Worknest
Frontend
Backend
UX/UI Design
2 personnes
1 mois
Worknest est une plateforme dédiée à l’analyse et à la localisation des espaces de coworking dans l’espace parisien. Elle aide les futurs gestionnaires à identifier les emplacements optimaux pour implanter leur coworking, en s’appuyant sur des critères clés comme le prix au m², la densité des transports et la proximité des restaurants.
Introduction
Ce projet a été réalisé durant ma première année d’ingénierie à l’ESIEE Paris dans le cadre d’un module de programmation web. Avec mon binôme, nous avons développé une carte interactive basée sur des fichiers CSV, axée sur l’analyse des espaces de coworking dans la région parisienne, un sujet qui nous intéressait particulièrement.
Affichage de la carte et des marqueurs
Avec Leaflet.js, nous avons affiché une carte sobre de Paris, illustrant les espaces de coworking par des marqueurs personnalisés. Un système de regroupement (cluster) permet d’optimiser la lisibilité lorsque plusieurs espaces sont proches géographiquement.
Colorisation des quartiers d’affaires
La carte affiche également une colorisation des quartiers d’affaires par différents critères clés, pour visualiser les zones parisiennes les plus intéressantes pour ouvrir un espace de coworking.
Filtres dynamiques
Le menu permet de filtrer la carte selon les arrondissements, quartiers d’affaires et critères comme le prix au m², la densité des transports ou des restaurants. Les filtres sont cumulables et la carte se met à jour en temps réel. Il est possible de masquer ce menu pour une meilleure visibilité.
Légende dynamique
Une légende contextuelle en bas de la carte s’adapte automatiquement aux filtres sélectionnés, expliquant les couleurs, indices et aides visuelles pour faciliter la compréhension des données spécifiques aux espaces de coworking parisiens.
Détails d’une zone géographique
En cliquant sur un quartier d’affaires parisien, l’utilisateur peut consulter les données clés liées aux espaces de coworking selon les filtres appliqués : indice global, nombre de restaurants, densité des transports, prix moyen au m², etc. Ces informations évoluent en temps réel.
