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La Dataviz ou data-design, kezako ?

Avez-vous déjà entendu parler du data-design ou de la datavisualisation ? En tout cas, vous en avez forcément vu. Que ce soit sur Topito, lorsqu’ils classent les régions françaises avec le plus de bars, en vous informant sur le nombre de nouveaux cas de COVID dans votre région ou encore en présentant les chiffres d’un Benchmark, vous avez interprété ou illustré des données en utilisant la datavisualisation. D’ailleurs, depuis quelques années, c’est même devenu un métier : Data designer et une discipline : la Dataviz

Mais concrètement, qu’est-ce que c’est ?

Le data-design ou la datavisualisation est l’art de mettre en scène les informations de manière visuelle pour capter l’intérêt du lecteur, mais aussi pour vulgariser l’information afin de permettre une meilleure compréhension. Hitchcock disait « Le théâtre, c’est la vie ; ses moments d’ennui en moins », le data design, c’est pareil, l’information mais avec les éléments ennuyeux en moins.

La Dataviz est donc un outil de communication au service de la compréhension, de l’argumentation et de la transmission.

Histoire de la Data-visualisation

Depuis ces vingt dernières années, cette technique connaît un franc succès, mais ce n’est pas quelque chose de nouveau. Au 18ème siècle, William Playfair ingénieur et économiste écossais est le premier à exprimer des données en utilisant une forme d’expression esthétique via trois grands types de diagrammes : la série chronologique, l’histogramme et le diagramme circulaire.

William Playfaire

Un siècle plus tard, on assiste au théâtre d’un large développement de la visualisation des données comme le montre le travail de Charles Dupin avec ses cartes de données ou encore de Charles Joseph Ainard, l’inventeur de la datastorytelling, un dérivé de la datavisualisation qui permet de créer des histoires interactives à partir d’informations souvent complexes via des infographies.

Carte des pertes successives en hommes de l’armée française dans la campagne de Russie / Charles Joseph Aynard

Mais à vrai dire, la grande prêtresse de la discipline, celle à qui nous devons tout, est Florence Nightingale. Infirmière mais aussi statisticienne, elle reste une des grandes pionnières dans l’utilisation des statistiques en santé publique. En 1850, alors que la guerre de Crimée fait rage, elle a l’idée de compiler les causes de décès des soldats à l’hôpital et de les rendre lisibles. Ceci lui permit de mettre en évidence les méfaits de l’absence d’hygiène et de stérilisation. Grâce à elle, de nombreuses vies furent épargnées. 

Le type de graphique visuel (data-design) qu’elle a contribué à créer porte encore son nom : la rose de Nightingale. Un simple regard permet de voir à quel point son travail est encore contemporain en cette période d’épidémie :

“Flatten the curve” Le Monde

La datavisualisation à l’ère du numérique

De nos jours les dernières technologies encouragent l’utilisation du data design, l’information n’a jamais été aussi dense et instantanée ce qui peut amener le lecteur à se perdre. Lorsque l’on sait que le cerveau s’approprie plus facilement l’information sous forme de schéma, diagramme ou autre composition graphique, l’on comprend que la data visualisation est le meilleur moyen pour transmettre l’information, mais aussi et surtout pour la comprendre. Retenir des chiffres, des dates ou une chronologie se fait ainsi plus aisément. Enfin, l’accessibilité et l’aspect esthétique d’une information illustrée en data design a de plus grandes chances d’être vu et lu car elle est plus attractive qu’une information sous la forme unique de lettres et de chiffres. 

Par exemple, sur son site, le Comité National des Interprofessions des Vins AOP ou IGP met en avant les chiffres clé les plus importants en les illustrant, ce qui permet de visualiser les informations à retenir.

Dans la même intention de clarifier l’information mais aussi d’’y apporter une ambiance signifiante avec l’usage combiné de la photographie, on peut souligner l’excellent travail de Capucine Théry en collaboration avec les étudiants de l’Ecole Supérieure de Journalisme de Lille : “Quelle ligne de vie pour les entreprises du Nord”.

Source : Behance

Autre approche dont l’objectif est d’inciter à l’interrogation : Dans ce travail tridimensionnel, le russe Dima Gorelyshev nous propose un classement des appareils ménagers les plus populaires en fonction de leur consommation d’énergie. Au premier coup d’œil, on retrouve les électroménagers de notre quotidien sous forme de pliage en carton. On comprend alors que la machine à laver, le réfrigérateur ou encore le micro-onde font partie des appareils les plus énergivores. Mais c’est l’éclair jaune positionnée à leurs côtés qui permet de comprendre lequel consomme le plus d’énergie et on peut ainsi être surpris par le fait qu’une ampoule pèse plus sur notre facture d’électricité que notre réfrigérateur. Comment cela est-il possible ? Eh bien, pour le savoir, le lecteur va devoir lire plus en détail cette infographie et lire les petites lignes.

Par ce travail, on peut voir que le data design amène le lecteur à se questionner sur les informations qu’il voit. Une fois, les premiers éléments acquis, il doit se concentrer et assimiler la logique du graphique pour en comprendre le reste. Ainsi et d’une manière subtile, le lecteur enregistre l’information.

“The meter is running” Dima Gorelyshev

Enfin, le data-design peut aussi inciter au partage sur des synthèses d’informations pratiques qui se veulent à la fois pédagogiques et qui véhiculent l’image d’expertise de la marque. Dans ce contexte, on peut citer les visuels sur l’usage des réseaux sociaux, régulièrement mis à jour par E-commerce Nation et qui sont massivement utilisés par les community managers et les étudiants.

Sources : e-commerce nation

La datavisualisation au service de l’information

Les médias d’information ont bien compris les bénéfices que peut apporter l’utilisation du data-design, on parle d’ailleurs de data journalisme et il permet de raconter une histoire complexe par l’utilisation d’une composition graphique attrayante et apportant de nouvelles perspectives. 

Le journal « The Guardian » est l’un des premiers à introduire le data journalisme et à même participé à son développement. Il a eu ainsi une grande influence sur d’autres médias mondialement connus comme la BBC, le New York Times ou encore le Wall Street Journal qui intègrent à leurs chemins de fer une rubrique de datajournalisme.

Source : The Guardian
Source : BBC

Aujourd’hui, l’information ne se fait pas seulement sur papier glacé ou journal, on la trouve aussi et en grande partie sur les réseaux. Le data design est un bon moyen de s’adapter au format court que demandent ces nouvelles plateformes de diffusion de l’information. Sur Instagram, de nombreux comptes sont consacrés à la mise en scène graphique  d’information et cumulent des milliers d’abonnés.

Le compte Datastuffplus, avec plus de 57 000 abonnés publie tous les jours des infographies statiques ou des animés en lien avec l’actualité ou illustrant des informations de culture générale. C’est donc  un bel exemple de l’utilisation de la datavisualisation sur les réseaux sociaux.

Sources : Datastuffplus

Le data-design , un nouveau mode de communication

Le data design et son esthétique possèdent un autre avantage : utilisé à bon escient, il permet une nouvelle forme de diffusion de l’information, y compris par les politiques et les institutions publiques afin de capter l’attention des électeurs ou des citoyens et donner des institutions une image dépoussiérée. 

Par exemple, le ministère de l’Agriculture propose sur son site internet de nombreuses infographies pédagogique et ludique sur les grands chiffres de l’agriculture française. En plus d’être informatifs, ces visuels sont esthétiques. En proposant une version téléchargeable et imprimable au format d’une affiche, le ministère donne la possibilité de transmettre l’information en plaçant le lecteur comme acteur de la communication. En effet, en imprimant l’affiche, celui-ci diffusera l’information dans sa sphère privée, s’il souhaite l’afficher chez lui ou dans son entreprise, ou encore de manière publique s’il la place au sein d’une école par exemple.

Affiche “La forêt” du Ministère de l’Agriculture

Dans un autre contexte, celui actuel de la crise sanitaire, ces images peuvent être particulièrement pédagogiques pour les administrés. En témoigne ce visuel issu du Ministère de l’Education Nationale, de la Jeunesse et des Sports à destination des écoles, collèges et lycées et dont le but essentiel est de fournir des consignes claires, simples et non anxiogènes:

“5 questions sur le Coronavirus” Illustration F. Kucia – Création Editions spéciales Play Bac – www.education.gouv.fr

Illustrer des données pour de nouvelles perspectives

Le data design, ce n’est pas seulement la visualisation de chiffres. C’est la mise en scène des données qu’elles soient numériques, textuelles ou encore visuelles. Il permet de visualiser une information sous un autre angle, une autre perspective. 

A ce titre, l’ouvrage “La couleur des films » par Alexander Tournay met en pratique cette facette du data-design en proposant un dictionnaire chromatique du cinéma. Le principe est de former un disque chromatique à partir de l’ensemble des images d’un film, et ainsi permettre de visualiser l’ambiance colorimétrique de ce dernier et de percevoir ainsi son ADN.

Ici, dans cet exemple, on voit toute la différence et l’ambiguïté de l’interprétation du mythe d’Alice dans la version de Tim Burton avec une atmosphère dégagée sombre et menaçant l’enfance vs les couleurs éclatantes du film Aladdin, véritable ode positive.

“La couleur des films” Alexandre Tournay Editions Pyramyd 2016

De même, dans le livre ”Cinématographix”, de Karen Krizanovich,  l’utilisation du data-design permet d’avoir une vue d’ensemble sur l’industrie cinématographique et de parfaire sa culture générale.

“Cinématographix” – Karen Krizanovich – Editions Dunod 2014

Enfin, le data design exprime tout son côté ludique quand il s’approche des frontières du rébus. Des ouvrages comme « Film in five second » ou « Quel est ce film ? » nous font découvrir le scénario de films au travers de sa décomposition illustrée. Un bon moyen de mettre en exercice sa culture cinématographique, tout en découvrant des aspects du film que nous n’aurions pas forcément vu.

Pour exemple la datavisualisation du scénario de “American beauty” de Paul Thomas Anderson, nous permet d’observer que de nombreux éléments secondaires ont leur importance et viennent complexifier sa ligne directrice.

“Films in five seconds / American Beauty” – Matteo Civaschi et Gianmarco Milesi – Editions Quercus 2013

Dans cet autre exemple, on remarque clairement que les thèmes classiques du cinéma se composent tous d’éléments indispensables.

“Films in five seconds / American Beauty” – Matteo Civaschi et Gianmarco Milesi – Editions Quercus 2013

Attention le data-design n’exempte pas de l’exemplarité et de la rigueur ! 

N’oublions pas qu’à l’origine, il s’agit d’une approche scientifique. Pour réaliser une image data-design, les données de base doivent être exploitables, c’est-à-dire fiables, propres et cohérentes. 

De même, la qualité de l’angle de vue, du message que l’on veut faire passer est primordiale. Cet angle est du même ordre et enjeu que l’article d’un auteur, d’un journaliste ou d’un enseignant. La puissance de communication d’un data-design étant par définition instantanée, il est donc capital de veiller à ne pas transmettre des données erronées ou à ne pas détourner volontairement ou non la compréhension de la réalité des faits observés.

Pour réussir un bon data-design, il faut donc :

  • Avoir des données sûres 
  • Préparer un message ou un story-telling
  • Connaître les objectifs de la communication
  • Avoir un sens ou une ligne graphique

Enfin, rappelons-nous que nous voyons fréquemment des visuels politiques, pseudo-scientifiques ou propagandistes destinés à nous induire en erreur sur les plateaux TV, sur Internet et dans les réseaux sociaux ou même lors de conférences. Il existe d’ailleurs un Tumblr qui compile à l’envie les graphiques contenant des données fausses :  https://viz.wtf/

200 ans déjà que le data-design, la datavisualisation, le datajournalisme ou peu importe le nom qu’on lui donne, permet au plus grand nombre l’accès à l’information. Un mariage entre la création et l’information qui a encore de beaux jours devant lui face aux tumultes de l’actualité d’aujourd’hui. Alors si le coeur vous en dit et que vous souhaitez vous auto-former, il existe des logiciels en ligne accessibles et gratuits comme :

  • Tableau : Outil de base phare pour visualiser les données en gros volume pour les entreprises. Simple et visuel, il existe en version gratuite (Tableau public) et premium. Il reste à ce jour le logiciel incontournable du sujet.
  • Datawrapper : Adopté par de nombreux journalistes et éditeurs, c’est également un logiciel facile d’accès, à entrée de base gratuite et ne nécessitant pas de codage
  • Canva : Petit frère ennemi de PowerPoint, il permet la mise en valeur des tableaux traités dans un ensemble plus graphique 

Bien sûr, de nombreux autres logiciels existent que nous ne pouvons détailler :  ChartBlocks, Qlikview, Infogram, Fusion Charts, RAWGraphs, Matlo, Toucan Toco, etc.

Toutes les sources figurent sous chacun des exemples, n’hésitez pas à les consulter !


Anastasia DRU vient tout juste de terminer son Master 2 de Marketing et Communication à E2SE Management à Caen après 3 années passées à l’ESAM (Ecole Supérieure d’Arts  & Média) de Caen et 2 autres à l’ESAD d’Angers (Ecole Supérieure d’Arts  & Design). C’est une freelance passionnée de graphisme, d’art et de photographie. C’est aussi une grande amoureuse des animaux et du carrelage !
Vous cherchez une personnalité créative pour votre communication :
Retrouvez la sur Behance : https://www.behance.net/anastasiadfe58/moodboards ou contactez là à ansia.freelance@gmail.com

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