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Hyblab 2017 - Interview de l'équipe gagnante

14 février 2017
Retour sur l'expérience Hyblab Datajournalisme 2017 qui réunissait trois écoles : Audencia SciencesCom, AGR l'école de l'image et Polytech Nantes. Découvrez l'interview de l'équipe gagnante de cette 5ème édition.

Dresser un constat sur l’état des frontières à travers le monde ? Voici le défi que se sont lancés Paul, Roxane, Emmanuelle et Cyrielle étudiants au sein du programme Audencia SciencesCom durant 4 jours. Accompagnés de Mathias Virilli, Paul Mescus nous explique qu’ils se sont "intéressés aux murs construits depuis la fin de la guerre froide et les raisons pour lesquelles ils sont érigés aujourd’hui". Qu’en est-il de notre ouverture au monde ?

Comment avez-vous vécu ces 4 jours du projet #Hyblab ?

Cyrielle Vince : Collaborer entre 3 écoles était enrichissant et éprouvant à la fois. Au départ, le challenge paraissait compliqué à relever, cependant, chacun a aidé à mener à bien ce projet « Murs et frontières » selon ses propres compétences. La contrainte principale du HybLab est le temps. Un tel projet est extrêmement chronophage et demande plus de temps que nous en avons à disposition ! Mais l’équipe de La Pangée (notre équipe) était très soudée et le travail réalisé minutieux. Malgré la fatigue, le stress et les doutes, nous sommes fiers du résultat. 

Le #Hyblab a-t-il changé votre façon de voir les data ?

Roxane Thébaud : Nous avons été très complémentaires ; c'est ce qui fait la richesse du Hyblab. Ce que l'on retiendra certainement c'est que ce travail n'aurait pas été possible sans la participation de chacun, élèves et porteurs de projet. Nous retiendrons aussi le fait que nous avons été capables de produire un support riche en données dans un temps très restreint. Relever ce challenge fut une belle opportunité !

En une phrase, qu’avez-vous retenu de ce projet ?

Emmanuel Binet : De la sélection et tri des données à la diffusion en passant par la production, le Hyblab a fait prendre conscience à toute l’équipe de l’importance du processus permettant d’arriver au résultat final de la datavisualisation. 

 


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