Les outils de visualisation (carto, mapping, etc.) : Choisir le type de représentation visuelle adapté aux besoins et usages

Sommaire
Médias

Présentation

1 - Choisir le type de représentation visuelle adapté aux besoins et usages

2 - Distinguer les différentes solutions pour effectuer les bons choix

2.1 - Les présentations visuelles
2.2 - L’analyse de données

Figure 2 - Tableau Software
2.3 - La cartographie d’informations
2.4 - Le « Data storytelling »
2.5 - L’analyse textuelle

3 - Choisir le bon format de représentation

4 - Contrôler la qualité du processus, en amont et en aval

5 - Notre conseil

5.1 - Inspirez-vous de représentations visuelles existantes
5.2 - Veillez à utiliser des outils pérennes

6 - Erreurs à éviter

6.1 - Ne vous éparpillez pas dans trop d’outils
6.2 - Ne sous-estimez pas le travail de réflexion en amont
6.3 - Ne vous trompez pas de modèle de représentation
6.4 - Ne négligez pas la confidentialité des données

Références

Présentation

Auteur(s)

Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique

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INTRODUCTION

L’objectif de la visualisation d’information est de « faire parler la donnée » : il s’agit d’en extraire de l’intelligence utile à la prise de décision, de détecter des tendances, de vérifier des hypothèses, ou tout simplement de rendre les données plus claires et lisibles, grâce à une véritable scénographie des données.

La visualisation de l’information s’est démocratisée au cours des dernières années, mais il convient de faire la distinction entre des solutions simples et intuitives d’infographie, et des logiciels souvent complexes de datavisualisation. Il s’agit également de choisir les modèles de représentation véritablement adaptés aux besoins.

Cette fiche permet de se repérer dans la multiplicité des outils et d’effectuer les bons choix, en fonction des besoins et des budgets.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic1082

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Distinguer les différentes solutions pour effectuer les bons choix

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1. Choisir le type de représentation visuelle adapté aux besoins et usages

On a tendance à qualifier d’« outil de datavisualisation » toute solution de traitement visuel de l’information (à noter que les aspects méthodologiques sont traités dans la fiche Datavisualisation : outil d’exploitation et d’exploration des données [FIC 1096]).

Il convient pourtant de distinguer deux grandes catégories :

La première rassemble des solutions assez simples et intuitives, qui mettent en œuvre des volumétries assez modestes d’informations et de données, destinées à organiser des idées, ou donner une vue d’ensemble d’un sujet sous forme de synthèse visuelle, ou encore de représenter graphiquement l’évolution d’une situation. Font partie de cette première catégorie des tableurs comme Excel qui génèrent des représentations classiques (histogrammes, camemberts), des logiciels de mise en page et PAO comme Adobe Indesign, mais aussi des solutions permettant de créer des infographies ou frises chronologiques et ne nécessitant pas de compétences particulières en graphisme.
L’autre grande catégorie comprend des solutions destinées à des volumes importants de données et, selon l’expression du consultant Serge Courrier, servant à « faire émerger une information que l’on ignorait en analysant des données présentées sous forme graphique ». Il s’agit des solutions de datavisualisation qui, elles-mêmes, peuvent se décomposer en plusieurs familles, détaillées ci-après. Nous sommes ici dans une logique qualifiée parfois de « data driven », c’est-à-dire basée sur les données. La datavisualisation ne sert pas à illustrer ou présenter des phénomènes déjà connus, mais à aider à l’action et à la prise de décision en se basant sur l’analyse, souvent en temps réel et automatisée, de données massives et hétérogènes.

Quel que soit l’outil utilisé,...