29:null 2a:["$","title",null,{"children":"TP 4 — Cartographier, et finir | Enzo Loddo | Observable"}] 2f:T483,## D'où viennent ces trois fichiers | Fichier | Source | Licence | |---|---|---| | implantations | MESR — *Implantations des établissements d'enseignement supérieur publics*, [data.gouv.fr](https://www.data.gouv.fr/datasets/implantations-des-etablissements-denseignement-superieur-publics), **arrêté en 2017** | Licence Ouverte | | population | INSEE — recensement de la population, millésime **2021** | — | | contours | contours des départements de France métropolitaine | — | ⚠️ **Trois fichiers, trois millésimes** : 2017 pour les implantations, 2021 pour la population. Tu vas les diviser l'un par l'autre — donc calculer un taux **entre deux dates différentes**. Ça ne rend pas le calcul faux, mais ça se déclare : c'est exactement ce que la `caption` de ta carte doit dire. Le modèle : > Source : [MESR (implantations, 2017)](https://www.data.gouv.fr/datasets/implantations-des-etablissements-denseignement-superieur-publics) · [INSEE (population, 2021)](https://catalogue-donnees.insee.fr/en/catalogue/recherche/DS_RP_POPULATION_PRINC) · > [France métropolitaine](https://github.com/gregoiredavid/france-geojson).30:T4e6, **À toi** ## Écris la carte 1 **En effectifs bruts** : le nombre d'implantations par département. Tu as tout ce qu'il faut — la section 4 t'a donné la projection et la marque `Plot.geo`, le TP 3 t'a donné les canaux et les échelles de couleur. Le cahier des charges, et rien de plus : | | | |---|---| | les données | `contours` | | la marque | `Plot.geo`, avec un filet blanc entre les départements (`stroke`, `strokeWidth`) | | le canal | `fill` porte le champ `"n"` | | l'échelle | `color` en **5 classes** — `type: "quantize"`, `n: 5`, `scheme: "blues"` — avec `legend: true` **et** un `label` | | la projection | Mercator, `domain: departements` | | la taille | `width: 300` : les deux cartes devront tenir côte à côte | ⚠️ Une échelle de couleur sans `label`, c'est une carte muette : on voit des bleus, on ne sait pas de quoi ils parlent.31:T605,## Ce qui sépare une sortie d'outil d'une publication **À toi** Reprends ta **carte 2** et applique les quatre transferts du CM4. **1 · La palette.** Tu as une palette séquentielle (`blues`). Essaie `"rainbow"`, puis `"RdBu"`. Que se passe-t-il ? Pourquoi une palette divergente est-elle un contresens ici ? **2 · Les classes.** Remplace `type: "quantize"` par `"quantile"`, puis par `"linear"`. La carte change beaucoup. Choisis, et sache dire pourquoi. **3 · Le texte.** Plot te donne trois emplacements — c'est exactement la hiérarchie du CM4 : ```js Plot.plot({ title: "…", // descriptif : de quoi parle le graphique subtitle: "…", // PORTEUR : ce que tu as compris caption: "…", // source, date, périmètre … }) ``` Le sous-titre est le seul endroit où tu as le droit d'affirmer. « Implantations pour 100 000 habitants » décrit un fichier. « La Lozère est mieux dotée que le Nord, rapportée à sa population » décrit une découverte — et t'engage. **4 · L'alternative textuelle.** Quatre temps : la nature · ce qui est mesuré · la conclusion · les valeurs remarquables.32:[{"id":"7fd416c9a9000d36ae5f1f249384737092f455ba58a2e39b4d218afac309bf20ab439b7631274268ffa125054044344e14d6f2d727b52ce7d61858d1b256db79","href":"https://static.observableusercontent.com/files/7fd416c9a9000d36ae5f1f249384737092f455ba58a2e39b4d218afac309bf20ab439b7631274268ffa125054044344e14d6f2d727b52ce7d61858d1b256db79","name":"departements.geojson","type":"application/geo+json","lastModified":1786344620024.35,"size":3427910},{"id":"f38a65e54e57fb2ef37b2c11fe310b6b08aa249366a2ba1c1a61e765618e5dd8eb6eacf4a8517a2cba9ce4a093643c7e5a522b80562fe289d0557d91d8b26b86","href":"https://static.observableusercontent.com/files/f38a65e54e57fb2ef37b2c11fe310b6b08aa249366a2ba1c1a61e765618e5dd8eb6eacf4a8517a2cba9ce4a093643c7e5a522b80562fe289d0557d91d8b26b86","name":"DS_RP_POPULATION_dep2.csv","type":"text/csv","lastModified":1786344618971.514,"size":7807},{"id":"0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","href":"https://static.observableusercontent.com/files/0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","name":"fr-esr-implantations_etablissements_d_enseignement_superieur_publics.json","type":"application/json","lastModified":1786344620299.168,"size":3727925}] 2d:{"id":"2101db14b8256678","slug":"tp-4-cartographier-et-finir","title":"TP 4 — Cartographier, et finir","thumbnail":"fa4ed0d110957aa86082ee612998cd9e19d4e92cf03a40dbd4f24c4fd868d48d","access_level":"public","create_time":"$D2026-09-21T14:19:36.629Z","update_time":"$D2026-09-23T17:59:34.138Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-21T14:19:47.770Z","has_unpublished_edits":null,"fork":{"id":"ae526bbb5d2d4a84","slug":"tp-4-cartographier-et-finir","title":"TP 4 — Cartographier, et finir","owner":{"id":"29853dc62ffa3714","login":"mmi-montbeliard","name":"MMI Montbéliard"}},"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"ba3cc9cf47925f31","login":"3nzo","name":"Enzo Loddo","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/df89a60cce9c5035843f598e4cefa7bbefcd033c4221028cac64fb37f24fea3b","tier":"starter_2024"},"version":361,"publish_version":361,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"217988139cfa2f6e","login":"3nzo","name":"Enzo Loddo","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/df89a60cce9c5035843f598e4cefa7bbefcd033c4221028cac64fb37f24fea3b","tier":null}],"members":[{"type":"team","id":"ba3cc9cf47925f31","login":"3nzo","name":"Enzo Loddo","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/df89a60cce9c5035843f598e4cefa7bbefcd033c4221028cac64fb37f24fea3b","tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"title":"TP 4 — Cartographier, et finir","cells":[{"id":0,"value":"# TP 4 — Cartographier, et finir\n\nMême jeu de données qu'au TP 3 — les implantations du supérieur — plus deux\nfichiers : les **contours** des départements et leur **population**.\n\nDeux objectifs, et le premier vaut pour toute ta scolarité :\n\n1. **Produire les deux cartes** : en effectifs bruts, puis rapportée à la\n population. Et dire ce que chacune raconte.\n2. **Finir** un graphique : palette, titre, source, alternative textuelle.\n C'est ce qui sépare une sortie d'outil d'une publication.\n\n---\n\n## ⚠️ Avant toute chose : **forke ce notebook**\n\nBouton **Fork**. Le notebook est ton rendu, tu en déposeras le lien sur Moodle.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":5,"value":"esr = FileAttachment(\n \"fr-esr-implantations_etablissements_d_enseignement_superieur_publics.json\"\n).json()","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":7,"value":"departements = FileAttachment(\"departements.geojson\").json()","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":9,"value":"population = FileAttachment(\"DS_RP_POPULATION_dep2.csv\").csv({ typed: true })","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":222,"value":"Inputs.table(population)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":11,"value":"// Le nettoyage du TP 3, à l'identique\nimplantations = esr\n .filter((d) => d.dep_id)\n .map((d) => ({ ...d, dep: d.dep_id.replace(/^D0?/, \"\") }))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":223,"value":"Inputs.table(implantations)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":111,"value":"$2f","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":19,"value":"## Joindre trois fichiers\n\nTes trois fichiers ne parlent pas la même langue :\n\n| Fichier | Clé du département |\n|---|---|\n| implantations | `dep` — un **code** : `\"59\"` |\n| contours | `properties.code` — un **code** : `\"59\"` |\n| population | `Géographie` — un **nom** : `\"Nord\"` |\n\nDeux jointures, donc, et **par des clés différentes**. Les voici — lis-les\nattentivement : c'est le seul endroit du TP où tu joins par un **nom** et pas\npar un code, et c'est là que ça casse d'habitude.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":21,"value":"popParNom = new Map(population.map((d) => [d[\"Géographie\"], d.Valeur]))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":23,"value":"nbParDep = d3.rollup(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.dep\n)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":114,"value":"aide(\"laMap\", \"La Map et les jointures\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":25,"value":" **À toi**\n\n**Avant d'aller plus loin : une jointure se prouve.**\n\n« Ça a l'air de marcher » n'est pas un contrôle. Voici celui qui le démontre :\nil ne compte pas ce qui est joint, il compte **ce qui tombe à côté** — c'est\ntoujours dans ce sens qu'il faut regarder.\n\nExécute-le, puis réponds : les trois résultats disent chacun quelque chose.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":27,"value":"controle = ({\n // des départements dessinés, mais sans aucune implantation\n sansImplantation: departements.features\n .filter((f) => !nbParDep.has(f.properties.code))\n .map((f) => f.properties.nom),\n\n // des lignes de population sans contour correspondant\n populationSansContour: population\n .map((d) => d[\"Géographie\"])\n .filter(\n (nom) => !departements.features.some((f) => f.properties.nom === nom)\n ),\n\n // des implantations qui n'apparaîtront sur aucune carte\n implantationsHorsCarte:\n implantations.length -\n d3.sum(departements.features, (f) => nbParDep.get(f.properties.code) ?? 0)\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":124,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"rJointure = `\nCe que le contrôle révèle - 1 département n'a aucune implantation, 4 territoires de population n'ont pas de carte , et 104 établissements sont situés hors des métropoles.\n\nCe que je décide d'en faire - Je vais pour cette carte ignorer les établissement DOM-TOM car ma carte est de base pour l'hexagone.\n\nCe que j'écrirai sous ma carte - Origine de base : France métropolitaine. Attention 104 établissements ultramarins exclus.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":205,"value":"## Première carte, et la projection\n**Mercator est notre défaut**, pour tout le TP. Une ligne, aucun réglage :","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":31,"value":"Plot.plot({\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n marks: [Plot.geo(departements, { stroke: \"currentColor\", strokeWidth: 0.5 })]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":206,"value":"C'est la projection du web : toutes les cartes en tuiles — OpenStreetMap,\nLeaflet, les fonds de carte que tu croiseras en stage — sont en Mercator.\nSi tes visualisations doivent un jour se superposer à un fond de carte, c'est\ncelle-là qu'il te faut.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":33,"value":"// Pour comparer : la conique conforme, celle de l'IGN\nPlot.plot({\n projection: {\n type: \"conic-conformal\",\n rotate: [-3, 0],\n parallels: [44, 49],\n domain: departements\n },\n marks: [Plot.geo(departements, { stroke: \"currentColor\", strokeWidth: 0.5 })]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":35,"value":"Deux projections, deux Frances.\n\nLa **conique conforme** est celle de l'IGN — c'est la forme officielle, celle\ndes cartes que tu as vues à l'école. Il lui faut trois réglages (`rotate`,\n`parallels`) qu'on ne devine pas.\n\nLa **Mercator** ne demande rien, et c'est celle du web. Son prix : elle\n**gonfle le nord**. Sur la France métropolitaine, un département du Nord occupe\nenviron **40 % de surface en plus** qu'un département méridional de même\nsuperficie réelle.\n\n**Retiens deux choses :**\n\n1. Une projection est un **choix**, et il déforme toujours quelque chose — les\n angles, les aires ou les distances. Jamais les trois à la fois.\n2. Sur une **carte choroplèthe**, la déformation des aires n'est pas neutre :\n elle change le **poids visuel** des territoires. On y revient dans dix\n minutes avec le contre-exemple.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":207,"value":"## Une carte est un graphique comme les autres\n\nAu TP 3 tu écrivais `Plot.barX(parRegion, { x: \"n\", y: \"region\" })` : des\n**données**, une **marque**, des **canaux**. Une carte ne change rien à ça.\n\n| | TP 3 | Ici |\n|---|---|---|\n| la marque | `Plot.barX` | `Plot.geo` |\n| le canal qui porte la valeur | `x` | `fill` |\n| l'espace | les échelles `x` et `y` | une **projection** |\n\nUne seule règle est nouvelle, et elle commande tout ce qui suit :\n\n> **`Plot.geo` va chercher ses canaux dans les `properties` du contour.**\n> `fill: \"n\"` veut dire « prends `properties.n` de ce département ».\n\nDonc on range la jointure **dans les propriétés**, une fois — et on dessine\nensuite avec des noms de champs, exactement comme au TP 3.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":208,"value":"// La jointure, rangée là où Plot ira la chercher : dans properties\ncontours = departements.features.map(f => {\n const n = nbParDep.get(f.properties.code) ?? 0; // absence → ZÉRO\n const pop = popParNom.get(f.properties.nom);\n return {\n ...f,\n properties: {\n ...f.properties,\n n,\n pop,\n pour100k: pop ? (n / pop) * 1e5 : null // absence → INCONNU\n }\n };\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":209,"value":"// Les mêmes données à plat, une ligne par département. C'est cette forme-là que\n// lisent Inputs.table et les marques non géographiques (barX, dot, line…).\nparDep = contours.map(f => f.properties)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":129,"value":"aide(\"raccourcis\", \"?? et le ternaire\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":39,"value":"Inputs.table(parDep, { sort: \"n\", reverse: true })","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":210,"value":"$30","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":211,"value":"// À toi — la carte des effectifs bruts\ncarte1 = Plot.plot({\n width: 300,\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: {\n type: \"quantile\",\n n: 5,\n scheme: \"blues\",\n legend: true,\n label: \"Implantations par département\"\n },\n marks: [\n Plot.geo(contours, {\n fill: (d) => d.properties.n,\n stroke: \"white\",\n strokeWidth: 0.5\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":212,"value":"## La même, une seconde fois — donc une fonction\n\nTu vas maintenant dessiner la carte 2, rapportée à la population. Les quinze\nlignes que tu viens d'écrire sont identiques à **un mot près** : le champ.\n\nDeux raisons de les ranger dans une fonction, et la seconde est propre à\nObservable :\n\n1. tu ne retapes pas quinze lignes pour changer un mot ;\n2. **un nœud du DOM ne s'affiche qu'à un seul endroit.** Une carte déjà affichée\n dans sa cellule ne peut pas être ré-affichée à côté d'une autre : elle serait\n *déplacée*. Il faut donc une fonction qui en **fabrique une neuve** à chaque\n appel.","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":41,"value":"// Ta carte 1, rangée dans une fonction : ce qui change devient un paramètre.\ncarte = (champ, { label, titre, sousTitre, largeur = 300 } = {}) =>\n Plot.plot({\n width: largeur,\n height: largeur * 1.05,\n marginLeft: 0, marginRight: 0,\n title: titre,\n subtitle: sousTitre,\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: {\n type: \"quantize\", n: 5, scheme: \"blues\",\n legend: true, label, width: largeur\n },\n marks: [\n Plot.geo(contours, { fill: champ, stroke: \"white\", strokeWidth: 0.3 })\n ]\n })","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":213,"value":"> 💡 `fill: champ` accepte aussi bien un **nom de champ** (`\"n\"`) qu'une\n> **fonction** (`f => …`). C'est vrai de tous les canaux de Plot — et c'est ce\n> qui rend cette fonction réutilisable telle quelle pour le bonus « par rang »,\n> plus bas.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":214,"value":" **À toi**\n\n## La carte 2, dans la comparaison\n\nLa carte 1 est déjà appelée ci-dessous. **Complète la seconde** : le bon champ,\net les trois textes. Le champ qui rapporte à la population s'appelle\n`\"pour100k\"` — tu l'as fabriqué tout à l'heure.\n\n⚠️ Le `label` de la légende n'est pas décoratif : les deux cartes n'ont **pas\nla même échelle**, donc un même bleu ne veut pas dire la même chose à gauche et\nà droite. Le `label` est ce qui empêche le lecteur de les confondre.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":75,"value":"// LES DEUX CARTES, CÔTE À CÔTE — c'est la comparaison qui enseigne,\n// pas chaque carte prise séparément.\ncomparaison = html`\n

\n ${carte(\"n\", {\n label: \"Implantations\",\n titre: \"1 · En effectifs bruts\",\n sousTitre: \"Où y a-t-il le plus d'établissements ?\"\n })}\n\n\n ${carte(\"pour100k\", {\n label: \"Implantations pour 100000 habitants\",\n titre: \"2 • en effectifs pour 100000 habitants\",\n sousTitre: \"Où y'a-t-il le plus d'établissements pour une population donnée\"\n })}\n

`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":215,"value":"> 💡 **Deux réglages à connaître.** `largeur: 300` fait tenir les deux cartes\n> côte à côte dans une cellule Observable standard (~640 px) ; en mode large,\n> monter à `440`. Et `flex-wrap: wrap` fait qu'elles s'empilent proprement sur un\n> écran étroit au lieu d'être écrasées.\n>\n> ⚠️ **Les deux échelles de couleur sont DIFFÉRENTES, et c'est volontaire** —\n> les unités ne sont pas les mêmes. Conséquence : *un même bleu ne veut pas dire\n> la même chose à gauche et à droite.* D'où l'importance du `label` de chaque\n> légende. C'est un piège classique de la comparaison côte à côte, et il vaut la\n> peine d'être dit à voix haute.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":217,"value":"

Bonus — la comparaison par RANG, si tu veux montrer la bascule directement

\n\nColorer les deux cartes par le rang (1 à 96) rend les deux échelles\nidentiques, donc réellement comparables. C'est la façon la plus nette de faire\nvoir que le Nord dégringole.\n\nIci fill reçoit une FONCTION et non un nom de champ : le rang n'est pas\ndans les propriétés du contour, il se calcule. Les deux formes se valent.\n\nhtml`\n

\n ${carte(f => rangAbsolu.get(f.properties.code), {\n label: \"Rang (1 = premier)\", titre: \"1 · Rang en effectifs bruts\" })}\n ${carte(f => rangRelatif.get(f.properties.code), {\n label: \"Rang (1 = premier)\", titre: \"2 · Rang pour 100 000 hab.\" })}\n

`\n\n

","pinned":false,"hidden":false,"mode":"html","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":79,"value":"// Une Map code → rang (1 = premier), pour un accesseur donné\nrang = (valeur) => {\n const tri = parDep.toSorted((a, b) => d3.descending(valeur(a), valeur(b)));\n return new Map(tri.map((d, i) => [d.code, i + 1]));\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":220,"value":"rangAbsolu = rang(d => d.n)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":221,"value":"rangRelatif = rang(d => d.pour100k)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":138,"value":" **À toi**\n\n**Les deux cartes, côte à côte.** Maintenant, le travail :\n\n1. **Écris une phrase par carte** — ce que chacune dit, et à qui elle le dirait.\n2. **Compare les classements.** Où est le Nord dans l'une ? dans l'autre ?\n3. **Laquelle est fausse ?** Attention, il y a un piège.\n\n *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":50,"value":"rDeuxCartes = `\nCe que dit la carte 1 — Elle montre que les grands pôles universitaires comme par exemple Paris concentrent le plus grand nombre d'établissements d'enseignement supérieur.\n\nCe que dit la carte 2 — Elle montre l'équipement des territoires en rapportant le nombre d'implantations à la population.\n\nLe classement qui change le plus — C'est le contraste du Nord et du Sud de la carte qui s'inverse. Le Nord domine en effectifs bruts (carte 1), la prise en compte de la démographie montre que les départements du Sud sont proportionnellement bien mieux dotés par habitant (carte 2).\n\nLaquelle est fausse, et pourquoi — Aucune n'est fausse, elles répondent simplement à des questions différentes. La carte 1 montre le volume global tandis que la carte 2 montre le niveau de service rendu à la population locale .\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":54,"value":" **À toi**\n\n## Trouve le premier\n\nSur ta carte 1, **sans regarder le tableau** : quel est le département qui compte\nle plus d'implantations ?\n\nPrends trente secondes. Vraiment.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":218,"value":"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"// À toi — les douze premiers départements, en barres\nbarres = Plot.plot({\n marks: [\n Plot.barY(Array.from(rang(d => d.n)).slice(0, 12), {\n x: ([, n]) => n,\n y: ([dep]) => dep,\n sort: { x: \"-y\" }\n })\n ]\n})\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":146,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":149,"value":"## Et si on ajoutait une infobulle ?\nTu viens de constater qu'on ne trouve pas Paris sur la carte. Réflexe naturel :\n« il suffit d'ajouter une infobulle au survol ». Essayons.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":152,"value":"Plot.plot({\n width: 460,\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: { type: \"quantize\", n: 5, scheme: \"blues\", legend: true,\n label: \"Pour 100 000 hab.\" },\n marks: [\n Plot.geo(contours, {\n fill: \"pour100k\",\n stroke: \"white\",\n strokeWidth: 0.3,\n // `channels` ajoute des valeurs à l'infobulle — par nom de champ,\n // puisque la jointure est rangée dans les propriétés du contour.\n channels: { \"Département\": \"nom\", \"Implantations\": \"n\" },\n // `tip: { format: … }` active l'infobulle ET met en forme ses lignes.\n // `fill` y désigne la valeur qui porte la couleur.\n tip: { format: { fill: v => v == null ? \"inconnu\" : v.toFixed(1) } }\n })\n ]\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":219,"value":"💡 Comparer avec la version d'avant : `channels: { \"Département\": f =>\nf.properties.nom, … }`. Ranger la jointure dans `properties` fait disparaître\nles accesseurs — ici comme dans `fill`. C'est le même gain qu'au TP 3 quand\n`x: \"n\"` a remplacé `x: d => d.n`.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":155,"value":" **À toi**\n\n**Maintenant réponds honnêtement** : est-ce que l'infobulle t'a permis de trouver\nle département n° 1 ?\n\n→ Complète la **dernière ligne de `rContreExemple`**, plus haut.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":63,"value":"$31","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":159,"value":"aide(\"texteAutour\", \"title, subtitle, caption\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":192,"value":"viewof palette = Inputs.select([\"blues\", \"greys\", \"rainbow\", \"RdBu\"], {\n label: \"Palette\",\n value: \"blues\"\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":194,"value":"viewof classes = Inputs.select([\"quantize\", \"quantile\", \"linear\"], {\n label: \"Classes\",\n value: \"quantize\"\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":198,"value":"Plot.plot({\n width: 460,\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: { type: classes, n: 5, scheme: palette, legend: true,\n label: \"Pour 100 000 habitants\" },\n marks: [\n Plot.geo(contours, {\n fill: \"pour100k\",\n stroke: \"white\", strokeWidth: 0.3\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":200,"value":" **À toi** — Passe les quatre palettes, puis les trois découpages. Deux réponses.\n\n *Ta réponse, dans les deux cellules ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":202,"value":"rPalette = `\nCe que fait « rainbow » — Cette fonction permet de différencier chacun des départements avec une couleurs différentes.\n\nPourquoi « RdBu » est un contresens ici — Le rouge \"RdBu\" est plus vif que le bleu clair, on pourrait alors penser que ce sont les zones en rouge qui sont le plus denses.\n\nLa palette que je garde, et pourquoi — Je garderais la palette de bleu car elle est plus simple a voir malgré parfois les grandes différences de couleurs/densité qui se trouve sur la carte.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":204,"value":"rClasses = `\nCe que change « quantile » — La fonction \"quantile\" permet d'améliorer le contraste de chaque zone car il répartis les départements équitablement en fonction de leurs leurs couleurs\n\nCe que change « linear » — La fonction \"linear\" permet d'améliore' la précision de la mesure de la carte car il répartis les départements de manière proportionelle\n\nLe découpage que je garde, et pourquoi — Je garderais \"quantile\" pour la lisibilité et \"linear\" pour la qualité de l'information\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":65,"value":"// Ici on repasse à UNE carte, en grand : c'est celle qu'on publie.\n// Les trois textes sont à écrire — remplace les « … ».\ncarteFinie = Plot.plot({\n width: 520,\n title: \"Carte des Implantations\",\n subtitle: \"Densité d'Implantations par habitants\",\n caption: \"Les 3 départements les plus denséments implantés sont: Paris, la Haute Corse et la Lozère\",\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: {\n type: \"quantize\",\n n: 5,\n scheme: \"blues\",\n legend: true,\n label: \"Pour 100 000 habitants\"\n },\n marks: [\n Plot.geo(departements, {\n fill: (f) =>\n new Map(parDep.map((d) => [d.code, d.pour100k])).get(f.properties.code),\n stroke: \"white\",\n strokeWidth: 0.4\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":163,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"rAltText = `\n1. La nature — La nature de la carte de la France est organisée par départements en fonction du nombre d'implantation par habitants.\n\n2. Ce qui est mesuré — La quantité d'implantations pour 100000 habitants sur l'esemble de la France.\n\n3. La conclusion — La répartition de la densité est liée à la population et à la taille du département.\n\n4. Les valeurs remarquables — Paris est très dense, tandis que une grande ville comme Toulous est l'exact contraire.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":167,"value":"## Synthèse\n\nDeux lignes : **la prochaine fois que tu voudras faire une carte, quelles deux\nquestions te poseras-tu avant d'ouvrir l'outil ?**\n\n *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":170,"value":"synthese = `\nLes deux questions que je me poserais serait\n\n1° Je dois utiliser plutot la fonction \"linear\" ou \"quantile\"\n\n2° Je devrais utiser des couleurs plutot vive ou clair, et laquelle choisir entre du rouge ou du bleue\n\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":172,"value":"## Journal IA\n\nÀ remplir même si tu n'as rien utilisé.\nSans ce bloc, le rendu n'est pas évalué.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":175,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":178,"value":"journalIA = `\n1. Quels outils / quels prompts — J'ai utilisé L'IA \"Gemini\" pour m'aider en lui demandant:\n\n-Aide moi à comprendre dans quelle situation je dois utiliser les differentes fonctions\n-Aide moi a completer ce code et fait traduit moi chaque ligne pour me le faire comprendre\n\n2. Ce que ça m'a apporté — Grance à L'IA j'ai pu mieux comprendre certaines lignes de codes et completer plus rapidement certaines de ces lignes\n\n3. Ce que j'ai dû corriger — Par moment l'IA me donner des réponses beaucoup trop techniques ou bien par moment elle se contentait de uniquement lire les consignes sans prendre en compte les tableaux.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":185,"value":"# Vérification et rendu","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":180,"value":"QUESTIONS = [\n [\"La jointure et ses pièges\", rJointure],\n [\"Les deux cartes\", rDeuxCartes],\n [\"Le contre-exemple\", rContreExemple],\n [\"La palette\", rPalette],\n [\"Les classes\", rClasses],\n [\"L'alternative textuelle\", rAltText],\n [\"Synthèse\", synthese],\n [\"Journal IA\", journalIA]\n]","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":182,"value":"manques = {\n const rempli = (s) =>\n (s ?? \"\").split(\"\\n\").some((l) => l.trim() && !/[—:]\\s*$/.test(l.trim()));\n\n // les trois textes de la carte finie comptent aussi\n const textesCarte = [\n carteFinie.querySelector(\"h2\"),\n carteFinie.querySelector(\"h3\"),\n carteFinie.querySelector(\"figcaption\")\n ].map((e) => (e?.textContent ?? \"\").trim());\n\n const trous = [\n ...QUESTIONS.filter(([, texte]) => !rempli(texte)).map(([nom]) => nom),\n ...(textesCarte.some((t) => !t || t === \"…\")\n ? [\"les textes de la carte finie (titre, sous-titre, source)\"]\n : [])\n ];\n\n return trous.length\n ? md`⚠️ **${trous.length} élément(s) à compléter** : ${trous.join(\" · \")}`\n : md`✅ **Ton rendu est complet.** Dépose le lien de ce notebook.`;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":187,"value":"# Synthèse des réponses","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":189,"value":"rendu = md`${[\n ...QUESTIONS.map(\n ([nom, texte]) => `### ${nom}\\n\\n${(texte ?? \"\").trim() || \"_(à remplir)_\"}`\n ),\n `---`,\n `### Les textes de la carte finie`,\n [\"h2\", \"h3\", \"figcaption\"]\n .map((sel, i) => {\n const t = (carteFinie.querySelector(sel)?.textContent ?? \"\").trim();\n return `**${[\"Titre\", \"Sous-titre\", \"Source\"][i]}** — ${\n t && t !== \"…\" ? t : \"_(à remplir)_\"\n }`;\n })\n .join(\"\\n\\n\")\n].join(\"\\n\\n\")}`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":116,"value":"---","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":118,"value":"import { aide } from \"@mmi-montbeliard/antiseche-observable-javascript-et-plot\"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W32","stdlib":"2","titling":"auto"}} 2e:"$2d:body"