Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
La data visualisation, ou visualisation de données, est la représentation graphique de données quantitatives ou qualitatives sous forme de graphiques, de cartes ou de schémas, afin d’en faciliter l’analyse et la communication.
Elle associe chaque variable à une propriété visuelle : position sur un axe, longueur, angle, surface, couleur ou forme. Le lecteur décode ces propriétés pour comparer des valeurs, repérer une tendance, une répartition, une corrélation ou une anomalie. Le type de graphique dépend de la question posée. Une évolution se lit sur une courbe, une comparaison entre catégories sur des barres, une répartition géographique sur une carte.
Une visualisation comprend des données préparées, un type de graphique, des axes et des échelles, un codage des couleurs, des libellés, une légende, un titre et la mention de la source. Elle peut être statique, pour un rapport ou une présentation, ou interactive, lorsque le lecteur filtre et explore lui-même les données.
La data visualisation se distingue de l’infographie, qui combine textes, illustrations et quelques chiffres pour expliquer un sujet, sans représenter nécessairement un jeu de données. Elle se distingue aussi du tableau de bord (dashboard), qui assemble plusieurs visualisations au service du suivi d’indicateurs, et du data storytelling, qui inscrit des visualisations dans un récit. Le mot dataviz en est l’abréviation courante. En marketing et en communication, elle sert à l’analyse de données de performance, à la restitution d’études, aux présentations de direction et aux contenus publiés.
Beaucoup de graphiques ratés viennent d’un choix fait avant de savoir ce que l’on veut montrer. Les travaux de William Cleveland et Robert McGill sur la perception graphique (Journal of the American Statistical Association, 1984) ont proposé un classement des tâches de lecture selon leur précision. La position le long d’une échelle commune vient en tête. Viennent ensuite la position sur des échelles non alignées, puis la longueur et l’angle, puis la surface. La saturation de couleur ferme la marche. Dans leurs expériences, le graphique en secteurs n’a été plus précis en moyenne que le graphique en barres que dans 3 cas sur 40.
Conséquence pratique : pour comparer des valeurs, nous recommandons des barres ou des points alignés sur un même axe. Si un graphique en secteurs s’impose pour des raisons d’habitude, limitez-le à deux ou trois parts nettement différentes.
Les règles pour l’accessibilité des contenus web publiées par le W3C (WCAG 2.2) comportent le critère de succès 1.4.1, de niveau A. Il prévoit que la couleur ne soit pas le seul moyen visuel de transmettre une information. Pour un graphique, cela suppose de doubler la couleur par un libellé direct, une forme ou un motif. Une phrase qui énonce le message principal sert aussi les lecteurs qui ne voient pas le graphique, et elle oblige l’auteur à savoir ce qu’il veut montrer.
Une visualisation se juge à ce que le lecteur en retient. Un test simple consiste à montrer le graphique quelques secondes, puis à demander ce qu’il dit. Si la réponse diffère du message prévu, le graphique est à revoir. Pour un graphique de pilotage, vérifiez qu’il sert réellement à décider en réunion. Pour un graphique publié dans une démarche de data to content, suivez ses reprises et ses partages. Dans un tableau de suivi, chaque graphique doit correspondre à un indicateur clé de performance identifié.
Advalians définit avec vous les indicateurs de suivi utiles à vos objectifs, puis structure des tableaux de bord partagés par vos équipes et votre direction.
La data visualisation représente un jeu de données selon des règles de codage : chaque valeur correspond à une position, une longueur ou une couleur. L’infographie explique un sujet en combinant textes, illustrations et quelques chiffres, sans représenter nécessairement un jeu de données complet.
Critère pratique : si le lecteur doit pouvoir comparer ou retrouver des valeurs, choisissez la visualisation de données. Si l’objectif est de faire comprendre un processus ou de résumer un sujet pour un large public, l’infographie convient. Une infographie peut contenir une ou deux visualisations, qui doivent alors respecter les mêmes règles de lecture.
Partez de la question que le lecteur se pose. Pour une évolution dans le temps, utilisez une courbe. Pour comparer des catégories, des barres horizontales triées. Pour une relation entre deux variables, un nuage de points. Pour une répartition géographique, une carte.
Pour une part d’un total, préférez des barres simples triées aux secteurs comme aux barres empilées, dès qu’il y a plus de trois catégories. Vérifiez ensuite que le graphique répond à la question en une lecture : si vous devez l’expliquer oralement, changez de type ou découpez-le en deux graphiques plus simples.
Testez-la. Montrez le graphique quelques secondes à une personne qui ne connaît pas le sujet, puis demandez-lui ce qu’elle retient. Si sa réponse correspond au message prévu, la visualisation fonctionne.
Complétez ce test par des indicateurs d’usage. Pour un tableau de suivi, vérifiez que chaque graphique est consulté et sert à une décision ; retirez ceux que personne ne regarde. Pour un contenu publié, suivez les reprises et les partages du graphique. Conservez les versions testées : comparer deux variantes du même graphique est le moyen le plus rapide de progresser.
Les plus fréquentes touchent aux échelles. Un axe vertical qui ne part pas de zéro exagère les écarts sur un graphique en barres. Deux axes verticaux d’échelles différentes peuvent faire apparaître des corrélations qui n’existent pas. Le relief et la perspective déforment les surfaces.
Autre piège : comparer des périodes de durées différentes ou des montants exprimés dans des unités différentes. Avant diffusion, vérifiez trois points : l’origine des axes, l’homogénéité des unités et des périodes, la mention de la source. Ces erreurs peuvent être involontaires, mais le lecteur les attribuera à une intention.
Seulement si le lecteur a besoin d’explorer les données lui-même. L’interactivité convient à un outil d’analyse ou à un tableau de suivi consulté régulièrement par des utilisateurs qui posent chacun leurs propres questions.
Renoncez-y lorsque le message est unique et doit être compris sans manipulation, par exemple dans un rapport, une présentation de direction ou un article. Beaucoup de lecteurs ne manipulent pas les filtres proposés. Une bonne pratique consiste à afficher par défaut la vue qui porte le message principal, puis à proposer l’exploration en complément.
Par Thomas Bizot – Président du cabinet Advalians
