Le projet ORACCLE (Orientation Régionale pour l’Accompagnement du Continuum Lycéens – Étudiants) est un projet unique dédié à faciliter le continuum bac-3/bac+3 en Ile-de-France, regroupant 35 partenaires dont les 14 universités franciliennes pour développer de nombreuses actions à destination des lycéens, étudiants, équipes pédagogiques.

ORACCLE a confié à Datactivist le soin de sensibiliser et former les membres du consortium à l’open data.

Programme des sessions

Automne 2022

Printemps-été 2022

Descriptif des sessions

Culture générale des données et de la visualisation de données

Cette formation vise à donner une culture générale des données, pour se situer dans les débats de société et comprendre les notions clés liées à ce phénomène protéiforme. Elle vise également à permettre d’aborder la visualisation de données, en tant que producteur ou consommateur de dataviz.

Compétences visées

• Comprendre la mise en données du monde : définition de la donnée, données du quotidien, nouveau positivisme des données…
• Comprendre les types de données : quantitatives, qualitatives, structurées, non structurées, semi-structurées, crowdsourcées…
• Comprendre le phénomène big data et ses promesses
• Comprendre la science des données, dont la modélisation et le machine learning
• Connaître la méthode data pipeline développée par School of Data pour la découverte et l’usage de données ouvertes : Définir, Trouver, Récupérer, Vérifier, Nettoyer, Analyser, Présenter
• Comprendre les facteurs de réussite d’une dataviz : rigueur, lisibilité, éloquence
• Savoir choisir un format de visualisation adapté au message
• Savoir manipuler des outils de visualisation grand public (Datawrapper, IGN)

Les étapes de l’ouverture des données

Cette formation vous permet d’appréhender les étapes nécessaires à l’ouverture d’un jeu de données. Elle permet de fixer les idées pour arrêter de fantasmer ou d’avoir peur de l’ouverture des données : grâce à un processus simple, l’open data pipeline conçu par Datactivist à partir de la thèse en sociologie de Samuel Goëta, il devient possible d’envisager méthodiquement l’open data et le travail concret qu’il demande.

Compétences visées

• Connaître les huit étapes de l’open data pipeline
• Savoir illustrer chaque étape par des exemples concrets
• Savoir identifier les objectifs, les enjeux, et les rôles impliqués à chaque étape

Comprendre l’open data

Cette formation permet d’appréhender le contexte et les opportunités d’une démarche open data.

Compétences visées

• Connaître les origines historiques de l’ouverture des données
• Connaître les grands principes de l’ouverture des données
• Connaître le cadre juridique de l’ouverture des données, de la loi CADA à la loi pour une République numérique
• Comprendre la place de l’ouverture des données dans la modernisation de l’État (open government et État plateforme)
• Connaître l’état des lieux de l’open data en 2022, avec ses succès et ses limites
• Savoir évaluer le niveau de maturité open data de son organisation

Les mains dans la donnée

L’ouverture des données appelle une attention particulière sur la mise en qualité des données. Cette journée pratique vise à faire monter en compétences sur ce sujet les agents traitant les données au sein des différents établissements du projet Oraccle.

Compétences visées

• Comprendre l’importance de la mise en qualité des données
• Savoir évaluer la qualité des données
• Être capable de mettre en qualité ses données de travail
• Savoir géocoder des données
• Savoir consolider des jeux de données provenant de différentes sources

Identification et évaluation des gisements de données

Cet atelier vise à évaluer le besoin en données du projet Oraccle, en caractérisant les données qui sont nécessaires à l’atteinte de ses objectifs — aussi bien celles qui sont disponibles au sein des établissements membres du projet que celles qui sont publiées par d’autres en open data ou qu’il faudra obtenir par différents moyens. Il s’appuie sur le Parcours d’évaluation du potentiel données élaboré par la FING dans le cadre de la campagne Infolab et largement enrichi par Simon Chignard, une méthodologie française documentée et sous licence libre, qui a déjà été éprouvée auprès d’entreprises et d’administrations, notamment par Datactivist.

Résultats attendus

• “Wanted Data List” listant les données nécessaires au projet
• Recensement et évaluation des jeux de données ouverts ou disponibles en interne
• “Plan de route données” pour déterminer la meilleure stratégie permettant d’obtenir les jeux de données souhaités, et les prochaines actions à mener

Atelier visualisation de données

La visualisation des données (de flux, géographiques…) du projet Oraccle appelle une démarche de recherche et d’expérimentation autour de la grammaire visuelle des dataviz afin d’inventer les représentations graphiques les plus adaptées et de sortir des “évidences”. Cette expérimentation démarrera par des recherches papier-crayon, avant de passer aux outils graphiques sur ordinateur. Une designeuse d’information interviendra en fin de journée pour apporter une perspective complémentaire sur la cohérence visuelle et les choix graphiques qui déterminent l’impact et la lisibilité d’une représentation.

Résultats attendus

• Découverte et appropriation de la grammaire visuelle des dataviz
• Pistes de recherche, conservées ou abandonnées
• Versions de travail de visualisations de données, produites en équipe
• Éclairage en matière de design d’information

Prototypage d’un projet data

Cette journée pratique vise à acculturer aux données, leur cycle de vie, et leur utilisation dans un projet data. Le prototypage du projet data permettra aux participants d’acquérir les bons réflexes de questionnements et les bonnes pratiques liés à l’utilisation des données. De plus, les participants possèderont à l’issue de la journée des outils décisionnels et méthodologiques concrets qu’ils auront manipulé tout au long de la journée.

Compétences visées

• Comprendre le cycle de vie de la donnée
• Savoir échanger sur les bonnes pratiques existantes en interne
• Savoir imaginer une utilisation de données ouvertes
• Savoir développer un projet data en mobilisant divers outils pratiques