Cliquer ici pour voir la vidéo.

Mouvoir et émouvoir

La mobilité des Étasuniens est légendaire. L’an passé, près de 40 millions d’entre-eux ont déménagé, dont 10% d’un État à l’autre. Journaliste chez Forbes, Jon Bruner s’est emparé des données de l’IRS (service des impôts) pour réaliser une carte interactive des flux migratoires comté par comté, entre 2005 et 2009. En dehors d’être sobre, jolie et informative, cette cartographie est un remarquable dispositif ludique pour approfondir ses connaissances géographiques des États-Unis.

Utile pour déménager, le très classe Chasseur de Maison a été pondu par le site immobilier Trulia, qui démontre à cette occasion ce qu’il est possible de réaliser grâce à l’ouverture de ses propres données – y compris pour une entreprise privée. Ici, en analysant le trafic de son site internet et de son application mobile entre juin et août 2011, Trulia réussit à générer une visualisation claire et granulaire – jour après jour et heure par heure – des recherches immo des internautes. Si votre cerveau est assez performant pour faire un mash-up avec le site précédent, vous pourrez même vous amuser à confirmer (ou pas) le coefficient de bougeotte des citoyens étasuniens.

Puisque nous sommes aux USA et dans la data restons-y avec une petite app du site The Atlantic Cities. Réalisée à partir des données du Département du Travail et d’une enquête de consommation du site immobilier Zillow.com, cette application légère offre un cliché data instantané des principales villes américaines grâce à neuf indicateurs basiques autour de la population, du logement, de l’éducation ou du tourisme. A défaut de remporter un grand prix de webdesign ou de casser trois pattes à un canard, ce petit module utile pourrait, qui sait, gagner votre généreuse approbation.

“Point d’argent, point de Suisse.” – Racine

Vous êtes lecteur fidèle d’OWNI, et vous savez donc que nous suivons de près le mouvement Occupy Wall Street. Cette semaine, ce mouvement mondial rencontre deux acteurs majeurs de la data. En premier lieu, le New York Times publie Public Opinion and the Occupy Movement (l’opinion publique et le mouvement “Occupy“), résultat graphique d’un récent sondage réalisé en collaboration avec CBS News auprès du grand public, afin de recueillir leurs sentiments face aux revendications et aux méthodes des protestataires. L’application web (en HTML5) restituant ce sondage montre d’un coup d’œil la répartition croisée de la question-réponse au moyen d’un recensement colorimétrique de chaque témoignage placé dans sa case, et lie chaque point au texte du témoignage.

Le Guardian est également un habitué des démonstrations magistrales. Quelques chiffres mis en forme sobrement rappellent la réalité des principaux faits économiques aux États-Unis, la disparité des richesses et des revenus, de l’évolution de ceux-ci, et offre une lecture subtile et approfondie des origines du mouvement mondial “We are the 99%” : en vérité, il s’agirait plutôt de dire “nous sommes les 99,99%”. Difficilement perceptible dans les faits, l’étau se resserre grâce à la data, qui accompagne la mutation sociétale dont nous sommes témoins et acteurs plus ou moins passifs.

Un pas de côté nous permet de présenter Drawing Lines Between Billionaires and Politicians (tracer des lignes entre les milliardaires et les politiques), imaginé et mis en forme par Jon Bruner, que nous avons déjà évoqué plus haut. Après avoir passé une partie de l’été à décomposer et analyser les enregistrements de la Commission électorale fédérale, il a modélisé les relations entre les plus riches – notamment les fameux 0,01% dont parle la vidéo du Guardian – et les comités d’action politique, organisations privées dévolues au soutien des partis. À noter, si l’infographie est indéniablement très “data”, elle souffre difficilement la comparaison avec la dataviz produite l’an passé par Bruner et avec laquelle nous vous invitons également à jouer.

Restons encore un peu dans le business : si vous suivez les Data en forme, vous vous souvenez certainement de la viz du NYT (“It’s all connected“) sur l’interdépendance des dettes des États. Cette semaine, la BBC a sorti les pinceaux du placard pour produire sa propre visualisation. Pas maladroite, cette petite app nous paraît encore mieux goupillée que celle du célèbre média new-yorkais : plus sobre, esthétiquement mieux rendue, elle rend hommage à l’adage “Less is More“. Simple et efficace, what else.

“Ces gens-là ne font pas de manières.” - Michel Delpech

On ne se quittera pas sans avoir évoqué la question de l’ouverture des données. Peu cité dans les différentes cartographies de l’Open Data en France – dont celle de LiberTIC que nous vous encourageons à alimenter – le département du Loir-et-Cher dispose de sa plate-forme d’information territoriale : Pilote41. Question centrale aujourd’hui, au cœur du processus de régénération démocratique dont la prochaine élection présidentielle française pourrait être le point d’orgue, l’ouverture des données poursuit donc sa progression aux six coins de l’Hexagone. Même si de très nombreux progrès restent à faire, comme le soulignait la directrice de l’iFRAP au cours des 2e Assises de l’évaluation des politiques publiques. Agnès Verdier-Molinié a d’ailleurs dressé sur le site de la Fondation pour la Recherche sur les Administrations et les Politiques Publiques une liste exhaustive des “données essentielles et abusivement non publiées”. À bon entendeur.

Pour terminer ce 9e opus des Data en forme, il nous reste à signaler aux plus talentueux de nos lecteurs le second défi de visualisation du site référence en la matière Information is Beautiful. Pas moins de 5 000 dollars de prix pour une compétition ayant pour thème “MON€Y PANIC$!“. Bon courage aux héros !

IIB Awards

Crédit photo : Globaia.org

On connaissait déjà l’existence des déserts médicaux français, les régions “sinistrées”. Ces dernières années le Conseil National de l’Ordre des Médecins (CNOM) estime que l’offre de soins s’est dégradée en quantité. 2 médecins généralistes s’installent quand 25 partent en retraite selon Patrick Romestaing, président de la section Santé Publique du CNOM.

Certaines régions ont vu la moitié de leurs cabinets fermer, notamment en région Nord-Pas-de-Calais. MGFrance, le premier syndicat de généralistes, explique dans un communiqué que si les conditions d’installation ne sont pas modifiées :

à l’horizon 2025 il y aura moins de 23 000 généralistes en cabinet contre 56 000 aujourd’hui.

Il s’avère que l’Atlas national du Conseil de l’Ordre des Médecins montre qu’il existe un ratio médecins entrants-médecins sortants de 0,24 (soit 1,8 médecins – toutes spécialités confondues – entrants pour 6,6 sortants). Le problème : l’activité libérale ne semble pas assez sexy pour les étudiants en médecine. 8,6% des nouveaux inscrits à l’Ordre entre janvier et décembre 2009 a choisi ce mode d’installation. Une étude du CNOM précise que :

Contrairement aux idées reçues, ce n’est pas la recherche d’une rémunération conséquente ni celle de temps libre qui prime dans le refus de l’installation, mais bien les problèmes d’organisation du travail et le poids des charges administratives. Les médecins retraités remplaçants jouent un rôle important en matière de continuité des soins. Ils attirent cependant l’attention sur le niveau de leurs charges sociales.

L’hypothèse la plus répandue

Les généralistes fuient-ils les zones plutôt pauvres et accourent-ils vers les départements les plus riches ?
En se focalisant sur la médecine générale, les déserts médicaux corrélés avec la population, se retrouvent sur cette carte. Et il suffit de se balader sur la France en dessous (clic + scroll + clic) pour découvrir les coins abandonnés :

La Manche, l’Eure, l’Eure et Loir, la Haute Marne et la Corrèze sont les départements les plus désertés. Par exemple, l’Eure compte un médecin pour 2.728 patients contre un médecin pour 869 patients dans le Rhône. La moyenne nationale étant de 1.322 patients par médecin. Patrick Romestaing explique que :

Les zones où la densité médicale est basse, l’âge des médecins est généralement élevé et le nombre de femmes inférieur à la moyenne nationale. Mais l’augmentation de la densité ne veut pas forcément dire diminution de l’activité. En général, les personnes âgées sollicitent plus leur médecin.

Si l’on croise la population de généralistes avec le nombre de personnes âgées, les déserts sont-ils les mêmes ? Pas tout à fait puisqu’on retrouve la Manche, l’Eure, l’Eure et Loir, la Haute Marne et la Corrèze auxquels il faut ajouter la Nièvre, la Creuse et la Lozère.

Maintenant en regardant le revenu médian par département, la carte suivante montre que la corrélation “les médecins vont vers les zones riches” peut se vérifier pour certains départements :

Il faut alors croiser les différentes cartes pour constater que :

- La corrélation pauvreté et désert médical se vérifie pour la Manche, la Haute Marne et la Corrèze
- Celle entre la pauvreté relative des départements et la densité forte de généralistes se localise dans le Pas de Calais, la Somme et l’Hérault
- Et enfin le lien entre département plutôt riches et densité médicale importante est vérifié pour Paris et région parisienne, la Gironde, les Pyrénées Atlantiques et le Doubs

Le cas de l’Eure et celui de l’Eure et Loir est un mystère non élucidé à ce jour : deux départements plutôt aisés mais en pénurie de médecins. Toute explication est la bienvenue !

En mode méthodo …

- Trois tableaux Excel ont été construits à partir de trois sources différentes : les données INSEE de la démographie par département en 2009, celles sur le revenu fiscal médian et les chiffres du CNOM et de son atlas 2010 de la démographie médicale.

- La conversion de l’atlas en format PDF a été réalisée grâce à Abbyy Fine Reader pour récupérer les données en format Excel. Il a fallu corriger certains résultats (notamment en créant une colonne supplémentaire entre “hommes”, “femmes” et “total” pour vérifier si le total de la transcription PDF correspondait à la formule créée dans la colonne ajoutée = hommes + femmes).

- Les cartes ont ensuite été “fabriquées” par TargetMap en uploadant les tableaux excel. La première est simple : une colonne département et une autre revenu médian. La deuxième est construite à partir du nombre de généralistes de l’atlas du CNOM croisé avec la population par département pour obtenir un ratio nombre de patients par médecin (et deux colonnes : les départements et la densité de généralistes). Et enfin la dernière carte est réalisée sur le même principe, en remplaçant la population totale par la population des plus de 60 ans fournie par l’INSEE.

- L’erreur fatale (à ne pas faire donc) : mélanger deux types de données. En reprenant l’atlas médical du CNOM, j’avais un nombre de médecins pour 100.000 habitants et par région. Pour obtenir le “un médecin pour X habitants et par département”, un petit produit en croix suffit. Stupeur, ce que la carte dit et le résultat du produit en croix ne tenait pas. Après vérification, sur l’atlas du CNOM, l’analyse par région correspond aux médecins généralistes ET spécialistes. Et donc ne pouvait absolument pas correspondre.

Sinon, on peut croiser tout un tas de choses !

—
Illustration Flickr CC Zigazou76
Illustration de Une : Marion Boucharlat

Retrouvez les articles du dossier : Grossier clin d’oeil de l’UMP aux médecins et Où trouver l’hôpital le plus proche?