Contexte & description du projet
Ce projet se réfère à la Situation d'Apprentissage et d'Évaluation (SAE) "Exploitation d'une base de données", datant de mars 2025, lors du second semestre de ma première année en BUT Informatique. Le but était de mettre un jeu de données publiques dans une base de données SQL et d'en exploiter les informations afin d'obtenir une répartition logique des données en tables (passant par une modélisation conceptuelle), tables elles-même réparties entre les membres d'un groupe de 4 personnes (impliquant donc une gestion des privilèges). Des requêtes étaient aussi demandées avec les résultats sous forme de graphique.
Le jeu de données imposé concernait les bornes de recharge pour véhicules électriques en Pays de la Loire, trouvé sur www.data.gouv.fr. Puisque le jeu de données a été mis à jour aujourd'hui encore (11 novembre 2025) et ne correspond plus exactement à celui utilisé dans le projet, je vous propose le fichier .csv bornes-de-recharge.csv à la place.
Méthodologie et outils
Etape d'import des données en SQL
La démarche était, pour le coup, plutôt bien indiquée par l'enseignant :
- Importer le jeu de données en .csv (nous montrant déjà que certaines cellules sont vides pour rajouter du challenge)
- L'importer dans une grande table .sql sur Oracle SQL
- Définir des requêtes SQL pour compléter les trous
- Analyser les attributs de cette table globale pour proposer une modélisation des données sur Mocodo Online
- Diviser la table en plusieurs sous-tables (conformément à la modélisation) réparties entre les membres du groupe
- Accorder les privilèges d'accès à ces tables nécessaires pour effectuer les requêtes SQL qui nous étaient attribuées
- Exporter les résultats de ces requêtes en .csv
- Générer un graphique illustrant chaque résultat de manière pertinente
Au total, nous avons donc eu besoin d'un navigateur web pour accéder à Mocodo Online et au site du gouvernement, d'Oracle SQL pour gérer la base de données, et d'un tableur (Microsoft Excel ou LibreOffice Calc) pour créer les graphiques.
Contributions personnelles
Modélisation logique des données (MLD)
Ma contribution commence ici : pendant que les autres membres du groupe travaillaient sur l'importation des données en SQL et complétaient les données manquantes, je me concentrais sur les attributs du jeu de données pour anticiper l'étape suivante : la modélisation logique des données à l'aide de Mocodo Online. Papier/crayon, j'ai analysé les attributs de la table globale en les regroupant par concept afin de proposer une structure en tables normalisées, respectant la troisième forme normale (3NF). Une fois ma modélisation validée par mes collègues, je l'ai écrite sur Mocodo Online puis exportée en une image : celle que vous voyez juste en-dessous du titre de cette page.
Division en sous-tables
De par la division de la table globale en tables logiques, j'ai eu à ma charge la table répertoriant les départements, ainsi que ce qui concerne le département de la Sarthe (stations et communes). J'y ai défini clés primaires et étrangères afin d'assurer l'intégrité des tables, puis j'ai donné les droits d'accès en lecture (select, references) de mes tables aux autres membres du groupe afin qu'ils puissent effectuer leurs requêtes SQL.
Requêtes pour créer et modifier une table
Requêtes SQL et export des résultats
Enfin, nous avons tous eu à réaliser 2 requêtes SQL différentes, pour ma part "Station(s) avec le plus de bornes par département" et "Afficher pour chaque opérateur le nombre de prises avec la puissance nominale". Les résultats ont été exportés en .csv afin de générer les graphiques suivants :
Station(s) avec le plus de bornes par département
Afficher pour chaque opérateur le nombre de prises avec la puissance nominale
Résultats et livrables
En définitive, nous sommes allés jusqu'au bout de ce projet montrant notre capacité à gérer de bout en bout une base de données relationnelle, depuis l'import des données jusqu'à la visualisation des résultats de requêtes sous forme de graphiques, en passant par la division en un ensemble de tables normalisées. Notre note, commune a chaque membre de l'équipe, fut de 17/20 (aucun groupe n'a eu plus de 18).
Deux livrables ont été rendus dans ce projet : un document PDF détaillant toutes les étapes (requêtes SQL incluses) et résultats obtenus (la modélisation logique de Mocodo Online, les graphiques générés), ainsi qu'un diaporama. Ce dernier a été utilisé pour présenter notre travail auprès de l'enseignant au cours d'une restitution orale. Bien que j'ai rarement rendu un livrable aussi peu esthétique, je vous propose le rapport PDF anonymisé ici et les consignes là.
Compétences développées
Avant toute chose, ce projet m'a permis d'élargir ma compréhension des bases de données relationnelles et de leur usage, en conception, implémentation, administration et exploitation. Pour cause, il s'agissait de notre premier projet en bases de données, à l'instar du Projet Réseau dans l'administartion de réseaux et services associés. J'ai bien évidemment renforcé mes compétences en SQL, en écrivant des requêtes pour extraire des informations spécifiques à partir d'un ensemble de données, en gérant les privilèges des autres membres du groupe et en me servant moi aussi de leurs tables. Je mentionnerai aussi un apprentissage des graphiques Excel / Calc. Enfin, j'ai acquis une expérience précieuse en gestion de projet en équipe, en collaborant efficacement avec mes collègues pour diviser les tâches, partager les responsabilités et assurer une communication fluide tout au long du projet. Chaque membre ayant été important dans sa réalisation, je me réjouis qu'on ait travaillé ensemble plutôt que chacun chez soi.
Bilan
En définitive, j'ai trouvé ce projet très enrichissant, tant sur le plan technique que collaboratif. Je justifierai cette affirmation par deux souvenirs : le premier est que, jusque-là, cette discipline qu'est la gestion de bases de données se cantonnait à des exercices isolés de "On vous donne des bases de données, écrivez des requêtes SQL pour extraire telles informations" sans réelle finalité. Ici, nous avons eu l'occasion de voir un processus complet, de l'importation des données à leur exploitation, ce qui m'a permis de mieux comprendre l'utilité des BD en général (Par exemple, pourquoi générer des graphiques ? Car ce sera plus simple à analyser pour l'entreprise cliente).
Pour ce qui est du second souvenir, si sur les 4 premières heures les trous dans les données me désespéraient, mes collègues ont su apporter des solutions en prenant en charge cette partie et en me laissant avancer sur l'étape suivante. Nous adaptions les tâches selon les qualifications de chacun, nous avançions conjointement sans que l'un ne fasse tout pour les autres... J'ai vraiment apprécié cette émulation collective et apprécie toujours de la retrouver dans d'autres projets avec d'autres collègues.