La datavisualisation : Le visuel au service de la décision

« Tout l’art de David McCandless¹ repose sur l’invention d’un système graphique d’une beauté époustouflante qui convoque chez le lecteur autant le plaisir esthétique du regard que la satisfaction de comprendre un enjeu précis. A la frontière de l’information et de la création visuelle, les tableaux de David McCandless gardent autant de mystères qu’ils révèlent des vérités insoupçonnées. Du grand art. »²

David Mc Candless est l’un des pionniers de la discipline de la datavisualisation. Journaliste de formation, il invente une manière de comprendre, mieux et vite, les données circulant dans les médias : une nouvelle science visuelle de l’information. De la masse d’informations, de chiffres et de statistiques qui nous assaillent chaque jour via les médias, que pouvons nous garder en mémoire ? Ce londonien s’intéresse à un système graphique qui va permettre de mieux appréhender la masse de données circulant pour en faire de la véritable information. Comme il le dit si bien, il s’agit d’ «une mise à plat de l’information pour en révéler le relief.»³.

Partant de la vieille idée qu’un bon dessin vaut mieux qu’un long discours et parce que la vue reste le plus rapide de nos sens, la meilleure manière de densifier l’information et d’en saisir toutes les nuances consiste à la mettre en image.

La datavisualisation s’adapte à son temps. Aujourd’hui, on désire l’immédiateté, l’instantanéité. La rapidité est le maître mot de notre société. Le mode de représentation de l’information proposé par la datavisualisation rentre parfaitement dans ce dynamisme : une information plus véloce et avec un impact plus puissant que le texte descriptif. En parallèle de ce phénomène, un constat : les données existent, s’accroissent et représentent la majorité de nos contenu. « Aujourd’hui, on a besoin d’indicateurs chiffrés. Tout est de plus en plus mesuré : performances, résultats, prévisions… On peut récupérer des données et en faire une visualisation, une animation »⁴, explique Karen Bastien, journaliste data et infographiste.

Dans une société mouvante, fluide et à l’heure de la société de l’image, les marques, mais aussi toutes les institutions, doivent s’adapter. La visualisation des données crée et devient un nouveau pan de la stratégie de communication. Il semble pertinent de présenter la datavisualisation comme un outil de traitement de données dans l’optique de les rendre d’avantage communicables.

L’amélioration de la lecture du message permet une compréhension plus aisée, et nous pouvons donc nous demander en quoi, la datavisualiation peut-elle devenir un outil d’aide à la décision.

Source : http://visual.ly/neville-brody-vs-david-mccandless-newsnight. Il s’agit d’une data visualisation qui se focalise sur Neville Brody et David McCandless. Elle compare leurs lunettes, leurs barbes, et le type de designers qu’ils sont.

Comment la donnée devient-elle un outil d’aide à la décision ?

 Tout projet et plus particulièrement lorsqu’il est numérique donne lieu à la création de données. Nous disposons d’outils qui permettent d’analyser, trier et comprendre ces données. Elles sont le résultat de l’activité sur le web. Ces outils fournissent des indications précieuses sur la fréquentation d’un site web et de son efficacité, en somme sa raison d’être. D’ici une dizaine d’année, l’économie numérique pèsera plusieurs milliards de dollars. Les analystes web se doivent de pouvoir répondre à de nouvelles demandes comme l’aide à la décision stratégique ou à la résolution de problème.

 La segmentation avancée des données et l’analyse stratégique qui peut en être faite renforce inévitablement les décideurs dans leur processus de choix et leur assure un confort supplémentaire ; ce qui est non négligeable en ces temps de crise économique, sociale et politique. La prise de risque est un élément qu’il faut atténuer au maximum. Afin de percevoir les données les plus efficacement possible, il est important pour le décideur que ces dernières soient organisées, structurées, et classifiées selon des attentes bien définies que le communicant peut facilement gérer. Ainsi, les analyses deviennent digestes et manifeste, ce qui permet de structurer une stratégie communicationnelle plus aisément. Au croisement des données, de leur représentation graphique, de l’informatique, et de la statistique, des métiers comme consultant data mining, data analyst et data scientist voient le jour. Des sites comme Visual.ly, FlowingData, Visualizing ou encore GraphJam (sur un mode plus humortistique) permettent de rendre les données vivantes et pédagogiques.

Source : http://milindo-taid.net/2012/information-is-beautiful-awards-2012-entries/

Big Data : Le temps de l’abondance

La finalité de l’exploration n’est pas l’analyse en profondeur de données massives, mais l’identification de liens et de tendances parmi des données importantes, divers et variées. Il faut tout d’abord isoler les grandes tendances, une fois cette étape réalisée, on peut analyser les similitudes et les examiner. Mais, lorsque les données sont présentées sous forme de textes, de tableau et de chiffres, la quantité qu’une personne peut examiner se limite très rapidement.

Ici, l’examen visuel semble la méthode la plus efficace face à la lecture de grands volumes de données. La visualisation des données permet aux lecteurs d’avoir un aperçu global de l’environnement étudié, et de formuler des hypothèses de travail quant à l’information que recèle ces grands volumes. Il faut donc faire une étude prospective afin d’établir une exploration qui consiste à filtrer une vue d’ensemble et à délimiter des zones pertinentes pour une analyse efficace.

A l’heure actuelle, il faut trouver de nouvelles façons de dire et de lire le réel. A ce titre, la visualisation des données, ou datavisualisation, s’est imposée comme un puissant outil qui ouvre des champs d’exploration inédits afin de renouveler notre représentation du monde. Formes et couleurs sont ainsi mobilisées pour expliquer de façon simple des chiffres, faits ou événements de plus en plus complexes.

David Mc Candless, le « pape de la datavisualisation va jusqu’à dire qu’ « une bonne image est celle qui verse directement l’information dans nos yeux, presque sans avoir besoin de l’analyser. En bref, une information liquide, limpide, sans aspérité.»

Edward Tufte est peut-être celui qui peut le mieux parler de ces nouveaux défis qui sont lancés quant à la lecture des données. Âgé de 70 ans et professeur à l’université Yale en design de l’information, il est l’auteur de « Envisioning Information », ouvrage jamais traduit en français, il y dit ceci : « Malgré la beauté et l’utilité des meilleurs travaux, le design de l’information n’a généré que peu de critiques ou de mises en garde esthétiques. »

 La communication se présente comme le système organisant la totalité des acteurs et permettant à ces derniers de s’organiser. Le rôle du communicant se situe dans la mise en place d’éléments pertinents, permettant une diffusion optimisée, en mettant en oeuvre une véritable stratégie de communication. C’est le « chef d’orchestre » de ce complexe système mêlant un véritable melting pot de techniciens, d’analystes et de professionnels de l’information.

L’objectif d’une data visualisation se situe dans la pertinence de l’information sélectionnée, la qualité du visuel organisateur de cette information, et de sa visibilité face à son public cible. Tout cela réside dans les qualités d’un bon communicant qui se prévaut d’une ingénierie de projet efficace et optimale.

Au final, plus qu’un simple nouveau langage, la datavisualisation est un langage d’avenir… mais elle doit aussi – et surtout – être construite comme un « bon papier » permettant d’être un véritable outil d’aide à la décision quand à ses qualités de clarté, et d’accessibilité. Peu importe la forme que cette visualisation peut prendre, il est inévitable qu’il y a ici une évolution majeure dans la méthodologie de la prise de décision. La datavisualisation se positionne très sérieusement sur le marché de l’informatique décisionnelle. Secteur porteur sur le marché du travail et stratégique, l’informatique décisionnelle (ou Business Intelligence) désigne les moyens et méthodes qui vont permettre à une structure de prendre les décisions pour son activité. Le consultant en business intelligence doit posséder une double compétence, technique et fonctionnelle ; la maîtrise de certains outils décisionnels (Business Objects, Cognos, Hypérion, SAS), et avoir des connaissances pointues sur les systèmes de gestion de base de données (SGDB). Le développeur décisionnel a quant à lui une formation d’ingénierie informatique. Les formations sont relativement rares, mais Dauphine ou ESC Grenoble proposent des masters dans le domaine⁵. Que ce soit pour les collectivités et les institutions publiques ou pour toutes démarches entrepreneuriales, cet outil est un soutien non négligeable, et fera, dans les années à venir, partie intégrante du panel des outils de communication courants.

Kenny Fourchaud