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=== Observation ===
=== Observation ===
Nous avons fait une phase test avec quelques personnes. Ces tests se sont traduit pas de mauvais résultats, tout d'abord nous nous sommes rendu compte que les personnes interrogé ne se rendait pas dans les magasins pour faire leurs courses, mais utilisez les magasins en ligne, comme leShop.ch ou Coop@home. Nous avons décidé d'opter pour la restauration rapide, mais là ni Starbucks, ni Burger King, ni KFC ou encore Mc Donald propose une affluence sur la page résultat de Google.com. Nous sommes de l'idée que des chaines de restaurations rapides devraient pouvoir mettre sur leur site cette technique, afin que le client évite d'attendre inutilement. La preuve en est avec la dernière coupe du monde de football 2018, ou le temps d'attente dépassez les trente minutes dans les Mc Donald.
Nous avons fait une phase test avec quelques personnes. Ces tests se sont traduit pas de mauvais résultats, tout d'abord nous nous sommes rendu compte que les personnes interrogé ne se rendait pas dans les magasins pour faire leurs courses, mais utilisez les magasins en ligne, comme leShop.ch ou Coop@home. Ensuite, nous avons décidé d'opter pour la restauration rapide, mais là, ni Starbucks, ni Burger King, ni KFC ou encore Mc Donald propose une affluence sur la page résultat de Google.com. Nous sommes de l'idée que des chaines de restaurations rapides devraient pouvoir mettre à disposition sur leur site cette technique de comptage, afin que le client évite d'attendre inutilement. La preuve en est avec la dernière coupe du monde de football 2018, ou le temps d'attente pour avoir un hamburger dépassez les trente minutes dans les Mc Donald.


=== Webographie ===
=== Webographie ===

Version du 15 décembre 2018 à 18:13

Définition

L'affluence est "l'arrivée ou présence de nombreuses personnes" (Larousse 2018) qui peuvent être dans un même endroit.

Objectif

L'objectifs du projet "Affluence" va être de créer une représentation physique des données sur l'affluence dans les magasins. Avec un simple coup d'oeil pour pouvez vous rendre compte s'il y a du monde ou pas à l'heure et au jour qui convient. Que vous habitiez au centre ville ou dans la périphérie, si vous utilisez "Affluence" cela va vous permettre d'avoir une statistique simplifiée sur la fréquentation des grands magasins. De plus, il est possible de montrer la différence de fréquentation dans les magasins entre le centre-ville et la périphérie, permettant ainsi au consommateur de planifier sa venue dans son magasin de prédilection sans avoir a faire la file d'attente, tous cela en utilisant le moteur de recherche Google et sa page de résultat qui indique à droite l'affluence du magasin choisi.

Afin d'avoir une représentation physique des données sur les magasins, nous avons créé un jeu, celui-ci permet de montrer l'évolution de l'affluence de deux magasins durant une semaine. De cette manière en utilisant la théorie béhavioriste qui définit l'apprentissage comme une modification durable du comportement à la suite d'un entrainement particulier et en reprenant la théorie de l'influence indirecte qui permet d'imposer une norme dominante sur l'attitude et le comportement, cela va permettre d'apprendre à connaître sans trop surcharger son cerveau les heures et les jours d'affluence maximale dans son magasin préféré. Ainsi en regardant l'affluence à un certain moment on va pouvoir en déduire que cela peut se répéter la semaine suivante et ainsi comprendre qu'un moment donné et une heure précise, il n'est pas bon d'aller dans le magasin de son choix.

Jeu affluence

Le scénario d'usage peut être fait par madame qui désire envoyer son mari faire les courses le samedi. Celui-ci prétextant qu'il y a foule, sa douce moitié peut lui montrer avec l'aide d'Affluence qu'il a tort et qu'il peut y aller sans encombre, sans avoir besoin d'hausser le ton et ainsi passer un mauvais week-end.

Slogan

Voici un slogan qui résume l'idée du projet : A la maison, pour avoir une bonne ambiance, opter pour "Affluence" quand vous devez aller faire vos achats.

Contenu du coffret

Deux murs affluences (Figure 12).

Six indicateurs de l'affluence, assavoir deux "OK", "Pas Ok" et "Neutre" (Figure 10).

Deux indicateurs "Date" (Figure 10).

Un dispositif permettant la recherche sur Google.com

Mode d'emploi

Ce jeu ce joue à 2 joueurs.

Tout d'abord, sortez les deux murs affluence du coffret, ainsi que les indicateurs, c'est à dire les dates, les Ok, les Pas Ok et les neutres et placez-les sur une table.

Chaque joueur doit se retrouver avec un mur, trois indicateurs de l'affluences et un indicateur "Date".

Choisissez chacun un magasin donnant l'affluence à une heure précise, par exemple le "MParc La Praille" et "Balexert".

L'objectif étant de trouver la bonne affluence à une date et une heure précise pendant une semaine.

Par galanterie, c'est la personne la plus âgée qui commence.

Sur le mur, le premier joueur place ou il le désire l'un des trois indicateurs de l'affluence, ainsi que la date. Puis, le deuxième joueur fait de même sur son mur.

Ensuite, pour vérifier si l'affluence est correcte, chaque joueur va écrire sur le site de Google.com le nom du magasin de l'adversaire, par exemple "MParc La Praille" pour le premier.

Ainsi, le joueur va ensuite voir sur la droite de l'écran l'affluence qui apparaît sur la page de résultat de Google.

On répète la même opération pour le deuxième joueur, mais cette fois avec le magasin "Balexert".

Le joueur qui est le plus proche du résultat de la recherche gagne la partie. Celui-ci rapporte sur un bloc-note l'affluence exacte à l'heure et au jour joué, puis à la fin de la semaine en comparant les annotations, il peut se rendre compte de l'évolution de son magasin par rapport au magasin de son adversaire.

Variation

Une variation pour les plus coquins peut être mise en place.

Chaque joueur doit se retrouver avec un mur, trois indicateurs de l'affluences et un indicateur "Date".

Choisissez avec votre partenaire de lit un magasin donnant l'affluence. Celui-ci se faisant en utilisant Google.com et en regardant à droite sur la page de résultat.

Le jeu débute le lundi et se termine vendredi. Tout d'abord placez l'indicateur "Date" sur le lundi. Puis, après avoir joué placez-le sur le mardi et ainsi de suite jusqu'à vendredi.

Par galanterie, c'est la personne de genre féminin qui commence, tandis que pour les couples de même sexe c'est la personne la plus âgée qui commence.

Rapportez sur un bloc-note les parties gagnées et celles perdues pour chaque joueur, ainsi que les affluences exacte à l'heure et au jour joué.

Une partie gagnée équivaux à un point, un partie perdue à moins un point et une partie en parité zéro point. Gagne la partie le joueur qui a le plus de point le vendredi.

Le perdant devra acheter samedi pour son être aimée un bouquet de fleurs qu'il devra lui donner samedi soir après un repas aux chandelles.

Pour cause de loi sur l'éthique nous ne pouvons allez plus loin dans les explications, mais nous laissons votre imagination faire le reste.

Bon jeu.

Théorie

Pour l'apport théorique plusieurs théories se retrouvent dans ce projet, nous avons Leconte avec le problèmes des prédictions, comme il le dit : "La réussite prédictive semble être le seul moyen de vérifier, par des moyens accessibles aux scientifiques, si une théorie est vraie ou approximativement vraie, c’est-à-dire si elle est en adéquation non seulement avec le monde observable mais aussi avec la réalité non-observable" (Leconte, 2013).

On retrouve aussi Pavlov sur les stimuli. C'est à dire que l'on va stimuler le rappel d'un souvenir sur l'affluence ou pas dans un endroit grâce à une forme visuel de donnée. Ces données représenté sous forme visuelle vont permettre à tout un chacun qui n'est pas familier avec les données de prendre une décision rapidement en regardant l'image, la couleur, la date.

Prenons l'exemple des horaires d'affluences. Google va les calculer en s'appuyant sur les informations de position qui ont été activé par les utilisateurs sur leurs smartphones. Ainsi, on peut se rendre compte en temps réel de l'affluences des personnes dans certains lieux.

Comme le montre ces copies d'écrans de divers magasins genevois (Figure 1, 2, 3 et 4) :

Figure 1 : Aligro Affluence
Figure 2 : Manor Affluence
Figure 3 : MParc La Praille Affluence
Figure 4 : Balexert Affluence

Concept

Le concept est une pièce imprimé en 3D, sur laquelle on retrouve un sol avec les horaires des magasins allant de l'ouverture (8h00) à la fermeture (20h00), ainsi qu'un mur sur lequel on retrouve les 7 jours de la semaine et les trois temps de la journée, c'est à dire le matin, l'après-midi et le soir.

Enfin, trois personnages en forme d'Emoji, tel qu'un personnage représentant le "OK" de couleur verte => :-).

Un autre représentant le "Neutre", c'est à dire entre le "Ok" et le "Pas Ok" de couleur jaune => :-I.

Puis, un dernier personnage qui représente le "Pas Ok" de couleur rouge => :-(.

Ces personnages vont se déplacer tout le long de la pièce imprimé en 3D pour indiquer l'affluence en terme de représentation physique de données.

On retrouve le même concept de l'impression 3D pour la gravure Laser. Tandis que le concept pour la broderie, on retrouve plusieurs cercles dont un pour les jours, un pour le moment dans la journée, un pour le "OK", le "Pas OK" et enfin un pour le "neutre".

Etapes

Il y a plusieurs étapes pour la création d'un objets qui représente des données physiques. Tout d'abord, nous avons l'esquisse du dessin avec les objets associés. Puis, viennent les prototypes. Enfin, viennent les réalisations en impression 3D, en broderie et en gravure laser.

L'esquisse du dessin

La figure 5 montre l'esquisse du dessin sur la représentation des données physiques sur l'affluence.

Figure 5 : Esquisse du dessin affluence

Les objets associés

😀 => Ok en vert.

😐 => Moyen en jaune.

😱 => Pas Ok en rouge.

📆 => Date.

Les prototypes

Nous retrouvons les prototypes sous trois différentes formes. La première sous la formes d'une découpe laser (Figure 6).

Puis, sous la forme d'une broderie (Figure 7, 7a, 7b et 7c).

Enfin, sous la forme d'impression 3D (Figures 8, 9, et 10), avec le prototype final (Figure 11 et 12).

Figure 6 : La gravure laser Affluence
Figure 7 : La broderie des jours Affluence
Figure 7a : La broderie OK Affluence
Figure 7b : La broderie PasOK Affluence
Figure 7c : La broderie Neutre Affluence
Figure 10 : Les objets Affluence 3D
Figure 11 : Le prototype finale Affluence 3D
Figure 12 : Prototype impression 3D Afflucence
La facade Affluence en 3D
Figure 8 : La facade Affluence en 3D
Figure 9 : Le sol Affluence en 3D

Fichier STL de l'impression 3D

https://edutechwiki.unige.ch/fmediawiki/images/2/26/AffluenceSocle.stl https://edutechwiki.unige.ch/fmediawiki/images/9/9e/AffluenceDate.stl https://edutechwiki.unige.ch/fmediawiki/images/5/5c/AffluenceNeutre.stl https://edutechwiki.unige.ch/fmediawiki/images/9/97/AffluenceOKvert.stl https://edutechwiki.unige.ch/fmediawiki/images/3/3e/AffluencePasOKrouge.stl

Versions finales

Laser

Affluence laser finale

Broderie

Affluence broderie finale

Impression 3D

Affluence impression 3D finale
Affluence objets 3D finaux

Observation

Nous avons fait une phase test avec quelques personnes. Ces tests se sont traduit pas de mauvais résultats, tout d'abord nous nous sommes rendu compte que les personnes interrogé ne se rendait pas dans les magasins pour faire leurs courses, mais utilisez les magasins en ligne, comme leShop.ch ou Coop@home. Ensuite, nous avons décidé d'opter pour la restauration rapide, mais là, ni Starbucks, ni Burger King, ni KFC ou encore Mc Donald propose une affluence sur la page résultat de Google.com. Nous sommes de l'idée que des chaines de restaurations rapides devraient pouvoir mettre à disposition sur leur site cette technique de comptage, afin que le client évite d'attendre inutilement. La preuve en est avec la dernière coupe du monde de football 2018, ou le temps d'attente pour avoir un hamburger dépassez les trente minutes dans les Mc Donald.

Webographie

Recherche (s.d.). in Tecfalms.unige.ch. Repéré le 9 octobre 2018 à http://edutechwiki.unige.ch/fr/Physicalisation_de_données

Affluence (s.d.). In Encyclopédie Larousse en ligne. Repéré le 9 octobre 2018 à http://larousse.fr/encyclopedie

Affluence (s.d.). In Google.com en ligne. Repéré le 9 octobre 2018 à https://support.google.com/business/answer/6263531?hl=fr

Gauvain LECONTE, « Le problème des prédictions dans les sciences expérimentales », Philonsorbonne [En ligne], 7 | 2013, mis en ligne le 18 décembre 2013, consulté le 30 septembre 2016. URL : http:// philonsorbonne.revues.org/495 ; DOI : 10.4000/philonsorbonne.495

Balexert (s.d.). In Google.com en ligne. Repéré le 10 octobre 2018 à https://www.google.com

MParc La Praille (s.d.). In Google.com en ligne. Repéré le 10 octobre 2018 à https://www.google.com

Manor (s.d.). In Google.com en ligne. Repéré le 10 octobre 2018 à https://www.google.com

Aligro (s.d.). In Google.com en ligne. Repéré le 10 octobre 2018 à https://www.google.com