Le mois passé nous introduisions notre cursus information design dont les objectifs sont :

  1. comprendre comment le cerveau perçoit ce que l’oeil voit ;
  2. choisir le type de représentation des données pour faire passer le bon message ;
  3. et faire parler les données.

Le tout, en une journée couvrant les sujets suivants :

  • les principes de perception visuelle ;
  • la représentation d’information ;
  • la gestion de l’incertitude dans la représentation des données ;
  • la présentation de graphiques similaires ;
  • les mauvaises pratiques ;
  • les meilleures pratiques.

Cette formation, dont les intéressés peuvent obtenir plus d’information sur son contenu et son inscription en suivant ce lien, conclut avec la remise d’un certificat et d’un aide mémoire résumant les bonnes pratiques en matière de présentation et visualisation des données.

Ces astuces et bonnes pratiques sont référencées sous forme de 10 recommandations. Il est intéressant de comparer nos recommandations à ce que d’autres spécialistes du domaine data visualization suggèrent en tant que conseils pour rendre vos présentations et la visualisation de vos données plus efficace. D’ailleurs, pour chacune de nos recommandations ci-dessous, nous faisons le parallèle avec récente une publication copypress .

1. Appliquer une démarche / une approche structurée

La présentation des données (ou dashboard) doit répondre à un besoin, exprimé le plus souvent par des utilisateurs ou des responsables organisationnels, s’inscrivant dans une stratégie de communication de l’information au sein d’une organisation.

Pour répondre à ce besoin, il est impératif qu’une approche structurée soit suivie répondant clairement à des questions simples : qui est le consommateur de mon dashboard ? quel est le cycle de vie de l’information et la fréquence de mise à jour ? de quel type de dashboard s’agit-il (stratégique, opérationnel, analytique) ?

Cette recommandation n’a pas son équivalence, un pour un, dans la publication que nous avons pris comme référence, bien qu’elle s’apparente en partie au tips Organization Is Key. Néanmoins, elle est plus englobante et plus large.

2. Etre agile et itérer

Le présentation des données doit se construire de manière collaborative, pour assurer l’adhésion des utilisateurs, et itérative – commencer petit et améliorer par étapes – pour répondre de manière adaptative et précise aux besoins exprimés ainsi qu’au changement du métier, de l’environnement et de l’organisation.

A nouveau, nous ne voyons pas une correspondance univoque avec la publication de référence, car notre recommandation parle de méthodologie, alors que le tips Use Data Visualisation Tools parle d’outils. Néanmoins l’outil est une fin en soi faisant partie de la méthode.

3. Etre concis

La correspondance directe est faite avec la section Keep It Simple de l’article de référence.

La présentation des données doit se faire de manière simple et concise sur une page pour donner une vue immédiate et synthétique des données et des informations critiques sur lesquelles l’attention doit être portée et sur lesquelles la communication est faite.

4. Etre équilibré et sobre

La correspondance directe est faite avec la section Use Design Elements de l’article de référence.

Organiser l’information pour supporter le sens et l’usage métier. Eviter de mettre tout l’effort sur la conception graphique (design) uniquement, et favoriser les informations et la forme dans laquelle il est pertinent de les afficher.

Rappelez-vous qu’une maquette ou qu’un visuel bien défini permet de positionner efficacement les objets et d’équilibrer la balance entre parcimonie et densité.

5. Proposer une navigation et interaction

La correspondance directe est faite avec la section Use Good Data et Organization Is Key de l’article de référence.

La présentation des données doit être structurée pour donner une vue immédiate sur l’essentiel. Un accès simple et rapide, par une navigation naturelle, doit ensuite permettre d’accéder les informations complémentaires.

L’interactivité ou le passage entre données principales et complémentaires doit être efficace. Les techniques de drill down, de filtres, de données compartimentées pour réduire le champ d’attention sont à favoriser.

6. Comparer les données

Pour mettre en évidence l’information que vous souhaitez partager, n’hésitez pas à comparer les données. Les graphiques rendent la comparaison plus facile. Ils permettent de visualiser les différences, d’identifier des relations et des propriétés plus rapidement que du texte.

7. Choisir la représentation adéquate

La correspondance directe est faite avec la section Choose the Right Visualization de l’article de référence.

De nombreuses représentations graphiques sont disponibles. Selon les situations et les informations que l’on souhaite mettre en évidence, on choisira un modèle graphique plutôt qu’un autre. Parmi les graphiques les plus utilisés, nous citerons: scatterplot, network diagrambar chartline graphsparklinestag cloud, map chart.

8. Contextualiser

La correspondance directe est faite avec la section Label Your Data de l’article de référence.

La présentation des données doit être accompagnée de textes, libellés et commentaires précis décrivant le contexte pour éviter la libre interprétation.

9. Bien gérer l’échelle

L’échelle d’un graphique va dépendre de la représentation choisie. Par exemple dans l’utilisation de barres, on commencera l’échelle à 0 et on finira un peu en dessus de la valeur maximum. Alors que pour les autres types de graphique, on commencera l’échelle un peu en dessous de la valeur minimum et on finira un peu en dessus de la valeur maximum. L’important étant d’éviter tout risque de mauvaise interprétation.

10. Appliquer les astuces

La correspondance relative est faite avec la section Use Design Elements de l’article de référence.

Cette dernière recommandation résume les autres en rappelant ce qu’il faut faire comme par exemple:

  • réduire le temps de traitement pré-attentif ;
  • réduire la charge cognitive en incluant les informations dans le diagramme ;
  • la visualisation doit rendre le raisonnement plus efficace ;
  • la visualisation interactive doit permettre la résolution de problèmes ;
  • choisir des couleurs vives et les utiliser avec parcimonie.

et ce qu’il faut éviter, comme par exemple :

  • les petites tailles qui cachent les couleurs et les formes ;
  • l’utilisation de représentation 3D, ou d’animations réalistes qui rendent plus complexe la lecture de l’information.