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📌 Qu’est-ce que ce document ?

Ce document rassemble les réponses aux questions qu'on nous pose le plus : quels formats sont possibles, quel accompagnement vous pouvez avoir, quelles disciplines s'y prêtent bien. L'idée : que vous puissiez vous projeter concrètement, avant même le premier échange avec nous.

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📃 Vous y trouverez :

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C'est quoi l'Open Data University ?

L'Open Data University permet à des enseignants/enseignantes qui intègrent de la data dans leurs cours de proposer à leurs élèves de travailler sur de vrais jeux de données ouverts, cadrés avec des administrations publiques. L'objectif : les amener à répondre à une problématique concrète, en lien avec des enjeux sociétaux ou environnementaux.

Le programme s'adapte à des disciplines très variées (sciences des données, pharmacie, multimédia, data journalisme, gestion, interfaces web…) et à des objectifs pédagogiques différents : faire des prédictions, concevoir des interfaces, formuler des recommandations de politiques publiques, s'initier au design thinking, ou simplement être confronté à de vraies données non académiques.

Comment l'ODU s'intègre dans vos enseignements ?

| | 📚 Cours / SAé* / UE* / TP* Le plus fréquent | ⚡ Hackathon | 🗂️ Projet / capstone / fin d'études Le moins fréquent | | --- | --- | --- | --- | | Qui participe | Toute la classe ou plusieurs classes | Une classe, une promotion ou plusieurs établissements | Inscription libre, pas de minimum requis | | Format type | De quelques heures à un semestre | De 1 à 8 jours | Plusieurs semaines ou une année scolaire | | Organisation | Lien avec : Enseignant/enseignante du cours

Support de l’équipe Open Data University : → via les 3 temps forts → une adaptation pédagogique est possible en fonction des compétences ou livrables associés au cours | Lien avec : Référent(s) du hackathon

Support de l’équipe Open Data University : via les 3 temps forts | Lien avec : Les élèves directement si besoin

Support de l’équipe Open Data University : via les 3 temps forts | | Exemples de disciplines | MMI, data journalisme & médiation, data analytics, sciences des données & stats, Big Data & IA, open data & stratégie, transformation numérique, formation continue data | Design numérique, data science & IA, pluridisciplinaire, dev/code | Ingénierie informatique, data science, sciences politiques & sociales, agronomie/ODD, santé/pharmacie, management & entrepreneuriat | | Exemples d'établissements qui se sont lancés | Sciences Po Aix, IUT Nord Franche-Comté, INSEEC Lyon, Université de Grenoble, Institut Agro Dijon | ESD, Université de Lille, École 42 | Centrale, Forward College, Université de Rennes, Cergy | | Exemples de travaux étudiants | Article & carte interactive temps d'accès aux maternités (Sciences Po) ; analyse culturelle Bordeaux/Montpellier (IUT) ; posters sur l’audiovisuel et la transition écologique (Institut Agro Dijon) | Plateforme en MVP, cartographique et de dashboard interactive pour aider à la décision (ESD) ; CultureTour -mutualisation des dates de spectacles (École 42) | App qui centralise les événements gratuits à Paris (Forward College) |

SAé : en IUT, situations d’exploration TP : travaux pratiques UE : unité d’enseignement

Quel niveau d'accompagnement Latitudes apporte?

Défis data: l'enseignant/enseignante choisit (ici) et adapte en autonomie | Interventions: via temps en visio

Défis data: nous pouvons identifier ensemble les défis qui correspondent aux compétences du cours et à ses livrables | Interventions: adaptables selon vos enseignements

Défis data: en fonction de vos besoin, nous pouvons créer de nouveaux défis | | Modalités d’accès | Possible dès 1 enseignant ou 1 étudiant/étudiante | À la demande - possible dès 5 enseignants ou 50 étudiants/étudiantes | Sur-mesure = prestation | | Exemples | Université de Rennes | BUT SD de Paris | HEC |

Quelles sont les disciplines & livrables typiques? Des exemples!

Exemple Vélizy | Concevoir une interface ou communication visuelle à partir de données ouvertes | | Data journalisme & médiation | Sciences Po Aix | Article journalistique + carte ou graphique interactif

Exemple Sciences Po Aix | Explorer les données pour produire une enquête publiable | | Data analytics & datavisualisation | Université de Tours, INSEEC Lyon/Marseille, Université Grenoble Alpes, EIGSI La Rochelle | Dashboard (Tableau, Power BI, Looker), rapport d'analyse

Exemple Université de Tours | Savoir faire parler les données: storytelling visuel et analyse | | Sciences des données & statistiques | Université de Poitiers/ENSI, IUT de Paris, IUT de Grenoble, IUT de Lens, Université de Rennes | Modèles prédictifs ou statistiques, dashboard analytique

Exemple Poitiers | Appliquer des méthodes statistiques à de vraies données | | Big Data & IA / Machine Learning | Sup de Vinci Nantes, Telecom Nancy, ESIEE-IT, CESI Ingénieur, ICAM Strasbourg | Analyse exploratoire, modèles ML, restitution orale

Exemple Sup de Vinci | Confronter des modèles à des données réelles et non académiques | | Open data & enjeux stratégiques | INSEEC Lyon/Marseille, Artefact School of Data | Rapport de recommandations, dossier d'analyse

Exemple INSEEC | Formuler des recommandations à partir de données publiques | | Ingénierie informatique | 3iL Ingénieurs, ESEO Angers, IMT Atlantique, Centrale Méditerranée | Livret technique, code, application

Exemple ESEO | Aller jusqu’à de la prédiction de données / machine learning - sous la forme d’un projet autonome | | Développement numérique / coding | Holberton Bordeaux, IUT d'Évry | Application, script, livrable dev

Exemple Holberton | Valoriser les compétences dev sur un projet à impact | | Agronomie / développement durable | Institut Agro Dijon | Rapport ODD + recommandations

Exemple Institut Agro Dijon | Utiliser les données comme levier d'action sur des enjeux ODD | | Santé / pharmacie | Université de Bordeaux - Faculté de pharmacie | Conception prototype

Exemple Fac de pharmacie de Bordeaux (lien à venir) | Mettre en lien leurs compétences en santé dans la lecture et l’analyse de données | | Management & entrepreneuriat | HEC Paris (CPES), Forward College, CY Cergy, CESI Rouen | Rapport de recommandations, analyse de marché ou d'impact

Exemple CESI | Analyser des données pour formuler une décision ou une stratégie | | Formation continue data | Campus Numérique in the Alps, Artefact School of Data, École 42 | Dashboard, projet d'intérêt général, restitution orale

Exemple 42 | Réinvestir les compétences techniques dans un projet à fort impact |

Ce que Latitudes fournit dans tous les cas

✅ Des jeux de données cadrés et documentés

✅ La flexibilité sur le calendrier : vous choisissez les dates des temps forts (lancement, sensibilisation, clôture) et la durée du projet