HACKAVIZ 2022

Quatrième édition L’association Toulouse Dataviz (TDV) organise son HACKAVIZ. Concours de visualisation de données en temps limité, seul ou en équipe, doté de récompenses, ouvert à un très large public.

Les gagnants et gagnantes

1er prix

Reunan Bellec

Cette visualisation a pour but de visualiser les transferts d'argents par les organismes collecteurs de la copie privée. On peut ainsi observer quels sont les domaines les plus impactés.

Outils: Majoritairement D3.js, Python et pandas pour la préparation des données, Node.js pour l'algorithme de positionnement des nœuds du graphe.

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2ème prix

Joachim Béaslas, Guillaume Poullain (Vector France)

Evolution du financement des projets artistiques par la copie privée en France : COVID or not COVID ?

Outils: Squore et la librairie Highcharts

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3ème prix

Mickael Marchese

"Copie Privée, A qui profite la redevance ?" est une data storytelling interactive permettant au public de découvrir quel types d'oeuvres sont subventionnées par la redevance pour copie privée.

Outils: plotly Pandas

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Prix spécial

Brice Renouf

Les subventions dans l'industrie du divertissement ne semble pas un sujet des plus passionnant... Mais détrompez-vous ! A travers de nombreux chiffres et exemples, je vous propose de plonger dans ce mystérieux univers.

Outils: Python, Excel, Tableau.

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Prix coup de pouce

Skander Boudawara, Houcem Chaabane, Fethallah Diss (Les howmz)

Nous avons voulu faire une étude de l’impact COVID sur les RDP en analysant les catégories d’oeuvres les plus impactées. Nous avons constaté au passage une diminution du nombre d'organismes de collection et la présence de monopoles.

Outils: Paint + Google Sheets + Google slides + Microsoft Excel

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et toutes les autres contributions

Alain Ferlac

Qui sont les bénéficiaires des subventions versées pour les œuvres classées comme disques. On constate que de 2016 à 2020 les 3 majors du disque (Universal, Sony et Warner) récupèrent la même somme (30 M€) que les 1795 autres sociétés de production alors qu'elles ne réalisent que 400 vs 4054 projets.

Outils: Python et Powerpoint

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Murugesh Manthiramoorthi, Kalairani Vignesh, Vignesh Ganeshraj (Cosmonautes)

Le tableau de bord montre la répartition du projet dans chaque œuvre. Il montre des mesures clés telles que le montant total, le nombre total de bénéficiaires et leur pourcentage global. D'autres résultats incluent l'effet de la récente pandémie, les changements dans le temps et les contributions de chaque collecteur de fonds. Il aide le grand public à comparer différentes œuvres sur différentes variables.

Outils: Python, Streamlit, Plotly

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Samuel Kerhuel

Analyse du montant selon différentes dimensions

Pour lire la réalisation Power BI (pbix), cela nécessite l'installation de l'application Power BI Desktop au préalable. L'application est téléchargeable gratuitement.

Outils: Power BI

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Clément Cogne, Fanny Lacroix, Maxime Perrin (Alliance4U)

Nous avons voulu faire une visualisation ludique en partant d'un premier constat : les créations et les diffusions du spectacle vivant ont chuté en 2020, nous avons cherché à savoir comment cela s'impactait sur les différents types d'œuvres et sur les bénéficiaires.

Pour lire la réalisation Power BI (pbix), cela nécessite l'installation de l'application Power BI Desktop au préalable. L'application est téléchargeable gratuitement.

Outils: Power BI

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Guillaume Richard

Ma visualisation montre les financement donnée par les collecteurs, entre les années 2016 à 2020.

Outils: PHP CSS/Bootstrap 4 JS/Datatable/ChartJS

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Denis Bories, Xavier Rauch (NORD-SUD DATAVIZ)

Fruit de la collaboration entre un prof de Toulouse et un consultant BI parisien (qui ne se connaissaient pas il y a 3 jours), cette visualisation présente 6 clusters construits à partir des données textuelles pour la "création de films" en analysant les descriptifs des projets, pour identifier les organismes proposant des aides selon le projet proposé. Chacun avec ses propres outils, approche, expérience et sensibilité, nous avons essayé d'atteindre le Graal : être à la fois BEAU et INTELLIGENT

Outils: Python (bibliothèques : Pandas, Numpy, Nltk, Matplotlib, Scikit learn (KMeans)) Tableau MicroStrategy Vitara Charts WordClouds.com The Noun Project Excel, Word, PowerPoint

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Elodie Tenet

Rapport entre les répartitions des adhérents aux sociétés de collectes de droits d'auteur et les répartitions des budgets. Le PDF est statique mais une petite animation est visible avec le lien donné.

Outils: Excel, Illustrator, Indesign

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Nicolas Rouyer

Dans le monde des données, connections vaut mieux que collections. Dit autrement, la valeur des données est dans leurs relations. Pour comprendre les données des collecteurs qui distribue des aides pour protéger les auteurs, je vous propose de stocker et visualiser les données sous forme de graphes. Les noeuds et les relations remplacent les tables et les colonnes. Cela permet une analyse systémique des aides accordées et révèle que les aides ne sont pas distribuées par hasard...

Outils: Base de données graphe Neo4j Langage Cypher pour importer les données et exécuter des algorithmes de graph data science. Visualisation avec les outils Neo4j Browser, Bloom et NeoDash.

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Vincent Roger

J'ai produit deux visualisations interactives représentant l'évolution du nombre d'aides allouées (par type). Plus de détails sur le lien.

Outils: Python, pandas, Bokeh

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Emilie Dufresne

Tout commence par un son jazzy au loin, en s'approchant on aperçoit un groupe de musique qui se retrouve pour partager leur amour du rythme. Confrontés à la quarantaine ils se réinventent et démarrent le projet fou de sortir un CD en compilant les parties de chacun. Laissez-vous embarquer dans cette analyse folle du jeu de données AidesCréation qui révèle la réalité artistique de ce projet de sortie de CD, appuyé par la COPIE PRIVEE au travers de la société SACEM. De la genèse de la filière, aux postes des acteurs concernés, vous serez au centre même de la crise de la culture qui a frappée en 2020.

Les notes sonnent mais sont séparés de leurs publics. Les ordinateurs viennent servir d'interface pour réinventer la création d'art, la diffusion, la formation et même l'éducation. L'annulation à la dernière minute de concerts, de spectacles, qui avaient déjà été préparés sont tout de même rétribués. SACEM est même son propre contributeur pour l'album de ANADA GROWS.

Les données seront à remettre en perspective l'année prochaine. Il est soit question de la fermeture de beaucoup d'entre elles, ou bien simplement d'une absence de réponse au sondage. Personnellement je reste positive, puisque l'art est tout ce qui nourrit notre âme, il est nécessaire, vitale...

Donc un grand merci à tous les artistes. Je ne vous abandonne pas sans rien, voici une liste d'outils merveilleux pour mobiliser et traiter les données. Il faut juste cliquer sur les copyright... A très vite...

Outils: Datawrapper : schémas Observablehq : stockage des schémas Excel : traitement résidus et gros chiffres (SACEM qui finance SACEM) Canva : mise en page

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Georges Corbineau

Reprise de la présentation du mécanisme de la copie privée en ce concentrant sur les projets.

Outils: JS, D3, LayerCake, Svelte, ThreeJS

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