Infographies & Dataviz

Le petit guide d'initiation à la

DATA VISUALISATION

À L'USAGE DE CEUX QUI EN SONT ENCORE AU CAMEMBERT

Les data poussent comme des champignons. Elles sont partout, et ont pris en quelques décennies une place considérable dans nos vies. Logique, donc, que soit née en même temps la problématique de leur traitement et plus particulièrement de leur visualisation, la fameuse data visualisation. Comment cuisiner ces champignons ? En d’autres termes, comment rendre appétissant, clair et digeste ce qui ne l’est pas forcément a priori ? C’est notre métier depuis bientôt sept ans. Une drôle de cuisine qui a toutefois ses règles que nous partageons bien volontiers avec vous afin de vous guider dans la réalisation de vos dataviz et de vos infographies, mais aussi de vous sensibiliser à cette étrange cuisine : la visualisation de données. Parce qu’il n’y a pas que le camembert dans la vie...

Donnez vie à vos données

Vous avez fait le plein de données ? Et maintenant vous aimeriez  bien qu’elles soient vues, lues et approuvées par votre public ? Le seul souci, c’est que votre public est, a priori, peu friand de chiffres, de camemberts et d’histogrammes. Et accessoirement bombardé d’informations de toutes parts. Vous n’êtes malheureusement pas seuls à vouloir faire passer votre message. Et entre un camembert fade et une vidéo de chat qui fait des loopings dans la cuisine, il n’y a pas photo...

Aussi intéressantes que soient vos données, elles risquent bien de rater leur cible si vous oubliez une chose : de communiquer. Et la règle numéro un de l’information et de la communication visuelle, vous la connaissez : il faut être vu pour être lu. Communiquer, c’est séduire, retenir l’attention, éveiller la curiosité. C’est la première étape. Cruciale. Il y en aura d’autres. Mais si vous la zappez, vous subirez le même sort.

Ce jeu de la séduction est à la base de la communication, qu’elle soit publicitaire, corporate, interne ou externe, pour ne citer qu’elles. Et l’information n’en est pas exclue. Pour vivre, elle doit vendre, donc être vue et lue.

Pour que vos données soient vues, il vous faudra donc recourir aux mêmes méthodes que vous utilisez pour attirer l’attention de votre cible sur une information ou un produit. De même qu’il ne vous viendrait pas à l’idée, aujourd’hui, de communiquer avec un texte monotone sur une colonne en corps 7, interligne 1, ou de faire la promotion d’un produit sans un visuel léché, vous ne pouvez aujourd’hui vous permettre d’espérer retenir l’attention de quiconque avec un camembert fade ou un histogramme insipide. Sauf à ce que votre public mange du camembert à tous les repas, comme un analyste financier, mais celui-ci n’étant pas votre seul public, passons…

La première règle de la data visualisation n’a donc rien de révolutionnaire, elle est connue de tous les communicants depuis des siècles. Elle n’est juste que rarement appliquée aux données. Comme si celles-ci faisaient exception. Il est vrai qu’au pays de Molière, on préfère le verbe aux chiffres. Mais il ne vous aura pas échappé que Molière n’est plus, que la société a changé et qu’elle est, plus que jamais, gouvernée par des chiffres et des données. Accessoirement, vous travaillez pour des chiffres. Et la plupart de vos choix sont guidés par des chiffres. Ils sont même devenus le sel de tout discours qui veut asseoir sa crédibilité et, de fait, omniprésents. Sauf à changer de modèle de société, c’est ainsi.

Pour pouvoir capter l’attention de votre auditoire, il vous faut donc soigner vos données et leur traitement de la même façon que vous soignez vos textes et vos images. C’est aussi simple que ça. Ou presque. Car là commence l’art de la data visualisation. L’art de visualiser des données en jouant avec les formes et les couleurs, les concepts et les espaces, pour parvenir à un produit d’information et de communication attractif, fidèle, clair et impactant, respectant l’univers, la tonalité du discours qu’il porte et l’éventuelle charte graphique dans laquelle il s’inscrit. Ça fait beaucoup ? Ah oui, mais on ne vous avait pas dit que c’était simple à mettre en oeuvre, non plus… La data visualisation fait appel à des compétences qui relèvent à la fois de la maîtrise de l’information, de la communication, de la création et du graphisme, toutes fondamentales et nécessaires dans cette approche. Et sans elles, point de salut.

Le premier défi d’une data visualisation est donc de capter l’attention, d’attirer l’oeil, de séduire d’abord pour convaincre ensuite. À ce stade, on peut en appeler au sens du design pour jouer avec les modes de visualisation des données traditionnels en leur donnant formes, couleurs, matières, présences, éclairages et en jouant sur l’élégance de la mise en page. Mais on peut aussi pousser le bouchon plus loin et en appeler à la créativité pour mettre en scène l’information et lui donner sens, comme nous le verrons dans le 4ème point.

De notre côté, nous aimons voir les données comme les témoins de l’activité des hommes et des femmes à un moment donné. Et c’est passionnant. Notre rôle va donc consister à raconter ces histoires, à les mettre en scène, comme un metteur en scène le ferait avec ses acteurs, ses décors, ses costumes… et ses idées. Sans jamais perdre de vue notre raison d’être : que les choses soient claires.

Vos données, c'est vous

Quel soin avez-vous apporté au choix de votre photo de profil sur Facebook, Tinder ou LinkedIn ? Ne nous dites pas que vous avez pris la première photo venue, le dernier selfie ou ce photomaton d’il y a 10 ans, on ne vous croirait pas.

Comme nous tous, vous avez sans doute pris soin de vous prendre sous votre meilleur profil. Avec le décor qui va bien. En évitant le carrelage de la cuisine, les néons blafards du supermarché et cette tenue de soirée hors concours...

En clair, vous avez pris soin de donner une image de vous que vous appréciez, qui vous met en valeur et vous ressemble. Pourquoi en serait-il autrement lorsque, d’un point de vue professionnel, vous cherchez à mettre en lumière vos données ? C’est pourtant ce qu’il se passe la plupart du temps. Si nombre de responsables de l’information et de la communication passent du temps sur les textes, la mise en page, les photos, presque tous négligent la valorisation des données qu’elles souhaitent communiquer.

Or vos données, c’est vous. Jouer avec vos données, c’est jouer avec votre image. Combien de rapports, de papiers, avons-nous vu passer, à la mise en page et aux rédactionnels soignés, nous servant soudain, au détour d’une page, les mêmes sempiternels camemberts, tout droit sortis d’un tableur, à peine liftés... L’image se voile, le regard se détourne, les pages se tournent.

À partir du moment où vous avez pris la décision de communiquer des données, vous engagez aussi votre image ou plus exactement celle de votre société, de votre média, de votre collectivité ou de votre organisation, au même titre que vous le faites en choisissant vos mots et vos images.

La deuxième règle de la data visualisation est donc ne jamais perdre de vue que le traitement des données fait partie de votre traitement de l’information et de votre communication. Il y a mille et unes façons de traiter des données, de les visualiser. Tout comme il y a mille et unes façons de communiquer. Mais la communication de Chanel n’est pas celle de Kiloutou. Ni celle d’Arte n’est celle de TF1. Il en va de même pour le traitement des données qui ne sont qu’un élément de votre mix d’informations.

Qui êtes-vous ? Quel est votre univers ? Ce sont des questions qui surprennent souvent nos interlocuteurs lorsque nous parlons de la visualisation de leurs data. À défaut de réponse, la plupart du temps nous partons de leur charte graphique et nous plongeons dans leur culture de communication pour élaborer notre approche, nous échangeons sur le ton, l’identité et l’univers de l’entreprise. Mais c’est une question que chaque responsable doit apprendre à se poser en matière de data visualisation, afin d’affiner la justesse de sa communication, l’enrichir et ne pas nuire à l’image de sa marque ou de sa société.

Plus on est clair, plus on éclaire

La data visualisation a pour objectif de visualiser des données. Et à ce titre, de convertir des chiffres en images.  Une image vaut mille mots, disait ce cher Confucius. Et autant de données, pourrait-on aujourd’hui rajouter à sa suite. Cette définition est juste mais ne nous dit pas ce qu’est une bonne data visualisation, au regard de sa clarté.

Visualiser la vitesse du véhicule sur un compteur de voiture ou le nombre de passages en caisse par jour sur le reporting d’un supermarché sont deux exercices de data visualisation. Sauf que l’enjeu n’est pas le même. Dans l’un, l’enjeu est vital. Le conducteur doit pouvoir visualiser sa vitesse en un clin d’oeil, à proprement parler. Dans l’autre cas, le lecteur pourra passer plusieurs secondes voire plusieurs minutes à saisir l’information, les conséquences seront moindres. Pourtant, il s’agit bien de deux data visualisations. La seule différence, c’est que l’une a été pensée pour être simple, car devant absolument être rapide à saisir, l’autre non.

C’est toute la différence entre une bonne data visualisation et une mauvaise. On pourrait donc préciser que l’objectif d’une (bonne) data visualisation est de visualiser des données de façon simple pour être comprise 1) par tous 2) rapidement.

Cette notion de simplicité est primordiale dans la data visualisation. Nous disons à l’envi que notre métier consiste, entre autres, à rendre simple ce qui est compliqué, à rendre clair ce qui est obscur. Et à ce titre, elle ne souffre guère des formes alambiquées de l’architecture rococo.

Nous avons tous été confrontés un jour à ces graphiques improbables qui mettaient à l’épreuve nos connexions neuronales... Attrayants graphiquement, fidèles à l’image de l’entité émettrice, ils avaient remplis les critères 1 et 2 énoncés plus hauts. Mais échoués sur cette 3ème règle qui est pourtant la raison d’être d’une data visualisation : la clarté. L’exercice de style est toujours délicat, parfois impossible à réaliser lorsqu’on essaie de donner trop d’informations au même moment. Mais avoir en tête cette image du compteur de vitesse, qui se doit d’être simple et efficace, peut vous guider dans la conduite de vos projets. C’est l’une des raisons pour lesquelles la data visualisation ne relève pas d’un simple travail de graphiste mais d’une approche graphique de l’information. Car c’est avant tout de cela qu’il s’agit, traduire clairement et simplement des informations complexes et chiffrées.

Être clair, c’est d’abord visualiser. Nous voyons nombre de productions passer affichant d’énormes chiffres, sans doute dans l’idée que plus c’est gros, plus ça va imprimer le cerveau. Négatif. Un chiffre ne parle pas si l’on n’a pas d’idée de contexte, de comparaison. Et c’est ce à quoi sert la data visualisation. À faire parler les chiffres au travers d’images.

Être clair, c’est ensuite s’assurer de choisir le bon modèle de visualisation et de traitement de l’information. Suivant que l’on parle d’évolution dans le temps, de pourcentages, de progression, qu’il y a ou non des ruptures de valeurs dans l’échelle des données ou du temps, que l’on compare ou non les mêmes choses, on ne choisira pas le même type de visualisation.

Être clair, c’est enfin travailler avec une idée en tête, celle d’informer. Et dans cette optique, tout ce qui ne participe pas à la mise en lumière de l’information doit être évincé. C’est une tâche d’autant plus délicate qu’elle se confronte, dans le cadre de la communication, à deux autres exigences : celle de séduire, d’attirer l’oeil, qui conduit souvent, à tort, à en rajouter côté graphisme, et à celle de donner du sens aux données, qui peut inciter, également à tort, à enrichir les visuels de détails qui pourraient nuire à leur clarté.

Donnez sens à vos données

Les données ne sont pas des chiffres. Ce sont des histoires. Elles sont les témoins d’une activité, d’un état, à un instant donné. Qu’elles témoignent de la destination des aoûtiens, de la consommation bio en Europe, du nombre d’accidents de la route, de l’obésité dans les pays développés, du chiffre d’affaires des laboratoires pharmaceutiques, elles racontent la vie des gens, des sociétés et de la société.

Il ne vous viendrait pas à l’idée d’illustrer ces différentes activités avec la même photo. Surtout sans rapport avec le sujet. Celle d’un camembert par exemple... Et pourtant, c’est ce que l’on voit couramment en matière de visualisation de données. Or à part Lactalis, et les parts de marché de ses camemberts, on peut s’interroger sur l’usage de ce graphisme dans la data visualisation pour illustrer les autres activités.

Certes, on grossit le trait à dessein. Et on comprend bien les raisons pratiques, le souci de rapidité dans le traitement de l’information, qui conduit à ces choix. Mais l’idée est de vous faire prendre conscience de la façon dont on traite - ou plutôt dont ne traite pas - les données. Et de l’impact que l’on peut - ou non - provoquer dans l’imaginaire du public.

Nous avons tous été frappés, enfants, par telle ou telle illustration dans un livre jeunesse, qui nous a tantôt effrayés, tantôt transportés, tant elle illustrait à merveille le propos et nous plongeait dans le sujet.

La data visualisation n’est pas autre chose qu’un récit. Illustrer le sujet va donc nourrir votre message qui “parlera” d’autant mieux à votre auditoire qu’il l’ancrera dans la réalité, voire lui donnera une autre dimension susceptible d’impacter son imaginaire. On ouvre là un monde de possibilités infinies qui n’ont de limites que le sujet et la sensibilité créative de leurs auteurs.

 

Certes, tous les sujets, toutes les données, ne se prêtent pas à cet exercice, et vous devrez parfois, pour des contraintes qui relèvent soit de leur nature, soit de l’espace ou du temps dont vous disposez, soit du souhait de votre commanditaire, vous rabattre sur les fameux camemberts et autres histogrammes. Mais si vous en avez la possibilité, gardez en tête cette dernière règle qui donnera un pouvoir de narration tout autre à vos data visualisations.

À la lecture de ces quelques conseils, vous vous dites sans doute que l’exercice est délicat s’il vous faut tenir compte de tous ces paramètres. C’est le cas. Vous n’imaginez pas tout ce qui passe dans la tête d’un data designer lorsqu’il se penche sur vos données… Comme sous la coiffe d’un chef cuisinier ou d’un pâtissier. Car c’est finalement assez proche. Nous disposons d’ingrédients, les données, et en jouant sur ces quatre règles, qui sont autant de façons de traiter nos ingrédients, nous élaborons un produit dont le résultat final pourra être radicalement différent suivant que nous aurons plus ou moins joué sur les curseurs de chacune de ces règles et selon qu’il s’agit de réaliser du fast-feed, des petits plats mitonnés voire de la cuisine étoilée.

Sur ce, bonne dataviz et à votre disposition pour parler de vive voix de notre “data vision” si vous le souhaitez !