2a:null 2b:["$","title",null,{"children":"TP 4 — Cartographier, et finir | Matthis Carnicer | 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}] 2e:{"id":"d3bc573efc006fa8","slug":"tp-4-cartographier-et-finir","title":"TP 4 — Cartographier, et finir","thumbnail":"fa4ed0d110957aa86082ee612998cd9e19d4e92cf03a40dbd4f24c4fd868d48d","access_level":"public","create_time":"$D2026-09-22T16:52:40.301Z","update_time":"$D2026-09-22T19:00:28.705Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-22T18:16:55.481Z","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":"d69916250c826356","login":"matthiscarnicer","name":"Matthis Carnicer","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/12155aadd6dc938bdc046f959bef12ff48cbf159bd2b3a94ef01022a6f90f1b9","tier":"starter_2024"},"version":329,"publish_version":329,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"c8a39978f62fcd2d","login":"matthiscarnicer","name":"Matthis Carnicer","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/12155aadd6dc938bdc046f959bef12ff48cbf159bd2b3a94ef01022a6f90f1b9","tier":null}],"members":[{"type":"team","id":"d69916250c826356","login":"matthiscarnicer","name":"Matthis Carnicer","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/12155aadd6dc938bdc046f959bef12ff48cbf159bd2b3a94ef01022a6f90f1b9","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":"$undefined"},{"id":29,"value":"rJointure = `\nCe que le contrôle révèle - Il y a 1 département dessiné sans aucune implantation, 4 départements dans la population sans contour (sûrement l'Outre-mer), et 104 implantations qui ne s'afficheront pas sur la carte.\n\nCe que je décide d'en faire - Je les ignore, car ma carte se concentre uniquement sur la France métropolitaine.\n\nCe que j'écrirai sous ma carte - Note : 104 établissements situés hors de la France métropolitaine ne sont pas affichés.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$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":"$undefined"},{"id":211,"value":"// À toi — la carte des effectifs bruts\ncarte1 = Plot.plot({\n width: 300,\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: { type: \"quantize\", n: 5, scheme: \"blues\", legend: true, label: \"Implantations\" },\n marks: [\n Plot.geo(contours, { fill: \"n\", stroke: \"white\", strokeWidth: 0.3 })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":212,"value":"## La même, une seconde fois — donc une fonction\n\nTu vas maintenant dessiner la carte 2, rapportée à la population. Les quinze\nlignes que tu viens d'écrire sont identiques à **un mot près** : le champ.\n\nDeux raisons de les ranger dans une fonction, et la seconde est propre à\nObservable :\n\n1. tu ne retapes pas quinze lignes pour changer un mot ;\n2. **un nœud du DOM ne s'affiche qu'à un seul endroit.** Une carte déjà affichée\n dans sa cellule ne peut pas être ré-affichée à côté d'une autre : elle serait\n *déplacée*. Il faut donc une fonction qui en **fabrique une neuve** à chaque\n appel.","pinned":true,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":41,"value":"// Ta carte 1, rangée dans une fonction : ce qui change devient un paramètre.\ncarte = (champ, { label, titre, sousTitre, largeur = 300 } = {}) =>\n Plot.plot({\n width: largeur,\n height: largeur * 1.05,\n marginLeft: 0, marginRight: 0,\n title: titre,\n subtitle: sousTitre,\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: {\n type: \"quantize\", n: 5, scheme: \"blues\",\n legend: true, label, width: largeur\n },\n marks: [\n Plot.geo(contours, { fill: champ, stroke: \"white\", strokeWidth: 0.3 })\n ]\n })","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$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 habitants\",\n titre: \"2 En proportion\",\n sousTitre: \"Où la densité est-elle la plus forte 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":"$undefined"},{"id":50,"value":"rDeuxCartes = `\nCe que dit la carte 1 - Elle affiche le nombre total d'établissements, ce qui met surtout en évidence les départements les plus peuplés.\n\nCe que dit la carte 2 - Elle montre l'équipement par habitant, ce qui permet de voir si un territoire est réellement bien desservi par rapport à sa taille.\n\nLe classement qui change le plus - Le Nord : il paraît très bien doté en chiffres bruts (2e), mais baisse au classement (16e) quand on prend en compte son immense population.\n\nLaquelle est fausse, et pourquoi - La carte 1 est trompeuse. En affichant des valeurs absolues, elle confond l'offre universitaire avec la simple démographie du territoire. Au final, elle ne fait que recréer une carte de la population.\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$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":"$undefined"},{"id":60,"value":"rContreExemple = `\nCe que je n'ai pas réussi à lire sur la carte - Le département de Paris (75), qui est pourtant le premier.\n\nPourquoi - Sa surface géographique est minuscule. L'œil est attiré par les grandes aires, pas par les petits points, même très foncés.\n\nLa question à laquelle une carte répond mal - \"Quel est le classement exact des plus grosses valeurs ?\"\n\nEt l'infobulle : est-ce qu'elle règle le problème ? - Non, car pour survoler un département avec la souris, il faut d'abord l'avoir repéré avec les yeux.\n`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$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":"$undefined"},{"id":202,"value":"rPalette = `\nCe que fait « rainbow » - Elle met des couleurs sans ordre logique (impossible de deviner si le vert est plus ou moins fort que le jaune).\n\nPourquoi « RdBu » est un contresens ici - C'est une palette divergente. Ici on va juste de zéro à beaucoup, il n'y a pas de milieu.\n\nLa palette que je garde, et pourquoi - \"blues\". Le dégradé du clair au foncé est instinctif pour montrer une quantité croissante.\n`\n","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":204,"value":"rClasses = `\nCe que change « quantile » - Cela force un nombre égal de départements dans chaque couleur, ce qui lisse les écarts.\n\nCe que change « linear » - Le dégradé est continu. À cause de Paris, tout le reste de la carte devient blanc et illisible.\n\nLe découpage que je garde, et pourquoi - \"quantile\", car cela regroupe les données en 5 paliers clairs, rendant la carte facile à lire.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":65,"value":"// Ici on repasse à UNE carte, en grand : c'est celle qu'on publie.\n// Les trois textes sont à écrire — remplace les « … ».\ncarteFinie = Plot.plot({\n width: 520,\n title: \"Implantations de l'enseignement supérieur public\",\n subtitle: \"L'Île-de-France et la Haute-Garonne sont les mieux dotées par habitant.\",\n caption: \"Source : MESR (implantations, 2017) et INSEE (population, 2021), France métropolitaine.\",\n projection: { type: \"mercator\", domain: departements },\n color: {\n type: \"quantize\",\n n: 5,\n scheme: \"blues\",\n legend: true,\n label: \"Pour 100 000 habitants\"\n },\n marks: [\n Plot.geo(departements, {\n fill: (f) => new Map(parDep.map((d) => [d.code, d.pour100k])).get(f.properties.code),\n stroke: \"white\",\n strokeWidth: 0.4\n })\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$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 - Carte de la France métropolitaine.\n\n2. Ce qui est mesuré - Le nombre d'implantations universitaires pour 100 000 habitants, par département.\n\n3. La conclusion - Paris et quelques départements du Sud-Ouest sont les territoires les mieux équipés par rapport à leur taille.\n\n4. Les valeurs remarquables - Le Nord, 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":"$undefined"},{"id":170,"value":"synthese = `\n1. Quelle est mon intention exacte avec ce graphique ?\n\n2. Ai-je besoin d'afficher des données brutes ?\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$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":"$undefined"},{"id":178,"value":"journalIA = `\n1. Quels outils / quels prompts - J'ai utilisé Gemini avec ce prompt : \"Génère-moi le code Observable Plot pour afficher une carte des départements de France. Utilise la marque Plot.geo, une projection Mercator, et une échelle de couleur en 5 classes pour représenter une valeur quantitative.\"\n\n2. Ce que ça m'a apporté - Cela m'a fourni la structure exacte de la fonction Plot rapidement, ce qui m'a évité de bloquer sur la syntaxe.\n\n3. Ce que j'ai dû corriger - Le code de l'IA était générique. J'ai dû l'adapter en insérant mes propres variables et j'ai du aussi modifier les réponses trop longues .\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$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"