Le big geodata désigne les très grands ensembles de données géolocalisées, c’est-à-dire rattachées à un lieu ou à des coordonnées, dont l’analyse permet de comprendre des tendances et des dynamiques spatiales à grande échelle.
Il applique les méthodes du big data à la dimension géographique. Ses sources sont variées : positions des téléphones et des objets connectés, images satellitaires et aériennes, capteurs urbains, transactions et adresses converties en coordonnées par géocodage, publications localisées sur les réseaux sociaux, statistiques publiques découpées en zones fines. Chaque donnée associe au moins une position, souvent un horodatage, et un ou plusieurs attributs, comme un montant d’achat ou un nombre de passages.
Le big geodata se distingue du géomarketing, qui est la discipline d’analyse et de décision fondée sur la géographie : il en constitue la matière première lorsque les volumes dépassent les outils courants. Il se distingue aussi du marketing géolocalisé, qui adresse des messages selon la position d’une personne à un instant donné.
Les usages professionnels couvrent l’implantation de points de vente, l’analyse des flux de clientèle, la planification média locale, la logistique et l’aménagement urbain. Lorsque les positions se rattachent à une personne ou à son appareil, ce sont des données personnelles au sens du RGPD.
Le RGPD, à son article 4, cite expressément les « données de localisation » parmi les identifiants qui rendent une personne identifiable. Une suite de positions révèle un domicile, un lieu de travail, des habitudes. Pour la plupart des décisions marketing, une donnée agrégée par zone suffit. Nous recommandons donc de travailler à la maille la plus large compatible avec la décision, et de recourir à l’anonymisation des données dès que possible.
L’Insee publie des données carroyées issues du dispositif Filosofi. L’édition « Revenus, pauvreté et niveau de vie en 2021 », mise en ligne le 16 février 2026, est disponible sur des carreaux de 200 mètres et de 1 kilomètre de côté. Croisées avec vos ventes géocodées, ces sources d’open data permettent déjà de comparer pénétration et potentiel par zone. Lisez la documentation avant tout croisement : l’Insee signale que les fichiers diffusés incluent des données imputées. Selon nous, beaucoup d’entreprises achètent des données de mobilité avant d’avoir exploité ce socle gratuit.
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Le big geodata désigne la matière : de très grands volumes de données rattachées à des lieux. Le géomarketing désigne la discipline qui analyse des données géographiques pour décider, par exemple, d’une implantation ou d’un découpage de secteurs commerciaux. Le géomarketing peut se pratiquer avec des données modestes, comme un fichier clients géocodé et des statistiques publiques.
Critère pratique : vous entrez dans le big geodata lorsque vos données de localisation, par leur volume ou leur flux continu, dépassent les capacités de vos outils habituels.
Partez de votre fichier clients et de vos ventes. Convertissez les adresses en coordonnées par géocodage et contrôlez le taux de réussite. Croisez ensuite ces points avec des statistiques publiques par zone, comme les données carroyées de la statistique publique.
Calculez pour chaque zone un taux de pénétration : vos clients rapportés à la population ou aux ménages. Comparez les zones entre elles avant toute décision. Ce premier travail précède utilement l’achat de données de mobilité, dont il permet de cadrer le besoin.
Posez quatre questions au fournisseur. Comment les données sont-elles collectées, et avec quel consentement ? Quelle part de la population l’échantillon représente-t-il, et avec quels biais connus ? Quelle est la précision réelle des positions ? Quelle est la date de collecte et la fréquence de mise à jour ?
Demandez ensuite un jeu d’essai sur une zone que vous connaissez bien. Comparez-le à vos propres comptages ou à vos ventes. Une source qui ne retrouve pas ce que vous savez déjà ne vous apprendra rien de fiable.
Le premier risque est juridique : des positions rattachées à un appareil sont des données personnelles, et leur réutilisation exige une base légale valable. Si le fournisseur ne peut pas démontrer comment il a recueilli le consentement, l’acheteur s’expose lui aussi. Le second risque est analytique : un échantillon biaisé produit des conclusions fausses mais convaincantes.
Exigez par contrat la documentation de la collecte et la garantie de conformité. Préférez des données agrégées par zone lorsque la décision n’exige pas de suivre des individus.
Elles sont utiles lorsque la décision dépend fortement du lieu et du moment : réseau de points de vente, flux de passage, planification de campagnes locales, tournées logistiques. Elles se justifient surtout quand les flux sont continus et que la décision se répète, par exemple chaque semaine.
Renoncez-y si votre activité est surtout à distance et peu dépendante du territoire, ou si une analyse à la commune suffit. Dans ce cas, un fichier clients géocodé et des statistiques publiques répondent à la question pour un coût bien moindre.
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