Les données des échanges internationaux proviennent du site Agreste, site officiel du Ministère de l'agriculture.
Ce projet consiste en la visualisation interactive de ces données.
- Clément Petitjean
- Quentin Potiron
Pour l'installation de l'application en local, merci de vous référer au fichier README.md que vous trouverez dans le dossier visualization.
Les données principaux d'entrée sont de 6 types :
- L'année : elle est la même dans toutes les données d'un fichier, le nom du fichier donne l'année des données.
- Le pays (colonne 0).
- Le type de flux (colonne 1) : il y a les exportations, les importations et le type de données, à savoir en volume (en tonnes) ou en argent (en millier d'euros).
- Le mois (colonne 2).
- Le produit (colonne 3).
- La valeur (colonne 4).
En plus de ces données, il y a les données d'agrégation (entre produits et pays) et des données historiques, les données historiques ont été générées avec une pipeline IA, les informations sur cette pipeline sont dans le fichier Examples_prompt.txt
Les événements historiques repérés peuvent ne pas expliquer directement les variations d'importation ou d'exportation d'un produit. Il convient d'interpréter les coïncidences temporelles avec prudence : la coïncidence d'un événement et d'une variation ne suffit pas à établir un lien de causalité. Une étude approfondie est nécessaire pour évaluer l'impact réel. Cette visualisation permet d'identifier des événements à étudier davantage, mais ne doit pas être utilisée pour tirer des conclusions définitives.
Sur des points précis :
- Il n'y a pas la légende des couleurs des pays dans le mode "Balance absolue".
- L'interface est assez lourde et peu responsive pour les petits écrans et notamment les téléphones.
- Il est parfois peut pratique pour passer d'une variable à l'autre, notamment pour le mode statique qui se trouve dans les paramètres. L'ajout de raccourcis claviers pourrait simplifier la navigation.
- Comme il y a beaucoup de paramètres, il est possible de faire un grand nombre de graphiques différents, mais peu sont intéressants.
- La carte en mode sphérique n'est absolument pas fait pour et vient ralentir l'application.
- La Treemap est difficilement compréhensible, il est nécessaire d'avoir un temps d'adaptation pour comprendre comment la lire et comment naviguer dedans. Le tooltip n'aide pas à la compréhension comme il est sur le parent et non sur l'enfant qui est survolé.
Afin de pouvoir utiliser les données d'Agreste, il nous a fallu faire du traitement de données et du tri parmi les données qui nous intéressent. Vous trouverez dans le fichier compresser.py toutes les fonctions qui nous ont été utiles afin d'être capable de lire les données rapidement dans le navigateur.
A savoir que suite à des changements de dénominations de catégorie et des modifications dans les catégories des produits, des modifications à la main ont été nécessaires afin de bien faire correspondre le nom du produit avec sa classe. La pipeline n'est donc pas totalement robuste pour supporter une intégration pour n'importe quel base de données d'échanges internationaux qui suivent les spécifications d'Agreste.
Le projet a été partiellement pensé pour être généraliste. Toutefois, au regard de nombreux projets de visualisations du même cours, il est visible qu'il y a toujours des points très spécifiques à chaque base de données qui peuvent être difficilement généralisés. De plus, nous n'avions pas suffisamment de temps et d'expérience pour tout mettre correctement en place.