Introduction
Combien de fois nous sommes-nous fait manipuler par des chiffres peut-être vrais, mais présentés de manière erronée ? La manière dont ils sont représentés joue un rôle crucial dans leur compréhension. Des chiffres légèrement différents des autres, mais soulignés en rouge, en gras, avec des signes visuels alarmants, peuvent clamer haut et fort que le chaos nous menace ! Cependant, la visualisation des données, bien utilisée, est un outil très performant et utile, à condition qu’elle soit claire, efficace et simple. Elle a ainsi trois grands objectifs : simplifier, faciliter la prise de décisions et communiquer via l’analyse des comparaisons, des évolutions et des corrélations.
Schneiderman, une référence en la matière
Schneiderman définit trois types de données : les données unidimensionnelles, bidimensionnelles et tridimensionnelles. Il est principalement connu pour « le mantra de la visualisation de l’information », qui s’appuie sur une approche en trois phases : une vue d’ensemble pour comprendre les structures globales, un « zoom » pour se concentrer sur les données considérées comme pertinentes, et enfin le détail à la demande pour afficher les informations spécifiques.
Ces phases sont aussi les quatre premières des sept tâches qu’un utilisateur doit effectuer avec des données complexes, les trois autres étant : la relation, c’est-à-dire les liens entre les éléments ; la tâche historique, pour la conservation de traces permettant un retour en arrière ; et l’extraction, pour l’exportation vers d’autres environnements. Cette conception demeure d’actualité malgré son ancienneté.
Prenons Google Maps, par exemple : habitant à Genève, vous ouvrez l’application qui vous donne une vue d’ensemble de la ville ; vous filtrez les informations en recherchant uniquement les restaurants de Carouge, zoomez, cliquez sur le café Batelle et accédez ainsi, par exemple, à son numéro de téléphone.
Une visualisation 3D : concrètement
Rendons cela plus concret :
Les étudiants chargés de la présentation de ces thématiques dans le cadre du séminaire du Master IS ont proposé une activité. Il nous a été demandé de nous positionner individuellement dans l’espace selon un axe x, représentant les années d’expérience dans les sciences de l’information, et un axe y, mesurant notre connaissance globale de la thématique du jour. Enfin, si nous étions intéressés par le sujet, nous devions lever les bras : un « axe z » indiquant ainsi notre niveau d’intérêt. Si la visualisation 3D, autre que celle des architectes, n’était pas encore claire, cet exercice l’a rendue beaucoup plus concrète !
Une autre activité de visualisation 3D a suivi : après avoir défini notre humeur du moment, je me suis décrit comme un « soleil ». Les autres « soleils » se sont alors positionnés en 3D selon un point à la croisée de trois axes définissant notre « ensoleillement » : positivité, joie et énergie.
Ces exercices, tout comme le projet “Dear Data” en 2016 illustrent que la visualisation des données ne se limite pas aux graphiques complexes et aux diagrammes. La créativité a également son mot à dire.
Et si « visualisation des données » rimait avec « design émotionnel »
En 2020, Tifanny Andry aborde cette question de manière nouvelle en s’appuyant sur le concept de “Design émotionnel” de Donald Arthur Norman, qui examine les réactions face à la visualisation selon trois niveaux de lecture : le niveau viscéral, qui concerne le ressenti inconscient ; le niveau comportemental, où l’on s’interroge sur l’utilité de l’objet ; et le niveau réflexif, qui touche à notre relation à l’objet. Ainsi, l’objet parfait satisferait ces trois critères. Dans cette approche, l’ornementation, les couleurs et les détails jouent un rôle crucial. L’étude d’Andry démontre l’importance de les utiliser de manière judicieuse, car bien qu’ils puissent favoriser une meilleure compréhension, ils peuvent aussi nuire à l’efficacité et à la crédibilité de la visualisation. En effet, les visualisations plus classiques sont souvent perçues comme plus sérieuses.
Aujourd'hui, la visualisation des données
Une étude a été réalisé dans le but d’analyser les difficultés et les stratégies d’étudiants pour la création de data visualisation (DV). Deux groupes d’étudiants ont été étudié, ( 12-15 ans et 15-18 ans) novices en la matière. Devant créer une DV permettant de suggérer à l’administration de Taiwan l’allocation de fonds pour l’amélioration de la qualité de l’air, l’étude a montré que la majorité des étudiants ont construits des produits de visualisation de données plutôt satisfaisants, avec quelques difficultés, diférentes selon le groupe, tels que la connaissance du contenu. Ainsi, bien que la transposition des résultats à la population reste limitée au vu des modalité de l’étude, elle demeure tout de même un bon indicateur de l’état actuel de la maîtrise du sujet chez les adolescents. En route ! le travail a bien commencé mais n’est pas fini !
Conclusion
Nous l’aurons bien compris, la visualisation est un outil puissant qui facilite la communication la prise décision même à partir de données complexes. Et si l’avenir de la visualisation de données trouve d’ores et déjà une place au côté de l’Intelligence artificielle, elle sera aussi de plus en plus personnalisée en fonction des utilisateurs avec une narration interactive expliquée étape par étape.
Bibliographie
ANDRY, Tiffany, 2020. Visualisation de données et design émotionnel peuvent-ils se conjuguer? Communiquer. Revue de communication sociale et publique. No 28, pp. 53‑71. DOI 10.4000/communiquer.5337.
CHANG, Hsin-Yi, CHANG, Yen-Jung et TSAI, Meng-Jung, 2024. Strategies and difficulties during students’ construction of data visualizations. International Journal of STEM Education. Vol. 11, no 1, p. 11. DOI 10.1186/s40594-024-00463-w.
SHNEIDERMAN, Ben, 2003. The Eyes Have It: A Task by Data Type Taxonomy for Information Visualizations. In : BEDERSON, BENJAMIN B. et SHNEIDERMAN, BEN (éd.), The Craft of Information Visualization, pp. 364‑371. San Francisco : Morgan Kaufmann. Interactive Technologies. ISBN 978-1-55860-915-0. DOI 10.1016/B978-155860915-0/50046-9.
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