Réalisation du Data Journal

Paris Olympic Game Map

Introduction

Pour recontextualiser, le jeudi 30 mai, s’est déroulé le concours annuel de Mydral, le Concours Data Viz JO 2024. Cette année, chaque équipe mettait à l’honneur les « Jeux Olympiques » à travers leur Data Journal. Les 10 équipes ont présenté chacune à leur tour leur tableau de bord au jury. Ce dernier était constitué de Guerric TESSIER, Clémence GOUBE et Xuan-Son NGUYEN. Ils ont ensuite voté pour les meilleurs.

Aujourd’hui, nous avons interviewé l’équipe A, composée de Gaël et Gabriella. Leur thème est « Paris Olympic Game Map ».

Contexte et objectif

Pour commencer, lorsqu’on a annoncé que les Jeux Olympiques se dérouleraient à Paris, les Parisiens ont directement pensé : comment allaient-ils se déplacer dans les métros. Donc Gaël et Gabriella se sont demandés comment ils pouvaient les aider à mieux se déplacer pendant les JO.

C’est à ce moment que l’équipe a pensé à créer un équivalent de Google Maps. Leur Data Journal repose sur le fait de conseiller les déplacements en fonction des perturbations dans chaque station, chaque jour et chaque heure. Cela va permettre de mieux anticiper les déplacements et les sorties durant les JO.

Les données du Data Journal ne sont pas en direct, c’est pour cela que ça permet de prévoir les déplacements un ou deux jours en avance. Ils ont calculé les prévisions pour les deux semaines des JO, soit du 26 juillet 2024 au 11 août 2024.

Processus de création

Grâce au site du gouvernement, ils ont pu obtenir toutes les données sur les épreuves des JO (lieu, jour, heure). Afin de réaliser au mieux leur Data Journal , ils ont découpé Paris en 80 quartiers différents. Depuis les 80 quartiers, on doit être capable d’aller dans les 79 autres. Avec toutes ces données, ça donne un tableau avec une liste des colonnes de stations de métro sources et une liste des stations de métro destinations. Le but est donc de faire les trajets entre chacune des stations. Suite aux données qu’ils ont trouvées, ils ont créé un workflow Knime pour construire tous les trajets possibles avec zéro ou un changement. Ils n’ont pas souhaité faire plus de changements, car sinon les trajets allaient être plus longs. En effet, le plus long pendant les JO sera d’attendre les métros, ils veulent donc au maximum diminuer les correspondances.

Ils ont ensuite créé un script Python. Il permet de récupérer toutes les adresses de Paris avec leurs coordonnées GPS. Puis, il place chacune des adresses dans le quartier correspondant. Ensuite, l’équipe a fait un mapping entre l’adresse GPS et le quartier.

Pour les outils, Gaël et Gabriella ont utilisé Python et KNIME. Ce sont des outils qu’ils connaissent et qu’ils ont l’habitude d’utiliser au quotidien.

Durant leur temps de préparation, ils ont dû faire face à un obstacle majeur, la quantité de données : en effet, il y a entre 40 et 45 mille trajets possibles, ce qui donne 120 millions de lignes sur le tableau. Mais avec toutes ces données, il y avait un gros risque de lenteur. Mais grâce à Tableau, les données n’ont pas ralenti le Data Journal.

Fonctionnalité et design

Pour le côté design, Gaël et Gabriella ont fait beaucoup de maquettes sur Figma. Puis avec l’aide de Mélissa, ils ont pu avoir un avis plus approfondi. Pour leur Data Journal, ils ont décidé de le faire tenir sur un écran, sans scroll, comme une application. Une carte centrale ainsi que des boutons d’utilisation sont présents sur le Data Journal. Ce dernier est simple d’utilisation. Ils ont voulu privilégier le côté utilisateur. De plus, il y a beaucoup de références aux métros qui sont mises en avant dans le tableau de bord, comme les encadrements, la police ou le carrelage que nous pouvons voir en arrière-plan. Cela permet à l’utilisateur de rester dans le thème de la RATP.