2a:null 2b:["$","title",null,{"children":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin | Alice Frelin | Observable"}] 30:T48d,## Plot, canal par canal Un graphique Plot, c'est **des données + des marques + des canaux**. Un **canal**, c'est une variable visuelle. Voilà la table de correspondance — c'est le tableau du CM3, avec les noms de l'outil : | Canal Plot | Variable visuelle | Niveau perceptif | Ce qu'elle sait porter | |---|---|---|---| | `x`, `y` | **Position** | quantitative | tout — c'est la meilleure | | `r` | **Taille** | quantitative, mais mal estimée | des ordres de grandeur | | `fill` en dégradé | **Valeur** (clarté) | ordinale | un ordre, pas un rapport | | `fill` en teintes | **Couleur** (teinte) | sélective | des catégories, aucun ordre | | `symbol` | **Forme** | sélective | des catégories | | `opacity` | **Grain** | ordinale | un ordre grossier | **La règle du CM3, en une ligne :** on ne peut pas percevoir un ordre si la variable visuelle n'est pas ordonnée, ni un rapport si elle n'est pas quantitative. Le squelette d'un graphique : Plot.plot({ marks: [ Plot.barY(donnees, { x: "categorie", y: "valeur" }) ] }) `barY`, `dot`, `line`, `cell`, `rectY` : ce sont les **marques**. Ce qui est entre accolades : les **canaux**.31:T476, **À toi** **L'épreuve.** Pour chacun des quatre graphiques, réponds à trois questions — **sans regarder les chiffres**, en te fiant à ce que tu vois : 1. Peux-tu **classer** les régions de la plus fournie à la moins fournie ? 2. Peux-tu dire que **l'Île-de-France vaut le double** de l'Auvergne - Rhône-Alpes ? (C'est vrai : 521 contre 251.) 3. Peux-tu repérer **une** région précise en un coup d'œil ? Puis conclus : **quel encodage pour quel usage ?** *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*32:T4e4,rEncodages = ` 1 · Position — Le rapport du double entre l'Île-de-France et l'Auvergne-Rhône-Alpes se voit clairement sur la longueur des barres. Repérer une région précise demande en revanche de lire les étiquettes une par une, ce qui prend du temps. 2 · Taille — Même constat que pour la position : le rapport de grandeur est lisible, mais retrouver une région précise reste tout aussi long. 3 · Valeur (clarté) — Même constat également : l'écart se perçoit dans l'intensité du bleu, mais identifier une région précise demande le même effort de lecture. 4 · Teinte — La couleur arc-en-ciel ne permet pas de juger d'un écart de quantité : les couleurs ne sont pas ordonnées, donc on ne peut pas dire si une région "vaut plus" qu'une autre juste en regardant la teinte. Ma conclusion — Je choisirais la taille par défaut pour comparer des quantités : le rapport entre deux valeurs (comme le double entre l'Île-de-France et l'Auvergne-Rhône-Alpes) s'y lit aussi clairement que sur la position, et la forme en cercles est plus compacte. En revanche, j'éviterais la teinte (comme le rainbow) pour représenter une quantité, car les couleurs n'ont pas d'ordre naturel et ne permettent pas de juger un écart. `33:T414,## Tes trois graphiques **À toi** Pour chacun : le graphique, puis **deux lignes** disant quelle variable visuelle porte quelle donnée, et à quel niveau perceptif. **G1 — une grandeur par catégorie.** Au choix : par région, par type d'établissement, ou par département. Contrainte : justifie ton encodage **et** ton tri. **G2 — deux variables à la fois.** Par exemple l'année d'ouverture et l'effectif, ou l'effectif selon le type. Contrainte : **deux canaux au moins**, et dis lequel porte quoi. **G3 — une distribution.** Celle des effectifs (`effectif`). Un histogramme suffit. Contrainte : avant de la tracer, va voir la cellule suivante.34:T4cb,`effectif` n'est rempli que pour **1 374 implantations sur 2 507** — 55 %. Mais regarde le tableau ci-dessus : **le taux de remplissage n'est pas le même selon le type**. Environ 58 % pour les universités, 36 % pour les grands établissements, 24 % pour les COMUE. **À toi** Deux questions : 1. Si tu additionnes la colonne `effectif` par type, **quel type est le plus désavantagé** par ce trou ? 2. Ce n'est donc pas du manquant « au hasard ». Comment appelles-tu ça, et qu'est-ce que tu écris sous ton graphique G3 pour être honnête ? *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*35:[{"id":"0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","href":"https://static.observableusercontent.com/files/0bc602383222f347c78dc2515ab79cf1d8058db3e9d1d918bbfb4e563db25ceefe086bbd947937e21ea0f732f2d965c10d2efe126186a7eb599cedefcb7e4a46","name":"fr-esr-implantations_etablissements_d_enseignement_superieur_publics.json","type":"application/json","lastModified":1786309754302.429,"size":3727925}] 2e:{"id":"e8555f8b38a39246","slug":"tp-3-encoder-de-la-donnee-au-dessin","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","thumbnail":"a284768217a85af7db48e9f58cb12007313b0409cf698678919d42a8835de45f","access_level":"public","create_time":"$D2026-09-15T14:08:41.785Z","update_time":"$D2026-09-29T13:46:34.172Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-29T13:45:38.363Z","has_unpublished_edits":null,"fork":{"id":"3c46a6326b55c60a","slug":"tp-3-encoder-de-la-donnee-au-dessin","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","owner":{"id":"29853dc62ffa3714","login":"mmi-montbeliard","name":"MMI Montbéliard"}},"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"126a979a3929f3d8","login":"alice-frln","name":"Alice Frelin","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/b4c1d9b6b8581f2d41fb392525993ac510aba26f74350356ccff4b2de599ff54","tier":"starter_2024"},"version":224,"publish_version":224,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"1ff86aadaed62f17","login":"alice-frln","name":"Alice Frelin","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/b4c1d9b6b8581f2d41fb392525993ac510aba26f74350356ccff4b2de599ff54","tier":null}],"members":[{"type":"team","id":"126a979a3929f3d8","login":"alice-frln","name":"Alice Frelin","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/b4c1d9b6b8581f2d41fb392525993ac510aba26f74350356ccff4b2de599ff54","tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"titling":"auto","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","cells":[{"id":0,"value":"# TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin\n\nNouveau jeu de données, et tu vas le garder jusqu'au TP 5 : **les 2 561\nimplantations de l'enseignement supérieur public en France**. Ton IUT est\ndedans.\n\nAujourd'hui tu dessines pour la première fois. Une seule question te guide, et\nce n'est pas « quel type de graphique je fais » :\n\n> **Quelle variable visuelle porte quoi — et en est-elle capable ?**\n\nC'est la question du CM3. Plot est fait pour y répondre : ses **canaux**\n(`x`, `y`, `fill`, `r`, `opacity`) sont exactement les **variables visuelles**\nde Bertin.\n\n---\n\n## ⚠️ Avant toute chose : **forke ce notebook**\n\nBouton **Fork**, en haut à droite. Sinon rien n'est enregistré.\n**Ce notebook est ton rendu**, tu en déposeras le lien sur Moodle.\n\n⚠️ Dans les cellules de réponse, écris entre les **guillemets obliques** — pas\nentre ` ' ` ni ` \" `.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":163,"value":"","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":162,"value":"Inputs.table(esr)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":13,"value":"**Regarde d'abord.** 2 561 lignes. Fais défiler, trie sur `reg_nom`, sur\n`effectif`, sur `type_d_etablissement`.\n\nTrois choses à repérer tout de suite — tu les as apprises au TP 2 :\n\n1. Certaines lignes sont **entièrement vides** sauf deux champs. Combien ?\n2. La colonne `effectif` est **loin d'être remplie**. Combien manque-t-il ?\n3. Regarde `reg_nom`. « Aquitaine - Limousin - Poitou-Charentes »… ces régions\n existent-elles encore ? Qu'est-ce que ça te dit sur la **date** du fichier ?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":91,"value":"## D'où viennent ces données\n\n| | |\n|---|---|\n| **Jeu** | *Implantations des établissements d'enseignement supérieur publics* |\n| **Producteur** | Ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche |\n| **Licence** | Licence Ouverte / Etalab — réutilisation libre, **attribution obligatoire** |\n| **Page** | |\n| **Dernière mise à jour** | **25 octobre 2017** — le jeu est signalé « archivé » |\n\n⚠️ **Ces données ont neuf ans.** C'est pour ça que tu verras des régions qui\nn'existent plus. Ce n'est pas un défaut du fichier : c'est son âge, et c'est une\ninformation que **tu dois transmettre** à qui lira tes graphiques.\n\nLa ligne à écrire sous chacun d'eux :\n\n> Source : MESR, *Implantations des établissements d'enseignement supérieur\n> publics* (données arrêtées en 2017) · France métropolitaine.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"## code · nettoyage minimal","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":19,"value":"// Les 54 lignes fantômes n'ont ni département, ni type, ni coordonnées.\n// On les écarte — et on l'écrira dans le rendu.\nimplantations = esr\n .filter((d) => d.dep_id)\n .map((d) => ({\n ...d,\n dep: d.dep_id.replace(/^D0?/, \"\"), // \"D059\" → \"59\"\n annee: d.date_ouverture ? +d.date_ouverture.slice(0, 4) : null\n }))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":21,"value":"({\n total: esr.length,\n exploitables: implantations.length,\n ecartees: esr.length - implantations.length,\n avecEffectif: implantations.filter((d) => d.effectif).length\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":25,"value":"$30","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":94,"value":"aide(\"partieC\", \"Plot, en une page\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":103,"value":"aide(\"lesCanaux\", \"Les canaux = les variables visuelles\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"## code · premiers pas","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":32,"value":"// Combien d'implantations par région ?\nparRegion = d3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.reg_nom\n )\n .map(([region, n]) => ({ region, n }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, 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**À toi** — Trois cellules :\n1. le nombre d'implantations par `type_d_etablissement` ;\n2. le même graphique, mais limité aux **cinq** premiers types ;\n3. le nombre d'implantations par **décennie d'ouverture** (`annee`).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":164,"value":"parType = d3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.type_d_etablissement\n )\n .map(([type, n]) => ({ type, n }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":40,"value":"ex1 = Plot.plot({\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(parType, { x: \"n\", y: \"type\", sort: { y: \"-x\" } }),\n Plot.ruleX([0])\n 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d3.ascending(a.decennie, b.decennie))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":169,"value":"// Le nombre d'implantations par décennie d'ouverture\nex3 = Plot.plot({\n marks: [\n Plot.barY(parDecennie, { x: \"decennie\", y: \"n\" }),\n Plot.ruleY([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":38,"value":"## Le même fait, quatre encodages","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":118,"value":"// 1 · POSITION — la longueur d'une barre\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(parRegion, { x: \"n\", y: \"region\", sort: { y: \"-x\" } }),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":120,"value":"// 2 · TAILLE — le rayon d'un cercle\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n width: 460,\n x: { axis: null },\n r: { range: [0, 22] },\n marks: [\n Plot.dot(parRegion, { x: () => 0, y: \"region\", r: \"n\", sort: { y: \"-r\" } })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":122,"value":"// 3 · VALEUR — la clarté d'un aplat\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n width: 460,\n x: { axis: null },\n color: { scheme: \"blues\", legend: true },\n marks: [\n Plot.cell(parRegion, {\n x: () => 0,\n y: \"region\",\n fill: \"n\",\n sort: { y: \"-fill\" }\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":124,"value":"// 4 · TEINTE — la couleur d'un aplat\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n width: 460,\n x: { axis: null },\n color: { scheme: \"rainbow\", legend: true },\n marks: [\n Plot.cell(parRegion, {\n x: () => 0,\n y: \"region\",\n fill: \"n\",\n sort: { y: \"-fill\" }\n })\n 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]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":136,"value":" *Ta justification, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":138,"value":"rG1 = `\nLe graphique — Un diagramme en barres horizontales représentant le nombre d'implantations d'établissements par région.\n\nL'encodage — La **position** (longueur de la barre) porte le nombre d'implantations (niveau quantitatif), et la **position verticale** (sur l'axe y) porte le nom de la région (niveau qualitatif / nominal). Le tri est fait par ordre décroissant de quantité pour faciliter la comparaison visuelle des rangs et des écarts.\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":141,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":144,"value":"rG2 = `\nLe graphique — Un diagramme en barres horizontales représentant le cumul des effectifs étudiants selon le type d'établissement.\n\nL'encodage — Deux canaux principaux sont utilisés : la **position horizontale** (longueur des barres) porte la valeur quantitative (le volume d'effectifs), et la **position verticale** (axe y) porte les catégories de types d'établissements (niveau qualitatif/sélectif).\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":147,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":149,"value":"rG3 = `\nLe graphique —\n\nL'encodage —\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"## Le piège de l'effectif","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":64,"value":"// Combien d'implantations ont un effectif renseigné, par type ?\nd3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => ({\n total: v.length,\n avecEffectif: v.filter((d) => d.effectif).length\n }),\n (d) => d.type_d_etablissement\n )\n .map(([type, o]) => ({ type, ...o, taux: o.avecEffectif / o.total }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.total, b.total))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":151,"value":"aide(\"lesTrous\", \"Valeurs manquantes et NaN\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":66,"value":"$34","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"rManquant = `\n1 · Le type le plus désavantagé est \"Université\" : sur 2026 implantations de ce type, 855 n'ont pas d'effectif renseigné — un volume de manquant largement supérieur à tous les autres types réunis.\n\n2 · Ce n'est pas un manquant au hasard : le trou touche très inégalement les types d'établissement, c'est donc un manquant non aléatoire. Sous mon graphique G3 (distribution de l'effectif), j'écrirais que cette distribution ne représente qu'une partie des établissements — les Universités, qui sont le type le plus nombreux, y sont largement sous-représentées à cause des effectifs manquants.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":70,"value":"## Synthèse\n\nEn trois lignes : **quel canal tu utiliseras par défaut** dans tes prochains\ngraphiques, et **dans quel cas tu accepteras d'en changer.**\n\n *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":73,"value":"synthese = `\nPar défaut, j'utiliserai la taille (comme le rayon d'un cercle) pour comparer des quantités : le rapport entre deux valeurs s'y lit clairement, presque aussi bien que sur la position.\n\nJe changerai de canal quand l'espace disponible est limité : la taille prend de la place à l'écran (les cercles s'étalent), alors que la position en barres ou la valeur en aplats de couleur restent lisibles même compactées.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":75,"value":"## Journal IA\n\nÀ remplir même si tu n'as rien utilisé.\nSans ce bloc, le rendu n'est pas évalué.\n\n *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":77,"value":"journalIA = `\n1. Quels outils / quels prompts — J'ai utilisé Claude pour écrire le code des exercices (ex1, ex2, ex3, le tableau des manquants) et pour comprendre des syntaxes JavaScript/Plot que je ne connaissais pas (d3.rollups, slice, filter). Pour les questions d'analyse (rEncodages, synthese, rManquant), l'IA a refusé de rédiger à ma place et m'a renvoyé à mes propres observations sur les graphiques et les données.\n\n2. Ce que ça m'a apporté — Ça m'a aidé à comprendre la syntaxe, notamment des méthodes que je ne maîtrisais pas encore.\n\n3. Ce que j'ai dû corriger — Certaines réponses n'étaient pas assez précises du premier coup, il a fallu préciser ou relancer pour obtenir exactement ce dont j'avais besoin.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":79,"value":"QUESTIONS = [\n [\"Les quatre encodages\", rEncodages],\n [\"G1 · une grandeur\", rG1],\n [\"G2 · deux variables\", rG2],\n [\"G3 · une distribution\", rG3],\n [\"Le piège de l'effectif\", rManquant],\n [\"Synthèse\", synthese],\n [\"Journal IA\", journalIA]\n]","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":81,"value":"manques = {\n const rempli = (s) =>\n (s ?? \"\").split(\"\\n\").some((l) => l.trim() && !/[—:]\\s*$/.test(l.trim()));\n\n const trous = [\n ...QUESTIONS.filter(([, texte]) => !rempli(texte)).map(([nom]) => nom),\n ...[\n [\"ex1\", ex1],\n [\"ex2\", ex2],\n [\"ex3\", ex3]\n ]\n .filter(([, v]) => v == null)\n .map(([n]) => `l'exercice ${n}`),\n ...[\n [\"G1\", g1],\n [\"G2\", g2],\n [\"G3\", g3]\n ]\n .filter(([, v]) => v == null)\n .map(([n]) => `le graphique ${n}`)\n ];\n\n return trous.length\n ? md`⚠️ **${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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":83,"value":"# Synthèse des réponses","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":85,"value":"// Ton rendu, tel qu'il sera lu\nrendu = md`${[\n ...QUESTIONS.map(\n ([nom, texte]) => `### ${nom}\\n\\n${(texte ?? \"\").trim() || \"_(à remplir)_\"}`\n ),\n `---`,\n `### Le code`,\n `| | Résultat |\\n|---|---|\\n` +\n [\n [\"ex1\", ex1],\n [\"ex2\", ex2],\n [\"ex3\", ex3],\n [\"g1\", g1],\n [\"g2\", g2],\n [\"g3\", g3]\n ]\n .map(([n, v]) => `| \\`${n}\\` | ${apercu(v)} |`)\n .join(\"\\n\")\n].join(\"\\n\\n\")}`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":96,"value":"---","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":161,"value":"// De quoi rendre un résultat de code lisible dans le résumé\napercu = (v) => {\n if (v == null) return \"_(à faire)_\";\n if (v instanceof Element)\n return `graphique (\\`<${v.tagName.toLowerCase()}>\\`)`;\n if (v instanceof Map) return `Map de ${v.size} entrées`;\n if (Array.isArray(v))\n return v.length <= 3\n ? \"`\" + JSON.stringify(v) + \"`\"\n : `tableau de ${v.length} éléments`;\n return \"`\" + String(v).slice(0, 70) + \"`\";\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":98,"value":"import { aide } from \"@mmi-montbeliard/antiseche-observable-javascript-et-plot\"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W35","stdlib":"2"}} 2f:"$2e:body"