36:["$","title",null,{"children":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin | Noah Litzler | Observable"}] 3e: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**.3f: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.*40: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.41: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.*42:T429,journalIA = ` 1. Quels outils / quels prompts — J'ai utilisé ChatGPT pour m'aider. Je lui ai notamment demandé : "Comment faire l'exercice 1 avec d3.rollup ?", "Comment garder les 5 premiers types d'établissement ?", "Comment faire un graphique avec Plot.barY ?", "Comment faire un graphique avec deux variables différentes ?" et "Comment faire un histogramme avec effectif ?". Je lui ai aussi demandé de vérifier certaines erreurs de code quand Observable me renvoyait une erreur. 2. Ce que ça m'a apporté — Ça m'a permis de mieux comprendre comment regrouper et trier les données avec d3.rollup et toSorted, mais aussi comment utiliser les différents canaux de Plot comme x, y et fill. Ça m'a aussi aidé à comprendre la différence entre les variables de données et les variables visuelles. 3. Ce que j'ai dû corriger — J'ai dû vérifier les codes dans Observable car certaines propositions ne fonctionnaient pas directement. J'ai aussi dû modifier certains codes pour respecter les méthodes vues dans le cours et les consignes du TP. `43:[{"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}] 3a:{"id":"359922e80ab60450","slug":"tp-3-encoder-de-la-donnee-au-dessin/2","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","thumbnail":"a284768217a85af7db48e9f58cb12007313b0409cf698678919d42a8835de45f","access_level":"public","create_time":"$D2026-09-15T12:40:49.947Z","update_time":"$D2026-09-22T13:05:08.698Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-09-15T12:40:53.919Z","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":"fc800f9bf313c537","login":"noah-litzler","name":"Noah Litzler","avatar_url":null,"tier":"starter_2024","bio":"","following":false},"version":240,"publish_version":240,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"68c049d5d4ff13b7","login":"noah-litzler","name":"Noah Litzler","avatar_url":null,"tier":null,"bio":"","following":false}],"members":[{"type":"team","id":"fc800f9bf313c537","login":"noah-litzler","name":"Noah Litzler","avatar_url":null,"tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"titling":"auto","title":"TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin","cells":[{"id":0,"value":"# TP 3 — Encoder : de la donnée au dessin\n\nNouveau jeu de données, et tu vas le garder jusqu'au TP 5 : **les 2 561\nimplantations de l'enseignement supérieur public en France**. Ton IUT est\ndedans.\n\nAujourd'hui tu dessines pour la première fois. Une seule question te guide, et\nce n'est pas « quel type de graphique je fais » :\n\n> **Quelle variable visuelle porte quoi — et en est-elle capable ?**\n\nC'est la question du CM3. Plot est fait pour y répondre : ses **canaux**\n(`x`, `y`, `fill`, `r`, `opacity`) sont exactement les **variables visuelles**\nde Bertin.\n\n---\n\n## ⚠️ Avant toute chose : **forke ce notebook**\n\nBouton **Fork**, en haut à droite. Sinon rien n'est enregistré.\n**Ce notebook est ton rendu**, tu en déposeras le lien sur Moodle.\n\n⚠️ Dans les cellules de réponse, écris entre les **guillemets obliques** — pas\nentre ` ' ` ni ` \" `.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$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","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":163,"value":"","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":162,"value":"Inputs.table(esr)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"## code · nettoyage minimal","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":21,"value":"({\n total: esr.length,\n exploitables: implantations.length,\n ecartees: esr.length - 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a[1])\n .slice(0, 5)\n .map((d) => d[0])\n .includes(d.type_d_etablissement)\n)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":44,"value":"// Le nombre d'implantations par décennie d'ouverture\nex3 = d3.rollup(\n implantations,\n (v) => v.length,\n (d) => Math.floor(d.annee / 10) * 10\n)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":38,"value":"## Le même fait, quatre encodages","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":126,"value":"$3f","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":50,"value":"rEncodages =`\n1 · Position — Oui, je peux classer les régions de la plus fournie à la moins fournie. Je peux aussi voir que l'Île-de-France est environ deux fois plus fournie que l'Auvergne-Rhône-Alpes et repérer une région précise assez facilement.\n\n2 · Taille — Je peux avoir une idée du classement et des différences, mais c'est moins précis que la position. Je ne peux pas vraiment dire qu'une région vaut exactement le double d'une autre.\n\n3 · Valeur (clarté) — Je peux voir les différences et avoir une idée de l'ordre, mais il est plus difficile de classer précisément les régions et de comparer les rapports.\n\n4 · Teinte — Je peux distinguer les régions avec les couleurs, mais je ne peux pas vraiment les classer ni comparer leurs valeurs.\n\nMa conclusion — La position est le meilleur encodage pour comparer une grandeur quantitative. La teinte est plutôt adaptée pour distinguer des catégories. La taille et la valeur peuvent montrer des différences, mais sont moins précises pour cmparer.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":52,"value":"$40","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":166,"value":"parRegion.toSorted((a, b) => b.n - a.n)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":56,"value":"// G1 — une grandeur par catégorie\ng1 = Plot.plot({\n width: 900,\n height: 500,\n marginBottom: 120,\n marks: [\n Plot.barY(parRegion, {\n x: \"region\",\n y: \"n\"\n })\n ],\n x: {\n tickRotate: -45\n }\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":167,"value":"implantations.filter((d) => d.annee != null && d.type_d_etablissement != null)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":58,"value":"// G2 — deux variables à la fois\ng2 = Plot.plot({\n width: 900,\n height: 500,\n marks: [\n Plot.dot(\n implantations.filter((d) => d.annee != null && d.effectif != null),\n {\n x: \"annee\",\n y: \"effectif\",\n fill: \"type_d_etablissement\"\n }\n )\n ],\n color: {\n legend: true\n }\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":168,"value":"implantations.filter((d) => d.effectif != null)","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":60,"value":"// G3 — une distribution\ng3 = Plot.plot({\n width: 900,\n height: 500,\n marks: [\n Plot.rectY(\n implantations.filter((d) => d.effectif != null),\n Plot.binX(\n { y: \"count\" },\n {\n x: \"effectif\",\n thresholds: 20\n }\n )\n )\n ]\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":136,"value":" *Ta justification, dans la cellule ci-dessous.*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":138,"value":"rG1 = `\nLe graphique — J'ai choisi de représenter le nombre d'implantations par région avec des barres.\n\nL'encodage — La position en hauteur représente le nombre d'implantations. 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La couleur permet de distinguer les types d'établissements.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":149,"value":"rG3 = `\nLe graphique — J'ai choisi un histogramme pour voir comment les effectifs sont répartis entre les différents intervalles.\n\nL'encodage — La position horizontale porte l'effectif et la hauteur des barres montre le nombre d'implantations dans chaque intervalle.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":62,"value":"## Le piège de l'effectif","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":151,"value":"aide(\"lesTrous\", \"Valeurs manquantes et NaN\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":66,"value":"$41","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":68,"value":"rManquant = `\n1. Les universités sont les plus désavantagées car elles ont beaucoup d'implantations et une grande partie des effectifs est manquante.\n\n2. Ce n'est pas du manquant au hasard, car le taux de remplissage change selon le type d'établissement. Pour le graphique G3, je précise que l'histogramme ne représente que les implantations dont l'effectif est renseigné.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":73,"value":"synthese = `\nJe privilégierai la position avec x ou y car c'est l'encodage le plus facile à comparer. Je changerai de canal si je dois surtout montrer des catégories, par exemple avec la teinte. Pour une grandeur quantitative, j'utiliserai plutôt la position si je veux faire des comparaisons précises.\n`","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":77,"value":"$42","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":83,"value":"# Synthèse des réponses","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":96,"value":"---","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"","database":"$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":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$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","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W43","stdlib":"2"}} 35:null