Les datavisualisations, datavisions, dataviz et infographies fleurissent un peu partout dans les médias et supports de communication. Leurs aspects interpellent, questionnent, informent dans le meilleur des cas. Ces outils graphiques de représentation de l’information apparaissent comme l’une des solutions les plus appropriées pour révéler le contenu des « big data » et autres données complexes. L’attrait de celles-ci est lié en partie à leur capacité à nous révéler des éléments subjectifs de contextualisation et ainsi de nous permettre de « lire entre les lignes » de données brutes. Cependant il est bon d’avoir en-tête ce qui concours à la réussite de ces présentations.

    L’hebdomadaire Courrier International a consacré un dossier à ce mode de représentation de l’information dans son numéro du 2 janvier 2014. Voici en résumé quelques extraits et bonnes idées.

    Tout d’abord il convient de rappeler que tout un chacun commence dans sa plus tendre enfance son apprentissage des choses par la manipulation d’images. En effet il se trouve qu’une image donne un accès plus aisé à l’information et à la compréhension qu’un texte qui nécessite de savoir lire. Une image ne souffre donc pas des barrières de la langue et des cultures (à quelques exceptions près). Pourquoi, et bien tout simplement car les images représentent les objets, les choses, les personnes, etc de notre quotidien. Elle sont donc dénuées d’abstraction pour représenter les éléments d’un monde réel auquel nous pouvons facilement nous référer.

    Selon Paolo Ciuccarelli (1), « plus les processus d’exploration, d’analyse, de partage, d’interprétation, de décision et de communication impliquent des interlocuteurs moins aguerris, plus la visualisation est utile, grâce justement à son caractère universel. A condition de savoir en décliner les caractéristiques fondamentales en fonction du destinataire, du contexte culturel et de l’objectif ».

    La visualisation d’information par des graphiques à barres et des camemberts ne date pourtant pas d’hier, que peut-il donc y avoir de si nouveau derrière tout cela ?

    Si jusque là nous nous contentions des fameuses présentations Powerpoint et des tableaux Excel pour transmettre nos informations en entreprise, l’arrivée des big data nous a fait comprendre que la quantité de données qui étaient générées rendait de plus en plus difficile une restitution des nouveaux signaux de façon claire et rapidement intelligible. L’un des reproches que l’on peut faire aux présentations traditionnelles, c’est leur manque d’imagination. Ainsi rien ne ressemble plus à un graphique de forme « camembert » qu’un autre graphique de ce type. Là où la data visualisation se démarque grandement, c’est par son caractère innovant dans ses modes de représentation. Auparavant c’était le logiciel utilisé qui définissait le type de présentation. Désormais pour chaque information (ou ensemble d’informations) la question se pose de savoir quelle représentation visuelle sera la plus à même de la valoriser. Il faut donc inventer presque à chaque fois et faire du sur mesure. Cette singularité est importante car elle contribue à la mémorisation.

    Design de données

    Parfois une seule visualisation ne pourra pas restituer l’exhaustivité ni la finesse de renseignement que l’on pourrait souhaiter. Il sera donc nécessaire de concevoir différentes visualisations. Toutefois l’interactivité des présentations numériques peut permettre de palier à ce genre de désagréments. Il est ainsi possible de « jouer » sur la granularité ainsi que sur le mode de représentation pour faire apparaître plus ou moins de détails contribuant ainsi à personnaliser les données en fonction de nos besoins.

    Des techniques telles que le storytelling sont également utilisées pour faciliter la lecture ou l’écoute active. Raconter une histoire c’est sortir de l’abstraction des chiffres pour vous immerger dans un récit. Dans un monde où nos cerveaux sont submergés d’informations, un récit nous épargne un effort intellectuel de compréhension et facilite notre attention.

    Dylan C. Lathrop (2) dénonce un effet de mode dans ce qu’il considère être la tendance du moment « la datavisualisation est souvent synonyme de complexité gratuite et souffre d’un péché originel : « elle est d’abord conçue pour être virale, et peu importe l’histoire qu’elle raconte. Ce qui compte c’est d’abord le design ».

    Pour Alberto Cairo (3), « il est nécessaire de se préoccuper de la structure, de la précision, de l’intégrité, de la profondeur et de la fonctionnalité. Alors seulement l’auteur pourra penser aux embellissements ou à un style visuel particulier reposant sur des polices de caractères ou des palettes de couleurs. Si vos choix esthétiques font obstacle aux informations, s’ils masquent votre message ou occupent de l’espace qui aurait pu servir à mieux raconter l’histoire, alors votre infographie ou visualisation ne méritera vraisemblablement pas son nom ».

    Exemple datavisualisation

    Mémorisation des données

    Des chercheurs en sciences cognitives de Harvard et du MIT ont cherché à définir les aspects qui permettent d’améliorer la compréhension et la mémorisation des informations. Les résultats (4) de cette étude ont été présentés le 15 Octobre lors de la conférence IEEE visualisation de l’information (InfoVis) à Atlanta, en Géorgie.

    L’auteur principale, Michelle Borkin, étudiante en doctorat à la Harvard School de génie et sciences appliquées (SEAS) et son équipe ont pour cette occasion rassemblé pas moins de 5693 visualisations, classées par type de visualisation (par exemple, graphique à barres, ligne graphique, etc), à partir de médias en ligne, des rapports gouvernementaux, des revues scientifiques et des sources infographiques. Seule 410 ont finalement été retenues pour être soumises à une expérience de mémorisation et 145 d’entre elles contenaient des photographies, des dessins animés, des objets ou des pictogrammes.

    L’étude a montré que les visualisations qui utilisaient des pictogrammes avaient en moyenne des scores de mémorisation plus élevés. Selon Hanspeter Pfister, professeur d’informatique à Harvard SEAS « Une visualisation sera immédiatement et massivement plus mémorable si elle incorpore un pictogramme – si elle comporte une photographie, des dessins ou des logos – tout composant qui n’est pas seulement une visualisation de données abstraites. Nous avons appris que chaque fois que vous avez un graphique avec un de ces composants, ceux-ci sont les éléments qui interviennent le plus dans la mémorisation ».

    Tous s’accordent au moins sur le fait qu’une bonne infographie ou datavisualisation ne peut-être réussie si les représentations ne respectent pas l’exactitude des données.

    Si les interfaces hommes-machines sont désormais étudiées et parfaitement prises en compte, il semble qu’il soit important d’aborder désormais les interfaces hommes-informations. L’homme est encore trop souvent obligé de s’adapter à des modes de représentation non intuitifs et non personnalisés. Ceux-ci gagneraient certainement beaucoup à être dotés d’intelligence artificielle.

    Article rédigé par Frédéric Cognard

    (1) Paolo Ciuccarelli est directeur de recherche en design de l’école Polytechnique de Milan
    (2) Dylan C.Lathrop est designer et co-fondateur du magazine Tomorrow
    (3) Alberto Cairo enseigne les techniques de la data visualisation à l’université de Miami et est l’auteur de The fonctional Art3
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