🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES
Champ Détail
Nom du script onizuka_9jruhygpkq9f1ynz_333.py
Version 1.0.0
Date de création 11/03/2026
Auteur / Demandeur Gemini (IA Générée)
Objectif principal Transformer des données de gestion administrative en graphiques narratifs et visuels pour faciliter le reporting.
🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE
📌 Que fait ce script ?
Le script génère automatiquement une série de 5 visualisations de données professionnelles et un rapport textuel synthétique. Il simule des données administratives (e-mails, réunions, performance, satisfaction, documents) et utilise des techniques de storytelling (annotations, couleurs thématiques, zones de texte narratives) pour rendre les données parlantes pour un secrétariat ou une direction.
📌 Problème résolu
Il automatise la création de rapports visuels qui, autrement, demanderaient des heures de mise en forme manuelle sur Excel ou PowerPoint, tout en ajoutant une couche d’analyse textuelle automatique sur les points critiques.
⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES
🐍 Environnement
Élément Valeur
Version Python 3.8+
OS cible Tous (Windows, Linux, MacOS)
Mode d’exécution CLI (Ligne de commande)
📦 Dépendances / Librairies
Librairies standard : datetime, random
Librairies externes :
numpy : Calculs numériques et génération de données.
matplotlib : Moteur graphique principal.
📥 ENTRÉES (INPUTS)
Le script actuel fonctionne en mode simulation (génération de données internes).
# Nom Type Obligatoire Description
1 self.couleurs dict ✅ Oui Palette de couleurs hexadécimales pour le style visuel.
📤 SORTIES (OUTPUTS)
📂 Fichiers en sortie
Type Chemin / Format Description
Image Graphique1_Charge_Travail.png Barres comparatives (Charge vs Emails).
Image Graphique2_Reunions_Story.png Répartition et temps passé en réunion.
Image Graphique3_Performance_Narrative.png Courbe de performance avec suivi d’objectifs.
Image Graphique4_Satisfaction_Impact.png Analyse de satisfaction et corrélation productivité.
Image Graphique5_Documents_Story.png Volume de documents et tendances hebdo.
Texte Rapport_Storytelling.txt Résumé exécutif des indicateurs clés.
🧱 STRUCTURE DU SCRIPT
onizuka_9jruhygpkq9f1ynz_333.py
Configuration Matplotlib : Définition du style seaborn-v0_8-darkgrid et des polices.
Classe StorytellingAdministratif :
__init__ : Initialisation des thèmes couleurs.
generer_donnees_administratives : Création de datasets aléatoires réalistes.
Méthodes Graphiques (1 à 5) : Construction des visuels.
generer_rapport_complet : Orchestration de la génération.
Main : Point d’entrée avec interface console.
🔄 LOGIQUE / ALGORITHME
Initialisation : Configuration du moteur graphique et des palettes.
Simulation : Génération de données via numpy.random pour simuler une semaine/mois d’activité.
Visualisation :
Calcul des moyennes et pics.
Création de sous-graphiques (subplots).
Injection d’annotations textuelles basées sur les données calculées.
Export : Sauvegarde physique des fichiers PNG et TXT.
🚨 GESTION DES ERREURS
Style Matplotlib : Utilise un fallback si le style ‘seaborn’ n’est pas disponible (via version 0.8).
Encodage : Le rapport texte est écrit en utf-8 pour supporter les emojis administratifs.
✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER
Règle 1 : La somme de la satisfaction doit toujours être égale à 100%.
Règle 2 : Le seuil d’alerte de charge de travail est fixé à 80%.
Règle 3 : L’objectif de performance est fixé par défaut à 85%.
🧪 TESTS ATTENDUS
# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut
1 Exécution nominale Lancement standard 5 images + 1 texte générés ⬜ À tester
2 Intégrité des calculs Données aléatoires Efficacité email toujours ≤100% ⬜ À tester
📊 PERFORMANCES ATTENDUES
Temps d’exécution : < 2 secondes pour la génération complète. Résolution : Images en 300 DPI (qualité impression). 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande : Bash python onizuka_9jruhygpkq9f1ynz_333.py 📋 Exemple de sortie console : Plaintext 🎨 Génération des graphiques narratifs en cours... ✅ Graphique 1: Charge de travail - OK ... ✨ Génération terminée avec succès!
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