Briefing Doc: Karim Douieb et ses micro-projets de datavisualisation

Ce document résume les idées principales et les thèmes abordés par Karim Douieb, cofondateur de jetpack.AI, dans une présentation sur ses projets personnels de datavisualisation.

Thèmes principaux:

Importance des micro-projets: Douieb souligne l'importance des micro-projets pour l'apprentissage, l'exploration de nouvelles techniques, la liberté créative et la prise de risques. Il les voit comme un "terrain de jeu pour l'innovation" et un moyen de développer de nouvelles idées et perspectives.

Pouvoir de la visualisation: Douieb, se décrivant comme une personne visuelle, met en avant le pouvoir de la datavisualisation pour rendre les données compréhensibles et percutantes. Il cite l'exemple de son

CV graphique et de sa visualisation du vote populaire aux élections américaines, qui a connu un succès viral. Exploration de techniques innovantes: Douieb explore des techniques de visualisation non conventionnelles, notamment la 3D, la datasonification, les cartogrammes, les systèmes de particules et les polices variables. Il n'hésite pas à sortir des sentiers battus, quitte à produire des "flops" qui nourrissent son apprentissage.

Engagement citoyen et données bruxelloises: Douieb utilise fréquemment des données bruxelloises pour ses projets, s'engageant ainsi dans des questions citoyennes comme la diversité, l'inégalité et la pollution sonore. Ses visualisations servent à sensibiliser le public et à mettre en lumière des réalités souvent ignorées.

Inspiration et collaboration: Douieb s'inspire d'artistes et de designers qui repoussent les limites de la datavisualisation, notamment Giorgia Lupi, Stefanie Posavec et Mona Chalabi. Il encourage la collaboration avec des personnes ayant des compétences différentes pour enrichir la créativité et l'impact des projets. Idées et faits importants:

Identité bruxelloise: Douieb décrit Bruxelles comme un "melting pot" et utilise la datavisualisation pour déconstruire les préjugés sur l'immigration dans la ville. Sa visualisation "Brussel lovely pot" met en évidence la forte proportion d'immigrants européens à Bruxelles (70%).

Critique des représentations trompeuses: Douieb critique les visualisations qui induisent le public en erreur, comme la carte électorale américaine utilisée par Donald Trump. Il propose des alternatives plus précises et objectives, comme l'utilisation de cartogrammes.

Sensibilisation à la pollution sonore: Douieb utilise la datasonification pour créer une carte interactive du bruit à Bruxelles, permettant aux citoyens de prendre conscience de la pollution sonore dans leur quartier.

Importance de l'expérimentation et du partage: Douieb encourage l'expérimentation et le partage des projets, même imparfaits, pour obtenir des retours et stimuler la créativité. Il voit les "flops" comme des opportunités d'apprentissage.

Accessibilité de la datavisualisation: Douieb souligne que la datavisualisation est accessible à tous, même sans compétences en programmation.

Il cite l'exemple de Dear Data, un projet de cartes postales dessinées à la main qui explore des données personnelles. Citations:

"Pour moi, c'est essentiellement un moyen de rendre les données compréhensibles en fait avant tout."

"Une image peut avoir un impact aussi fort... cette faculté qu'a un visuel de percuter dans l'esprit et directement s'accrocher dans la rétine."

"L'idée c'est de commencer petit... et vous arriverez probablement à faire des choses comme ça un jour ou l'autre." "Faut vous lâcher... faut pas avoir honte de présenter et de le montrer... il y aura des flops c'est clair... mais vous aurez du feedback."

"Si vous savez pas coder... les meilleurs designers en datav que je connaisse c'est des gens qui savent pas coder."

Conclusion:

La présentation de Karim Douieb offre un aperçu inspirant de son approche créative et engagée de la datavisualisation.

Ses micro-projets, mêlant exploration technique et engagement citoyen, démontrent le potentiel de la visualisation pour éclairer, questionner et captiver l'attention du public.

Ce texte est la transcription d'une présentation vidéo de Karim Douieb sur les micro-projets de datavisualisation.

Il met en avant l'exploration créative et l'expérimentation comme moteurs d'innovation, illustrant son propos avec de nombreux exemples variés et souvent originaux, allant de la représentation de l'immigration bruxelloise à l'utilisation de la 3D et de la simulation physique pour visualiser des données complexes.

Douieb souligne l'importance de ne pas craindre l'échec et de partager son travail, même imparfait, pour obtenir du feedback.

La présentation met l'accent sur la recherche de nouvelles approches visuelles pour rendre les données plus accessibles et percutantes.

Voici un sommaire minuté de la transcription :

• 00:00-03:09 : Introduction - Karim Douieb se présente et explique l'importance des petits projets pour explorer, innover et apprendre.

Il souligne que ces projets permettent de prendre des risques et de libérer sa créativité.

• 00:09-08:59 : Karim - CV - Douieb présente son parcours professionnel à travers un CV visuel.

Il met l'accent sur son besoin de schémas et de dessins pour comprendre et s'exprimer.

Il présente son parcours académique et professionnel depuis l'an 2000.

• 08:59-18:28 : A lovely melting pot - Douieb explique ses origines et les motivations derrière son projet "Brussels lovely melting pot".

Il présente l'essai graphique qui illustre la diversité de la population bruxelloise et ses origines.

Il met en évidence le fait que Bruxelles est une ville très diversifiée avec une forte proportion d'étrangers, dont la majorité est européenne.

Il souligne également la difficulté d'intégration de cette diversité.

• 18:58-30:37 : Try to impeach this - Douieb aborde son projet "Try to impeach this" qui remet en question une carte de vote américaine présentée par Lara Trump.

Il explique comment il a corrigé la représentation visuelle pour montrer une image plus honnête du vote populaire américain. Il souligne l'impact viral de sa visualisation.

• 30:37-34:11 : Les rues bruxelloises - Douieb présente son projet sur les rues de Bruxelles qui portent le nom de personnes.

Il met en évidence la faible proportion de rues portant des noms de femmes. Il explique comment sa visualisation met en avant cette inégalité.

• 34:11-39:30 : Bruit des transport - Douieb parle de son projet sur le bruit des transports à Bruxelles.

Il explique comment il a utilisé la datavisualisation et la sonification pour sensibiliser à la pollution sonore.

• 39:30-42:25 : 3D global surface temperature anomalies - Douieb aborde ses expérimentations en 3D.

Il présente une visualisation des anomalies de température à la surface du globe.

• 42:25-43:37 : Blooming gender diversity - Douieb présente une visualisation en 3D de l'évolution de la représentation des femmes au Parlement européen.

• 43:37-44:44 : Population by latitude - Douieb montre une visualisation en 3D de la population mondiale par latitude.

• 44:44-47:24 : Average male body hair distribution - Douieb présente une visualisation humoristique de la distribution de la pilosité masculine dans le monde.

• 47:24-48:30 : Olympic rings - Douieb évoque un projet en 3D sur les anneaux olympiques qui n'a pas rencontré le succès.

• 48:30-51:20 : Show all data - Migration routes - Douieb aborde un projet de visualisation des routes migratoires qu'il a abandonné en raison de la sensibilité du sujet.

• 51:20-53:37 : Show all data - All the passes - Douieb présente une visualisation des passes effectuées lors de 890 matchs de football.

• 53:37-55:05 : Show all data - cost of housing - Douieb montre une visualisation en 3D du coût du logement à Bruxelles.

• 55:05-59:45: The medium is the message - first name - Douieb explique l'importance d'utiliser le sujet dans la visualisation. Il présente un projet qui utilise la typographie pour représenter la popularité des prénoms.

• 59:45-01:00:58 : Tornadoes - Douieb montre une visualisation en 3D de l'augmentation du nombre de tornades aux États-Unis.

• 01:00:58-01:01:50 : Keyboard - Douieb présente une visualisation de la fréquence d'utilisation des lettres dans la langue anglaise, représentée sur un clavier.

• 01:01:50-01:07:47 : conclusion - Douieb encourage à être créatif dans les projets de datavisualisation.

Il souligne l'importance d'explorer de nouvelles voies et de s'inspirer de personnes ayant des compétences différentes.

Il conclut en présentant des exemples de visualisations qui rendent les données plus humaines.

La vidéo "Meetup Loïc Donot" de Toulouse DataViz aborde plusieurs points clés. Voici un résumé détaillé avec les minutages :

0:00 - 5:00

Introduction et contexte : - La vidéo commence par une introduction sur Loïc Donot et son expérience en visualisation de données et cartographie à la Direction départementale des territoires (DDT31). - Loïc Donot explique l'importance de la visualisation de données dans la prise de décision et la gestion des territoires.

5:01 - 10:00

Projets de visualisation de données : - Loïc Donot présente plusieurs projets de visualisation de données qu'il a réalisés à la DDT31. - Il explique comment ces projets ont aidé à améliorer la compréhension des données et à faciliter la prise de décision.

10:01 - 15:00

Techniques et outils utilisés : - La vidéo explore les différentes techniques et outils de visualisation de données utilisés par Loïc Donot. - Il mentionne des logiciels comme QGIS et des langages de programmation comme Python pour créer des visualisations interactives.

15:01 - 20:00

Défis rencontrés et solutions : - Loïc Donot discute des défis qu'il a rencontrés lors de la réalisation de ses projets de visualisation de données. - Il partage des solutions et des bonnes pratiques pour surmonter ces défis et réussir des projets de visualisation de données.

20:01 - 23:22

Conclusion et perspectives d'avenir : - La vidéo se termine par une réflexion sur l'avenir de la visualisation de données et son rôle croissant dans la gestion des territoires. - Loïc Donot encourage les professionnels à continuer à explorer et à expérimenter avec la visualisation de données pour améliorer la prise de décision et la gestion des ressources.

Pour plus de détails, vous pouvez regarder la vidéo sur YouTube.

La vidéo "L’abc du X,Y : rendre accessibles les données aux non experts grâce à la dataviz" de Toulouse DataViz aborde plusieurs points clés. Voici un résumé détaillé avec les minutages :

0:00 - 10:00 Introduction et contexte :

La vidéo commence par une introduction sur l'importance de la datavisualisation pour rendre les données accessibles aux non-experts.

Les présentateurs expliquent comment la datavisualisation peut transformer des données brutes en informations compréhensibles et exploitables.

10:01 - 20:00 Principes de base de la datavisualisation :

Les intervenants discutent des principes fondamentaux de la datavisualisation, tels que la clarté, la précision et l'efficacité.

Ils expliquent comment choisir les bons types de graphiques et de visualisations en fonction des données et du message à transmettre.

20:01 - 30:00 Outils et techniques de datavisualisation :

La vidéo présente différents outils et logiciels de datavisualisation, comme Tableau, Power BI et D3.js.

Les intervenants montrent comment utiliser ces outils pour créer des visualisations interactives et engageantes.

30:01 - 40:00 Études de cas et exemples concrets :

Des études de cas et des exemples concrets de datavisualisation sont présentés pour illustrer les bonnes pratiques.

Les intervenants expliquent comment ces visualisations ont été utilisées pour résoudre des problèmes spécifiques et communiquer des informations complexes de manière claire.

40:01 - 49:06 Conclusion et perspectives d'avenir :

La vidéo se termine par une réflexion sur l'avenir de la datavisualisation et son rôle croissant dans la prise de décision basée sur les données.

Les présentateurs encouragent les spectateurs à continuer à explorer et à expérimenter avec la datavisualisation pour améliorer la compréhension et l'utilisation des données.

Pour plus de détails, vous pouvez regarder la vidéo sur YouTube.

Résumé de la vidéo [00:00:02][^1^][1] - [00:48:41][^2^][2]:

Cette vidéo présente le framework Observable pour créer des tableaux de bord, des rapports et des applications web de manière efficace et gratuite. Elle explique comment utiliser Observable pour documenter des fonctionnalités, introduit le concept de Data loader pour rafraîchir les données, et montre comment intégrer des réalisations Observable dans un site web statique.

Points forts: + [00:00:08][^3^][3] Introduction à Observable * Présentation du framework Observable comme générateur de site statique gratuit et open source * Utilisation de Markdown et JavaScript pour la documentation * Hébergement gratuit sur des plateformes comme GitHub Pages + [00:01:36][^4^][4] Spécialisation pour les tableaux de bord * Observable est spécialisé pour les applications nécessitant un rafraîchissement régulier des données * Introduction du concept de Data loader pour une mise à jour périodique des données * Création de sites web statiques capables de rafraîchir leurs données efficacement + [00:03:00][^5^][5] Développement JavaScript avec Observable * Observable comme environnement de développement JavaScript unique avec réactivité entre déclarations * Explication de la réactivité et de la dépendance des variables dans Observable * Utilisation de Markdown, LaTeX et JavaScript pour créer des contenus interactifs + [00:10:13][^6^][6] Utilisation de bibliothèques et gestion de versions * Observable permet d'appeler des bibliothèques externes et contient un gestionnaire de versions simplifié * Partage et publication de classeurs pour la collaboration et la réutilisation * Exemples de tutoriels et de cours disponibles sur Observable + [00:24:26][^7^][7] Démarrage avec le framework * Processus de création, d'édition et de prévisualisation d'un site avec Observable * Utilisation de GitHub Actions pour le rafraîchissement automatique des données * Intégration d'animations et de visualisations dans un site web statique + [00:40:15][^8^][8] Exemples d'applications créées avec Observable * Présentation d'applications variées, telles que l'évolution des joueurs d'échecs et un tableau de bord d'hôtel * Conversion d'une application JavaScript existante en une version améliorée avec Observable

Konstantinos Antonopoulos is an expert in Data Visualization, I came across this article after looking at a sample of his work using Tumult Hype. The sample can be found here

Average over what ? If it is averaged over income rank, what does the graph's width represent ?

Shows the effect of the number of samples used. Also, you can see svg vs canvas performance

On peut faire la même chose avec des données scolaires

top-free-software-for-text-analysis-text-mining-text-analytics

infographie (exemple)

• R/(gg)plots visualise => linguists detect interesting phenomena to analyse further
• Wang2Vec: train backprogagation network

the chart Phillips used to demonstrate this effect was one of the first examples of drawing a timeline through a scatter plot of 2 variables. Another example (featured in Alberto Cairo's The Functional Art): https://static01.nyt.com/images/2010/05/02/business/02metrics/02metrics-popup-v3.jpg

Need for practical training and theoretical grounding in data visualization.

data annotation from Susie Lu at Netflix

Really nice way to end the article.

I love Data = People :)

AMEN!