diff --git a/content/visualisation/maps.qmd b/content/visualisation/maps.qmd
index 18065fb48..7cba42d15 100644
--- a/content/visualisation/maps.qmd
+++ b/content/visualisation/maps.qmd
@@ -26,7 +26,6 @@ description: |
   de visualiser la fréquentation par les
   vélos des routes parisiennes.
 image: cartography.png
-eval: false
 ---
 
 ::: {.cell .markdown}
@@ -142,7 +141,7 @@ Importer les données de compteurs de vélos en deux temps.
 
 1. D'abord, les comptages peuvent être trouvés à l'adresse <https://minio.lab.sspcloud.fr/projet-formation/diffusion/python-datascientist/bike.csv>. ⚠️ Il s'agit de données
 compressées au format `gzip`, il faut donc utiliser l'option `compression`. Nommer cet objet `comptages`.
-2. Importer les données de localisation des compteurs à partir de l'url <https://parisdata.opendatasoft.com/explore/dataset/comptage-velo-compteurs/download/?format=geojson&timezone=Europe/Berlin&lang=fr>. Nommer cet objet `compteurs`.
+2. Importer les données de localisation des compteurs à partir de l'url <https://parisdata.opendatasoft.com/api/explore/v2.1/catalog/datasets/comptage-velo-compteurs/exports/geojson?lang=fr&timezone=Europe%2FBerlin>. Nommer cet objet `compteurs`.
 3. Faire attention à deux valeurs aberrantes. Utiliser
 la fonctionalité `str.contains` pour exclure les
 observations contenant _"Bike IN"_ ou _"Bike OUT"_
@@ -176,7 +175,7 @@ comptages = pd.read_csv('https://minio.lab.sspcloud.fr/projet-formation/diffusio
 #| label: download-read-compteurs
 
 #2. Chargement de "compteurs"
-compteurs = gpd.read_file("https://parisdata.opendatasoft.com/api/explore/v2.1/catalog/datasets/comptage-velo-donnees-compteurs/exports/geojson?lang=fr&timezone=Europe%2FParis")
+compteurs = gpd.read_file("https://parisdata.opendatasoft.com/api/explore/v2.1/catalog/datasets/comptage-velo-compteurs/exports/geojson?lang=fr&timezone=Europe%2FBerlin")
 #compteurs.head()
 ```