Certification professionnelle Datajournalisme
Intégrer des techniques de datajournalisme dans la production d’information multicanale
Cette formation permet aux professionnels de l’information, du journalisme et de la communication d’intégrer les techniques du datajournalisme dans leurs pratiques de production éditoriale.
Elle couvre l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée : collecte, nettoyage, vérification, analyse, visualisation et éditorialisation de données chiffrées ou textuelles. Les participants apprennent à transformer des données en contenus contextualisés, sourcés et adaptés aux différents canaux numériques : web, mobile, réseaux sociaux et formats interactifs.
La formation s’appuie notamment sur des outils open source, des méthodes statistiques, des outils de visualisation interactive et des technologies d’intelligence artificielle. Une attention particulière est portée à la fiabilité des sources, à la transparence des traitements, aux biais éventuels des données et des outils, ainsi qu’aux enjeux juridiques et éthiques liés à leur utilisation.
L’objectif est de permettre aux participants de mobiliser la donnée comme outil d’enquête, d’analyse et de narration, tout en produisant des contenus accessibles, vérifiables et adaptés aux nouveaux usages éditoriaux.
Une demande d’enregistrement au RS a été effectuée auprès de France Compétences : Code RSRS7462
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera capable de :
- Définir le périmètre éditorial d’un projet de datajournalisme à partir d’un brief et identifier les sources pertinentes.
- Collecter des données multi-sources en utilisant notamment le scraping, les API et les outils de veille.
- Nettoyer et structurer des données à l’aide d’outils tels qu’OpenRefine et Python/pandas.
- Vérifier la fiabilité et la traçabilité des données en croisant les sources et en documentant leur origine.
- Analyser des jeux de données à l’aide de méthodes exploratoires, statistiques ou algorithmiques.
- Utiliser des techniques telles que le NLP, le clustering ou la détection d’anomalies pour faire émerger des tendances ou des signaux exploitables.
- Concevoir des visualisations de données adaptées à différents supports numériques.
- Intégrer les données dans une production éditoriale multimédia.
- Utiliser des outils d’IA pour automatiser ou enrichir certaines étapes du traitement de l’information, tout en conservant un regard critique sur leurs résultats et leurs biais.
- Garantir la conformité juridique et éthique des productions réalisées.
Public visé
La formation s’adresse principalement aux professionnels qui produisent, analysent ou diffusent de l’information et qui souhaitent intégrer les méthodes du datajournalisme à leur pratique.
Elle peut notamment concerner :
- Journalistes et professionnels des médias ;
- Rédacteurs et producteurs de contenus éditoriaux ;
- Professionnels de la communication ;
- Professionnels amenés à exploiter des données dans leurs productions ;
- Professionnels travaillant en rédaction, agence ou organisation ;
- Indépendants souhaitant développer une pratique du datajournalisme ;
- Professionnels en reconversion disposant déjà d’une expérience dans le journalisme, la communication ou l’exploitation de données.
La formation s’adresse également aux professionnels souhaitant développer des compétences en analyse, visualisation et narration de données dans le cadre de productions multicanales.
Prérequis
Pour accéder à la formation dans le cadre de la formation continue
Le prérequis indiqué dans le référentiel est d’avoir suivi ou de suivre une formation sur les techniques journalistiques.
Il est donc recommandé de disposer de connaissances ou d’une première expérience dans la production de contenus journalistiques ou éditoriaux.
Pour accéder directement à la certification par candidature individuelle
Les candidats doivent pouvoir justifier d’au moins un an d’expérience ou de pratique dans l’un des domaines suivants :
- journalisme ;
- communication ;
- exploitation de données.
L’inscription à l’épreuve est alors effectuée sur dossier, après étude de la recevabilité de la candidature par le CFJ.
Module 1 — Cadrer un projet de datajournalisme
- Analyse du brief et définition du périmètre éditorial
- Identification des problématiques et objectifs
- Définition des besoins en données
- Recherche et sélection des sources pertinentes
- Construction d’une stratégie de collecte
Module 2 — Collecter les données
- Identification et exploitation de sources de données
- Collecte multi-sources
- Initiation au scraping
- Utilisation des API
- Veille stratégique et recherche documentaire
- Utilisation d’outils d’IA pour faciliter certaines étapes de collecte
Module 3 — Nettoyer et structurer les données
- Identification des erreurs et incohérences
- Nettoyage de données brutes ou semi-structurées
- Structuration et préparation des jeux de données
- Utilisation d’OpenRefine
- Introduction à Python/pandas
- Documentation et reproductibilité des traitements
- Utilisation d’assistants IA pour la correction et la documentation
Module 4 — Vérifier et fiabiliser les données
- Traçabilité des sources
- Vérification de l’origine, de la date et de la version des données
- Croisement de sources indépendantes
- Méthodes de fact-checking
- Recherche d’occurrences inversées
- Analyse sémantique
- Identification des erreurs, biais et limites des données
Module 5 — Analyser les données
- Analyse exploratoire
- Analyse descriptive
- Identification de tendances
- Recherche d’anomalies et de signaux faibles
- Introduction aux méthodes statistiques
- Initiation au NLP
- Clustering et méthodes algorithmiques
- Utilisation raisonnée de l’intelligence artificielle dans l’analyse
Module 6 — Visualiser les données
- Principes de visualisation de données
- Choix du type de représentation adapté
- Construction d’une narration visuelle
- Création de visualisations interactives
- Utilisation de Flourish et Datawrapper
- Introduction à d3.js
- Utilisation d’outils IA pour la création de supports visuels
- Adaptation des visualisations aux différents supports numériques
Module 7 — Éditorialiser et produire un contenu multicanal
- Transformation des résultats de l’analyse en contenu éditorial
- Construction d’une narration à partir des données
- Rédaction, titrage et structuration des contenus
- Utilisation d’assistants IA pour certaines étapes éditoriales
- Adaptation aux formats web, mobile et réseaux sociaux
- Intégration de contenus interactifs et multimédias
- Contextualisation et référencement des sources
Module 8 — Enjeux juridiques, éthiques et responsabilité éditoriale
- RGPD
- Droit d’auteur
- Droit à l’image
- Responsabilité éditoriale
- Exactitude et vérifiabilité de l’information
- Traçabilité des sources
- Enjeux liés aux biais des données et des outils d’IA
- Accessibilité et lisibilité des productions multicanales
La formation est organisée autour de séquences alternant apports méthodologiques, exercices pratiques, études de cas et mise en application sur des projets éditoriaux.
Le calendrier et le rythme des sessions sont définis en fonction du parcours proposé et des modalités retenues avec le commanditaire.
Modalités pédagogiques
La formation repose sur une pédagogie combinant apports théoriques, démonstrations, exercices pratiques et mises en situation professionnelles.
- Présentation des méthodes et techniques du datajournalisme ;
- Démonstrations d’outils de collecte, nettoyage, analyse et visualisation ;
- Exercices pratiques sur des jeux de données ;
- Études de cas issus de problématiques éditoriales ;
- Mise en pratique des outils de scraping, API, OpenRefine, Python/pandas et visualisation ;
- Exercices de vérification et de croisement des sources ;
- Travail sur la construction d’une narration à partir de données ;
- Mise en situation de production de contenus adaptés à différents canaux ;
- Utilisation encadrée d’outils d’intelligence artificielle ;
- Échanges et retours de l’intervenant sur les productions réalisées.
Modalités d'évaluation
Évaluation certificative
La certification est évaluée à travers une mise en situation professionnelle simulée avec soutenance orale.
Cette évaluation permet notamment de mobiliser les compétences travaillées pendant le parcours : définition du projet, collecte et traitement des données, vérification, analyse, visualisation, éditorialisation et prise en compte des enjeux juridiques et éthiques.
Évaluation pendant la formation
Les exercices pratiques et mises en situation permettent également de suivre progressivement l’acquisition des compétences.
Matériel
La formation nécessite un ordinateur et une connexion Internet stable.
Les participants doivent disposer d’un ordinateur permettant d’utiliser les outils numériques mobilisés pendant la formation.
Les logiciels et outils utilisés dans le cadre de la formation sont présentés et pris en main au cours du parcours.
Plusieurs modalités de financement peuvent être envisagées selon la situation du participant et le cadre dans lequel la formation est suivie.
Pour connaître les possibilités de prise en charge applicables à votre situation, contactez le CFJ.
Modalités d'inscription
Formation continue
Les candidats ayant suivi un parcours de formation proposé ou reconnu par le CFJ et intégrant la préparation à la certification peuvent s’inscrire à l’épreuve en fin de parcours.
L’inscription à l’épreuve est organisée et validée par l’organisme de formation.
Candidature individuelle
Les professionnels en activité ou en reconversion peuvent accéder directement à l’épreuve s’ils justifient d’au moins un an d’expérience ou de pratique en journalisme, communication ou exploitation de données.
La candidature est réalisée sur dossier, puis soumise à une étude de recevabilité par le CFJ.
Vous représentez une organisation ?
Cette formation peut être organisée en intra-entreprise, dans vos locaux ou sur un de nos campus, avec un programme adapté à vos équipes.
- 10 jours
- Paris ou Lyon
- À distance
- Formation en techniques journalistiques ou 1 an d’expérience en journalisme, communication ou données.
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