Trois Français viennent de casser le monopole des géants de l’impression en créant une imprimante jet d’encre totalement open source, compatible avec n’importe quelle encre et sans aucune puce de surveillance. L’Open Printer, c’est l’imprimante qui imprime quand vous voulez, avec l’encre que vous voulez, sans vous bloquer ou exiger un abonnement.
Fini les cartouches qui se désactivent après 6 mois, fini les drivers propriétaires qui refusent de fonctionner sous Linux, fini les formats imposés : cette imprimante, basée sur un Raspberry Pi Zero W, accepte même les cartouches HP standard, mais sans le DRM qui va avec. Cerise sur le gâteau, elle imprime sur rouleaux, comme dans les années 80, ce qui permet de dire adieu au format A4 et bonjour aux bannières de 3 mètres !

**Pourquoi c’est révolutionnaire ?**
Pas de puce qui compte vos impressions : 
vous imprimez ce que vous voulez, quand vous voulez.
Pas de cartouche qui expire : 
utilisez l’encre de votre choix, sans restriction.
Pas de driver propriétaire : 
tout est open source, tout est modifiable, tout est libre.
Plans disponibles en Creative Commons : 
vous pouvez même fabriquer la vôtre !

**Un projet né de la frustration**
On connaît tous le problème des imprimantes à bas prix : vendues une bouchée de pain, mais avec des cartouches à prix d’or et des DRM qui vous empêchent d’imprimer si vous n’achetez pas la marque officielle. Trois Français ont décidé de dire stop à cette arnaque en publiant tous leurs plans et en proposant une alternative simple, économique et libre.

**Et après ?**
L’équipe finalise les derniers détails avant le lancement officiel. Préparez-vous à soutenir le projet et à vous équiper d’une imprimante vraiment libre ! Tous les détails sur la campagne et les plans seront bientôt disponibles.

Lien vers fiche projet :
https://www.crowdsupply.com/open-tools/open-printer

Open Printer : l’imprimante 100% open source

Vous souhaitez visualiser et analyser vos réseaux d’entités et leurs interactions, mais vous n’avez pas de compétences en développement ou en modélisation systémique ? Pas de problème !
Je mets à votre disposition un petit outil qui vous permettra de cartographier vos données à partir de deux simples fichiers CSV :

Un fichier « entités » : identifiez vos nœuds (entreprises, sites, etc.) et ajoutez-y toutes les données utiles (localisation géoréférencée, nombre de salariés, type d’entité, marché, consommations énergétiques, etc.).

Un fichier « liens » : décrivez les flux entre vos nœuds (quantités de matière échangées, type de liaison – route, voie maritime, etc.), ainsi que les distances ou toute autre information pertinente.
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Une fois vos données importées, il ne vous restera plus qu’à les mapper et à choisir le mode de représentation qui vous convient le mieux.

**En trois étapes, c’est prêt :**
1/Importez vos fichiers.
2/Mappez vos données.
3/Choisissez votre mode de représentation.

**Pourquoi cet outil ?**
Je travaille actuellement sur ce projet pour relancer la dynamique autour de ToileMaker, initié avec Dunkerque. L’objectif : vous proposer une première version bêta, simple d’utilisation et dotée de modes de représentation clairs et utiles pour la communauté.

**Vos retours sont précieux !**
N’hésitez pas à me faire part de vos attentes en termes de fonctionnalités ou de modes de représentation. Vos idées nous aideront à améliorer l’outil pour qu’il réponde au mieux à vos besoins.

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Bonnes explorations, et à très vite pour la suite !

Lien vers le Gith :[ https://github.com/toilemaker/easy_toile_]( https://github.com/toilemaker/easy_toile_)

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Dev - Easytoile maker

**💡 Le défi initial**
En lançant ce projet, je me demandais comment Unity – souvent associé aux jeux vidéo – allait gérer et visualiser des données structurées (fichiers CSV, graphes, etc.). Pour cela, j’ai combiné C# et des librairies de traitement de données pour préparer les inputs, avant de les intégrer dans Unity. Une fois le projet finalisé, je partagerai le code et les retours d’expérience sur mon GitHub. En attendant, voici un aperçu de ce Work In Progress !

**🔍 Ce que j’explore avec Unity**
- Le moteur de jeu comme outil de dataviz : Unity n’est pas qu’un outil pour les jeux ! Son rendu temps réel, sa gestion des physiques et des interactions en font un candidat idéal pour visualiser des systèmes dynamiques.

- L’interactivité native : Contrairement à un rendu statique, Unity permet de manipuler les entités en direct (déplacer des nœuds, zoomer, cliquer pour afficher des infos), ce qui rend l’exploration des données bien plus intuitive.

- La gestion des performances : Afficher des centaines (voire milliers) d’entités tout en gardant une fluidité acceptable est un vrai défi. J’expérimente avec l’occlusion culling, les LOD (Level of Detail) et l’optimisation des scripts.

- Le tracé de chemins intelligents : Grâce à des algorithmes comme A* ou Dijkstra, je peux calculer le chemin le plus court entre deux points en évitant les obstacles – le tout en temps réel.

- L’immersion 3D : La possibilité de naviguer librement dans l’écosystème (via  une caméra libre ou en VR) offre une compréhension spatiale bien supérieure à un graphe 2D. Idéal pour expliquer des relations complexes ou des flux de données.

**🎯 Pourquoi Unity plutôt qu’un outil classique de dataviz ?**
Temps réel : Pas besoin d’attendre des heures de rendu. Les modifications sont visibles instantanément.
Expérience utilisateur : Ajouter des contrôles tactiles, un mode VR, ou des animations pour guider l’utilisateur est bien plus simple qu’avec des outils statiques.
Flexibilité : Unity permet d’intégrer des shaders personnalisés, des effets visuels (particules, lumières dynamiques) et même du son pour enrichir la narration.
Portabilité : Un même projet peut être exporté sur PC, mobile, web (WebGL) ou casque VR, ce qui ouvre des possibilités de diffusion très larges.

**🔜 Prochaines étapes**
Finaliser l’import automatique des données depuis des fichiers CSV/JSON.
Optimiser les performances pour gérer des jeux de données plus larges.
Explorer l’intégration de shaders pour une représentation visuelle plus intuitive (couleurs dynamiques, effets de lien, etc.).
Partager le projet et les sources sur GitHub pour feedbacks et collaborations !

WIP - Unity & Toile datas

**💡 Le point de départ**
En démarrant cet atelier, je ne savais pas vraiment comment Blender allait réagir et interagir avec des fichiers CSV. Pour explorer cette piste, j’ai combiné Python et des librairies de traitement de données pour préparer et structurer les informations avant de les importer dans Blender. Une fois le projet abouti, je partagerai les sources sur mon GitHub – en attendant, voici quelques visuels de ce Work In Progress !

**🔍 Les défis et découvertes en cours**
Les modes de rendu graphique dans Blender : tester différents moteurs (Cycles, Eevee) pour trouver le meilleur compromis entre qualité et temps de calcul.
La gestion d’une grande quantité d’entités : optimiser les performances pour éviter les temps de rendu prohibitifs.
L’interactivité des liens : quand je déplace une entité, les connexions se réajustent dynamiquement – un vrai plus pour visualiser les relations entre éléments sans avoir à remodéliser les liens
Le tracé de chemins : calculer le chemin le plus court entre deux points en évitant les obstacles existants.


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L’immersion 3D : l’aspect tridimensionnel offre une compréhension intuitive des données, bien plus engageante qu’un tableau ou un graphe 2D. de plus on peut ajouter une animation de caméra, des lumières, un environnement,...


**🎯 Pourquoi ce projet ?**
La 3D permet de rendre tangibles des concepts abstraits, que ce soit pour l’analyse de réseaux, la visualisation de flux, ou la pédagogie. L’idée est de créer un outil à la fois beau et utile, où l’esthétique sert la compréhension.

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**🔜 La suite ?**
Finaliser le traitement des données et l’automatisation des imports.
Affiner les interactions et les rendus.
Partager le code et les retours d’expérience sur GitHub avec une 1ere version.
...

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#Blender #DataVisualization #3DModeling #Python #WIP #CreativeCoding #DataArt #Rendu3D #WorkInProgress

WIP – Blender & Modélisation 3D de toiles : quand les données deviennent un écosystème visuel



Dans le cadre de mon accompagnement de l’équipe UCA-CERDI sur le projet Whitecycle, j’ai eu la chance de participer aux Universités d’été en septembre dernier, sur la thématique passionnante de la dynamique des systèmes.
Nous étions une dizaine de participants, aux profils et problématiques variés, mais tous animés par une même passion : rendre les systèmes complexes compréhensibles et didactiques. Un grand merci à chacun pour les échanges stimulants et la richesse des discussions !

**🔍 La dynamique des systèmes : une discipline aux racines profondes**
Souvent associée à Jay W. Forrester et à ses ouvrages fondateurs (Industrial Dynamics, Principles of Systems, Urban Dynamics, World Dynamics), la dynamique des systèmes trouve aussi des échos dans des travaux antérieurs, comme La Pensée Artificielle de Pierre de Latil (1953). Ce dernier y explore déjà les mécanismes de rétroaction, la logique des effets, la causalité fonctionnelle et l’anticipation – des concepts clés de la cybernétique, préfigurant les travaux de Forrester.

**La dynamique des systèmes, c’est :**
La dynamique : l’étude du mouvement et du changement, des facteurs qui les génèrent ou les freinent, souvent modélisés par des équations différentielles. Les forces en présence ne sont pas figées, elles évoluent de manière structurelle, c’est à dire en fonction de l’état du système qu’elles ont elles-mêmes contribué à changer (Karsky, 2004).

Le système : un ensemble d’éléments interdépendants, organisés pour atteindre un objectif.

**Richmond (2000) identifie 7 compétences clés de la pensée systémique :**
La pensée dynamique (modélisation des comportements)
La réflexion sur les causalités
Le forest thinking (niveau de détail)
La réflexion opérationnelle
La pensée en boucles fermées
La pensée quantitative (au-delà de la simple mesure)
La pensée scientifique (modèles utiles, mais toujours perfectibles)


**💡 Pourquoi et comment utiliser la dynamique des systèmes ?**
Cette approche est particulièrement utile pour :

Modéliser des filières (industrielles, agricoles, énergétiques) et en améliorer la performance (analyse du cycle de vie).
Élaborer des scénarios stratégiques pour les entreprises ou les territoires.
Comprendre les phénomènes de croissance/décroissance, les cycles économiques, ou encore les politiques publiques (dépenses, transitions).
Diagnostiquer des territoires (PCAET, PAT, SCOT, PLU…) avec une vision systémique (transition énergétique, économie circulaire…).

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L’occasion aussi de (re)découvrir des outils comme :
VENSIM(https://vensim.com/free-downloads/) et STELLA (https://www.iseesystems.com/ ), et d’échanger sur les bonnes pratiques !

🙏 Un immense merci à toutes les équipes pour leur savoir et leur simplicité d’échange.
Un remerciement particulier à Dr. Arnaud Diemer, Associate Professor, Economics, System Dynamics, pour son expertise et son accompagnement inspirant.


#DynamiqueDesSystèmes #Whitecycle #UCA-CERDI #Modélisation #TransitionÉnergétique #ÉconomieCirculaire #Recherche #Innovation

WORKSHOP - dynamique des systèmes - école été 2025

     Qui fait quoi, avec qui, combien, quand ? 

Depuis quelques années, je travaille sur la modélisation de toiles systémiques, et c’est dans ce cadre que je souhaite partager une exploration autour des graphes de dépendance ou diagrammes de relations. C’est un work in progress, donc si vous avez envie de contribuer, challenger ou simplement partager vos réflexions : c’est ouvert ! Je mettrai à disposition le code source de la version finale une fois celle-ci finalisée.
🎯 Objectifs du projet :

    Identifier les points de fragilité ou de concentration des risques
    Mieux comprendre l’impact d’une évolution ou d’un incident
    Faciliter les discussions métiers/techniques
    Servir de base à des analyses plus poussées (ex : cartographie des risques)

Ce type de visualisation doit rester simple à produire, mais riche en enseignements.
🧪 Projet 1 – Structure radiale simple

    Centre : entité cible (ex : “Produit A”)
    Cercle 1 : dépendances critiques ou immédiates
    Cercle 2 : dépendances secondaires (ex : “Fournisseur Y”, “Plateforme Z”)
    Cercle 3 : dépendances de dépendances (niveau 3)
    …

🔁 Retour d’expérience : Comment faire coexister plusieurs schémas de dépendance autour d’un même produit, service ou entité (ex : Produit A) ?
🌍 Projet 2 – Structure radiale enrichie : dimension géographique + type de dépendance (Entrante vs Sortante) + Rang n

    Centre : entité cible (produit, service, organisation, équipement, etc.)
    Cercle 1 : zone locale
    Cercle 2 : zone régionale
    Cercle 3 : zone nationale
    Cercle 4 : zone Europe
    Cercle 5 : zone internationale (marché, réglementation, cours des matières premières, etc.)
    Cercle 6 : contexte global (facteurs externes, macroéconomie, géopolitique)

🔁 Retour d’expérience :

    Passer à un niveau stratégique et organisationnel global, où les dépendances dépassent le cadre purement technique ou local.
    Représenter les facteurs systémiques
    Donner du contexte stratégique
    Mettre en lumière les dépendances externes, économiques ou politiques

🎯 Résultat de cette première phase d’expérimentation : 

Un modèle de toile radiale pour visualiser clairement les niveaux de dépendance autour d’une entité centrale. Fonction aussi de son niveau d'éloignement ou de dépendances critiques

💬 Curieux d’avoir vos retours :

🔹 Avez-vous déjà cartographié vos dépendances ? 🔹 Quels outils ou méthodes utilisez-vous ?

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Dev - Easytoile maker

WIP - Unity & Toile datas

WIP – Blender & Modélisation 3D de toiles : quand les données deviennent un écosystème visuel

WORKSHOP - dynamique des systèmes - école été 2025

Cartographier pour mieux anticiper : visualiser les dépendances d’un service, produit, entité, équipement, Groupe, … (WIP-Avril25)