La visualisation des données pour faciliter la planification dans Infosilem Academics

grand graphique

Le site InfoSilem Le logiciel Academics (anciennement TimeTabler) automatise et simplifie la création d'horaires académiques pour les facultés. L'ordonnancement est centré sur la notion de "livraisons". Une livraison est une combinaison de professeurs, de blocs académiques et de demandes de salles correspondantes, répétée à une fréquence donnée. Le logiciel fournit des créneaux horaires et des affectations de salles optimisés en fonction des contraintes de salles, de la fréquence de la livraison, et des contraintes des professeurs et des blocs académiques.  

Comprendre la complexité combinatoire

Chaque professeur, salle et bloc d'enseignement peut être lié à plusieurs livraisons. Ainsi, l'ordonnancement d'une livraison a un "effet d'entraînement" sur l'ordonnancement de toutes les autres livraisons. De même, l'ajout de contraintes pour les professeurs ou les blocs académiques influence également l'ordonnancement global et crée des "goulots d'étranglement". Chaque ressource (livraison, bloc académique, professeur, salle) a une "complexité" différente, correspondant à l'effet potentiel qu'elle peut avoir sur le reste du planning. 

Les utilisateurs du logiciel n'ont pas une vision directe de cette complexité car les liens et les contraintes sont répartis entre les ressources. Cela peut conduire à plusieurs points douloureux : 

  • Manque de compréhension de l'ordre de priorité établi par l'algorithme d'ordonnancement. 
  • Difficulté de voir l'impact de la modification d'une livraison avant de relancer l'ensemble du processus de planification. 
  • Difficulté de voir l'impact de la modification des contraintes pour les professeurs ou les blocs académiques. 
  • Ajout de contraintes insolubles par l'utilisateur. 

Afin de répondre à ces préoccupations, nous étudions comment la visualisation des données peut aider les utilisateurs à mieux comprendre cette "complexité" et les aider dans leurs décisions. 

Notre objectif était d'aider les utilisateurs finaux à comprendre visuellement les conséquences de leurs choix lors de la planification des cours universitaires.

Graphes de connexité : Les sauveurs en 2D de la complexité combinatoire

Graphique de connexité montre comment les éléments sont interconnectés en utilisant des nœuds et des lignes de liaison pour représenter leurs connexions et aider à mettre en évidence le type de relations entre un groupe d'entités. Généralement, les nœuds sont dessinés sous forme de petits points ou de cercles, mais des icônes peuvent également être utilisées. Les liens sont généralement affichés sous forme de simples lignes reliant les nœuds. Des informations supplémentaires peuvent être visualisées, par exemple en rendant la taille du nœud ou l'épaisseur du trait de la ligne proportionnelle à une valeur attribuée. En cartographiant les systèmes connectés, les graphes de connexité peuvent être utilisés pour interpréter la structure d'un réseau en recherchant tout regroupement de nœuds, la densité de connexion des nœuds ou la disposition du diagramme.1

[1] Définition extraite de https://datavizcatalogue.com/methods/network_diagram.html

Une courte capture de la composante graphique.

Le diagramme peut être interactif : des filtres et une manipulation directe des nœuds peuvent être utilisés pour explorer davantage les données. 

Dans notre cas d'utilisation, les nœuds du diagramme sont les ressources. Un nœud de livraison peut être lié à un professeur, un bloc académique, et des nœuds de demande de salle, qui peuvent eux-mêmes être liés à d'autres nœuds de livraison. L'utilisateur peut réorganiser le diagramme en manipulant les nœuds. Il peut effectuer un zoom avant et arrière avec la molette de la souris et faire un panoramique de l'arrière-plan. Il peut explorer les connexions en double-cliquant sur un nœud : cela ouvre toutes les ressources liées à ce nœud. Un nouveau double-clic sur le même nœud ferme les connexions. 

Il s'agit évidemment d'une première étape. Nous cherchons à améliorer encore la visualisation en collaboration avec l'équipe de la InfoSilem et de tester la compréhensibilité et la valeur d'une telle visualisation dans le processus de planification.

Plus ...

Retour haut de page