2a:null 2b:["$","title",null,{"children":"TP 4 — Cartographier, et finir | izya thiriet | Observable"}] 30: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).31: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.32: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.33:[{"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},{"id":"7d05403eac1924e1c8c0f8daccc316e0ac090b462764c58acc593ae92715eca6691d9e47da440a09ac5cbd2ee9131745c115fcdb957ffb7f4dba1369b3d24652","href":"https://static.observableusercontent.com/files/7d05403eac1924e1c8c0f8daccc316e0ac090b462764c58acc593ae92715eca6691d9e47da440a09ac5cbd2ee9131745c115fcdb957ffb7f4dba1369b3d24652","name":"image.png","type":"image/png","lastModified":1789993725217,"size":90211}] 2e:{"id":"6b39e2b85d959e64","slug":"tp-4-cartographier-et-finir","title":"TP 4 — Cartographier, et finir","thumbnail":"fa4ed0d110957aa86082ee612998cd9e19d4e92cf03a40dbd4f24c4fd868d48d","access_level":"public","create_time":"$D2026-09-21T12:10:50.021Z","update_time":"$D2026-09-22T18:37:19.148Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-21T13:24:33.187Z","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":"f5f72b5c7e8bdc26","login":"izyaa","name":"izya thiriet","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/314f6c7b1082c94fa49aa4f73897914a2672f833991c93d208af9aa9a6442584","tier":"starter_2024"},"version":351,"publish_version":351,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"ccf01652b8045b26","login":"izyaa","name":"izya thiriet","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/314f6c7b1082c94fa49aa4f73897914a2672f833991c93d208af9aa9a6442584","tier":null}],"members":[{"type":"team","id":"f5f72b5c7e8bdc26","login":"izyaa","name":"izya thiriet","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/314f6c7b1082c94fa49aa4f73897914a2672f833991c93d208af9aa9a6442584","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 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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":7,"value":"departements = FileAttachment(\"departements.geojson\").json()","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":222,"value":"Inputs.table(population)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":223,"value":"Inputs.table(implantations)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":111,"value":"$30","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":114,"value":"aide(\"laMap\", \"La Map et les jointures\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":29,"value":"rJointure = `\nCe que le contrôle révèle — Le contrôle montre 1 département sans établissement, 4 territoires sans géométrie correspondante, et 104 établissements situés hors de la carte prévue.\n\nCe que je décide d'en faire — Je décide d'ignorer ces données non jointes car elles correspondent aux territoires d'Outre-mer absents de notre fond de carte métropolitain.\n\nCe que j'écrirai sous ma carte — J'ajouterai la mention \"France métropolitaine\" dans la légende pour préciser le périmètre géographique réel de l'analyse.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":129,"value":"aide(\"raccourcis\", \"?? et le ternaire\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":210,"value":"$31","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":211,"value":"// À toi — la carte des effectifs bruts\ncarte1 = Plot.plot({\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n width: 300,\n color: { type: \"quantize\", n: 5, scheme: \"blues\", legend: true, label: \"Effectifs bruts\" },\n marks: [\n Plot.geo(contours, { fill: \"n\", stroke: \"white\", strokeWidth: 0.5 })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":41,"value":"// Ta carte 1, rangée dans une fonction : ce qui change devient un paramètre.\ncarte = (champ, { label, titre, sousTitre, largeur = 300 } = {}) =>\n Plot.plot({\n width: largeur,\n height: largeur * 1.05,\n marginLeft: 0, marginRight: 0,\n title: titre,\n subtitle: sousTitre,\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: {\n type: \"linear\", n: 5, scheme: \"blues\",\n legend: true, label, width: largeur\n },\n marks: [\n Plot.geo(contours, { fill: champ, stroke: \"white\", strokeWidth: 0.3 })\n ]\n })","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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 ${carte(\"pour100k\", {\n label: \"Pour 100 000 hab.\",\n titre: \"2 · Rapporté à la population\",\n sousTitre: \"Quels territoires sont les mieux équipés par habitant ?\"\n })}\n

`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":220,"value":"rangAbsolu = rang(d => d.n)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":221,"value":"rangRelatif = rang(d => d.pour100k)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":50,"value":"rDeuxCartes = `\nCe que dit la carte 1 — La carte 1 montre le volume absolu d'établissements, reflétant surtout le poids démographique des grands pôles urbains.\n\nCe que dit la carte 2 — La carte 2 révèle la densité de l'offre d'enseignement supérieur par habitant, mettant en évidence l'équipement proportionnel réel des territoires.\n\nLe classement qui change le plus — Le département du Nord, qui semble très bien doté en valeur absolue (2e), chute lourdement dans le classement (16e) lorsqu'on rapporte cette offre à sa très grande population.\n\nLaquelle est fausse, et pourquoi — La carte 1 est fausse car elle utilise des valeurs absolues ce qui créer une confusion entre la taille du territoire et l'intensité du phénomène étudié.\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":218,"value":"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"// À toi — les douze premiers départements, en barres\nbarres = Plot.plot({\n marginLeft: 120,\n marks: [\n Plot.barX(parDep.slice(0, 12), { x: \"n\", y: \"nom\", sort: { y: \"x\", reverse: true } })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":60,"value":"rContreExemple = `\nCe que je n'ai pas réussi à lire sur la carte — Il est impossible d'identifier visuellement que Paris est le département comptant le plus grand nombre absolu d'implantations.\n\nPourquoi — La surface de Paris est trop petite visuellement sur la carte.\n\nLa question à laquelle une carte répond mal — Une carte choroplèthe est inadaptée pour établir un classement précis ou pour repérer une valeur maximale dissimulée dans un très petit territoire.\n\n Et l'infobulle : est-ce qu'elle règle le problème ? (à remplir après la section suivante) — Grace au infobulle, on peut effectivement voir le nombre d'implantations de Paris qui est donc de 252, ce qui est un chiffre bien au dessus des autres départements mais on est quand même obligé de passer notre souris là où on veut voir le chiffre.\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":63,"value":"$32","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":159,"value":"aide(\"texteAutour\", \"title, subtitle, caption\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":202,"value":"rPalette = `\nCe que fait « rainbow » — Elle rend les cartes multicolors, ca ne marche donc plus en dégradé.\n\nPourquoi « RdBu » est un contresens ici — Avec cette palette de couleurs on à l'impression que les zones avec le moins d'implantations sont celles qui en ont le plus. Cela donne donc un contresens dans la comprehension de la carte.\n\nLa palette que je garde, et pourquoi — Je garde la palette \"blues\" car je trouve que c'est celle qui permet la meilleure compréhension de la carte grace au dégradé de couleur. Le bleu le plus foncé étant celui avec le plus d'implantation et inversement.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":204,"value":"rClasses = `\nCe que change « quantile » — Les couleurs sont plus réparties dans la carte ce qui nous empeche de voir les véritables zones d'implantation.\n\nCe que change « linear » — Les couleurs sont réparties de la même facon que pour \"quantile\" mais elles sont plus tamisées.\n\nLe découpage que je garde, et pourquoi — Je garde le découpage \"linear\" car je trouve qu'on voit bien toutes les répartitions d'implantation en france tout en accentuent les zones avec le plus ou le moins d'implantation.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":65,"value":"// Ici on repasse à UNE carte, en grand : c'est celle qu'on publie.\n// Les trois textes sont à écrire — remplace les « … ».\ncarteFinie = Plot.plot({\n width: 520,\n title: \"Implantations de l'enseignement supérieur public\",\n subtitle: \"L'Île-de-France et la Haute-Garonne sont les mieux dotées par habitant.\",\n caption: \"Source : MESR (implantations, 2017) et INSEE (population, 2021), France métropolitaine.\",\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: {\n type: \"quantize\",\n n: 5,\n scheme: \"blues\",\n legend: true,\n label: \"Pour 100 000 habitants\"\n },\n marks: [\n Plot.geo(departements, {\n fill: (f) =>\n new Map(parDep.map((d) => [d.code, d.pour100k])).get(f.properties.code),\n stroke: \"white\",\n strokeWidth: 0.4\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":163,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"rAltText = `\n1. La nature — C'est une carte de la France métropolitaine.\n\n2. Ce qui est mesuré — Ce qui est mesuré ici est le nombre d'implantations de l'enseignement supérieur public pour 100 000 habitants.\n\n3. La conclusion — Paris et la Haute-Garonne sont les territoires les mieux équipés par rapport à leur taille.\n\n4. Les valeurs remarquables — Le Nord de la France, malgré beaucoup d'établissements au total, est en fait sous-équipé par rapport à sa très forte population.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":170,"value":"synthese = `Dois-je calculer un taux par habitant pour ne pas être trompé par la taille des départements ?\nMes données correspondent-elles bien à la zone dessinée sur ma carte ?\n\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":175,"value":" *Ta réponse, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":178,"value":"journalIA = `\n1. Quels outils / quels prompts — J'ai tuilisé gemini pro pour qu'il m'aide avec les cartes pour les révéler par exemple. Voici les prompts : Quelle est la différence visuelle entre un découpage \"quantile\" et \"linear\" sur une carte ?\nComment créer une fonction réutilisable pour générer plusieurs cartes avec Plot.geo sans réécrire tout le code ?\nPourquoi ma carte affiche le code de la fonction au lieu du dessin sur Observable ?\n\n2. Ce que ça m'a apporté — Une aide pour comprendre comment générer les cartes et comprendres certains concepts pour les cartes.\n\n3. Ce que j'ai dû corriger — Des fonctions parfois trop complexes qui ne suivent pas ce qui est demandé dans l'excercice et des données à adaptées.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":185,"value":"# Vérification et rendu","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":187,"value":"# Synthèse des réponses","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":116,"value":"---","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":118,"value":"import { aide } from \"@mmi-montbeliard/antiseche-observable-javascript-et-plot\"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W33","stdlib":"2"}} 2f:"$2e:body"