Carnet de bord de l’ouverture des données de Carrières-sous-Poissy
par Joana Devarieux, Etienne Vêtu, Antoine Goussot, Alban Tran, C.V et L.G
JOUR 1 – DIAGNOSTIC
10:50 : Petit debriefing après la réunion d’ouverture Zoom. On parle et on essaie de comprendre la plateforme et ce qu’il faut faire. Nous entamons les premières recherches sur la ville de Carriere Sous Poissy pour nous familiariser avec elle.
11:00 : Nous tentons d’accéder aux données de la ville de Carriere Sous Poissy. Nous avons des difficultés à comprendre exactement comment commencer le travail, puis Arthur nous explique que nous devons contacter notre interlocuteur pour obtenir les informations du questionnaire.
11:15 : Nous contactons notre interlocuteu par téléphone pour prendre rendez-vous avec lui et obtenir les informations nécessaires. Nous regardons les vidéos et entamons une répartition des taches de la semaine selon les plannings des journées à suivre.
→ Le rendez vous est fixé à 14:30 et A 15 heures on fixera le planning de travail de la semaine.
14:30 : le rendez-vous n’a pas eu lieu, on nous propose de rappeler vers 16 heures.
En attendant nous avons fixé le planning de la semaine en identifiant les défis étape par étapes et nous nous sommes répartis les travail en ce qui concerne le carnet de bord.
Une des premières difficultés est la contrainte de temps, car sans cet appel, nous ne pouvons pas avancer et la charge de travail qui reste à faire dans cette journée est encore large.
16:00 : un autre appel est effectué. On nous demande de patienter et de les rappeler vers 16:30. Nous ne pouvons toujours pas avancer dans le reste des taches. Nous avons déjà essayé d’anticiper au maximum sur les tâches à faire dans le reste de la semaine en regardant les tutoriels proposés sur le site datactivist et en en discutant entre nous et en nous posant des question pour faciliter l’exécution des tâches une fois venues.
17h : Début de l’entretien, nous recevons l’une des cheffes de services qui ne s’y connaît pas beaucoup en Data. Elle tente tout de même de répondre à nos questions mais avec un peu de nonchalance surtout au début car elle ne maîtrise pas du tout le sujet. Nous sommes renvoyés en permanence vers le DSI. Elle aborde tout de même le fait que la réalisation de maps soit pertinente et nécessaire dans sa commune.
18h: Fin du rendez-vous, nous effectuons les derniers envois sur airtable, et complétons la wishlist avec les informations de contacts obtenues auprès de madame la DGS.
Livrable : Whishlist
JOUR 2 – IDENTIFICATION
9h30: connexion du groupe, réunion sur le déroulé de la journée. Arthur de Datactivist nous aide à contacter notre interlocuteur du jour. Nous avons rendez-vous avec lui à 10h30 pour organiser la journée. Nous poursuivons notre organisation en attendant.
11h30: Notre rendez-vous arrive avec un peu de retard. Nous lui expliquons le projet et les fichiers dont nous allons avoir besoin. Il nous promet de nous envoyer les premiers fichiers de données avant la fin de la matinée. S’ils sont compensables, les retards de la mairie dus à d’autres obligations et absences sur ces 2 premiers jours (vacances, cas COVID, autres réunions…) nous handicapent dans le bon déroulé de la journée.
12h15: Nous recevons un premier document sur les horaires de la mairie et des services municipaux. Ce n’est pas un tableur mais le document est plutôt bien organisé. Nous verrons s’il est exploitable. Nous avons rendez-vous à 14h avec les services liés à l’état-civil.
14h: Nouveau rendez-vous avec notre interlocuteur privilégié et la responsable de l’État civil. Nous obtenons une promesse d’envoi de documents sur les naissances, décès et sur l’État civil en général.
14h30: Nous recevons des données sur la petite enfance et l’État civil 2018-2020 nous ayant été fournies à la suite d’un échange téléphonique par la direction de la Petite enfance. Nous en commençons l’analyse et l’import dans Workbench. Nous obtenons au téléphone de la part des services d’urbanisme des promesses de données de la part des services à propos des permis de construire et des places de stationnement cet après-midi ou à demain 9h.
15h: Nous avons les services des espaces verts et municipaux au téléphone, on nous promet des données sur les espaces verts et défibrillateurs.
15h30: Les données sur l’État Civil sont des statistiques et non de la data. Nous recevons des données sur les mariages en 2018-2019.
16h30: Nous obtenons de la part du Directeur du Cadre de Vie et de la Maîtrise Urbaine de Carrière-sous-poissy, l’emplacement des stationnement publics. Ce dernier nous fournit également les contacts pouvant nous informer sur les données nécessaires à traiter concernant les espaces verts et les défibrillateurs. Par ailleurs, il nous suggère de nous fournir des données liées aux autorisations d’urbanisme tels que les permis de construire dont nous aurions besoin. Par la suite, nous gardons 5 bases de données dont 3 exploitables.
17h30: nous uniformisons nos documents Workbench et effectuons les tâches d’évaluation et la wanted data list pour terminer la journée.
JOUR 3 – MISE EN QUALITÉ
10h30 : Meeting général avec l’équipe pour se répartir les tâches quotidiennes.
11H : Nous tentons de joindre les services de l’urbanisme et de l’aménagement du territoire de la Mairie de Carrières-sous-Poissy pour récupérer un jeu de données relatif aux permis de construire.
11h30 : Nous récupérons le jeu de données et commençons à l’exporter sur le workbench et traiter les données en vertu de la méthodologie : nettoyage, compilation, complétion et standardisation.
11h50 : Nous tentons à nouveau de contacter les services chargés des données relatifs aux espaces verts et aux défibrillateurs, respectivement urbanisme et espaces verts. Pas de données traitables pour les défibrillateurs et pas de réponse de la part des espaces verts.
13H : Début du processus de : Nettoyage, compilation, complétion et standardisation des jeux de données suivants : prénoms nouveaux nés, permis de construire, logements sociaux et livraison de logements.
15h : Récupération du jeu de données sur les places de parking. Le jeu de données est partiellement rempli et quantitativement peu intéressant. Nous exportons le jeu de données dans le workflow mais nous n’envisageons pas de traiter ces données.
16H : Toute l’équipe bosse sur un travail de standardisation et de fusion de certains jeux de données. Les jeux de données sont les suivants : mariages, prénoms,
17h00 : Entretien collectif avec Arthur pour faire un point sur l’utilité des données et le travail de standardisation de manière générale.
18H : Réunion de fin de journée et compte rendu individuel.
JOUR 4 – PUBLICATION
10H : Première connexion de l’équipe et répartition des tâches du jour. Division de l’équipe en 2 parties : une attachée à recontacter les services de mairie pour les informations manquantes et une autre réfléchissant à la conception des fiches de mise en ligne.
12H : Bilan de la première session de travail. Tous les services n’ont pas pu être joints, ce qui demandera de recontacter les services après le déjeuner. Étude des fiches de mise en ligne et validation de ces dernières.
14H : Après la pause déjeuner, réflexion autour du plan de communication pour savoir comment aborder le rendez-vous avec la mairie et le service communication (quelles idées suggérer, comment expliquer le plan de manière claire et efficace).
14H30 : Réponses de la part des mairies pour les défibrillateurs et espaces verts. Les données sur les défibrillateurs étant assez complètes, toute l’équipe s’attelle à les standardiser de suite et commence à faire la fiche. Les données sur les espaces verts semblent inexistantes.
16H30 : Appel avec la mairie pour définir le plan de communication.
17H : Finition des fiches et des standardisations des bases reçues dans la donnée, puis upload sur la plateforme.
18H30 : Meetup final pour faire le bilan et vérifier les uploads.
Jeux de données :
Carrières-sous-Poissy Prénoms des nouveau-nés : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/carrieres-sous-poissy-prenoms-des-nouveau-nes/
Carrières-sous-Poissy Horaires Mairie : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/carrieres-sous-poissy-horaires-mairie/
Carrières-sous-Poissy - Zone de parking : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/carrieres-sous-poissy-zone-de-parking/
Carrières-sous-Poissy - Petite Enfance : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/carrieres-sous-poissy-petite-enfance/
Carrières-sous-Poissy - Livraison des logements en 2020-2021 : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/carrieres-sous-poissy-livraison-des-logements-en-2020-2021/
Carrières-sous-Poissy - DAE : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/carrieres-sous-poissy-dae/
JOUR 5 – VALORISATION
10h30: Réunion du groupe pour déterminer la méthode de travail du jour. Discussion autour des visualisations possibles avec les données dont nous disposons. Une difficulté qui apparaît est que la plupart de nos données ne semblent pas permettre des visualisations originales. Après discussion, nous décidons de réaliser des visualisations sur uMap pour les DAE et les parkings, rawgraph pour faire des visualisations à propos des établissements de la petite enfance. Nous décidons également d’utiliser excel pour faire des visualisations à propos de la livraison des logements, les parkings, les prénoms et les horaires de la mairie. Les tâches ont été réparties en fonction des aptitudes et des préférences de chacun.
13h-17h: Réalisation des différentes visualisations. Nous demandons des précisions aux datactvists sur l’utilisation des outils à utiliser, notamment uMap et rawgraph. Une personne s’occupe de réaliser les visualisations des livraisons de logements. 3 visualisations sont effectuées: un histogramme comparatif des logements et logements sociaux prévus, un histogramme comparatif des logements et logements à loyer intermédiaire prévus, et enfin un diagramme “camembert” représentant les proportions de logements prévus en fonction des différents promoteurs. Les deux premiers histogrammes étant quasiment identiques, seul le premier est utilisé pour remplir la fiche sur le contexte de la visualisation.
Un autre membre a fait deux graphiques à propos de la petite enfance, un sur la répartition des places en structure petite enfance en fonction du type de la structure, le second reprend les mêmes éléments en ajoutant le nombre de structures. Ces deux visualisations ont été effectuées sur raw graph. Une autre personne s’est chargée des visualisations à propos des prénoms, des places de stationnement et des horaires de mairie. 3 visualisations ont été réalisées, un tableau des horaires d’ouverture de la mairie, un histogramme des 15 prénoms les plus donnés à Carrières-sous-Poissy entre 2018 et 2020, et enfin un tableau récapitulatif des places de stationnement. Le faible nombre de parkings présents et la simplicité des données ne permettaient que de réaliser des visualisations basiques mais qui peuvent avoir une certaine utilité dans leur capacité de synthèse, et la visualisation des prénoms les plus donnés dans la ville au cours des 3 dernières années pourrait susciter la curiosité des habitants de la collectivité.
Une autre personne s’est chargée des visualisations à propos des DAE, en réalisant une carte à l’aide de l’outil uMap via openstreetmap. Tous les points ont dû être placés manuellement car les localisations présentées ne convenaient pas, elles ne donnaient pas directement sur les bâtiments concernés.
Toutes les visualisations réalisées ont été transmises à un autre membre du groupe chargé de la publication des données. Le formatage de la page n’est pas bon du coup cela oblige à formater les photos pour qu’elles rentrent, ce qui est un travail assez conséquent. Il y a eu des problèmes au niveau de l’intégration des cartes openstreetmap, car le site n’accepte que des cartes qui viennent de l’intérieur du site même. La solution trouvée est de prendre une capture d’écran de la carte, la poster et mettre un lien renvoyant à la carte. On a composé avec des codes HTML les images avec des descriptions et des liens de référence qui mènent directement aux données à partir des visualisations.
Revue des différents documents utilisés au cours de la semaine: les infographies, la wishlist et le carnet de bord.
17h: Présentation de nos travaux sur le stand de Carrières-sous-Poissy
Dataviz :
Carrières-sous-Poissy Prénoms des nouveau-nés : https://gpseo.opendatasoft.com/explore/dataset/carrieres-sous-poissy-prenoms-des-nouveau-nes/table/
Carrières-sous-Poissy - Zone de parking : https://gpseo.opendatasoft.com/explore/dataset/carrieres-sous-poissy/table/
Carrières-sous-Poissy - Petite Enfance : https://gpseo.opendatasoft.com/explore/dataset/carrieres-sous-poissy-petite-enfance/table/
Carrières-sous-Poissy - Livraison des logements en 2020-2021 : https://gpseo.opendatasoft.com/explore/dataset/carrieres-sous-poissy-livraison-des-logements-en-2020-2021/table/
Carrières-sous-Poissy - DAE : https://gpseo.opendatasoft.com/explore/dataset/carrieres-sous-poissy-dae/map/?location=15,48.94437,2.03001&basemap=jawg.streets
Carrières-sous-Poissy Horaires Mairie : https://gpseo.opendatasoft.com/explore/dataset/carrieres-sous-poissy-horaires-mairie/table/
CONCLUSION
Cette semaine de challenge data nous a permis de pouvoir étudier, traiter et standardiser un certain nombre de données. Les jeux de données ayant été ouverts sont au nombre de sept et correspondent aux éléments suivants : les défibrillateurs automatisés externes (DAE), les lieux de stationnement, la livraison des logements, la base horaire de l’administration (mairie), aux établissements d’accueil de la petite enfance, aux actes d’État-civil et aux prénoms des nouveaux-nés.
Pour pouvoir ces différentes données, un certain nombre de leviers nous ont été fournis grâce aux contacts avec la mairie. On a ainsi pu contacter la Direction Générale des Services de la mairie, avec laquelle nous avons pu introduire le challenge data à la mairie de la commune. Cela a facilité la transmission de nos informations et la communication avec les divers services compétents de la mairie. Par la suite, nous avons pu communiquer avec la direction des services informatiques et ayant pu nous permettre d’avoir accès aux différents services de la mairie. Nous avons pu obtenir par ses contacts différents services de la mairie : les espaces verts, l’urbanisme, les services technique, la petite-enfance, l’Etat civil. Un certain nombre de freins ont constitué de véritables challenges à relever.
La mairie a mis beaucoup de temps à nous fournir les différentes données nous étant nécessaires à la constitution de bases de données, étant souvent des données peu adaptées, et difficile à formater manuellement. Le challenge data nous a permis de développer un véritable esprit de travail utilisé dans différents domaines, comme par exemple la standardisation, l’appel des contacts de la mairie, ou encore la réalisation de la visualisation des données. Par ailleurs, elle nous a appris à utiliser de nouveaux outils tels que uMap, workbench data, ou encore Microsoft Excel et RAWgraph. En tant qu’étudiants en sciences politiques, nous avons obtenu un lien privilégié avec des institutions du service publique que sont la mairie de Carrières-sous-Poissy, ce qui nous a permis d’entrevoir le fonctionnement spécifique de cette collectivité.