Utilisation d’OSM pour l’appli campus OPALE : apports mutuels et évolutions à venir State Of The Map 2024

L’application mobile OPALE est le couteau suisse de l’usager des campus de l’Université Lyon 1 : elle associe outils pratiques (notes, emploi du temps, mail…) et découverte des campus (bâtiments, œuvres d’art, arbres remarquables, associations…) grâce à une carte. L’appli a initialement été conçue pour répondre (entre autres) aux questions suivantes : Vous cherchez l'amphi Jussieu pour votre cours qui commence dans 10 minutes ? Vous voulez savoir d'où vient ce drôle d'arbre un peu chétif ? Vous êtes intrigué par un panneau lumineux qui affiche des messages étranges ? En 2017 la première version d’OPALE utilisait, nul n’est parfait, une carte et des itinéraires Google. Après avoir découvert le monde d’OpenStreetMap, OPALE est revenue à la raison et a adopté OSM pour sa cartographie et ses itinéraires. Dans les fonctionnalités de l’appli, on trouve maintenant également des itinéraires en intérieur. Nous avons fait le choix de les établir d’après une cartographie OSM. OPALE est donc désormais non seulement utilisatrice, mais aussi contributrice d’OSM : principalement (mais pas uniquement) pour la cartographie en intérieur. Nous présenterons le fonctionnement d’OPALE en lien avec OSM, en mettant en évidence comment OPALE utilise les ressources d’OSM, mais aussi comment OPALE alimente OSM, à travers plusieurs projets en cours : - cartographie et itinéraires en intérieur de bâtiments universitaires, pour des déplacements inclusifs (proposer un itinéraire adapté aux handicaps de l’usager, en particulier porteur de Troubles du Spectre de l’Autisme) ; - modélisation et orientation dans une bibliothèque universitaire (trouver son livre à la BU) ; - contribution des usagers des campus (en particulier les étudiants, dont les étudiants autistes) à l’identification des caractéristiques des salles et des cheminements (identifier les cheminements bruyants, les éclairages au néon dans les salles). Nous évoquerons les questionnements sous-jacents, notamment nos recherches de tags pertinents, sans ignorer nos erreurs de débutants.