There to Where, une heatmap urbaine basée sur les préférences résidentielles

• Un site web qui permet de comparer sur un seul écran les contraintes de distance entre le travail, les amis et les lieux fréquemment visités pour affiner les zones candidates lors d’un déménagement ou du choix d’un hébergement
• On peut parcourir l’ensemble d’une ville via une heatmap personnalisée, puis vérifier les distances précises de chaque bien avec une distance matrix
• En collant aussi un itinéraire de voyage, il permet de trouver un point de chute d’hébergement proche des lieux d’intérêt dans la ville de destination
• Grâce à une extension Chrome, il est aussi possible d’afficher la heatmap sur des plateformes comme Zillow, Airbnb et Apartments.com
• Il réduit les allers-retours entre plusieurs onglets Google Maps pour vérifier les emplacements, afin de gérer sur une seule page la recherche d’un logement pour un déménagement ou un séjour

---

Affiner ses options de logement ou d’hébergement selon la distance

• There to Where est un outil de recherche résidentielle conçu pour trouver « un logement proche des lieux qui comptent pour moi »
• Il vise à réduire les situations où l’on ouvre plusieurs onglets Google Maps pour comparer, ou où l’on réalise trop tard qu’un bien est trop éloigné du travail
• Les quartiers, les biens et les points d’ancrage de voyage peuvent être comparés de différentes façons
  • heatmaps : visualiser sous forme de heatmap les zones d’une ville adaptées à son mode de vie
  • distance matrix : comparer sur un seul écran la proximité des biens candidats avec le travail, les lieux d’activité et les commerces fréquentés
  • vacation : coller un itinéraire de voyage pour calculer les zones de la ville proches des points d’intérêt

Étendue des usages pris en charge sur le site web

• La heatmap personnalisée sert à trouver des zones de vie candidates proches du travail, des relations sociales et d’autres lieux importants
• La fonction voyage génère une heatmap à partir de l’itinéraire collé afin de trouver un emplacement d’hébergement adapté dans la ville de destination
• L’extension Chrome permet d’utiliser la heatmap directement sur des plateformes comme Zillow, Airbnb et Apartments.com
• Des liens vers des appartements par ville sont proposés pour Chicago, New York City, San Francisco, Minneapolis, Seattle, Dallas, Austin, London, Tokyo, Lisbon, Moscow, Washington DC, Los Angeles, Paris, Berlin, Sydney, Toronto, Singapore et Barcelona
• Parmi les cas d’usage : affiner une zone de déménagement, équilibrer la distance avec un parc, une école primaire, une épicerie et le lieu de travail du conjoint, ainsi qu’un exemple d’utilisation à Milan

[GN⁺]

Avis sur Hacker News

• C’est sympa, mais ça ne semble pas vraiment adapté à mon usage.
  On dirait qu’il faut choisir des critères correspondant à des lieux précis, alors que ce que je veux, ce sont des conditions plus abstraites comme distance à pied jusqu’à une épicerie, distance à vélo jusqu’à une salle d’escalade, à 1 h de voiture d’un parc national.

  • C’est possible. Sur la heatmap, avec le bouton Search Nearby places, on peut saisir des termes de recherche plus généraux comme cafe, gym, walmart, et récupérer plusieurs lieux correspondant à cette recherche.
  • Si tu veux une carte plus générale de marchabilité, tu préféreras peut-être quelque chose comme https://www.walkscore.com.
  • Remplir la carte avec toutes les instances d’un type donné s’est révélé étonnamment facile. J’ai créé quelques cartes basées sur les épiceries et les transports en commun, en ajoutant plus de 100 magasins et arrêts.
  • Dans mon cas, le critère se résume quasiment au nombre de restaurants qui ne sont pas des chaînes nationales dans un rayon de 1 km à pied. Tout le reste, je le fais au plus une fois par semaine, et le logement lui-même n’est que quelques pièces, donc je peux être flexible là-dessus.
    Ma qualité de vie est décidée par mon estomac.
  • Pareil pour moi, avec un critère encore plus abstrait en plus : ne pas être juste à côté d’une nuisance sonore comme un aéroport ou une autoroute.

• Il faudrait sans doute que le titre reflète les critères de préférence résidentielle disponibles.
  La heatmap que je veux, c’est plutôt des critères comme 5 chambres ou plus / 3 salles de bain ou plus dans une certaine fourchette de prix. C’est très bien si cet outil ne fait pas ça, mais l’expression Housing Preferences donne l’impression que c’est possible.

  • J’ai eu la même impression. Par exemple, quelque chose comme prix par acre.
    Je ne m’attendais pas à ce que la seule contrainte soit le temps de trajet vers un lieu précis. Ce serait plus clair si l’aspect purement basé sur la distance était mis en avant.

• Aujourd’hui, je combine train et vélo pour aller au travail, mais malheureusement cet outil ne permet de filtrer que sur l’un ou l’autre.
  Les bus et trains autour de chez moi acceptent tous les vélos, pourtant les itinéraires marche + transports sont faciles à obtenir, alors que vélo + transports est presque impossible : ça semble être un problème courant des systèmes de navigation en général.

  • Citymapper le fait. Je n’ai pas testé les résultats moi-même.

• J’ai saisi le lieu de travail de ma femme et le mien, et l’outil a correctement montré que l’endroit où nous vivons est bien situé. Quand nous avons emménagé dans cette maison, ma femme travaillait ailleurs, mais on voit bien en quoi ce type d’outil peut être utile.
  Cela dit, le critère only show best matches est un peu agressif dans ce cas. En gros, il revient à dire : « Et si vous viviez au milieu de l’autoroute ? »

  • Il a aussi parfaitement trouvé ma maison. Travail, loisirs, exigences de trajet : tout colle. Cela dit, j’ai aussi l’impression que mes exigences sont surajustées à mes habitudes. Seule ma zone actuelle ressortait, sans autre bon candidat.

• Le nom exact de ce type de heatmap est carte isochrone (Isochrone maps).
  https://en.wikipedia.org/wiki/Isochrone_map

• C’est vraiment impressionnant. Cela fait un moment que je regarde de nouvelles maisons en essayant d’équilibrer proximité des parcs, distance à pied jusqu’à une école primaire et une épicerie, et distance raisonnable en voiture jusqu’au travail de ma femme ; là je m’amuse avec l’outil et j’examine les quartiers candidats qui semblent les meilleurs.
  J’ai une demande de fonctionnalité. En cherchant “elementary school” dans Search Nearby, j’ai obtenu beaucoup trop de résultats, plus de 50 écoles, y compris en dehors de la ville qui m’intéresse. Plutôt que de tout ajouter puis de supprimer les résultats un par un, ce serait bien d’avoir un moyen de n’ajouter que les résultats situés dans la ville saisie en haut à droite. Un réglage du rayon de recherche, ou des boutons permettant de sélectionner seulement quelques résultats dans l’aperçu, iraient aussi.
  Autre point : ce serait pratique de pouvoir replier et déplier les critères comme un accordéon. Faire défiler 40 parcs pour modifier un critère plus bas, c’est pénible.

• L’idée est bonne, mais les données ont l’air un peu étranges. J’ai testé dans ma petite ville : je suis à moins de 14 minutes en voiture d’une épicerie. En réalité c’est plus rapide, mais je me base sur l’estimation de Google Maps.
  Quand j’ai défini un seuil de 15 minutes en voiture, j’étais très loin en dehors de la zone grise. Pour entrer dans la zone rouge, il faudrait que je conduise plusieurs miles. Et ce n’est qu’à 6 miles de distance.

  • 6 miles, là où je suis, c’est environ 30 minutes en voiture.
  • Oui. Chaque fournisseur d’analyse géographique pondère différemment les temps de trajet. Comme ils prennent en compte différemment les virages, la densité des routes, etc., ce genre d’écart peut apparaître.
    C’est particulièrement vrai sans calibration à partir de GPS ou de données propriétaires.

• L’endroit où j’aimerais vivre serait accessible à pied depuis une épicerie, avec peu de trafic, peu de criminalité et peu de déchets, tout en restant abordable.
  Cet outil ne traite pas ces critères.

  • Dans ce cas, je ne vois pas pourquoi tu commentes. L’article explique dès le départ ce que fait l’outil.
    C’est un peu comme passer devant une affiche pour des cours de guitare et crier : « Je n’ai pas besoin de cours de guitare ! »
  • J’ai déjà pensé à utiliser les photos Street View de Google Maps pour ce genre d’usage. Récupérer les photos de toute une ville, classifier la quantité de déchets visibles, compter le nombre de personnes et ce qu’elles font.
    D’après mon expérience à New York, s’il y a un nombre raisonnable de piétons, pas trop de gens appuyés contre des bâtiments ou assis, et pas beaucoup de déchets visibles, il y a de bonnes chances que ce soit un quartier assez agréable.
    S’il n’y a personne, ou trop de monde, ou si les gens restent sur place au lieu de se déplacer, ou s’il y a beaucoup de déchets, ce ne sera probablement pas un quartier qui me plairait.
    On pourrait aussi utiliser les types de commerces. Par exemple, je n’ai pas envie de vivre dans un quartier avec trop de prêteurs sur gage ou d’églises.

• Je voulais essayer avec une ville où je n’habite pas, mais à chaque fois que je cherchais un lieu précis, l’outil partait sur la mauvaise correspondance la plus proche de ma position géographique actuelle. Ce serait bien que ce soit plus généralisé.
  Cela dit, j’aime le fait que OSM soit utilisé à la place de Google Maps.

  • C’est possible. Il faudrait simplement améliorer l’UX.
    Sur la page de heatmap ou sur la page de matrice de distances, si tu regardes en haut à droite de l’écran, l’emplacement de référence pour la recherche est affiché. Tu peux remplacer ce biais par l’emplacement de ton choix.
    Il suffit de le changer une fois par session, et toutes les pages et composants sont mis à jour.
  • Le moteur de recherche de lieux, c’est Google Maps. Je connais la personne qui l’a créé.

• Vraiment cool. Comme d’autres, j’aimerais pouvoir préciser dès les critères initiaux des conditions générales comme la distance jusqu’à une épicerie ou une salle de sport.
  Je vois qu’on peut ajouter une longue liste de lieux possibles correspondant à la recherche ; peut-être que l’UI pourrait masquer les détails et ajouter automatiquement tous les lieux possibles.
  Personnellement, j’ai trouvé contre-intuitif que le critère ajouté se place tout en haut : j’ai cru que c’était un nouveau critère et j’ai supprimé l’emplacement, alors qu’il s’agissait en fait de l’ancien. Je pense que je suis habitué, comme dans Google Maps quand on ajoute une étape, à voir le nouvel élément apparaître plus bas ou à devoir faire défiler vers le bas.
  Ce serait aussi bien d’avoir une option pour mélanger les modes de transport, par exemple transports en commun et vélo.