Les cumulards du CAC40

Début 2013, j’ai reçu un lien vers un article d’Alternatives Économiques sur les cumulards du CAC40. Celui-ci datait de 2010 et affichait sous format flash les liens entre chacune des sociétés du CAC40. Souhaitant m’exercer à la datavisualisation, j’ai pris le pari de mettre à jour cet article. Voici comment je m’y suis pris.

A la main !

  1. Récupération des données sur le net pour construire un beau fichier Excel.
  2. Création de l’ensemble des « nœuds » de la datavisualisation, comprendre les administrateurs ou sociétés du CAC40.
  3. Création des « liens » de la datavisualisation. Comprendre ici la relation société <-> administrateur.
  4. Import des deux fichiers précédents dans Gephi et nettoyage des accents car les caractères passaient mal.
  5. J’ai fait joujou avec différents modes de spatialisation des données.
  6. Je me suis perdu dans l’océan des paramètres avec lesquels on peut jouer… 🙂
  7. Je me suis donc résigné à déplacer les nœuds un à un pour les regrouper par ensemble.
  8. Puis j’ai utilisé le plug-in Sigmajs Exporter pour avoir un beau rendu.
  9. Le tour est joué !

Analyse de la datavisualisation

Tout d’abord 100% des sociétés publient la liste de leurs administrateurs sur le net. Je n’ai rien trouvé qui les oblige, donc merci à eux, sans qui ce travail n’aurait pas été possible. Sur les 40 sociétés, 39 ont au moins un administrateur en commun. Seul STMicroelectronics fait bande à part.

Sur les 480 administrateurs recensés, 15% cumulent plus d’un poste. Les administrateurs cumulant le plus de postes étant Jean-Martin FOLZ et Michel PEBEREAU. Ils figurent ainsi dans 5 conseils d’administration chacun.

Depuis l’article de 2010, les échanges de bonnes manières ont toujours lieu. Ainsi Patrick Kron, PDG d’Alstom, siège chez Bouygues, tandis qu’Olivier Bouygues, directeur général de la société du même nom, est chez Alstom.

Mais pour que vous puissiez vous aussi apprendre à utiliser Gephi, ou analyser ces données du CAC40 de manière reposée, je vous ai mis en pièce jointe les fichiers ! Le partage se fait en CC-BY-NC-SA 3.0 chez moi !

 Fichiers joints :
[1] Fchier human-readable : excel
[2] Fichiers CSV machine-readable : noeuds et liens

Publié par

c_farrugia

Passionné par tout ce qu'Internet peut apporter aux institutions publiques et citoyens. Consultant secteur public chez @LeckoFR.

5 réflexions au sujet de « Les cumulards du CAC40 »

  1. Hello,
    Cool d’avoir des datas up-to-date !
    J’avais réalisé la même expérience avec de vieille data http://matthieu-totet.fr/cac40/
    Un conseil peu être, pour ce genre de graph, il faut enfaite en créer 2 :
    1 – Un qui va faire les relations personne – personne ( 2 personnes sont liées car ils sont dans la même entreprise)
    2 – Un qui va faire les relations entreprise – entreprise ( 2 entreprises sont liées car elles ont un administrateur commun)
    ça va donner des graph plus « lisible » et faire ressortir les relations 😉
    En tous cas joli boulot !

    1. Salut Matthieu !
      Autant le graph entreprise – entreprise me paraît pertinent, autant le premier que tu cites apporte peu de valeur à mon sens. En effet, les personnes influentes transparaissent déjà dans le graph complet (entreprise – administrateurs). Pourquoi les isoler ? Cela te fait perdre l’information des entreprises associées !

      Merci pour tes encouragements.

  2. Hello again 😉

    L’avantage que vous allez gagner, c’est d’avoir vraiment le réseau social des administrateurs (CacFacebook \o/ sauf qu’il ne sont pas « amis » mais « se voient souvent en conseil d’administration ») . De plus, cela vous permet d’utiliser les outils de statistiques de gephi qui vont révéler un peu plus de choses sur le réseau; la stat « taille du réseau » montre que toutes personnes est distante d’une autre en moyenne de 3 personnes et 6 au max (effet petit monde :p) et si vous utilisez la propriété betweeness centrality, cela va vous révéler la personne la plus « centrale » (Thierry Desmarest par exemple n’a « que » 4 mandats mais pour aller d’une personne à une autre avec le plus cours chemin, il y’a de forte chance de passer par lui )

    Donc des gens cumulent, mais en plus, on a un coeur de réseau (les 15%/ 64 personnes de + de 2 mandats ) où les gens se connaissent tous !

    On peux même pousser le vice et n’avoir qu’un graph comportant les administrateurs ayant un mandat dans 2 entreprises minimum. Si vous mettez le nombre de mandat en propriété, vous pouvez utiliser les filtres avec gephi pour n’afficher que ce que vous désirez.

    Effectivement après on « perd » de l’information , mais ce n’est pas très gênant. Si vous faites le test, vous allez retrouver + ou – les entreprises (des conglomérats de personnes, celle qui sont en fin de votre graph) et on peut remédier à ce problème en modifiant un peu la visualisation finale ou en mettant un label par lien ;). De plus, les entreprises « parasitent » un peu les statistiques ou la visualisation (la grosseur des nœuds par exemple))

    Après tout dépends de la définition d’influence que vous avez.
    Attention, je ne dis pas que ce genre de transformation ( graph personne – personne) est mieux et que forcement cela donne des choses intéressantes (c’est un peu kinder surprise à chaque fois 😉 ).

    Les différents graphs donnent des points de vue différents chacun, mais c’est grâce à ces différents point de vue qu’on peut émettre des hypothèses et faire ressortir des choses qui sont cachés 😉

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