2e:null 2f:["$","title",null,{"children":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin | Mathéo Girardin tarby | Observable"}] 34: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**.35: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.*36: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.37: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.*38:[{"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}] 32:{"id":"bc626302a0c551a6","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":"$D2026-09-14T13:22:02.251Z","update_time":"$D2026-09-14T18:49:50.443Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-14T18:50:13.353Z","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":"1c29bdd793eb1a02","login":"girardin-tarby-matheo","name":"Mathéo Girardin tarby","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/9b00e3acff28b8f1b8715c1501ed3105ebfa1e01726e19ea9c8e89ec7971c602","tier":"starter_2024"},"version":212,"publish_version":212,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"a1be154b65dc7157","login":"girardin-tarby-matheo","name":"Mathéo Girardin tarby","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/9b00e3acff28b8f1b8715c1501ed3105ebfa1e01726e19ea9c8e89ec7971c602","tier":null}],"members":[{"type":"team","id":"1c29bdd793eb1a02","login":"girardin-tarby-matheo","name":"Mathéo Girardin tarby","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/9b00e3acff28b8f1b8715c1501ed3105ebfa1e01726e19ea9c8e89ec7971c602","tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"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","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":"$undefined"},{"id":163,"value":"","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":162,"value":"Inputs.table(esr)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$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":"$undefined","output":"","database":"$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","output":"","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"## code · nettoyage minimal","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$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","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","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":25,"value":"$34","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":94,"value":"aide(\"partieC\", \"Plot, en une page\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$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","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"## code · premiers pas","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":32,"value":"// Combien d'implantations par région ?\nparRegion = d3\n .rollups(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => d.reg_nom\n )\n .map(([region, n]) => ({ region, n }))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n))","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":106,"value":"aide(\"agreger\", \"rollups et déstructurage\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":108,"value":"aide(\"objetLitteral\", \"Pourquoi ({ … }) et pas { … }\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":34,"value":"Plot.plot({\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(parRegion, { x: \"n\", y: \"region\", sort: { y: \"-x\" } }),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":36,"value":" **À toi** — Trois cellules :\n1. le nombre d'implantations par `type_d_etablissement` ;\n2. le même graphique, mais limité aux **cinq** premiers types ;\n3. le nombre d'implantations par **décennie d'ouverture** (`annee`).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":40,"value":"// Le nombre d'implantations par type d'établissement\nex1 = Plot.plot({\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(\n d3.rollups(implantations, v => v.length, d => d.type_d_etablissement)\n .map(([type, n]) => ({type, n}))\n .sort((a, b) => d3.descending(a.n, b.n)),\n {x: \"n\", y: \"type\", sort: {y: \"-x\"}}\n ),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":42,"value":"// Le même graphique à barres, limité aux cinq premiers types\nex2 = Plot.plot({marginLeft: 240, marks: [Plot.barX(d3.rollups(implantations, v => v.length, d => d.type_d_etablissement).map(([type, n]) => ({type, n})).slice(0, 5), {x: \"n\", y: \"type\"}), Plot.ruleX([0])]})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":44,"value":"// Le nombre d'implantations par décennie d'ouverture\nex3 = Plot.plot({\n marks: [\n Plot.barX(\n d3.rollups(\n implantations,\n v => v.length,\n d => Math.floor(d.annee / 10) * 10\n ).map(([decennie, n]) => ({ decennie, n })),\n { x: \"n\", y: \"decennie\", sort: { y: \"y\" } }\n ),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n})\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":38,"value":"## Le même fait, quatre encodages","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$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":"$undefined","output":"$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":"$undefined","output":"$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":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":124,"value":"// 4 · TEINTE — la couleur d'un aplat\nPlot.plot({\n height: 300,\n marginLeft: 240,\n width: 460,\n x: { axis: null },\n color: { scheme: \"rainbow\", legend: true },\n marks: [\n Plot.cell(parRegion, {\n x: () => 0,\n y: \"region\",\n fill: \"n\",\n sort: { y: \"-fill\" }\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":126,"value":"$35","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":50,"value":"rEncodages = `\n1 · Position —\nOn peut classer les régions ; on peut estimer un rapport (≈ double) ; on repère une région facilement. La position est quantitative : c’est l’encodage pour comparer.\n\n2 · Taille —\nOn distingue les gros des petits, mais pas un classement fin ; impossible d’estimer un rapport ; difficile de repérer une région. La taille porte des ordres de grandeur, pas des comparaisons précises.\n\n3 · Valeur (clarté) —\nOn perçoit un ordre grossier ; impossible d’estimer un rapport ; on repère une région si la valeur est très contrastée. La valeur porte un ordre, jamais une grandeur.\n\n4 · Teinte —\nOn ne peut pas classer ; on ne peut pas comparer ; on repère une région immédiatement. La teinte est sélective : elle sert à identifier, pas à mesurer.\n\nMa conclusion —\nPosition pour comparer ; taille pour suggérer une importance ; valeur pour un ordre ; teinte pour identifier. Chaque canal a son usage, et on ne peut pas percevoir un ordre ou un rapport si la variable visuelle ne le porte pas.\n\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":52,"value":"$36","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":56,"value":"// G1 — une grandeur par catégorie\ng1 = Plot.plot({\n marginLeft: 240,\n marks: [\n Plot.barX(\n d3.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)),\n { x: \"n\", y: \"type\" }\n ),\n Plot.ruleX([0])\n ]\n})\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"// G2 — deux variables à la fois\ng2 = Plot.plot({\n marks: [\n Plot.dot(\n implantations,\n {\n x: d => d.annee,\n r: d => d.effectif,\n fill: \"steelblue\",\n opacity: 0.7\n }\n )\n ]\n})\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":60,"value":"// G3 — une distribution\ng3 = Plot.plot({\n marks: [\n Plot.rectY(\n implantations,\n Plot.binX(\n { y: \"count\" },\n { x: d => d.effectif }\n )\n ),\n Plot.ruleY([0])\n ]\n})\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$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","output":"","database":"$undefined"},{"id":138,"value":"rG1 = `\nLe graphique — nombre d’implantations par type d’établissement\n\nL'encodage — la position est le canal le plus précis pour comparer des grandeurs. Tri décroissant pour faciliter la lecture.\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":141,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":144,"value":"rG2 = `\nLe graphique — année d’ouverture + effectif\n\nL'encodage — la position pour l’ordre temporel, taille pour un ordre de grandeur.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$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","output":"","database":"$undefined"},{"id":149,"value":"rG3 = `\nLe graphique — distribution des effectifs\n\nL'encodage — la position verticale permet une comparaison fine des fréquences ; la position horizontale encode correctement un ordre de classes.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"## Le piège de l'effectif","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$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","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":151,"value":"aide(\"lesTrous\", \"Valeurs manquantes et NaN\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":66,"value":"$37","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"rManquant = `\n1 · Le type le plus désavantagé —\nCe sont les COMUE : leur taux de remplissage est très faible, donc additionner leurs effectifs revient à sous‑estimer massivement leur poids réel. Les grands établissements sont aussi pénalisés, mais moins.\n\n2 · Comment appelle‑t‑on ça —\nCe n’est pas du manquant « au hasard », c’est du manquant **non aléatoire** : la probabilité d’être manquant dépend du type d’établissement. On parle de données manquantes **MNAR** (Missing Not At Random).\n\n3 · Ce que j’écris sous G3 —\n« Attention : la distribution des effectifs est biaisée. La variable effectif n’est renseignée que pour 55 % des implantations, avec un taux très différent selon le type (universités ≈ 58 %, grands établissements ≈ 36 %, COMUE ≈ 24 %). Le graphique reflète donc autant la structure du manquant que la structure réelle des effectifs. »\n`\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$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","output":"","database":"$undefined"},{"id":73,"value":"synthese = `\nPar défaut j’utilise la position : c’est le seul canal vraiment quantitatif, celui qui permet de classer et de comparer sans ambiguïté.\nJe n’en change que si la tâche ne demande pas de comparer : taille pour suggérer un ordre de grandeur, valeur pour un ordre, teinte pour identifier une catégorie.\nSi la lecture exige des rapports ou des comparaisons fines, je reviens toujours à la position : c’est le canal de référence.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$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":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":77,"value":"journalIA = `\n1. Quels outils / quels prompts —\nJ’ai utilisé des prompts courts pour préciser, structurer ou reformuler mes réponses : demandes de justification, de synthèse, et de correction de code. Aucun outil automatique, uniquement de l’aide textuelle ciblée.\n\n2. Ce que ça m'a apporté —\nUn cadre clair pour aller droit au point, garder une cohérence entre les graphiques, et produire des justifications propres, adaptées au CM3 sans déborder.\n\n3. Ce que j'ai dû corriger —\nDes formulations trop longues, quelques glissements hors du style attendu, et des réponses qui risquaient de dépasser la consigne. J’ai resserré, retiré les détours, et recentré sur l’intention du TP.\n`\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$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","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":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":83,"value":"# Synthèse des réponses","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$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":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":96,"value":"---","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$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":"$undefined","output":"$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":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W38","stdlib":"2","titling":"auto"}} 33:"$32:body"