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Je vote donc je suis

Chez WeDoData, les élections ont souvent été l’occasion de tester de nouveaux formats ou technologies. Dès notre création en 2012, année de présidentielle, nous avons réalisé une opération pionnière avec Libération : 3 applications web dédiées aux programmes des candidat·e·s qui se succédaient au fil de la campagne ! En 2017, nous explorions la réalité augmentée avec Extrapol, une appli qui diffusait chaque jour des dataviz en scannant n’importe quelle affiche officielle de candidat·e·s dans la rue !
Pour ces municipales, nous poursuivons donc notre “histoire électorale” avec la création d’un outil d’investigation pour la rédaction de Médiacités : les coulisses de ce projet média innovant sont juste en-dessous 👇.
🗳️ De quoi voter éclairé les 15 et 22 mars prochains.

Au menu de cette édition :
📝 Qu’ont réalisé vos maires depuis 6 ans ? Près de 25 000 délibérations municipales ont été “épluchées” par WeDoData pour Médiacités
🗺️ Des cartos électorales à foison : nous vous avons sélectionné une quinzaine de cartographies pour regarder les votes autrement
💎 Toujours plein d’inspirations : Trump mégalo, train illico, chiens à gogo, Excel en vidéo, New-York en métro...

L’équipe de WeDoData 
[email protected]

DANS NOTRE RADAR

🌎 Ces data(viz) font l’actu

● Faire exception. La datajournaliste Amanda Shendruk compile ici les sujets où les États-Unis affichent des données atypiques, dans le sens d’aberrantes. Au sein de l’OCDE, c’est le pays qui emprisonne le plus, qui détient le record de meurtres de masse, qui n’a pas de congé parental, où les habitant·e·s dépensent énormément pour leur santé sans vivre longtemps pour autant…
À explorer ici

● Figer la science. “Nature” déroule un scrollytelling très documenté pour dévoiler les impacts de l’année de pouvoir trumpien sur la science américaine : 7 800 subventions annulées ou gelées (datavisualisées dans un treemap fascinant), 32 milliards de dollars de coupes proposées, 25 000 scientifiques en moins dans les agences de recherche…
À décortiquer ici

● Accumuler des dollars. “Le président Trump n’a jamais été du genre à se demander ce qu’il pouvait faire pour son pays. Il teste au contraire les limites de ce que son pays peut faire pour lui.” Le ton de l’édito du “New York Times” est direct… et accompagné d’une visualisation efficace : les origines connues des 1,4 milliard de dollars amassés par Trump en utilisant sa fonction présidentielle.
À empiler ici

DANS NOTRE SAC

🍪 Les pépites data du mois

 
● C’est plus ou moins ferré. Vous êtes en train (jeu de mot, vous l’avez ?) de programmer des vacances et il est hors de question de voyager autrement qu’en train. Le service de cartographie ferroviaire Chronotrains permet de choisir une ville de départ et de découvrir vos destinations possibles si vous avez 1 à 12 heures devant vous (trajet + correspondances). Le site offre même un filtre “train de nuit”.

 
● C’est wouaf. Les fans de toutous tomberont dingues de ce projet de Stephanie Wu qui met à l’honneur les chiens et leurs capacités irremplaçables, même dans un monde de plus en plus technologique. Les chiens travaillent en effet tous les jours aux côtés des humain·e·s pour, entre autres, détecter des cancers ou des bombes, assister des personnes en situation de handicap… Un projet avec une DA et des datas travaillées dans les moindres détails, jusqu’au curseur de la page.

 
● C’est cellulaire. Les tableurs de données sont notre quotidien lorsque l’on fait de la dataviz. Alors nous ne pouvions pas résister à ce clip réalisé sans IA, uniquement sur un Excel codé à partir des fonctions de base du logiciel (ASCII, Unicode, graphes, mises en forme conditionnelles…). Le clip Spreadbeats propose de suivre le parcours d’une cellule qui grandit et se transforme en une succession de scènes de plus en plus élaborées. Pour les plus curieux·euses, les coulisses de ces 4 minutes sont disponibles en vidéo.

ENCORE UN PETIT LOT DE PÉPITES

● Une plongée astucieuse dans la parité du paysage politique en Argentine ● Comprenez tout au dithering dans une exploration 3D pédagogique ● La cartographie de tous les lancements de fusées orbitales depuis 1957

« Mon œil de boomeuse ne sait plus où aller. »

👁️ Femme des années 80 face à un réseau social inconnu 👁️

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de toutes nos newsletters par thème, par format et même via un moteur
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DANS LES COULISSES DE…

📝 Qu’ont réalisé vos maires ces 6 dernières années ?

🗳️ À l’approche d’élections municipales déterminantes, nous souhaitions accompagner une rédaction d’une manière innovante et impactante. Pour Médiacités, média indépendant présent à Lille, Lyon, Nantes et Toulouse, nous avons scrapé, épluché, classifié 23 000 délibérations de conseils municipaux publiées depuis 2020. Grâce à cet explorateur de délibérations, les journalistes peuvent confronter les promesses des élu·e·s à leur bilan.
On vous raconte.

Des dizaines de milliers de PDF. Médiacités décrypte depuis des années la vie politique locale. Il y a 5 ans, nous collaborions à leur opération Radar : elle visait à décortiquer les délibérations municipales, documents essentiels du journalisme local, avec l’aide des lecteur·rice·s. Ces dernier·ère·s ouvraient une délibération et remplissaient en parallèle un formulaire pour indiquer des montants 💰, des noms de projets 🏷️, des élu·e·s présent·e·s ✅ ou absent·e·s ❌… Malgré une communauté active, ce crowdsourcing titanesque s’est essoufflé avec le temps et le foisonnement de documents…

L’IA au service de l’investigation. Si l’émergence des IA génératives pose sans cesse de nombreuses questions éthiques et environnementales, elle ouvre également la possibilité d’analyser des données très volumineuses et/ou non structurées. C’est ainsi que le projet Radar a revu le jour avec des outils d’IA ciblés sur 2 moments-clés : la transcription des compte-rendus et l’extraction d’informations.

Un projet articulé en 4 temps :

1/ Récupérer la matière “brute” des délibérations. Les ordres du jour et les compte-rendus des conseils (municipaux, métropolitains…) sont publiés en PDF sur des plateformes propres à chaque ville… Des sites hétérogènes et des données dans des formats non structurés et non lisibles par machine : nous sommes bien loin des standards de l’open data. La première étape de ce projet a donc consisté à scraper l’intégralité des compte-rendus des délibérations pour les 8 collectivités, soit plus de 23 000 documents de juin 2020 à aujourd’hui. Nous avons ensuite converti ces fichiers PDF - des scans généralement - en textes exploitables par un LLM via une conversion au format markdown à l’aide de Mistral OCR.
 

 
2/ Extraire des informations structurées. Ces suites de paragraphes, variant à chaque conseil municipal, sont des données textuelles non structurées, impossibles à analyser de manière massive quand on fait du datajournalisme. Pour voir des informations émerger (des tendances, des sommes étranges, la récurrence de noms de quartiers ou d’associations…), le ou la datajournaliste a besoin d’isoler au sein de ces textes des informations récurrentes, des catégories et/ou des formats identiques et ensuite, les organiser dans des tableurs (oui, on finit toujours notre vie dans des tableurs…). Pour ce faire, nous nous sommes appuyé sur une IA générative (GPT 4.1 dans notre cas) combinée au mode “structured output” de OpenAI pour forcer le LLM à respecter un format de sortie structuré.

3/ Coller aux spécificités locales et faire valider par les journalistes. Mais ce process ne peut atteindre une réelle qualité que s’il se fait main dans la main avec les rédactions. En l’occurrence, nous avons eu 2 enjeux avec elles :

• Le contexte local : les journalistes de chaque ville nous ont fourni les noms des élu·e·s, des principaux projets de la mandature… ce qui nous a permis de créer des thesaurus par ville. Sans oublier que nous avons dû travailler des prompts adaptés à chaque maquette de délibérations, donc ville par ville.

• La qualité des extractions : nous avons soumis aux journalistes les résultats de l’extraction sur 50 délibérations par collectivité où ils ont pu juger des données obtenues au regard de la délibération initiale. Grâce à ces retours précieux sur les sources d’erreurs, les améliorations potentielles, nous avons affiné nos prompts et même identifié de nouvelles données à extraire avant de lancer l’extraction sur l’ensemble des 23 000 délibérations.

 4/ Visualiser les résultats dans une interface visuelle et interactive. Comment faire en sorte que les journalistes utilisent toutes les données rassemblées dans les tableurs ? Les rendre immédiatement visibles et explorables… ce qui est un des piliers de notre activité. Les équipes de Médiacités nous ont listé les grandes questions éditoriales auxquelles ils et elles souhaitaient répondre via le projet Radar. Et nous avons configuré des dataviz répondant à ces angles, ville par ville, sur l’outil Tableau - qui permet de réaliser des dashboards flexibles.

Retour d’expérience avec Benjamin Peyrel,
co-fondateur de Médiacités et directeur de la rédaction

DANS NOS BONS PLANS

🗺️ Zoom sur... les cartos électorales

Les élections, ce sont des bulletins de vote dans les urnes. Et des résultats en cartes ! Comme nous savons que vous adorez ça, voici un best of de cartes électorales :

🫧 Des cartes avec des bulles
- Plusieurs cartes en bulles des dernières municipales par Julien Gaffuri
- Les coulisses du cartogramme de Dorling pour la présidentielle de 2017 par Libération

🗳️ Des cartes pixel
- Pixel art chez Bloomberg lors de la dernière présidentielle américaine
- Pixels bien rangés au Financial Times
- Version lego chez Politico, toujours aux États-Unis

🪆 Des graphiques dans des cartes
- Des flèches de tendance au New York Times pour les élections de 2018
- Des graphiques de flux au Guardian dès 2016
- Des camemberts sur la France électorale de 1936

🎥 Des cartes animées
- Les terres ne votent pas, mais les électeur·rice·s oui, par Karim Douieb
- Un présentateur anglais marchant dans des histogrammes 3D

🌶️ Des cartes de “zones”
- Des cartes de “potentiel gravitationnel” par Nicolas Lambert
- Des cartogrammes par candidat·e, abstention, diplômé·e·s, revenus… lors de la présidentielle 2022

🎯 Des cartes pour se projeter
- Très belle initiative de “Bon Pote” qui profite des municipales pour voyager politiquement et climatiquement dans les 36 000 communes de France.

POUR ALLER ENCORE PLUS LOIN

● Un article d’Éric Mauvière sur l’impact du choix de représentation des cartes électorales : chorophlètes, ronds, lissage…
● L’Américain Lawrence Weru complète cette réflexion avec un défi : réaliser une carte qui montre à la fois la marge de vote et la population de votant·e·s
●️ Un guide infographique pour tout comprendre aux élections municipales 2026 très bien fait dans Le Monde
●️ Une plongée dans les résultats des élections en France depuis la Révolution

La viz de la fin

On dit souvent que le voyage compte autant que la destination. ‘A Data Love Letter to the Subway’ en est la parfaite illustration. Ce voyage, c’est celui qui nous mène au travers des datas du métro new-yorkais, où chaque ligne devient une personnalité à suivre dans ses méandres et ses intersections. La data designeuse Giorgia Lupi et le célèbre studio Pentagram réalisent là une forme de déclaration d’amour à un moyen de transport du quotidien, mais essentiel pour les habitant·e·s de la Grosse Pomme.

🔊 À regarder et à écouter avec le son !

Quelques dates avant de se quitter

🌎 #30DayChartChallenge commencera le 1^er avril (et ça sera pas un poisson). Replongez-vous dans les épreuves des éditions précédentes.
🇮🇹 ”Rome dans le monde” est une expo qui met à l’honneur la dataviz au Musée national des arts du XXI^e siècle de Rome (Italie) jusqu’au 6 avril.
🇬🇧 VIZBI 2026 est une conférence internationale sur la visualisation des données biologiques à Cambridge (Grande-Bretagne) du 14 au 17 avril.

WeDoData est un studio de datavisualisations, de design d’informations et de nouvelles narrations : wedodata.fr

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