Les règles du jeu

Le dispositif pédagogique du data journalisme Lab de 2013 a été plus concentré que celui de 2012 (http://www.2012.datajournalismelab.fr/) :
• Public : 36 étudiants de première année de master de l’IJBA
• Durée : deux semaines
• Dates : du 15 au 26 avril 2013

Avant le lancement des deux semaines de production, les étudiants ont rencontré :
• Le 19 février, Suzanne Galy, journaliste spécialisée en données publiques et data journalisme qui a :
– défini aux étudiants ce registre éditorial,
– analysé des exemples de productions de data,
– invité les étudiants à constituer douze groupes de production (trois étudiants par groupe),
– demandé qu’ils explorent les données sur des sujets locaux autour des thématiques santé, social, vie urbaine et politique.
Cette intervention visait aussi à sensibiliser les étudiants à la culture de l’innovation, de la donnée, du co-working, de l’opendata. Les portails locaux de données publiques leur ont été montrés ainsi que les pourvoyeurs de données les plus importants.

Deux rédacteurs en chef se sont désignés pour coordonner le laboratoire. Et les étudiants ont été invités à constituer leurs équipes et identifier leurs sujets avant le 22 mars, puis jusqu’au début de la session de production le 15 avril à se documenter, définir des angles, constituer l’inventaire des données existantes sur leur sujet, procéder à une sélection éclairée ou collecter d’autres données pour constituer leur base.

• Le lendemain 20 février, Yann Mareschal, chef de projet numérique à la direction générale de l’innovation numérique et des systèmes d’information de la mairie de Bordeaux, qui leur a expliqué la démarche open data de la ville (http://opendata.bordeaux.fr) et a abordé les questions suivantes :
– l’open data, pour quoi faire ?
– les bénéfices pour le territoire,
– l’état des lieux de l’open data en France et dans le monde,
– les raisons de l’ouverture des données de la ville de Bordeaux, sa démarche et son portail open data,
– la démarche de co-construction adoptée, les carto-parties collaboratives,
– les enjeux du data journalisme dans une démarche open data territoriale.

A notre demande et pour former des groupes de trois poly-compétents, les étudiants ont établi un inventaire de leurs compétences initiales :
– maîtrise des techniques graphiques (logiciels, applis type infogr.am…) : trois étudiants déclaraient maîtriser, un étudiant avait une connaissance superficielle,
– maîtrise des tableurs : cinq étudiants déclaraient maîtriser, vingt étudiants avaient une connaissance superficielle,
– maîtrise de l’analyse statistique ou du travail sur les chiffres : sept étudiants déclaraient maîtriser, cinq étudiants avaient une connaissance superficielle,
– maîtrise des visuels graphiques (hors maîtrise des logiciels) : treize étudiants déclaraient maîtriser, onze étudiants avaient une connaissance superficielle.

Aucun étudiant ne maîtrisait les quatre compétences. Deux étudiants ajoutaient qu’ils avaient des notions de langage html.

Comme l’an dernier, une grande partie des étudiants a commencé à énoncer des sujets et des angles sans se soucier de l’accessibilité des données relatives à leurs sujets. Un groupe par exemple tenait beaucoup à travailler sur les mosquées et les lieux de prière en Gironde et a persisté jusqu’à ce qu’ils s’aperçoivent que des données précises (localisation, capacité d’accueil, fréquentation…) étaient introuvables ou ne pouvaient être obtenues qu’en appelant un par un les responsables des lieux sans vraie capacité à vérifier dans le temps et avec les moyens impartis des données déclaratives.
Malgré le cours introductif qui leur avait donné à voir et à comprendre des exemples de productions de data journalisme élaborées et convaincantes, les représentations visuelles envisagées initialement se réduisaient à des cartographies et peu de sujets étaient vraiment anglés. Plus de la moitié des douze groupes de travail projetaient finalement de produire des états des lieux chiffrés sur le sujet qu’ils avaient choisi.
Le programme de la session de production a été le suivant :
– lundi 15 avril matin : présentation de divers projets de data journalisme pour montrer l’étendue du domaine
https://www.evernote.com/shard/s61/sh/6790c6d9-38fb-4491-ac70-e74f399eee6f/a9f4c0d039e487837c3167ad9f132aea
– lundi 15 avril après-midi : exercice sur le classement des lycées : trouver les fichiers, les ajouter à Google Refine, nettoyer les données, sortir quelques stats avec un tableur ;
– mardi 16 avril matin : suite du travail sur les lycées : données géographiques et carte en fonction d’un indicateur ;
– mardi 16 avril après-midi : en fonction de l’avancement, début de réflexion sur les projets (précision d’un angle, identification des données) ;
– mercredi 17 avril : collecte / analyse des données et feuille de route des productions ;
– jeudi 18 et vendredi 19 avril : travail par groupe pour définir limites des sujets, angles, terrains d’enquête, sources, préparation interviews… ;
– semaine suivante jusqu’au jeudi soir : enquête et mise en forme des productions ;
– vendredi 26 avril : présentation des productions et partage d’expérience. Bilan-évaluation de la formation.

Les outils utilisés ont été les suivants :
• pour la cartographie :
– Mapbox (groupes 3 et 11) : http://mapbox.com/
– Google fusion tables (groupe 3, 9, 10 et 12) : http://www.google.com/drive/start/apps.html#fusiontables
– CartoDB (groupe 8) : http://cartodb.com/

• pour les graphiques :
– Datawrapper (groupes 4, 9, 10 et 11) : http://datawrapper.de/
– Highcharts (groupes 2, 7 et 9) : http://highcharts.com/
– Infogram (groupes 1, 4 et 6) : http://infogr.am/
– Google docs (groupe 6 et 12) : http://www.google.com/drive/start/apps.html#product=sheets
– Google Image Chart (groupe 10) pour des graphes en images : http://imagecharteditor.appspot.com/

• pour les chronologies :
– Timeline.js (groupe 12) : http://timeline.verite.co/

• librairies Javascript :
– Raphael.js (groupe 5) : http://raphaeljs.com/ et http://readysetraphael.com/
– Highcharts (groupes 2, 7 et 9) : http://highcharts.com/
–   et jsfiddle.net pour tester ces librairies : http://jsfiddle.net/

Les ressources utilisées:
• le répertoire du FINESS (groupes 1 et 4) : http://finess.sante.gouv.fr/jsp/index.jsp
• les fichiers KML des villes et cantons de Gironde.

L’évaluation finale du Data Journalisme Lab 2013 a mis en évidence que le data journalisme est un registre éditorial spécifique qui fait appel à toutes les compétences du journalisme. Il exige de la rigueur et un temps de travail important.
Les étudiants ne se représentaient pas clairement ce qu’ils allaient produire et ont fait preuve d’une certaine inertie au début du module pédagogique. Ils ont eu, pour certains, des difficultés à travailler en groupe et doivent encore progresser sur le travail collaboratif.
Bien que plusieurs sujets résonnent dans l’actualité, cette dimension n’a pas été bien prise en compte dans les productions. Mais incontestablement, cette session de formation leur a permis de progresser dans leur connaissance des sources d’information, leur approche critique de ces sources, les domaines de compétence des collectivités et organismes pourvoyeurs de données, le travail sur les chiffres et les statistiques, la notion d’angle, sa mise en cohérence avec l’information dont on dispose, la vérification de cette information, les techniques d’enquête et d’interview, l’écriture informative. Et le data journalisme, bien sûr.