Carnet de bord de l’ouverture des données de Saint Germain en Laye

par Arthus P., Yohann gigarel, Maxence Thiard, M.M, Adrien D. et Pierre Bianco

Illustration réalisée par Anne-Cécile Calléjon

JOUR 1 – DIAGNOSTIC

1.1 : Évaluer la maturité open data et comprendre les besoins

Lors de ce Challenge Data, nous accompagnons la commune de Saint-Germain-en-Laye (Yvelines, 78). Cette commune compte 46 000 habitant.e.s et 810 agent.es. La première réunion avec la mairie nous a permis d’identifier la maturité de la commune en matière d’open data.

La commune de Saint-Germain a été évaluée au palier 3 de la maturité open data.

La force de la commune réside dans sa capacité à identifier des données, mais également dans ses supports de communication. En effet, la Direction du Numérique est responsable du service de la politique open data, et la ville a des connaissances sur les problématiques d’open data. Ajouté à cela, la ville de Saint-Germain peut compter sur ses équipes communication, actives, pour promouvoir ses événements et ses actions.

Après avoir relevé les points faibles de la commune, nous avons pu définir les objectifs pour cette semaine de Challenge Data. Au travers de nos études, nous allons pouvoir les aider dans la qualification et la valorisation de leur politique d’open data. En effet, à l’heure actuelle, les agents de la commune ne sont pas qualifiés aux compétences de l’open data, et les solutions de publications de l’open data sont encore trop méconnues. Concrètement, cette semaine d’open data va permettre d’améliorer l’aisance de la commune avec l’exploitation des données, l’utilisation de catalogue de métadonnées. Avec cette pleine connaissance des différents outils, les données permettront à la commune de Saint-Germain de davantage prévoir certains phénomènes.

Ajouté à cela, les principales difficultés auxquelles sont confrontées la commune, se centrent essentiellement sur l’utilité réelle de l’open data, et des enjeux engendrés par la mise à jour des données, après ce Challenge Data. En groupe, nous avons entendu ces quelques réticences, et nous avons bien en tête que nos travaux vont permettre de leur montrer cette utilité, les convaincre.

Enfin, à la suite de ce diagnostic, nous avons pu cerner les motivations de la commune de Saint-Germain-en-Laye. Dans le prolongement de la Smart City auquel Saint-Germain aspire à être depuis 2-3 ans, cette semaine est l’opportunité d’avoir un éclairage sur l’utilisation des données, et d’enclencher la démarche et les processus d’open data. De ce fait, nos travaux permettront d’apporter les connaissances nécessaires à la commune pour donner de l’intérêt aux publications de données, et ne pas publier pour juste publier.

1.2 : Recueillir les besoins de la collectivité

Pour conclure cette première journée de Challenge Data, nous avons eu une deuxième réunion avec un conseiller municipal et nos interlocuteurs privilégiés. Nous avons pu leur exposer notre diagnostic et leur présenter un état des lieux de leur politique actuelle d’open data.

Ensuite, nous leur avons proposé de nous adresser une première liste de données sur lesquelles la commune souhaitait travailler ; 12 éléments ont été exposés. Puis, nous leur avons demandé d’affiner leurs propositions et d’établir une liste de 5 choix classés par ordre de préférences ; nous les avons également conseillés.

Pour déterminer cette liste de 5 choix, nous avons entendu leurs besoins et leurs envies comme suit :

1.3 : Rédiger une liste de souhaits de la collectivité

En définitive, la liste de 5 choix classés par ordre de préférence est la suivante :

  1. Entrées de voitures en ville
  2. Arbres urbains
  3. Lieux d’inclusion numérique
  4. Aménagements cyclables
  5. Actes d’état-civil

Nous avons bien entendu les besoins de la commune de Saint-Germain, et nous avons tout à fait compris l’importance de la communication sur les données, et donc de la datavisualisation. Notre groupe est en totale adéquation avec cela, et voit du même œil l’importance de la communication de l’open data pour favoriser la transparence et l’accessibilité.

Bilan d’équipe : jour 1

Cette première journée de diagnostic se conclut, pour nous, sur une réelle motivation. En tant qu’étudiants saint-germanois, nous sommes particulièrement motivés pour ce Challenge qui va s’intéresser à une commune dans laquelle nous vivons. Nous n’avions pas de grandes connaissances en open data, mais nous avons déjà beaucoup appris en une journée, ce qui est très motivant. Nous n’avons pas fait face à de réelles difficultés pour ce premier jour.

wishlist

Lien wishlist : https://drive.google.com/file/d/17yRyudkkHHwUz3CZQA5vx8FOjjxG-6TL/view

JOUR 2 – IDENTIFICATION

2.1 Exploration à la recherche de données

Lors de cette deuxième journée du Challenge Data le but est d’identifier les données, parmi la liste de 5 que nous avions établie la veille, que nous allons ouvrir. D’abord, pour obtenir ces données, nous n’avons pas eu à contacter des services de la ville de Saint-Germain-en-Laye ; il nous a suffi que notre interlocuteur nous les transmette. Vers 10h, nous recevions quatre des cinq jeux de données :

  1. Entrées/sorties de voitures) en ville
  2. Arbres urbains
  3. Lieux d’inclusions numérique
  4. Aménagements cyclables

Les données concernant les Actes d’état-civil n’ont pas été fournies directement pour des raisons de confidentialité. Elles nous sont finalement parvenues à 12h30. Quant à la viabilité des quatre autres catégories, celles-ci sont dans des formats que nous ne connaissions pas, hormis les fichiers excel. L’aide de nos coachs Julia et Magalie a été précieuse pour nous permettre de les comprendre. En début d’après-midi, un appel avec notre interlocuteur a été nécessaire pour avoir des précisions sur les formats inconnus ; cependant, il n’a pas pu nous répondre instantanément étant donné qu’il avait lui aussi pris connaissance des données le matin-même, et qu’il nous les avait transmises sans les consulter.

2.2 Compléter l’organigramme de la donnée

Dans le courant de l’après-midi, nous nous sommes répartis le travail de manière à réaliser à la fois d’une part l’organigramme et d’autre part la mise en ligne des données sur le logiciel WorkBench. D’une part, pour obtenir un organigramme complet, nous avons notamment dû demander à notre interlocuteur la liste des services responsables de chaque jeu de données, ce qui a pu être obtenu facilement.

Organigramme :

Organigramme

2.3 Évaluer le travail de mise en qualité

D’autre part, pour mettre en ligne les données, nous avons eu besoin d’échanger avec Julia, experte de Datactivist, et notre interlocuteur de la commune. L’utilisation de Workbench a ensuite été plutôt facile, même si pour certains types de fichiers Arthur, lui aussi expert de Dactativist, a dû nous aider (fichiers Shape). Nous avons eu une difficulté pour le jeu de données “Entrées/sorties de voitures en ville” car ses variables ne correspondaient pas à un modèle (template) existant.

Ce qu’il ressort pour chaque type de données :

Problème de lisibilité des données concernant les entrées/sorties des véhicules. Cela a été résolu lorsque notre interlocuteur nous a indiqué via mail qu’une colonne était inutile et que les chiffres correspondaient à un zonage. Cela nous a aidé puisque c’est la donnée que la ville de Saint-Germain veut traiter en priorité.

Etant donné qu’il n’y a pas de template pour les entrées/sorties des véhicules, l’équipe Datactivist va sûrement nous venir en aide, dans le courant de la semaine, en créant un modèle pour nous sur Workbench. La manœuvre est de plus facile, car il n’y a pas beaucoup de variables. Cependant, nous nous sommes questionnés sur l’intérêt d’utilisation de telles données comme elles ne concernent que les passages d’un croisement de rue (Léon Desoyer/Alger). Nous avons pu finalement déduire que cela pouvait avoir des intérêts multiples : connaissances des mobilités et aménagements urbains en conséquence, nuisances sonores et pollutions aériennes, etc.

Les données sont nombreuses mais ne concernent pas tous les arbres de la ville.

Une interrogation se pose quant au fait que tous les lieux soient listés ; il en manquerait deux ou trois. Lors d’une réunion que nous avons eu à 16h, notre interlocuteur nous a conseillé de contacter la Direction de la Solidarité. Le même problème que pour les pistes cyclables est à déclarer.

Pour les pistes cyclables et les lieux d’inclusion numérique, le problème principal réside dans trois colonnes qui ne semblent pas avoir beaucoup d’utilités.

2.4 S’engager sur un wanted list

Après une réunion avec notre interlocuteur et plusieurs concertations, nous avons décidé de nous engager sur:

  1. Entrées/sorties des véhicules en rue
  2. Les arbres urbains
  3. Les lieux d’inclusion numérique

Éventuellement, nous nous occuperons des pistes cyclables et du traitement des états-civils.

Bilan d’équipe : jour 2

Cette première journée d’identification se termine, avec de réelles avancées. En effet nous avons pu avoir une vue d’ensemble sur le travail final que nous rendrons. Les données qui nous ont été fournies sont exploitables. Cependant certains éléments manquent et il nous est possible de ne nous engager que pour trois souhaits, ce qui est néanmoins encourageant. Nous allons faire tout notre possible pour remplir nos objectifs.

JOUR 3 – MISE EN QUALITÉ

Nous avons abordé plus que sereinement cette troisième journée axée autour de la mise en qualité des données. Nous avons formé des équipes de deux pour traiter les jeux de donnée suivantes :

3.1 Nettoyer les données

Sur ce plan là, pas de difficultés particulières à déclarer. Concernant le comptage des véhicules le jeu était déjà propre, il ne restait qu’à standardiser. C’est la même chose pour les lieux d’inclusion numérique où il restait néanmoins plusieurs données à compiler et même à compléter. Pour les arbres urbains cela était beaucoup plus compliqué. Le jeu ne correspondait pas en tout point aux standards. Il y avait un grand nombre d’informations en plus mais également en moins. On trouvait également des colonnes où seulement quelques lignes étaient remplies. Il a donc fallu les supprimer afin de rendre lisible le document et le rendre prêt à la publication de demain. L’aide de Julia et toute l’équipe de datactivist fut ainsi précieuse pour se saisir au mieux des différents outils comme excel ou workbench. Ceux-ci ont un grand nombre de fonctionnalités et il est donc complexe de pouvoir les appréhender rapidement sans une explication approfondie, même si les vidéos proposées en début de journée nous ont fourni les premières clés pour les utiliser.

3.2 Compilation et standardisation

Le jeu sur le comptage des véhicules n’a pas posé d’énormes problèmes. Ces derniers se sont concentrés sur des détails techniques. Nous avons ainsi appris à transformer un fichier .csv en .xls pour qu’ils soient lisibles par excel. Nous avons également appris à “spliter” les informations et nettoyer des colonnes entières. Nous devons tout cela à la précieuse expertise de Julia avec qui nos rapports plus que cordiaux nous permettent d’allier productivité et bonne humeur.

Ainsi, nous avons ajouté plusieurs colonnes pour découper l’information à propos de la date, des jours précis de la semaine et de l’heure. Nous avons dans le même temps supprimé une colonne qui n’avait que peu d’intérêt pour l’ouverture des données. L’objectif était de permettre de voir jour par jour les différents types de véhicules qui avaient emprunté l’axe routier en question. Une question s’est posée sur la détermination précise du type de véhicule. Nous attendons les références précises pour pouvoir affirmer avec force comment ceux-ci sont déterminés. Nous avons également fait le choix de nommer le type de véhicule selon des standards administratifs (bicyclette, motocyclette, véhicule léger et lourd). Enfin, nous avons remarqué que durant la période de comptage s’est déroulé le second confinement. Même si le jeu communiqué ne réalise pas un comptage cumulatif des véhicules par jour, il peut en faire l’objet via une formule. Il pourra ainsi être intéressant d’observer l’effet du confinement sur la circulation des véhicules en ville.

Concernant les lieux d’inclusions. L’équipe a dû compléter toutes les informations administratives (SIRET, Nature juridique etc.) qui manquaient en comparaison aux standards. Cela a demandé beaucoup de travail de recherches et de communication avec les différents lieux d’inclusions numériques de la ville. La vraie difficulté a donc été la collecte de l’information. La réunion avec notre interlocuteur a également permis de centraliser et préciser le cadre de nos dernières recherches d’informations. La mise en qualité de toutes ces données va permettre à Saint-Germain-en-Laye d’optimiser sa communication auprès des citoyens sur les différents lieux. Mais aussi de poursuivre leurs objectifs/engagements liés à leur volonté de s’ouvrir numériquement en lien avec le label ville numérique/5@.

Enfin, les arbres urbains. Nous avons dans un premier temps nettoyé le fichier de données fournis. Deux colonnes sont selon nous de trop, ainsi qu’une trentaine de lignes qui fournissent un nombre de données trop réduits. Par la suite, la partie la plus importante du travail fut la standardisation. Le jeu de données à notre disposition est de qualité et offre un grand nombre de données dont une partie est conforme aux standards de Etalab et OpenDataFR. Nous nous sommes assurés que la manière dont les valeurs renseignées était la bonne. Néanmoins une part conséquente des données ne correspond pas aux standards susmentionnés, mais nécessite tout de même d’être standardisée et d’être conservée au sein du jeu de données car elle apporte des informations intéressantes.

À noter qu’Adrien a pu réaliser en parallèle la mise en qualité du jeu de données sur les actes civils. Son expérience fraîchement acquise grâce au jeu sur les véhicules lui a permis de réaliser rapidement cette tâche. Le document de base était déjà complet et propre. Il a n’a eu qu’à supprimer quelques colonnes non-essentielles à l’ouverture, et trier les données par chronologie décroissante puisque les données fournies s’étendaient de 2018 à 2020. L’objectif de cette standardisation est d’observer la tendance des actes de mariages, naissances et pacs sur ces années.

3.3 Validation

Pour le jeu sur les véhicules, le jeu fut validé par Julia car il n’existait aucun standard de référence, il n’y a eu aucune difficulté de ce côté là.

Concernant les jeux sur les arbres et sur les lieux d’inclusion numérique nous sommes passés par l’outil de validation validata.etalab. L’utilisation s’est bien passée et nous avons eu à corriger quelques coquilles et erreurs qui avaient échappé à notre vigilance.

Après cette étape, nous avons envoyé un mail à nos interlocuteurs de la mairie pour leur présenter l’état d’avancement de tous nos travaux, les différents liens aux sites et à nos données. Nous leur avons également adressé une liste de recommandations pour chacun des jeux afin qu’ils puissent s’en servir pour des projets futurs.

Bilan d’équipe : jour 3 :

Nos difficultés principalement liées aux usages techniques des outils ont pu être aisément dépassées grâce à notre persévérance mais surtout l’aide de l’équipe Datactivist. Nous sommes fiers d’avoir pu mettre en qualité 4 jeux de données au lieu des 3 prévus initialement. De plus en plus à l’aise avec les termes techniques de l’open data et surtout le maniement des données, nous terminons la journée avec l’impatience de publier nos travaux pour le plus grand nombre de Saint-Germanois-es.

Bilan des traitements :

JOUR 4 – PUBLICATION

4.1. Compléter la fiche descriptive des jeux de données

Nous avons débuté nos travaux en prenant connaissance des trois étapes de la journée. Pour compléter la fiche descriptive de nos 4 jeux de données, nous avons eu une première réunion à 11h00 avec notre interlocuteur. Cela s’est parfaitement déroulé. Nous avons aussi profité de cette réunion pour obtenir des informations sur la deuxième étape du jour (4.2.) et pour établir les modalités d’accès au rôle de contributeur pour la commune de Saint-Germain-en-Laye sur le portail Open Data Gouv. Cet échange nous a permis d’attribuer les rôles de contributeur suivants, lesquels ont :

Cela a pu être mis en place facilement après la sollicitation d’un responsable du compte Open Data Gouv de Saint-Germain-en-Laye par notre interlocuteur, la commune disposant déjà d’un compte qui existait avant le Challenge Data. Il a d’ailleurs été certifié dans le courant de la journée.

L’équipe est restée en appui tout au long de ce processus (cf infra).

La réunion de 11h00 avec notre interlocuteur nous a également permis de l’informer sur nos recommandations concernant les 4 jeux de données. Afin que cela soit le plus clair possible, M.M a été chargé d’adresser un mail explicatif à notre interlocuteur à ce propos. Nous avons enfin prévu une nouvelle réunion à 16h00 avec nos interlocuteurs pour faire un point d’étape.

Nous avons pris notre pause-déjeuner entre 12h40 et 13h45.

4.2. Publication des données et de la fiche descriptive sur un portail open data

Nous avons repris nos travaux à 13h45. La publication des données et de la fiche descriptive sur le portail Open Data Gouv a été effectuée en deux heures pour les entrées et sorties de voitures en ville, les lieux d’inclusion numérique et les actes d’état-civil. Nous n’avons pas pu publier les données concernant les arbres urbains, car nous devions avoir des coordonnées GPS au format “WGS84” et non “x;y” ; or, pour convertir le second format vers le premier, il fallait connaître le référentiel des coordonnées en “x;y” ; pour résoudre ce problème, nous attendions la réunion de 16h00 dans laquelle notre interlocuteur devait nous informer sur le sujet, ce qui a été fait (cf infra). Dans le même temps, Arthus P. a téléphoné au service du communication de la ville de Saint-Germain-en-Laye, pour la dernière étape (cf 4.3.). Vers 15h30-45, nous avons commencé la préparation de notre réunion de 16h00. Plusieurs éléments ont été abordés lors de cet échange :

4.3. Préparation de la communication de la commune autour de l’ouverture des données

A la suite de son échange avec Arthus P., le service communication a proposé de revenir vers lui au sujet de l’élaboration du plan de communication autour de l’ouverture des données le lendemain, c’est-à-dire le vendredi 19 février. Arthus lui a également envoyé un mail de contextualisation en début de soirée. Finalement, nous n’avons pas pu achever la préparation de la commune autour de l’ouverture des données, qui sera effectuée le lendemain.

Liste des jeux de données publiés :

Bilan d’équipe : jour 4 :

Cette journée a été moins fatigante que la précédente, mais n’en a pas été pour autant moins productive. Nous nous sommes bien répartis le travail, et cela a fonctionné. Nous sommes néanmoins déçus de ne pas avoir pu terminer complètement le programme du jour, même si cela n’a pas été uniquement de notre fait. Nous souhaitons cependant finir demain la semaine en beauté, et sommes à ce titre - toujours - très motivés. Nous retenons enfin que l’aide des experts, notamment de Julia, a à nouveau été très importante.

JOUR 5 – VALORISATION

5.1 Réalisation de datavisualisation avec les données publiées

Aujourd’hui, notre tâche consiste à donner de la valeur aux jeux de données qui ont été mis en qualité et publiés les jours précédents. Dans ce cadre, il a fallu se poser des questions d’ordre mathématiques de croisement de données mais surtout d’ordre politique. Quel usage collectif pouvons-nous faire des données ouvertes ?

Les groupes de M.M et Pierre et de Yohann et Arthus étaient en possession de données cartographiques. Ils ont exporté leur jeu de données respectif sur Umap Open Street Map avant de sélectionner quelles informations seront facilement accessibles/visibles et quelles autres demanderont davantage de clics. En ce qui concerne le comptage de véhicules, traité par Maxence, et les actes d’état civil, dont Adrien est responsable, ils ont été transposés en graphiques. Seulement certaines données ont été utilisées. C’est à travers ces choix que s’illustrent les questions d’ordre politique.

Cette étape a été d’une grande difficulté dans le sens où nos compétences de croisement de données sur les différents logiciels de tableur sont peu avancées et que les responsables des jeux de données à cartographier n’avaient jamais fait usage des logiciels et sites dont il était question. Cette étape a demandé une grande concentration et de la persévérance. Nous avons demandé très régulièrement la tutelle de Julia dans nos démarches.

Arthus et Yohann : “Concernant les dataviusalisations pour les lieux d’inclusion numérique de la commune de Saint-Germain, nous avons opté pour une cartographie sur l’outil Umap. Chaque lieu d’inclusion numérique de la commune est matérialisé par une pastille bleue avec un arobase (@), symbolisant l’ouverture numérique. Avec cette cartographie, les citoyens peuvent repérer aisément ces lieux dans l’espace, et savoir comment y accéder. En effet, en cliquant sur un des lieux, une barre latérale s’ouvre sur le côté droit et donne toutes les informations nécessaires (horaires, contact, adresse, cours dispensés, modalités d’accès, matériels informatiques disponibles sur place, wifi, etc).”

M.M et Pierre : “A propos des datavisualisations sur les arbres urbains, la première étape de la cartographie a été réalisée facilement. Nous avons choisi de matérialiser la localisation des arbres sur la carte par des icônes “arbre” de couleur verte. La seconde étape, infructueuse, a été plus difficile. Nous avons en effet souhaité entourer de rouge les arbres ayant des plaies afin que les agents et la population aient connaissance de cette information ; ceci sans qu’ils aient à analyser le jeu de données ou alors à regarder les informations de chacun des arbres un par un sur la carte. Malgré l’aide précieuse de Julia, par manque de compétences sur les procédés à réaliser, notamment via Excel, nous avons décidé d’abandonner cette démarche. Nous l’avons considéré de plus comme n’étant pas primordiale, comme un bonus.”

Adrien : “J’ai fait face à des difficultés de traduction des données et de mise en forme des données obtenues dans un graphique unique. Néanmoins, grâce à l’aide de Julia, j’ai pu mettre parfaitement en forme les données que je souhaitais datavisualiser.”

Maxence : “Pour réaliser mes datavisualisations j’ai dû totalement réapprendre à me servir d’ excel et de ses diverses fonctionnalités (graphiques, calculs, tableau etc.). En effet, l’immense quantité de données dont j’avais à disposition nécessitait de réaliser une moyenne et de créer un tableau croisé dynamique pour pouvoir créer des graphiques lisibles. Grâce à l’aide de Julia j’ai pu réussir à maîtriser rapidement ces différents outils pour valoriser et interpréter au mieux les données”.

5.2 Contextualisation des datavisualisations réalisées

Il est possible de retrouver les contextualisations sur le liens suivants :

5.3 Publication des datavisualisations

Ci-après, sont listés les liens des datavisualisations et/ou leur document directement :

arbres

etat_civil

inclu

inclu2

vehicules

Voici les quatre liens permettant d’accéder aux datavisualisations effectuées lors de cette journée sur data.gouv :

CONCLUSION

Ce challenge data touche à sa fin et nous sommes ravis des résultats que notre groupe a obtenu. Le travail était d’autant plus intéressant que nous l’avons effectué pour la commune de Saint-Germain-en-Laye dans laquelle nous étudions depuis maintenant trois ans et demi.

En début de semaine, l’open data était un terme flou. Nous ne savions pas grand chose de son utilité et de ses usages. Après cinq jours de travail acharné, nous pouvons nous targuer d’être devenus des experts de la donnée. La commune de Saint-Germain-en-Laye est avertie sur les enjeux du numérique, nous ressentions néanmoins de leur côté une méconnaissance de l’intérêt réel que peut avoir l’open data pour une commune et ses habitants. Sur les cinq jeux de données de qualité que la commune souhaitait traiter, nous avons pu finalement en ouvrir quatre : entrées et sorties de voitures en ville, les arbres urbains, les lieux d’inclusions numériques et les états civils. Notre estimation de la quantité de travail à fournir était biaisée. Nous avons sous-évalué la charge de travail que nous avions à effectuer. Par exemple, nous pensions que le jeu de données des arbres urbains allait être simple à traiter alors que le travail fut finalement fastidieux. Il était compliqué, dans un laps de temps restreint, de s’approprier et d’utiliser les outils de traitement à notre disposition, de découvrir et se conformer aux standards, finalement de parvenir à se former tout en produisant un travail de qualité.

Nous sommes fiers des jeux de données que nous avons publié sur data.gouv.fr. D’une part car les données traitées touchent à des domaines variés, d’enjeux liés à l’environnement, au numérique ou à des questions administratives. De l’autre parce que nous avons dû composer avec des jeux de données aux difficultés multiples : les entrées et sorties de voiture ne répondaient à aucun standard et nous disposions de jeux totalement différents du standard pour les arbres urbains et les lieux d’inclusion numérique. Heureusement nous avons pu compter sur l’aide de notre interlocuteur de qualité, toujours disponible et bienveillant à notre égard. Nous remercions aussi chaleureusement Julia pour son professionnalisme, sa patience et sa bonne humeur qui nous ont guidé tout au long de la semaine.

Nous ressortons de cette semaine avec de nouvelles compétences qui serviront pour nos projets professionnels respectifs. Nous sommes désormais sensibilisés aux enjeux de la data, à ses usages et sommes convaincus que la data peut être un outil utile pour une gouvernance plus transparente et plus juste. Mais cette semaine aura aussi renforcé nos compétences organisationnelles, relationnelles et bien sûr de travail en équipe.

Nous avons passé de bons moments ensemble et en votre compagnie.

Cordialement,

Arthus, Pierre, Yohann, M.M, Adrien et Maxence.