"Making data out of data" : Google vs Apple Maps

Justin O’Beirne vient de publier une comparaison passionnante de Google Maps avec ses concurrents :
https://www.justinobeirne.com/google-maps-moat

Je recommande la lecture complète mais pour résumer la thèse est que Google a réussi, à partir de l’imagerie satellite et des Google Cars, à cartographier à la fois le bâti et les POIs et surtout à créer une nouvelle dimension de données à partir des deux (les fameuses « areas of interest » en surimpression orange).

Pour arriver à concurrencer Google il ne s’agit donc plus seulement de collecter des données, il faut aussi arriver à traiter ces données et en faire de nouveaux jeux de données et fonctionnalités. Justin O’Beirne compare cela à des douves (« moat ») qui entourent Google et son modèle économique : imprenable.

L’étude s’attarde beaucoup sur la comparaison avec Apple Maps mais il aurait été beaucoup plus intéressant à mon sens de se pencher sur le cas OpenStreetMap et sur la façon dont on pourrait penser des bases de données alternatives pour ces usages augmentés de la cartographie.

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machine learning is the new data? ça va intéresser @mathieu :wink:

Merci Johan pour le signalement de cet article !

Ce serait intéressant de voir la situation en France.

En 2010-2011 l’IGN a vendu les données du référentiel à grande échelle et les orthophotographies à plusieurs grands acteurs du numérique (dont Bing et Google) pour un montant exceptionnel d’une dizaine de millions d’euros. Depuis ces acteurs ont effectué les mises à jour des données par leurs propres moyens, dont certains décrits dans l’article que tu cites.

Je me demande dans quelle mesure cette vente initiale a permis à Google Maps de se développer en France - au détriment d’ailleurs d’autres alternatives y compris celles proposées par l’opérateur public de l’information géographique…

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Merci @johan , je suis complètement fan de cette série sur les cartes. Voir aussi la comparaison des évolutions d’Apple Maps et de Google en mai 2017.

Je pensais que les Area of Interest étaient faites à partir des données de fréquentation des lieux collectées par Google Maps et Android qui donnent par exemple les courbes de fréquentation des cinémas ou des restaurants selon les heures et les jours de la semaine.

Pour comparer Google Maps et OpenStreetMap, je vous signale l’outil MapCompare qui permet de voir des choses très intéressantes. Par exemple, comparer TheCamp à Aix entre OSM (suite notamment à la cartopartie pendant la data literacy conference) et Google Maps :
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Un très bon résumé de l’article en français https://www.igen.fr/ios/2018/01/cartes-le-fosse-entre-google-et-apple-se-creuse-encore-102544

Les plateformes continuent d’avaler le monde petit bout par petit bout : Coord.co (Sidewalk Labs, Alphabet / Google) cartographie désormais les règles de stationnements !

[edit] et Uber réinvente le GPS

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Un bon résumé des évolutions (nombreuses) qui ont eu lieu dans ce domaine ces 3 dernières années.

What gives Google Maps an edge over other experiences? Today, I would argue the three pillars of its comparative advantage are Places, Street View, and 3D data. But in a few years, I think it will mostly just be Places. And shortly thereafter, it may well wind up with no remaining edge beyond convenience and brand loyalty.

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Coïncidence… du côté d’OSM-FR on s’intéresse de plus en plus aux POI commerces…

C’est clair qu’avec le Covid caresteouvert.fr a montré la valeur ajoutée d’OSM pour les données PoI ! Et après la crise, des idées pour aller plus loin ?

Personnellement j’ai pas mal contribué cette année au projet Name Suggestion Index et à Wikidata, ce qui permet (indirectement) d’améliorer la qualité des données OSM sur les PoI commerce en particulier.

C’est assez facile à faire avec pas mal d’effets collatéraux positifs. Exemple :

Ensuite repris par les outils de contribution OSM (iD, JOSM…) ce qui aide beaucoup dès la saisie et sans effort supplémentaire :

Ca me fait aussi penser à ce thread récent lancé sur une idée de Jean-Louis Zimmermann :