Mythes fréquents en visualisation de l’information

Un mythe c’est une invention de l’esprit, une allégorie selon Antidote. En pratique, ce sont souvent des raccourcis qui, nous le pensons, vont nous faire sauver du temps. En réalité, ça nuit plutôt à la compréhension, à la confiance qu’ont les utilisateurs envers les données et à la prise de décision.

On s’est penché sur les mythes que l’on retrouve en visualisation de l’information, qui nous font grincer des dents à chaque fois qu’on les croise en mandat.

Les voici donc :

Penser qu’un graphique, à lui seul, suffit à faire comprendre l’essentiel.

On entend très souvent la phrase « je veux un seul graphique pour tout présenter et mettre en interrelation ». Et bien on vous le dit, tout mettre dans un seul graphique nous fait souvent faire une indigestion d’informations, d’où la célèbre expression trop c’est comme pas assez.

Un bon graphique permet plutôt de répondre à une question d’affaires, un problème à résoudre ou un objectif stratégique. Posez-vous la question « ce graphique me permet-il de répondre à la question XYZ ? ».

Croire qu’ajouter plus de données, plus de mesures ou plus de visuels améliore la compréhension.

On en revient à notre expression, en mettre plus ne nous permet pas nécessairement de mieux comprendre la situation. Il faut choisir ses indicateurs, ceux qui vont permettre de prendre les bonnes décisions, dans un temps imparti.

Imaginer qu’une visualisation est objective par nature, alors que chaque choix (couleur, ordre, échelle) influence la lecture.

Certaines langues se lisent de droite à gauche, en français ou en anglais c’est de gauche à droite. Le cerveau des gens s’adapte à ces petits éléments et influencent la façon dont les graphiques ou les données sont lus. Même chose si vous démarrez un graphique à une certaine date, l’échelle est coupée, les données pareillement, vos décisions ne seront peut-être pas les mêmes.

Croire qu’un même visuel peut répondre aux besoins de tous les publics, du stratège à l’opérationnel.

Certains visuels sont faits pour prendre plus de temps à lire, pour analyser un peu plus ce qui est présenté, pour explorer des scénarios. D’autres sont fait pour prendre la décision le plus rapidement possible. Pensez à un patron à qui l’on donne un tableau avec les données détaillées. Bien souvent il ne prendra pas le temps de le lire, et vous vous retrouverez à avoir fait tout ce travail pour rien.

C’est pourquoi chaque visuel doit être choisi avec en tête le temps dont son public a pour l’interpréter et le comprendre, ainsi que le niveau de littératie en données* de son public cible.

Penser que tout le monde interprète les couleurs de la même façon, alors qu’elles portent des codes culturels et émotionnels.

Le rouge peut être perçu comme un danger… ou comme un signe de prospérité, selon le contexte culturel. Et pour une personne daltonienne, un code couleur lumière de circulation (rouge‑jaune‑vert) peut tout simplement être illisible.

Confondre esthétique et compréhension. Un visuel peut être magnifique… et totalement inutile.

Un beau visuel, un beau produit informationnel, l’ajout d’ombrage ou l’intégration de la 3ème dimension ne veut pas dire une meilleure compréhension de l’information  La clarté se mesure plutôt à la rapidité de l’utilisateur à répondre à la question « Qu’est-ce que je dois comprendre et décider? ».

Croire que les utilisateurs comprendront immédiatement un visuel complexe sans contexte ni explication.

Vous avez appris à lire les graphiques, ce n’est pas le cas de tout le monde. Une explication sur les données sélectionnées, la lecture du graphique, la façon d’interpréter les données selon les autres informations présentent dans le produit informationnel, il faut s’assurer que tout est compréhensible pour tous les lecteurs, au risque que votre tableau de bord ne serve à rien au final.

Penser qu’un tableau de bord doit tout montrer pour être complet, alors que la surcharge tue la compréhension.

Ce n’est pas pour rien que votre tableau de bord de voiture n’affiche pas que tout va bien. Il n’y a que quelques informations présentent et des alertes lorsque quelque chose exige votre attention, pour que vous vous focussiez sur le plus important, conduire.

Imaginer que montrer la donnée telle quelle suffit, alors que la valeur vient de l’interprétation et de la mise en contexte.

Si je vous dis que vos pommes vont vous coûter 4,99$ le sac, est-ce bien ou non ? Le sac pèse 4 livres, est-ce mieux ? Le prix régulier de ce type de sac est de 5,99$, voulez-vous toujours l’acheter ? Habituellement lors de la deuxième semaine de juillet, donc dans 3 semaines, le sac tombe à 3,99$, voulez-vous toujours acheter ce sac de pommes ? Vous aurez besoin de pommes uniquement au mois d’août, quelle est votre décision finale ?

La valeur de départ n’était pas suffisante pour prendre une décision, c’est la comparaison, le contexte et la perspective de la donnée qui vous aide à prendre une meilleure décision.

Croire qu’un visuel efficace dans un contexte le sera automatiquement dans un autre.

Les objectifs, la culture, la maturité, la littératie, les enjeux d’affaires, tout cela change d’un tableau de bord à un autre. La visualisation doit être réfléchie, pour s’aligner avec tous ces éléments afin de fournir les meilleurs indicateurs, au meilleur moment, aux bonnes personnes.

Dépasser ces mythes c’est renforcer la confiance envers les données, accélérer le dialogue avec les parties prenantes et ça permet au final d’augmenter la maturité analytique de l’organisation.

Chez ADNIA, notre rôle est précisément de traduire la complexité en simplicité exécutable, en mobilisant les équipes autour d’une culture de la donnée durable, utile et intégrée à la stratégie.

Parce qu’un bon visuel ne sert pas à impressionner, il sert à décider.

Littératie des données : capacité à lire, comprendre, analyser, interpréter et communiquer des données afin d’en tirer du sens et de soutenir une prise de décision éclairée. Elle suppose aussi un esprit critique pour remettre en question la qualité des données, le contexte et les biais possibles. [fr.wikipedia.org], [huwise.com]