{"id":1099,"date":"2025-11-08T09:39:37","date_gmt":"2025-11-08T09:39:37","guid":{"rendered":"https:\/\/javierladino.com\/fr\/?post_type=rara-portfolio&p=1099"},"modified":"2025-11-30T17:31:11","modified_gmt":"2025-11-30T17:31:11","slug":"%f0%9f%97%ba%ef%b8%8f-30-jours-de-cartes-30daymapchallenge-2025","status":"publish","type":"rara-portfolio","link":"https:\/\/javierladino.com\/fr\/portfolio\/%f0%9f%97%ba%ef%b8%8f-30-jours-de-cartes-30daymapchallenge-2025\/","title":{"rendered":"\ud83d\uddfa\ufe0f 30 jours de cartes \u2014 #30DayMapChallenge 2025"},"content":{"rendered":"\n

Un mois, 30 cartes, 30 histoires. Chaque jour, un th\u00e8me diff\u00e9rent. Chaque carte, une exploration unique de la donn\u00e9e, du territoire et de la cr\u00e9ativit\u00e9.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En novembre, la communaut\u00e9 cartographique du monde entier participe au #30DayMapChallenge<\/strong>, un d\u00e9fi de 30 jours qui invite les cr\u00e9ateurs \u00e0 produire une carte par jour selon un th\u00e8me pr\u00e9cis.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019id\u00e9e est simple : explorer, exp\u00e9rimenter et partager<\/strong>.
J\u2019ai choisi de relever le d\u00e9fi avec des donn\u00e9es ouvertes, principalement issues de Nantes M\u00e9tropole<\/strong>, et d\u2019utiliser Python<\/strong>, Folium<\/strong> et GeoPandas<\/strong> pour g\u00e9n\u00e9rer des cartes interactives.<\/p>\n\n\n\n

Ce billet sera mis \u00e0 jour chaque jour<\/strong> avec les nouveaux projets du challenge.
\ud83d\udcc5 Suivez l\u2019\u00e9volution ici \u2014 30 jours de g\u00e9odonn\u00e9es et de cr\u00e9ativit\u00e9 !<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udccd Jour 1 \u2014 Points : La carte des restaurants du Pays de la Loire<\/h2>\n\n\n\n

Visualisation des restaurants recens\u00e9s dans la r\u00e9gion, selon les 10 cat\u00e9gories les plus fr\u00e9quentes.
Un nuage de points color\u00e9s qui traduit la richesse de l\u2019offre gastronomique locale.<\/p>\n\n\n\n

Pour le premier jour, j’ai cartographi\u00e9 l’offre gastronomique du #paysdelaloire (France) \ud83c\udf77\ud83e\udd56.<\/p>\n\n\n\n

Chaque point repr\u00e9sente un restaurant, color\u00e9 selon les 10 cat\u00e9gories les plus courantes de l’ensemble de donn\u00e9es. Un aper\u00e7u savoureux de la g\u00e9ographie du go\u00fbt \ud83d\ude0b\u2728.<\/p>\n\n\n\n

Source des donn\u00e9es : <\/strong>https:\/\/data.nantesmetropole.fr\/
Offre touristique :<\/strong> restaurants en Pays de la Loire<\/p>\n\n\n\n

\ud83e\udde9 Outils : Python, GeoPandas, Matplotlib<\/em>
\ud83c\udfa8 Th\u00e8me : Points<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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\ud83d\ude8b Jour 2 \u2014 Lines : Les circuits du transport Naolib<\/h2>\n\n\n\n

Trac\u00e9s des bus, tramways et ferries(NaviBus) de Nantes M\u00e9tropole<\/strong>.
Chaque mode de transport est repr\u00e9sent\u00e9 par une couleur et une ligne distincte. Nous explorons les trac\u00e9s du r\u00e9seau de transport NAOLIB \u00e0 #Nantes M\u00e9tropole (France) \ud83c\uddeb\ud83c\uddf7<\/p>\n\n\n\n

\ud83e\udde9 Outils : Python, GeoPandas, Matplotlib<\/em>
\ud83c\udfa8 Th\u00e8me : Lines<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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\ud83c\udfd9\ufe0f Jour 3 \u2014 Polygons : Le zonage urbain (PLUm)<\/h2>\n\n\n\n

Nous explorons le Plan Local d’Am\u00e9nagement Urbain (PLUm) de #nantes M\u00e9tropole \ud83c\uddeb\ud83c\uddf7 \ud83d\uddfa\ufe0f<\/p>\n\n\n\n

Chaque polygone repr\u00e9sente une zone urbaine diff\u00e9rente, refl\u00e9tant la mani\u00e8re dont la ville s’organise et se d\u00e9veloppe \u00e0 travers ses utilisations du sol \ud83c\udf06<\/p>\n\n\n\n

Les couleurs indiquent les diff\u00e9rentes cat\u00e9gories du PLUm, offrant un aper\u00e7u visuel de l’\u00e9quilibre entre logement, industrie, nature et services publics.<\/p>\n\n\n\n

\ud83e\udde9 Outils : GeoPandas, Contextily<\/em>
\ud83c\udfa8 Th\u00e8me : Polygons<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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\ud83d\udc9a Jour 4 \u2014 My Data : La Ligne Verte du Voyage \u00e0 Nantes<\/h2>\n\n\n\n

Nous suivons le parcours de la Ligne Verte de Nantes \ud83c\uddeb\ud83c\uddf7, cette ligne qui invite \u00e0 d\u00e9couvrir l’art, l’architecture et la culture en se promenant dans la ville.<\/p>\n\n\n\n

Une carte personnelle recr\u00e9\u00e9e \u00e0 partir du trac\u00e9 officiel du Voyage \u00e0 Nantes, \u00e0 l’aide de Python, Folium et OpenStreetMap \ud83d\uddfa\ufe0f<\/p>\n\n\n\n

Chaque courbe est un fragment du voyage, une histoire urbaine qui croise les pas de milliers de visiteurs chaque ann\u00e9e. \ud83d\udeb6\u200d\u2640\ufe0f\ud83c\udf3f<\/p>\n\n\n\n

\ud83e\udde9 Outils : Python, Folium<\/em>
\ud83c\udfa8 Th\u00e8me : My Data<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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\ud83c\udf0d Jour 5 \u2014 Earth : Relief et \u00e9l\u00e9vation du territoire nantais<\/h2>\n\n\n\n

Pour le #30DayMapChallenge, je me suis concentr\u00e9 sur ce qui se trouve sous nos pieds : l’\u00e9l\u00e9vation de Nantes !<\/p>\n\n\n\n

Cette carte topographique d’\u00e9l\u00e9vation a \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9e \u00e0 partir des donn\u00e9es d’un mod\u00e8le num\u00e9rique de terrain. Chaque ligne de contour r\u00e9v\u00e8le les subtils reliefs g\u00e9ologiques qui fa\u00e7onnent la ville, depuis les rives de la Loire jusqu’aux points les plus \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

J’ai utilis\u00e9 Python (Pandas + Plotly) pour interpoler les milliers de points d’altitude et cr\u00e9er cette grille de relief. Un peu de science des donn\u00e9es pour d\u00e9couvrir les formes terrestres !<\/p>\n\n\n\n

\ud83e\udde9 Outils : Python, Pandas, Plotly<\/em>
\ud83c\udfa8 Th\u00e8me : Earth<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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\ud83d\udd37 Jour 6 \u2014 Dimensions : Scatter plot 3D de l’\u00e9l\u00e9vation \u00e0 Nantes.<\/h2>\n\n\n\n

Nous avons r\u00e9cup\u00e9r\u00e9 les donn\u00e9es du mod\u00e8le num\u00e9rique de terrain de Nantes M\u00e9tropole et les avons transform\u00e9es en un mod\u00e8le 3D interactif d’\u00e9l\u00e9vation. Le r\u00e9sultat est une simulation de la vue topographique de Nantes, utilisant l’altitude comme troisi\u00e8me dimension cl\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Il est incroyable de voir comment une simple couche de donn\u00e9es peut r\u00e9v\u00e9ler un paysage urbain totalement nouveau. Voyez-vous o\u00f9 se trouvent les points les plus \u00e9lev\u00e9s ?<\/p>\n\n\n\n

\ud83e\udde9 Outils : Python, Plotly, Numpy<\/em>
\ud83c\udfa8 Th\u00e8me : Dimensions<\/em><\/p>\n\n\n\n

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