Entre carte et code

Bonjour, chers lecteurs de mon journal. Je m’appelle Aleksandr Annenkov.

Je suis géographe de formation. Diplômé de la faculté de géographie de l’université d’État de Perm, j’ai commencé ma carrière dans les SIG, la cartographie et l’urbanisme. Une carte n’a donc jamais été pour moi une simple image du territoire. C’est une manière d’organiser des informations dispersées, de voir les liens entre les objets et de comprendre pourquoi un espace est structuré ainsi.

C’est sans doute pour cela que le passage de la géographie aux technologies numériques m’a paru plus naturel qu’on pourrait le croire. Les données spatiales et les systèmes d’information géographique sont venus d’abord, puis la modélisation de l’information, les exigences relatives aux données, les environnements communs de données et la numérisation des infrastructures. S’y sont ensuite ajoutés les systèmes de classification, les documents lisibles par machine, les ontologies, les bases de connaissances, les jumeaux numériques et l’intelligence artificielle.

Les noms des technologies changent vite, parfois plus vite que les présentations consacrées à la précédente. Mais la question qui les sous-tend reste pour moi la même : comment décrire un monde réel complexe de façon à pouvoir travailler utilement avec sa représentation numérique ?

La géographie apprend à voir le système derrière un objet isolé. Une rivière appartient à un bassin versant ; une ville dépend de sa situation, du relief, des transports et de son histoire ; un paysage résulte de multiples processus intervenus à des époques différentes. Il en va de même des systèmes numériques. Un modèle, un document ou un jeu de données devient réellement utile lorsque l’on comprend sa place, ses relations, son origine et ses usages futurs.

De là vient mon intérêt professionnel pour la transformation numérique des infrastructures. Je m’intéresse à la manière dont les données deviennent des connaissances d’ingénierie, dont les exigences réglementaires deviennent lisibles par machine et dont les modèles d’information se relient aux processus réels. Avec un contexte suffisamment structuré, l’intelligence artificielle peut devenir un outil utile, plutôt qu’une nouvelle fenêtre spectaculaire munie d’un bouton « Générer ».

L’enseignement tient également une place importante dans cette histoire. Expliquer la modélisation de l’information, les plateformes numériques ou les données à des étudiants et à des collègues révèle vite les lacunes de sa propre compréhension. Une bonne explication est impitoyable envers les formules élégantes mais creuses. C’est peut-être pour cela que j’aime démonter les sujets complexes jusqu’à distinguer, derrière la terminologie, le fonctionnement réel du système.

Cette façon de regarder le monde ne disparaît pas hors du travail. Je m’intéresse aux villes, aux paysages naturels, à l’histoire, aux routes, à l’architecture, à la photographie et aux voyages. J’y vois l’occasion de m’arrêter pour comprendre pourquoi une ville est née ici, à quoi ressemblait autrefois le paysage, comment les hommes ont adapté l’espace à leurs besoins et ce qui, du passé, continue de le façonner.

Ce journal est né de cette habitude. Voyages et technologies, géographie et produits numériques, photographies et textes au long cours peuvent y voisiner. Les sujets semblent différents au premier abord. Pour moi, ils sont reliés par une même pratique : regarder au-delà de la première impression et chercher à comprendre comment les choses sont faites.

C’est peut-être pour cela que je me trouve encore quelque part entre carte et code.

Et je crois que cela me convient tout à fait.