HACKAVIZ 2026

Huitième 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 gagnantes et gagnants

1er prix

Faustin Lafage

Le Seum-Score : L'Europe à bout de nerfs

Avez-vous déjà payé vos impôts en ressentant cette petite amertume familière ? C'est ce que nous appelons le "Seum".

Cette data-visualisation explore un paradoxe européen majeur : pourquoi les pays qui investissent le plus massivement dans l'État-providence ne sont-ils pas toujours ceux où les citoyens s'estiment les plus heureux ?

Pour y répondre, le projet construit un "Seum-Score" inédit. Il passe au crible 25 indicateurs, croisant la répartition des dépenses publiques avec des mesures de bien-être concret. Grâce à une Analyse en Composantes Principales (ACP) et un algorithme de clustering, le continent est découpé en quatre grandes familles psychologiques et économiques.

Pensée comme une expérience immersive en scrollytelling, cette visualisation vous guide pas à pas. Il suffit de faire défiler la page pour que l'histoire pilote dynamiquement l'apparition et le zoom des graphiques interactifs. De la matrice de corrélation révélant les failles du système, jusqu'à la carte finale attribuant une note de "A" (Les Sereins) à "D" (Le Seum Intégral), plongez dans l'analyse la plus honnête du modèle européen.

Une démonstration statistique rigoureuse et teintée d'humour, prouvant que si vous avez le "seum", c'est que vous êtes profondément Européen !

Outils

Ce projet a été entièrement codé et designé de manière reproductible. Voici la pile technique (stack) qui a permis de donner vie au Seum-Score :

  • Traitement des données (R) : Les données brutes ont été nettoyées et analysées via R. L’Analyse en Composantes Principales (ACP) et le clustering ont été réalisés grâce aux packages FactoMineR et factoextra. La préparation géographique a été gérée via sf.
  • Édition et Rendu (Quarto) : Le document complet est généré par Quarto, un système de publication scientifique open-source.
  • Scrollytelling (Closeread) : L’effet narratif au défilement (le texte qui pilote l’apparition et le zoom des graphiques) est propulsé par l’extension Quarto Closeread.
  • Visualisation Interactive (Observable JS) : Tous les graphiques et la carte choroplèthe ne sont pas de simples images : ce sont des rendus vectoriels interactifs codés en JavaScript via la librairie Observable Plot. Ils sont générés dynamiquement par le navigateur pour s’adapter à toutes les tailles d’écrans.

2ème prix

Lisa Bonnefous, Marie Vachelard, Alexandre Suberbielle, Jade Liong, Adeline Cenac, Christophe Huguet, Alexandre Vessereau et Romane Quintin (équipe Pictarine)

Notre angle : Eleni naît en Grèce. Sofia naît au Portugal. La même année : 1985. En 2008, leurs gouvernements dépensent des sommes comparables. La crise arrive. Mêmes créanciers, mêmes exigences — des choix opposés. En 2023, leurs États dépensent exactement le même montant par habitant. Leurs vies ne racontent pas la même histoire.

Notre approche : Nous avons choisi de personnifier la donnée : plutôt qu'une comparaison abstraite de courbes budgétaires, nous suivons deux femmes fictives dont les trajectoires incarnent les conséquences des arbitrages publics. Le format est un récit scrollant interactif, divisé en quatre actes — 2008, 2010, 2013, 2015 — jusqu'à la révélation de 2023 : 10720 € par habitant dans les deux pays, pour des réalités très différentes.

Outils

Ce projet est aussi une expérimentation métier : nous avons utilisé Claude Code pour la toute première fois, afin de comprendre son fonctionnement et d'évaluer l'impact que ce type d'outil peut avoir sur le quotidien d'un·e data analyst — de l'exploration des données à la mise en forme narrative et visuelle.

3ème prix

Chloé Garçonnet et Laura Gallais (équipe Les soeurs Garçonnet)

Quelle est la recette du bonheur ?

La réponse est dans les données !

Certains pays ont trouvé des recettes surprenantes. D'autres accumulent les signaux d'alerte. Entre les deux, une carte, des chiffres, et une question simple : qu'est-ce qui fait vraiment le bonheur d'un peuple ?

Ce n'est pas qu'une question de richesse nationale. C'est une question de priorités.

Outils

Python : pandas/matplotlib + Canva + GitHub Copilot

Prix spécial

Delphine Brajon et Valentin Brajon

On s’intéresse ici en particulier aux dépenses d’éducation

  • Comment évoluent-elles ? au regard des résultats économiques, de la démographie, des compétences scolaires des élèves et celles acquises par les adultes,
  • en comparaison avec les pays voisins de la zone Euro --> Via un tableau interactif qui positionne tous les pays pour chacun des indicateurs

Outils

D'abord en exploration analyse de données pour une première V0 (R, EXCEL, Datawrapper) puis Claude,D3 pour la version WEB et interactive

Prix coup de coeur

Estibaliz Legarreta

Ce graphique révèle comment la satisfaction de vie varie à travers l’Europe en fonction des facteurs économiques. On y découvre si les pays les plus riches sont vraiment les plus heureux grâce au PIB par habitant.

La dette par habitant et la dette par rapport au PIB mettent en lumière son influence, positive ou négative, sur le bien-être.

Enfin, les dépenses publiques par habitant et leur répartition par secteur dévoilent des tendances qui éclairent les différences de qualité de vie et montrent comment dépenses et dette interagissent pour façonner le bien-être des citoyens.

Outils

Microsoft Excel, Rawgraphs et Adobe Illustrator


et toutes les autres contributions

Brice Renouf

A partir de nombreuses sources, nous allons explorer les budgets alloués par les Etats européens et tenter de voir si la France est un bon élève ou non.

Outils

VSCode / D3.js / Excel / Figma / Gemini

Guillaume Richard

Cette dataviz raconte le modèle français de dépense publique à travers trois angles : la trajectoire macroéconomique, la structure des dépenses et quelques indicateurs de bien-être.

D’abord, elle montre une hausse quasi continue des dépenses publiques entre 2002 et 2024. En 2024, elles atteignent 1 671,8 Md€, soit 64,0 % du PIB, un niveau nettement supérieur à celui du début de période.

Ensuite, la dataviz met en évidence la composition des dépenses : la protection sociale domine très largement, loin devant la santé (15,6 %) et les services généraux. Cela souligne que la spécificité française ne tient pas seulement au volume global de dépense, mais aussi à son orientation fortement redistributive et sociale.

La comparaison avec la moyenne de la zone euro en 2023 renforce cette lecture : la France dépense davantage dans presque tous les postes affichés, surtout en protection sociale, santé, affaires économiques et éducation. La dataviz suggère donc un État plus présent que la moyenne européenne.

Enfin, le bloc “bien-être” nuance le diagnostic : malgré les chocs récents, plusieurs indicateurs restent résilients. En somme, cette dataviz oppose une question implicite : un haut niveau de dépense publique pèse-t-il sur l’économie, ou soutient-il durablement la cohésion sociale et le bien-être ?

Outils

  • Python pour la récupération et la gestion de données.
  • HTML, CSS, et JavaScript pour le côté visuel

Salim Debbaoui

Cette visualisation interactive compare, pour 14 pays de la zone euro, l'effort budgétaire public (mesuré en % du PIB) et le bien-être des citoyens (agrégé à partir des indicateurs OCDE) sur 9 domaines : santé, revenus, travail, logement, savoirs, civisme, liens sociaux, sécurité et environnement.

La problématique centrale: l'effort en dépenses public est-il corrélé meilleurs résultats en bien être ?

La première page est la dataviz principale (synthèse). La suite est une analyse guidée montrant le cheminement, les choix faits et des éléments de réponse à la problématique.

Outils

  • Palantir Foundry
  • HTML/CSS/JS (D3.js)
  • IA Générative

Loïc Donot

Cette visualisation tente de mettre en relation la "Satisfaction à l'égard de la vie" mesurée dans différents pays européens avec divers indicateurs financiers. L'indicateur de satisfaction est disponible sur 5 années entre 2013 et 2023. La visualisation montre l'évolution de la classification des pays selon cette variable ainsi que la classification de ces pays selon leur dette/habitant, impôts/habitant et budget protection sociale / habitant. Au survol d'un pays avec la souris, son "parcours" est mis en avant. Au survol d'un cercle avec la souris, une infobulle indique la valeur de la dépense. En cliquant sur un pays, apparaissent des indicateurs d'évolution des dépenses et de démographie, ainsi qu'un rappel des classements du pays.

Outils

  • duckdb -> Préparation des données, génération de jsons
  • php, js et css -> Création du html final
  • Framework css Bretzel d'alsacréations
  • librairie javascript Jquery
  • librairie javascript Highcharts

H. Brooks

Cette visualisation transforme plusieurs indicateurs qui composent le bien-être en une roue interactive. Le défi à été d'utiliser des méthodes qu'offre la data science pour simplifier des données hétérogènes et permettre de visualiser d'un coup d’œil l’évolution du bien-être dans certains pays Européens. Les différentes données sont agrégée en un score clair, tout en laissant apparaître les composantes qui le construisent et, selon les modes, l’écart entre le bien-être mesuré (agrégé) et le bien-être ressenti.

Chaque pays est représenté par une part de la roue, avec une longueur qui traduit son niveau de bonheur. Des surfaces colorées segmentent les dimensions du bien-être, afin de montrer que le score final n’est pas une simple moyenne, mais une synthèse structurée d’informations multiples.

Le choix de la roue répond à une logique de design minimaliste : elle condense beaucoup de données dans une forme simple, élégante qui est aussi une métaphore de la progression du temps. L’interaction est réduite au minimum et permet d’explorer les années, de comparer les pays et de faire ressortir des groupes économiques ou géographiques sans alourdir la lecture.

Outils

Processing pipeline: Outils Python de data wrangling et de data science (Pandas, scikit-learn, matplotlib, numpy...) Front-end: JS/CSS

Rachel Koehler et Jéricho Cortez

Depuis des siècles, les États organisent les mêmes missions essentielles : soigner les corps, transmettre le savoir, garantir l’ordre, redistribuer aux plus vulnérables . Aujourd’hui, ces fonctions portent des codes COFOG (GF03, GF07, GF09, GF10) et des milliards d’euros, dépenser plus ne suffit plus voire pas car il apparaît que la structure compte autant que le montant, et qu'ainsi nous apparait utile d'étudier quel état peut encore tenir sa position d'Etat-providence ? Cette infographie narrative confronte 16 pays de la zone euro sur 20 ans (2004–2023). Acte 1 rapelle les fonctions eternelles de l'Etat (retenues par notre équipe). Acte 2 dresse le portrait budgétaire de la France face à ses voisins. Acte 3 interroge la corrélation dépense/résultat sur santé, sécurité et pauvreté. Acte 4 classe les États par efficacité fonctionnelle : qui rend le mieux la promesse, euro par euro ? Enjeu : au-delà des chiffres, cette visualisation interroge la continuité des fonctions publiques. Les États modernes réalisent-ils mieux les missions ancestrales, ou se perdent-ils dans l’inflation budgétaire ? Une invitation à repenser l’efficacité du bien commun

Outils

Python, D3.js, agent IA (Perplexity pour aider sur le calcul du score d'efficacité notamment, et quelques autres calculs), HTML/CSS/JS.

Houcem Chaabane (hors concours)

J'analyse les dépenses en 2024. J'observe deux choses :

  • La dépense vieillesse est énorme.
  • La dépense en recherche fondamentale semble faible. Je propose 3 axes d'analyse :
  • Est ce que la dépense vieillesse a toujours été le poste de dépense numéro 1 ?
  • Est ce que ce que c'est pareil en UE et est ce que c'est lié à l'endettement ? comment évolue le ratio entre la dépense Vieillesse et la dépense Enseignement (indicateur de l’avenir des jeunes générations ) ?
  • Comment ont évolué les dépenses en R&D en France et quels sont les secteurs qui en profitent le plus ?

Outils

Gemini Pro Plotly Python Pandas

Séverine Baylou

Cette visualisation montre que dépenser plus ne suffit pas à améliorer le bien-être. En Europe, tous les pays consacrent une part importante de leur budget à la protection sociale, mais les niveaux de satisfaction de vie restent très contrastés. En comparant les pays en tête et en bas du classement, un élément clé apparaît : ce n’est pas tant le niveau global de dépense qui semble différencier les pays, mais la manière dont elle est répartie. Les pays les mieux classés consacrent relativement plus de ressources à la santé, tandis que les autres allouent davantage à des postes régaliens. Ces résultats mettent en évidence une association entre structure des dépenses publiques et bien-être, sans pour autant permettre d’établir un lien de causalité. Ils suggèrent toutefois que la composition du budget pourrait jouer un rôle dans les différences observées.

Outils

Visualisation réalisée sur R en R Markdown avec l'assistance de Chat GPT pour le code.

Philippe Mallet-Ladeira

Animation représentant en abscisses le montant total des impôts par habitant et en ordonnées la dépense totale par habitant. L'épaisseur du trait est proportionnelle à la dette par habitant. L'échelle de montant est la même pour les deux axes. Les valeurs ne sont pas représentées car on ne s'intéresse qu'à la comparaison entre les Pays.

Outils

Analyse: python avec Polars Graphique: p5.js p5-brush.js

Jules Dupont

L'argent public fait-il le bonheur ? Cette visualisation explore le lien entre la structure des budgets étatiques (classification COFOG) et la satisfaction dans leur vie des citoyens de la zone euro sur la décennie 2014-2023.

Outils

Python (polars) pour l'extraction des données R (tidyverse et autres) pour le premier rendu Inkscape pour les corrections et la mise en page Palette Okabe-Ito pour couleurs des graphes Powerpoint pour la vignette (et logos diponibles via poweproint)

Yanis Lepesant

Cette visualisation interactive explore 22 ans d'arbitrages budgétaires européens à travers le prisme de deux postes COFOG : la défense (thème 2) et la protection sociale (thème 10), pour 19 pays de la zone euro de 2002 à 2024.

La dataviz est organisée en 4 chapitres chronologiques : l'ère des dividendes de la paix (2002–2007), la crise des dettes souveraines (2008–2013), le réveil balte et l'annexion de la Crimée (2014–2021), et l'invasion de l'Ukraine (2022–2024).

Chaque chapitre s'articule autour de trois vues coordonnées : une carte choroplèthe avec camemberts proportionnels (priorité budgétaire et volume par habitant), une heatmap pays × années (variation du ratio défense/social depuis 2002), et un scatter plot défense × social en % du PIB avec le seuil OTAN comme référence.

Un slider temporel permet de naviguer année par année. Cliquer sur un pays le met en surbrillance dans tous les graphiques simultanément. Le bouton €/hab. ↔ % PIB permet de basculer entre les deux modes de lecture.

L'insight central : le basculement budgétaire européen vers la défense est visible dès 2014 — pas seulement depuis 2022.

Outils

Outils utilisés :

  • Svelte / SvelteKit (framework frontend)
  • D3.js (heatmap, scatter plot, calculs)
  • MapLibre GL (carte interactive)
  • Cursor (assistant de développement IA)
  • Données : fichiers depenses_euro, pib, population, carte.geojson fournis par Toulouse DataViz

Mélissa Ilossy

Faut-il s’endetter pour rendre les citoyens plus heureux ? Mon idée c'est de chercher s'il existe un lien entre le fait de s’endenter pour garantir le bonheur des citoyens pays européens.

Outils

J'ai utiliser Python (Pandas) pour extraire le pourcentage Dette/PIB et pour choisir un critère de bien-être.

Alexis Drubay

Cette visualisation permet de faire le lien entre l'augmentation de la dette française et l'impact sur le bien-être des Français ainsi que sur la sphère électorale.

Outils

Tableau desktop Excel

Shona Tuil

« La photo de la classe Europe - année scolaire 2023 », humanise les statistiques des dépenses publiques en représentant chaque État par un enfant dont les traits du visage reflètent les priorités politiques de ses dirigeants. L’objectif est de transformer des données budgétaires en une représentation vivante et métaphorique. La structure repose sur une corrélation visuelle directe grâce aux Chernoff Faces : l'amplification d'un trait correspond au montant d'un poste de dépense. Ainsi, la mâchoire incarne la solidité des institutions, les yeux symbolisent la vision économique, les oreilles l'écoute des besoins sociaux. Le capital humain s’exprime par le rayonnement de la bouche et la chevelure illustre l'épanouissement culturel. Le nez, quant à lui, reflète l'investissement pour l'environnement et l'habitat. Enfin, la taille de la tête indique le poids démographique et la couleur du teint marque la pression de la dette. Notez que la Croatie, la Bulgarie et la Slovénie, faute de données complètes, sont les grands absents de ce portrait collectif européen. Loin d’être un élément de comparaison précis des dépenses entre les pays d’Europe, cette datavisualisation met en avant le potentiel amusant des données. Son effet de caricature peut nuire à sa crédibilité mais c’est un aspect qui est complètement assumé qui s’inscrit dans une réflexion métaphorique sur la répartition des dépenses des états et de la manière dont cette dernière façonne le futur d’un pays, de la même façon que le visage d’un enfant est hérité des traits de ces parents. Parce que la mise en forme des données n'est jamais neutre, ce travail porte l'empreinte de mon regard de jeune géomaticienne. Il interroge la légitimité des apparences : là où la jeunesse est parfois perçue dans le monde professionnel comme un manque de crédibilité, elle invite à se poser la question du message qui s’y dissimule.

Outils

Qgis et R

Christophe Rousse

Le vieillissement de la population est aujourd’hui un enjeu central en Europe. En 2023, les pays européens ont consacré plus de 1 500 milliards d’euros à la protection des personnes âgées, pour environ 74 millions de seniors, soit un peu plus de 20 000 euros par personne en moyenne. Mais cette moyenne masque de fortes disparités. Les dépenses par senior varient dans un rapport de 1 à 10 entre pays :

  • plus de 30 000 euros dans certains pays d’Europe de l’Ouest
  • contre moins de 10 000 euros dans plusieurs pays d’Europe de l’Est De la même façon, la part du PIB consacrée à la vieillesse va de 3,5 % à près de 17 %, traduisant des modèles sociaux très différents : certains très protecteurs, d’autres plus limités. Cette situation s’inscrit dans une tendance de fond : depuis 20 ans, les dépenses augmentent partout, sous l’effet du vieillissement démographique. Cela pose plusieurs défis majeurs :
  • budgétaire, avec une pression croissante sur les finances publiques
  • social, avec des écarts importants entre pays

Outils

Réalisation avec l'outil Tableau Desktop

Emilie Dufresne

Des dépenses, au bien être de l'habitat

Outils

Streamlit, vscode, plotly

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