmathématiques et statistiques dans l’espace.
Les données géoréférencées en X,Y sont libéréesde la sémantique des découpages administratifs.
En topologie : création de liens géométriques et algébriques entre unités
constituantes du phénomène dans la matrice
§ travaux de Jacques Bertin (1964 carto. Statist. Automatique)
GRILLE : principes
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47ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
L’ANALYSE DE GRILLE
Permet de « généraliser » les données
généralisation cartographique
Cellule 1k x 1k Cellule 5k x 5k Cellule 50k x 50kCellule 20k x 20kCellule 10k x 10k
MENAGES REGROUPES 50 / 30 / 20
GRILLE : principes
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48ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Courbe de Lorenz
Loi de Pareto : 20% des ménages sur 80% du territoire
DENSITE DES MENAGES
Discrétisation par concentration
DISCRETISATION
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49ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Améliorer l’analyse visuelle
La discrétisation
12.462
4.476
2.460
1.376712368195106
17
247
542
979
1.75
03.
390
6.65
0
1245
0
22.5
90
40.3
00
135.
000
MENAGES EN 10 QUANTILES DE 2,3 Millions
REGROUPES 50 / 30 / 20
57
DISCRETISATION
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50ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
F.A.O. / MENAGES
Moyenne = 41% = 9 %
COMPARER 2 PHENOMENES
Le taux de pénétration est trompeur :
Douaumont (55) : 100%(2 F.A.O. / 2 Ménages)
Vitry (94) : 50%15.000 F.A.O. / 30.000
ménages
CORRELATIONS
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51ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
000 Ménages
00
0 F
.A.O
.
000 Ménages
00
0 F
.A.O
.
Mettre en évidence la relation :
1. Nuage de points
2. Ajustement par la droite de régression (méthode des moindres carrés)
Y en X Y = 0.4496 X – 13.9 X en Y X = 2.2022 Y + 45.9
3. Coef. de corrélation (Bravais-Pearson) : -1 < r < 1 a x a’ = 0.99
4. Probabilité de liaison :A = 1-V1-r2 = 0.86
5. Variances : V totale = V expliquée + V résiduelle5 645 005 = 5 564 053 + 80 953
LIEN FORT ENTRE LES 2 VARIABLES
COMPARER 2 PHENOMENES
CORRELATIONS
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52ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
COMPARER 2 PHENOMENES
000 Ménages
00
0 F
.A.O
.
128
57
65+ 8
288
129
123- 6Etude des « résidus »
Les résidus ou écarts à la régression indiquent les sur et
sous représentations du phénomène corrélé
CORRELATIONS
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53ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
COMPARER 2 PHENOMENES
Les valeurs des écarts à la régression sont
réparties en 5 classes selon les Ecarts-
types : = 285
> à +2 +1 à +2 -1 à +1 -1 à -2 < à -2
F.A.O. / MENAGES
CORRELATIONS
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54ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
COMPARER L’EVOLUTION D’UN PHENOMENEPopulation Yvelines 90 / 99
> à 650 +325 à + 650 - 325 à + 325 - 325 à - 650 < à – 650
2 km x 2 km
CORRELATIONS
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55ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
> à 650 +325 à + 650 - 325 à + 325 - 325 à - 650 < à – 650
2 km x 2 km
COMPARER L’EVOLUTION D’UN PHENOMENEPopulation Yvelines 90 / 99
CORRELATIONS
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56ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Problème de lisibilitéPopulation Yvelines 90 / 99
CORRELATIONS
+ = ? > à 650 +325 à + 650 - 325 à + 325 - 325 à - 650 < à – 650
2 km x 2 km
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57ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
MODELISATIONS
Les corrélations permettent la
construction de modèles
GRILLE : modélisations
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58ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
MODELISATIONS
Echelle des cellules :
200 m.
GRILLE : modélisations
APUR : implantation des 1.451 stations velib’ à Paris
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59ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
AUTOCORRELATION SPATIALE
Mesure par les coefficients de : Geary : Variance des écarts entre lieux contigus / Variance totale
ou de Moran : Covariance des écarts entre lieux contigus / Variance totale
I Moran + / - 1 autocorrélation positive ou négative forte
+ entropie relative forte
I Moran 0 autocorrélation faible
+ entropie relative faible
Des zones contiguës se ressemblent elles plus que des zones éloignées ?
Voir les travaux de L.Anselin (univ.Illinois)
GRILLE : modélisations
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60ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31 32 33 34 35
36 37 38 39 40 41 42
CLASSIFICATIONS TYPOLOGIQUES
Classification hiérarchique ascendante
avec contraintes de contiguïté (Gordon 1981)
Utilisation d’algorithmes :
- ACP(1) hiérarchique ascendante ou- Réallocation sur partition initiale
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
(1) Analyses en Composantes Principales
GRILLE : modélisations
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61ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
L’ANALYSE DE GRILLE APPLICATION SCIENTIFIQUE
Modèle climatique «ModelE»
du Hadley center
L’espace est divisé en cubes qui
interagissent entre eux
GRILLE : modélisations
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GEOMARKETING
62ARTICQUE 2009 | SPATIALIST |
Prudence et rigueur !
CONCLUSION
CONCLUSION