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La datavisualisation : transformer les chiffres en histoires

05 mars 2018À la une, Rencontres

Comment prendre soin de son lecteur en lui présentant une info agréable à lire, notamment sur mobile ? ou simplifier des données complexes ? Testez la datavisualisation. Il s’agit de structurer textes et chiffres pour faire passer un message.
C’est ce que nous explique Karen Bastien. Sa spécialité : utiliser les chiffres pour raconter des histoires. Elle est cofondatrice de WeDoData. Leur devise est « nous vous aidons à raconter vos données. » Décryptage


datavisualisation, portrait de Karen Bastien

Karen, peux-tu nous présenter le concept de nouvelles narrations ? Celui du design d’informations ?

Les nouvelles narrations sont un terme très large qui recouvre toutes les nouvelles façons d’amener de l’information au lecteur à travers les outils ou canaux numériques. La révolution du web a ouvert de nouveaux terrains de récit, d’enquête, de storytelling aux médias : web documentaire, web application, podcast, long form…

Au quotidien, le web est aujourd’hui le canal majoritaire de lecture des news. Il n’est plus possible d’écrire du contenu informatif sous les mêmes formes, notamment quand l’usage qui devient majoritaire est la consultation sur mobile. Ces nouvelles narrations doivent savoir s’adapter à tous les outils et usages : Snapchat, Periscope, Instagram. La datavisualisation interactive, la réalité augmentée font partie de ces nouvelles narrations qui n’étaient pas possible avec le papier.

Le design d’information tire son épingle du jeu car même s’il est présent depuis longtemps dans les médias à travers l’infographie, son ADN – expliquer des concepts et des idées de manière graphique – est totalement adapté aux nouveaux écrans et nouveaux usages.

Et avec l’accès de plus en plus facile et massif aux données, le design de données – la datavisualisation – prend son envol. Quelle chance de pouvoir se saisir de cette matière première chiffrée pour raconter le monde. En tant que journaliste, mon travail est d’interroger les chiffres avec la même rigueur que celle que je peux mettre sur un sujet ou quand je rencontre un nouvel interlocuteur.

Quand est-ce que c’est pertinent d’utiliser la datavisualisation ? Quels contenus sont les plus adaptés ?

Il s’agit tout d’abord d’avoir à disposition des données. Si vous avez uniquement des textes explicatifs, alors la datavisualisation n’est pas appropriée. Car elle sous-tend des données : des infos chiffrées, structurées dans un tableur, avec des historiques, des répartitions, des comparaisons… De quoi nourrir une histoire visuelle.

Si vous n’avez que 4 chiffres sur un sujet alors vous serez limité dans votre histoire à faire une photo à un instant T de données. Dans ce cas, vous ne pourrez aller plus loin que 4 pictos avec 4 chiffres.

La donnée ne peut être considérée seule : prenons le chiffre hypothétique de « 18 piscines » dans une ville, il ne veut rien dire seul. Il s’agit de savoir combien de piscines étaient construites dans cette ville il y a 5 ans, combien elle compte d‘habitants etc. Il faut donner du contexte aux chiffres. Le lecteur ne retiendra l’information que s’il comprend ce que ce « 18 » signifie : c’est, par exemple, deux fois plus de piscines qu’il y a cinq ans, c’est 1 piscine pour 10 000 habitants alors que la moyenne française est de 0,5 piscine pour 10 000 habitants.

Notre objectif en faisant de la datavisualisation est de capter l’attention, de faire en sorte que le lecteur comprenne et retienne. Il faut trouver une astuce de comparaison qui donne du sens.

Quels sont tes conseils pour structurer une datavisualisation ?

Premièrement, il faut des données ! On en trouve partout désormais, issues d’opérateurs privés ou publics.

Si vous travaillez sur des données d’entreprise, il faut identifier le(s) service qui produit(sent) ces informations : marketing, ventes, développement durable, etc. Dans le domaine public, nous bénéficions d’une mise à disposition de plus en plus importante grâce à l’open data. En France, ce mouvement a pris corps en 2011 à travers le portail data.gouv.fr, cinq ans après les pays anglo-saxons. Désormais, tous les ministères, les régions et départements, les principales villes libèrent des jeux de données sur ce portail. Le champ de recherche est très vaste.

L’idée, c’est de ne pas laisser dans le placard ces données publiques. Ce n’est pas le rôle des collectivités de raconter des histoires avec ces données. En revanche, les mettre à disposition permet de générer la création de nouveaux services.

Par exemple, la ville de Rennes, qui fut pionnière en la matière, a mis à disposition sur son site open data des données sur la mobilité, les places de parking disponibles dans tel quartier, les heures de tramway. Ces chiffres en racontent long sur l’histoire de la ville.

Des starts-up se servent de ces données pour créer des applis au service des citoyens : par exemple sur les parkings avec la détection des places libres à tel endroit et à telle heure. Prenons également l’exemple des applis bus, maintenant intégrées dans le mobilier urbain, qui permettent de savoir quand arrive le prochain.

C’est un mouvement très vertueux : se servir des données pour poser des constats, porter des messages solides, nourris de la donnée publique.

Sur Data.gouv.fr, on retrouve des dizaines de milliers de données. Si je tape le terme « bibliothèque » par exemple, je peux consulter tous les jeux de données en France sur les bibliothèques, les livres les plus empruntés. Parmi les Parisiens, les Nantais, les Marseillais, je peux savoir ceux lisent le plus de polars ou empruntent les plus de livres pour enfants.

La donnée est disponible en quantités incroyables. Aujourd’hui, ce n’est pas la donnée qui manque,  il s’agit surtout de la structurer, sous quelle forme et quelle histoire raconter.

Comment les réaliser soi-même ?

Tout d’abord, il est nécessaire de travailler la donnée avant de produire un graphique. Il faut organiser l’info, maîtriser le tableur parfaitement. Ensuite, repérer des tendances, des mouvements.

Il existe plusieurs outils pour créer ses propres visualisations interactives : ils fonctionnent sur un modèle freemium (fonctionnalités de base gratuites, et abonnement pour accéder à d’autres fonctions)

  • Infogram : cet outil existe depuis plus de 5 ans. Très stable, il permet de créer des graphiques interactifs simples, des infoposters sur la base de plusieurs templates. Il permet de réaliser des graphiques unitaires, facile à embedder dans ses articles comme une vidéo.
  • Piktochart : il propose encore plus de latitude graphique. Il est plus adapté aux designers qu’aux journalistes, tout en restant très intéressant comme Infogr.am.
  • Tableau public : l’ergonomie est moins facile, mais il permet de visualiser des bases de données très importantes. Il existe aussi en version payante.

Tous ces outils proposent de nombreux tutoriels pour les prendre en main soi-même.

Des exemples de ceux que tu as particulièrement aimés ?

Je citerai principalement le data journaliste et designer David McCandless, auteur du site Internet et livre : « Information is beautiful ». Il nous inspire beaucoup. C’est un journaliste qui s’est mis au design : la forme au service du fond, le but que nous recherchons.

Pour voir la crème mondiale de la dataviz, il suffit de regarder les primés aux Datajournalism Awards, qui sont un peu les Oscars de la profession.

Et vous pouvez suivre la veille que je réalise depuis 5 ans sur le sujet sur Scoop It

datavisualisation, wedodata

Merci Karen pour cet interview passionnant et pour tous tes conseils.
Retrouvez Karen sur le site Internet de WedoData : wedodata.fr 

Ou suivez-la sur Twitter : @KarenBastienOK 

 

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3 réponses à “La datavisualisation : transformer les chiffres en histoires”

  1. Un article intéressant sur la Data Visualization.
    Une question que je me pose est l’impact, si impact il y a, d’une information présentée sous forme picturale versus la même information sous forme texte.
    Suite à cet article et d’après les quelques recherches que j’ai effectuées, compléter une infographie de données par un travail plus classique de référencement : meta data, H1, balise ALT, mots clés le tout inséré dans l’infographie elle même ; voire y adjoindre un texte pour accompagner les données présentées, augmenteraient sa portée de référencement.
    Par ailleurs, avec cette approche, l’on comprend que datavisualisation et rédactionnel ne rentrent pas en concurrence mais au contraire se complètent dans une optique d’optimisation du référencement naturel.

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