Carnet de bord de l’ouverture des données du Pays de Mormal
par Mathilde Trocellier, Anna Wimmer, Evans Le Person, Etienne Arsac et W.B
JOUR 1 – DIAGNOSTIC
La première journée de ce challenge data a débuté par un briefing avec tous les membres de Datactivist dans la grande salle de réunion de gather, afin de faire connaissance avec toute l’équipe. Puis, nous avons découvert la collectivité que nous allions accompagner pour la semaine, il s’agit de la communauté de commune du Pays de Mormal, située dans le Nord ( 59). Julia de Datactivist, nous explique que l’enjeu de cette première étape de la semaine est de réaliser un diagnostic de notre collectivité, afin de comprendre ses envies et ses besoins en termes de récolte de jeux de données :
Riche de 53 communes, de 48 473 habitants et d’un vaste territoire de 466km² au cœur du Parc naturel régional de l’Avesnois, la Communauté de communes du Pays de Mormal entreprend ainsi aujourd’hui une démarche d’ouverture de données. Accélérée avec la mise en place d’une carte interactive des commerces locaux lors du premier confinement, la communauté de commune veut à présent accélérer sa digitalisation : digitalisation des démarches administratives, projet de création d’un portail en ligne permettant aux citoyens de recenser et d’acheter directement aux entreprises locales, nombreux sont les projets de la communauté de commune dans le domaine du digital.
Cette première journée s’est donc déroulée en plusieurs étapes : évaluer la maturité open data de la communauté de commune et ainsi comprendre ses besoins. Puis, établir et programmer un rendez-vous en visio conférence afin d’interroger la communauté de commune sur ses souhaits en termes de choix de jeu de données. Et finalement, à partir de ses souhaits, nous avons réalisé une liste hiérarchisée d’une dizaine de jeux de données (9) correspondants à ceux que la collectivité souhaite ouvrir.
Ainsi, nous avons commencé les premiers travaux de la matinée en envoyant un formulaire en ligne à la collectivité, afin qu’elle le remplisse. Une fois rempli, ce questionnaire nous a indiqué son niveau de maturité open data, il est actuellement au stade 2 (sur 4). Nous avons ainsi planifié un entretien sur zoom à 14h30 avec nos référents 1 et 2, du service numérique de la communauté de commune. Lors de cet entretien, nous leur avons fait part de leur niveau de maturité. Évidemment, la commune ne pouvait pas s’ouvrir à des jeux de données supérieures au stade 2. En sachant cela, nous avons donc discuté ensemble afin de résumer les choix mais surtout les objectifs de la commune en termes de récolte de données. Le but premier était d’établir leurs besoins et ainsi de créer une “wishlist des données” qu’ils désiraient obtenir. Pourtant, les tous premiers échanges furent un peu complexes puisque le catalogue de données n’avait pas été soumis au préalable à la collectivité. Il était donc difficile pour nous comme pour nos interlocuteurs de se projeter concrètement sur leurs souhaits. Notre référent Allyson est alors venu à notre rescousse en nous expliquant que l’essentiel était de se baser sur ce catalogue, afin d’établir une liste de choix de jeu de données de la collectivité. Avec toute notre équipe et la collectivité, nous avons ainsi passé en revue le catalogue de données Ce n’est qu’une fois que nous avons transmis le catalogue à la collectivité, que l’échange s’est révélé beaucoup plus fluide et enrichissant.
En effet, nous avons pu adapter les jeux de données en filtrant le catalogue selon le palier de maturité qu’il était préférable d’avoir pour obtenir ce jeu de données ( ici stade 2). Nous avons également filtré le tableau en fonction des thématiques qui plaisaient le plus à nos interlocuteurs. Il est apparu que les données intéressantes pour eux portaient surtout sur les thèmes de gestion, d’économie et d’emploi. Mais globalement nous avons pu hiérarchiser 9 jeux de données – du premier au dernier dans l’ordre de priorité : Données portant sur l’éclairage public, le budget primitif, les marchés publics, les délibérations, les déclarations des profils d’acheteurs ainsi que les subventions, les équipements collectifs et publics, les données portant sur les monuments historiques et enfin celles portant sur les bornes de recharge des véhicules électriques. Nous avons rassemblé ces objectifs de données dans la wish list, avec une priorité allant de 1 à 9. Notre référent 1 nous a ensuite transmis le nom et contact des différents services à contacter afin que l’on puisse récupérer ces données.
Comme nous avions encore un peu de temps à notre disposition avant que les bureaux ne ferment, nous avons décidé de prendre un peu d’avance le lendemain et de commencer à appeler certains services. Nous avons tout d’abord demandé à Allyson si cela était possible, et il nous a répondu enthousiasmé que oui. Mais nous n’avons malheureusement pas réussi à les joindre par téléphone. Tous les 6, nous nous sommes alors mis d’accord sur un mail-type correct à envoyer aux différents services afin de leur demander de nous transmettre leurs jeux de données. Nous espérons donc recevoir demain matin dès que possible, la majorité des jeux de données par mail.
Lien de la WishList établie : https://drive.google.com/file/d/1niJstutWhfzZqpXZ_XVxaY1ZRBJs63iS/view?usp=sharing
JOUR 2 – IDENTIFICATION
Le début de la journée commence sur un point concernant la prise de contact de la veille. Nous n’avons reçu aucun jeu de données à 10h00 et nous nous sommes accordés à recontacter au plus vite les différents services, au moins par mail, mais aussi par téléphone. Le caractère matinal de ces appels a ainsi abouti à des réponses relatant le traitement de nos demandes dans le courant de la journée.
Nous avons reçu un premier jeu de données avant 11 heures, sur les données de délibérations, et nous avons entrepris l’évaluation de celles-ci à l’aide du logiciel Workbench. Nous avons fait face à quelques soucis de mise en route, en ayant du mal à gérer la complexité et l’interface du logiciel.
De ce fait, nous avons sollicité l’aide de Datactivist pour nous expliquer comment fonctionne la logique de Workbench et nous avons commencé à évaluer notre premier jeu de données. W.B s’est porté volontaire pour s’assurer d’une maîtrise supérieure du logiciel afin d’éviter de perdre du temps et des ressources en tentant collectivement de s’approprier le logiciel. Il y a donc eu une réflexion, puis une décision stratégique pour s’organiser selon les compétences de chacun.
Au fur et à mesure de l’après-midi, nous avons reçu d’autres jeux de données, et pu recontacter certains services pour solliciter leur réactivité quant à nos demandes. Néanmoins, il nous en manque toujours beaucoup à 15h30, ce qui est d’autant plus ennuyeux sachant que nous avons invité nos référents 1 et 2 à une réunion à 16h afin de décider ensemble ce qu’il est envisageable d’ouvrir ou non. Après avoir comparé les jeux de données envoyés par les services, nous avons remarqué que certains étaient incomplets, voire très incomplets, et que nous avions besoin de données supplémentaires, à un moment assez avancé de la journée.
La réunion avec notre référent 1 a eu lieu comme convenu à 16h, et nous avons évoqué les différents problèmes que nous avons rencontrés, et notamment la réception de données inexploitables, comme celles sur les budgets primitifs qui étaient en format PDF, et le fait que nous n’ayons que deux jeux de données en main au moment de la réunion. Nous avons aussi évoqué la question de la limite temporelle lorsque nous avions reçu un nombre important d’années, et il s’est dit intéressé par des projections s’étalant sur plusieurs années. Nous avons aussi abordé la pertinence du traitement de données comme les délibérations qui ne regroupent que les dates et intitulés, ce qui n’a pas grand intérêt. Notre référent 1 nous a également annoncé que nous ne pouvions plus traiter la question de l’éclairage, la communauté de communes n’ayant elle-même pas assez de données pour les ouvrir, et nous avons ainsi proposé de traiter un sujet qui nous avait été suggéré : les accès et flux en déchetterie. Nous avons donc revu la hiérarchisation des demandes avec notre interlocuteur. Finalement, nous avons appris que nos difficultés sont liées en grande partie à un problème de communication au sein de la communauté de communes. La communication de l’opération Challenge Data aux différents services a été effectuée par une assistante du DGA le lundi après-midi, soit bien trop tardivement pour mobiliser les services dans notre mission.
Pour terminer la journée, nous avons fait le bilan de l’évaluation des jeux de données reçus, et quatre sont exploitables, et nous attendons éventuellement des réponses pour le lendemain.
JOUR 3 – MISE EN QUALITÉ
Comme hier, la journée commence sur un point avec notre référent de groupe Allyson. Il nous explique ce qui est attendu de nous à propos des jeux de données reçus et évalués hier. Nous en avons quatre dont trois que nous jugeons facilement exploitables : Subventions, Marchés Publics, Comptes Administratifs, Délibérations.
Cette journée est divisée en quatre étapes pour chaque jeu de données : nettoyer les données, compilation des données, standardisation des données, validation des données. Pour réussir à traiter les données au mieux, nous choisissons de nous répartir les jeux de données en groupes. Étienne et W.B s’occupent des Subventions, Anna des Marchés Publics, et Evans des Comptes Administratifs. Le dernier jeu de données que nous avons est celui des Délibérations, nous attendons d’avoir de nouvelles informations de la part d’un membre de l’administration pour pouvoir nous pencher plus en détails dessus. Mathilde s’occupe de prendre des notes pour le Carnet de Bord et est le joker de chaque équipe.
W.B nous fait une rapide démonstration de l’utilisation du site Workbench, et nous comparons les données aux standards. Nous avons pu voir le travail à faire pour chaque jeu de données.
Nous faisons un point ensemble à 11h30 pour évaluer le travail qui nous reste à faire, et comment aider les équipes qui en ont besoin.
Les données des Subventions avaient beaucoup de différences par rapport au standard, elles n’étaient pas organisées comme souhaité. Étienne et W.B ont demandé de l’aide pour ajouter des colonnes. Ils ont dû exporter les données de Workbench vers Excel, ajouter une colonne et télécharger à nouveau ces données sur Workbench. Ils ont réussi à avoir le bon nombre de colonnes, le même ordre que dans le standard et à garder toutes les données qu’on nous avait transmises. L’après-midi sera donc consacrée à la validation de ces données.
Les données des Marchés Publics ont été traitées de 2015 à 2017. Lors du nettoyage et de la compilation des données, Anna a ajouté certaines colonnes afin de correspondre le plus possible aux données transmises dans le tableau Excel, tout en mettant en valeur les données les plus importantes. Elle a également supprimé des lignes et des colonnes vierges. Il restait à comparer ces données au standard.
Les données des Comptes Administratifs ont malheureusement été jugée inexploitables. Après avoir passé beaucoup de temps dessus, Evans est allé demandé de l’aide à Allyson qui a jugé que ces données étaient inexploitables : le fichier était illisible, les champs étaient mal nommés et des calculs avaient été faits au sein des cellules du document Excel sans cohérence. Face à cela, nous avons été orientés par Arthur pour aller sur le site de Data.Gouv pour aller chercher les données disponibles pour la communauté de commune de Pays de Mormal. Avec ces nouvelles données, Evans peut reprendre le travail. Ces données seront intéressantes pour la communauté de commune, qui pourra les comparer à ses propres données.
Sans nouvelles de la part du membre de l’administration, nous décidons d’abandonner les données des Délibérations.
L’après-midi, nous avons fait face à plus de difficultés. Tout d’abord, les données des Subventions, bien que prêtes pour la validation, ne pouvaient pas être validées sur le site de Data.Gouv. Il y avait en effet quelques incohérences dans les données par rapport au standard : des colonnes étaient en trop par rapport au standard, et d’autres manquaient. Étienne a donc passé l’après-midi à retravailler les données des Subventions pour finalement réussir à les valider manuellement vers 18h30.
Concernant les données des Marchés Publics, Anna s’est rendu compte en comparant ses données au standard qu’il manquait de nombreuses informations dans les données envoyées par la communauté de commune. Notre dossier Workbench ne contenait que 7 colonnes alors que le standard en comptait 27. Si des données pouvaient être récupérées, cela a demandé beaucoup de travail. Nous n’avons pas pu finir aujourd’hui, et avons choisi de continuer demain. Nous avons demandé conseil à Allyson, qui nous a confirmé que sans un traitement de ces données, elles ne pourraient pas être validées même manuellement. Nous devrons donc demain détailler les données que nous avons, pour rajouter des colonnes (comme par exemple les communes qui nous manquent, en fonction des codes postaux que nous avons).
Enfin, concernant les Comptes Administratifs, Evans traite les données obtenues sur Gouv.Data, bien qu’elles soient très longues (environ 22 000 données) et qu’il n’ait pas de standard disponible sur Workbench : ces données ont été ajoutées au catalogue des jeux de données par la communauté de commune, nous n’avons donc pas de standard.
Après cette journée, nos objectifs pour demain sont les suivants : finir de traiter les données des Marchés Publics et des Comptes Administratifs pour ensuite les valider, et publier les données validées selon le programme de la semaine.
JOUR 4 – PUBLICATION
Nous nous sommes réunis ce matin pour faire le point, et nous dispatcher le travail à réaliser sur les 3 jeux de données que nous avions décidé de conserver la veille. Etienne et W.B se sont attelés au jeu de donné sur les subventions. Dans un premier temps, il a fallu appeler un responsable des services en charge du développement économique du Pays de Mormal, pour remplir la fiche descriptive. Cette personne a aussitôt répondu, ce qui nous a permis de recueillir rapidement des informations précises. Nous sommes donc rapidement passés à l’étape suivante, la publication des données. Il fallu réécrire les informations de la fiche descriptive dans le logiciel, puis publier l’ensemble. Dans un premier temps, les données ont été publiées en privé, en attendant l’autorisation de notre interlocuteur pour les publier en public. Anna s’est quant-à elle spécialisée sur le jeu de données correspondant aux marchés publics. Le fichier ne pouvait pas être validé en raison du nombre important de colonnes manquantes. Sur les conseils d’Allyson, ils ont donc contacté Emeline de Datactivist, une spécialiste des données des marchés publics. Elle leur a expliqué le problème : les fichiers ne correspondent pas aux standards. La raison est simple, ceux-ci ont changé en 2018, et le dernier jeu de donné dont nous disposons remonte à 2017. Les données correspondent donc à un ancien standard. Comme le fichier était complet (selon les critères des anciens standards), on leur a expliqué qu’il pourrait quand même être publié. Nous avons donc fait le choix d’appeler les responsables des marchés publics afin de remplir la fiche descriptive. En ce qui concerne les jeux de données relatifs aux comptes, ceux-ci ne répondant à aucun standard, nous avons fait le choix de les publier dans une démarche d’ouverture au plus grand nombre. Cependant, l’impossibilité de joindre deux des trois personnes censées aider à remplir les fiches descriptives nous a fortement ralenti. Mais seulement quelques minutes avant la réunion avec notre référent 1, nous avons finalement réussi à les contacter et à remplir les fiches.
A 16h30, nous nous sommes réunis sur zoom avec notre référent 1 afin de lui poser des questions sur différents thèmes. Nous avons commencé en abordant le sujet de l’ouverture des données au public. Il n’était pas au courant et préférait en parler avec ses supérieurs avant de prendre une décision. Nous lui avons également demandé quelle stratégie il envisageait pour la communauté. L’idée serait de continuer le travail afin d’aider les acteurs publics dans leurs prises de décision. Il gèrera lui-même le travail des données. Il pense s’engager dans un premier temps sur les données liées aux réseaux, comme l’éclairage public ou la collecte des déchets.
En ce qui concerne la communication, nous n’avons pu nous y mettre que très tard dans la journée. Nous avons donc évoqué quelques pistes telles que la publication d’articles dans le journal de la communauté de communes, ou encore la diffusion du site internet sur les réseaux sociaux. Mais vu l’ampleur du travail, nous avons finalement choisis de reporter ces tâches au lendemain, et de nous concentrer sur la publication des deux derniers jeux de données. Evans a ainsi expliqué aux autres comment il fallait faire.
Bilan de la journée : Comme les autres jours, nous rencontrons une certaine difficulté à joindre les personnes responsables des données. Il est également assez compliqué de communiquer avec notre interlocuteur, qui ne semble pas avoir de vision claire sur le projet. Il semble avoir du mal à nous donner des directives ou à nous mettre sur des pistes. Cela se ressent sur le groupe, nous avons un petit peu l’impression de naviguer à vue au fur et à mesure du projet.
Liens vers les jeux de données :
Comptes Administratifs de la Communauté de Commune du Pays de Mormal : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/comptes-administratifs-de-la-communaute-de-commune-du-pays-de-mormal/ ;
Marchés Publics pour les années 2015, 2016, 2017 pour la Communauté de Commune de Pays de Mormal : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/marches-publics-pour-les-annees-2015-2016-2017-pour-la-communaute-de-commune-de-pays-de-mormal/ ;
Subventions liées au confinement Covid-19 Pays de Mormal 2020 : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/subventions-liees-au-confinement-covid-19-pays-de-mormal-2020-1/ .
JOUR 5 – VALORISATION
Ce matin notre Datactivist référent Allyson était absent. Nous avons donc retrouvé Magalie pour recevoir un briefing. Après avoir saisi les objectifs de la journée, Mathilde a envoyé un courriel à nos interlocuteurs dans la CC pour leur faire part de la publication des données et leur demander les lignes directrices envisagées pour la communication autour de l’ouverture des données. Le groupe s’est ensuite concerté pour se répartir les jeux de données et réaliser les datavisualisations : Mathilde et Evans s’occuperont des comptes publics, tandis qu’Anna et Etienne s’occuperont des marchés publics. De son côté, W.B a entamé la réalisation d’une carte pour visualiser les données de subventions, mais a été contraint d’abandonner après des difficultés. Il a alors rejoint le sous-groupe sur les comptes.
Ce travail en sous-groupe sur les datavisualisations a pris toute la matinée. Du côté du groupe marchés publics, on gamberge. Nous pensions faire un graphique à colonnes comparant à la fois les années en abscisse et les proportions de types de marchés en ordonnée, mais en se frottant à Workbench, nous rencontrons des difficultés. Nous évoquons alors une carte des entreprises ayant travaillé pour la CC. Après une discussion avec Julia qui nous explique comment faire une carte cluster, nous décidons de nous lancer en utilisant les codes postaux des sièges des entreprises. La tâche est fastidieuse. Nous utilisons Geocode pour transformer les codes postaux en coordonnées GPS, mais une mauvaise prise en main de l’outil (il faut nettoyer l’espace de conversion après usage) et le fait que ce dernier ne reconnaisse pas certains codes, nous fait faire une carte imparfaite. Déterminés à rendre une carte mieux que livrable, nous redoublons d’efforts, faisant littéralement le tour de France des codes postaux sur Google pour obtenir des positions appropriées. Etienne de Datactivist vient nous proposer de faire une heatmap mais en essayant, il se rend compte que ce sera compliqué. Alors, le travail de tableau pour isoler les codes postaux utilisables et les classer dans le bon ordre est particulièrement chronophage. Il fallait télécharger les tableaux Workbench, puis utiliser Calc pour mettre à la suite et par année les codes postaux et les noms des entreprises, trouver les coordonnées GPS que Geocode ne trouvait pas en utilisant Google, convertir en CSV, puis mettre sur uMap. Nous sommes parvenus à produire la carte interactive mais n’avons pas eu le temps d’ajouter les noms des entreprises sur chaque emplacement ni un jeu de couleurs en fonction du type d’entreprise, nos projets initiaux.
Pendant le déjeuner, Evans a travaillé à la réalisation de divers diagrammes les comptes publics tandis que W.B a fait les moyennes des impôts par habitant sur les cinq dernières années, pour voir l’évolution et en faire un graphique.
Au cours de l’après-midi, Etienne et Anna étaient toujours pris par la carte des marchés publics. Mathilde s’est chargée de la contextualisation et de la visualisation des comptes administratifs mais a rencontré des problèmes. Elle a demandé l’aide des Datactivist Arthur et Allyson qui ont tenté d’aider mais n’ont pas pu faire aboutir la visualisation. A ce moment-là, panique. Nous nous rendons compte que nous avons perdu du temps et que la stratégie de communication non faite hier ne va pas être achevée dans les temps. La publication et la contextualisation sont encore à finir. Mathilde et W.B réalisent un histogramme sur les montants des impôts par commune. Evans fait un graphe montrant l’évolution de la charge de la dette de la CC. Il voulait aussi faire un graphe sur les subventions, mais cela n’a pas marché à cause de l’imprécision des montants inscrits dans les comptes, on ne pouvait pas savoir ce qui était recettes et ce qui était dépenses.
Après avoir redoublé d’effort le reste de l’après-midi, les visualisations sont bouclées. Vient le temps de la présentation à la CC à 17h. C’est un nouvel interlocuteur qui se présente,
Le soir après 18h, nous faisons une dernière réunion pour terminer le travail : ce carnet de bord, la stratégie de communication et la publication des datavisualisations sur data.gouv.
Datavisualisations :
- Cartographie des marchés publics
CONCLUSION
Au cours de cette semaine de Challenge Data, trois jeux de données du Pays de Mormal ont été ouverts par notre équipe ! Il est temps de dresser le bilan de cette aventure numérique, humaine et professionnelle.
Premièrement, il faut admettre quelques freins dans nos progrès. La communication avec la communauté de communes et ses services a été entravée par le manque de disponibilité de nos interlocuteurs et de clarté du projet pour eux. On a eu souvent l’impression qu’ils ne comprenaient pas la nature ni l’enjeu du travail que nous réalisions. Nous pouvons aussi mentionner les caractères des jeux de données que nous avons reçu de la part de la CC. Ils étaient peu traités, désordonnés, et pour certains ne correspondaient pas aux normes de présentation actuelles. Cela a occasionné une quantité de travail considérable pour leur traitement. Ensuite, l’utilisation de logiciels nouveaux tels que Workbench, uMap, Geocode, et d’autres ont pu nous déstabiliser. Workbench notamment a été plusieurs fois jugé peu ergonomique, nous faisant perdre du temps en repassant par Calc. D’autre part, si nous avons apprécié l’esthétique de Gather.town, elle est contrebalancée par des problèmes techniques récurrents qui nous ont ralentis, notamment l’interruption fréquente des communications entre certains membres. La stratégie de communication est à évoquer concernant les points de difficulté. Aussi, notre interlocuteur à la CC n’étant ni en mesure de nous donner des lignes directrices sur ce sujet ni de contacter le service de communication. Nous avons dû la remettre à vendredi soir.
Malgré tout, il y a eu de multiples leviers pour faire avancer l’équipe. L’organisation de la semaine par les Datactivist, le site et les tutos, ainsi que leur disponibilité pour nous aider ont été appréciés et nous ont “débloqués” plus d’une fois, le tout avec une sympathie remarquée. Aussi, nous sommes d’accord pour dire que notre équipe a fait preuve de cohésion et de communication. Les tâches étaient toujours réparties le plus optimalement possible et chacun disait aux autres ce qu’il faisait pour éviter les cafouillages. En outre, le fait que notre travail soit vraiment utile a donné du sens à notre démarche, ce qui manque parfois au quotidien d’un étudiant. Enfin, la dernière réunion avec un interlocuteur de la commune, nous a particulièrement réjoui car ce dernier a montré un réel intérêt pour nos productions et a évoqué les utilisations concrètes qu’il allait en faire.
En tant qu’étudiants à Sciences Po, cette semaine a représenté une expérience professionnalisante qui tranche avec le quotidien d’un étudiant. Cela est valable autant pour les horaires de bureau qui donnent un cadre à la journée, que pour l’importance du travail d’équipe et le contact téléphonique avec des fonctionnaires auprès desquels nous avons dû faire preuve de pédagogie, de patience et de diplomatie. D’ailleurs, l’équipe s’accorde à dire que notre capacité à travailler collectivement en sort renforcée. Aussi, nous avons découvert de nouveaux logiciels mentionnés plus haut et approfondi notre maîtrise d’autres outils. Enfin, nous savons désormais ce qu’est l’open data et ce que cela implique et représente après notre première sensibilisation lors des journées Data de 2019.
Notre plus grand casse-tête fut celui du traitement des données de marchés publics. Allyson nous a alors donné le contact d’ Emeline, une professionnelle des données de marchés publics tellement cela était complexe. Mathilde l’a alors contacté par mail pour fixer un rendez-vous en visio, après deux heures de recherches et débats, nous avons décidé de publier tout de même les données des marchés publics, mais seulement pour les années 2015, 2016 et 2017.
Notre plus grande réussite fut la première publication des données sur les subventions du Covid qui est arrivée à la toute fin de la journée de mercredi, quand nous pensions finir la journée sans données publiées. Ce fut une grande joie et un soulagement.
Le bilan pour la commune est donc la publication de trois jeux de données sur les marchés publics, les subventions Covid ainsi que les comptes, disponibles à la fois sur data.gouv en format tableau mais aussi en datavisualisation. Concernant le bilan de notre groupe, la cohésion et la communication étaient au rendez-vous, avec un_ leadership_ assumé par un membre lors des appels groupés. Les problèmes techniques de certains membres ainsi que les idées trop ambitieuses dans lesquelles nous nous sommes lancés ont causé un retard. Néanmoins, nous nous souviendrons ensemble de ce challenge comme d’une aventure commune avec ses joies et ses peines.