Tag: dataviz

Il y a quelques années, on avait pu voir émerger des outils d’exploration des réseaux de citations des articles scientifiques. Ces outils s’avèrent très utiles pour trouver des articles scientifiques pertinents que l’on n’aurait pas forcément identifiés lors d’une recherche par mot-clé classique et sont donc complémentaires aux moteurs académiques. 

Parmi cette première génération d’outils, il existait deux grandes catégories : ceux qui étaient visuels proposant donc une représentation graphique, et ceux qui étaient uniquement textuels

Voir notre article « La recherche de citations et de références boostées par l’IA et les “open citations” » paru en avril 2019 - BASES n° 369.

Si les outils textuels ont bien résisté et ont aujourd’hui une place de choix dans le paysage de l’IST, les outils visuels n’ont pour la plupart pas eu le même destin. Parmi les outils de dataviz de première génération, on comptait des acteurs comme Citigraph, Yewno ou encore Citation Gecko, qui ont tous fermé leurs portes. Dans cette catégorie, seul VosViewer continue sa route et a été intégré très discrètement au moteur académique Dimensions.

Au cours des deux dernières années, une nouvelle génération d’outils visuels d’exploration des réseaux de citations est apparue, avec une petite dizaine d’acteurs cette fois-ci, toujours portée par l’amplification du mouvement de l’open (open access et open citations) dans le monde académique.

Dans cet article, nous dressons un panorama de ces différents outils et de leurs spécificités. Nous les avons également tous testés pour évaluer leur performance et vous aider à faire le bon choix.

L'importance stratégique de la datavisualisation en veille

La "data" a révolutionné le domaine de la veille ces dernières années, bouleversant les compétences requises et les attentes des clients. Aujourd'hui, un livrable d'information doit offrir une vision analytique puissante, en extrayant, analysant et représentant intelligemment les données collectées.

Cette fiche pratique vise à faciliter l'intégration des outils de datavisualisation à chaque étape de la veille, allant au-delà de l'analyse et de la diffusion du livrable. La datavisualisation devient ainsi une représentation mentale de la pensée, que ce soit sous la forme d'une carte mentale, d'un tableau blanc ou d'une infographie.

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🏊‍♀️ Entrez dans le monde passionnant de la datavisualisation et explorez les différentes façons de donner vie à vos données, tout en améliorant la compréhension et l'analyse de vos informations.
📈 Cette fiche vous montrera comment choisir la représentation adéquate à chaque étape de votre veille.
💡 En plus d'un panorama détaillé des outils de dataviz disponibles sur le marché, cette fiche pratique met également en évidence les fonctionnalités spécifiques de ces outils pour une utilisation efficace dans le domaine de la veille.

La datavisualisation, comme toutes les technologies, transforme les outils, les processus et l’organi­sation des entreprises. Elle amène à repenser les méthodes et les modes de communication, et le domaine de la veille n’y échappe pas.

Dans la première partie de notre dossier consacré à la dataviz, nous avons exploré comment la représentation visuelle des données pouvait trouver sa place à chaque étape de la veille. Elle apporte une aide puissante à l’expression initiale des besoins, à la construction des différentes briques du dispositif, et à la conception des livrables de veille. 

Elle offre ainsi des possibilités de représentation, d’analyse et de synthèse des informations où le veilleur peut exercer sa créativité, et développer de nouvelles interactions avec ses clients et le top management. 

Enfin, en permettant une meilleure compréhension des données et une identification des tendances et modèles sous-jacents qui auraient été peut-être plus difficiles à voir à l’œil nu, la datavisualisation contribue à une prise de décision plus éclairée pour l’entreprise.

De la théorie à la pratique, n’est-ce qu’un simple pas à franchir ?

La datavisualisation a un rôle à jouer à toutes les étapes de la veille comme nous avons pu le voir dans le précédent numéro de NETSOURCES. Cela commence dès les premières étapes de la veille avec la définition précise d’un sujet ainsi que le choix des mots-clés et du champ lexical à utiliser pour créer de futures alertes.

Dans cet article résolument pratique, nous avons voulu montrer comment la représentation de données pouvait apporter une aide précieuse dès cette première étape de formalisation du besoin et surtout comment s’y prendre concrètement, avec quelles méthodes et quels outils.

• Nous sommes donc partis d’un cas concret : la mise en place d’une veille sur un sujet dont nous avons tout à découvrir : ChatGPT.

Pour nous aider à déterminer les angles de la veille, les thèmes à surveiller et les termes à mettre sous surveillance, nous avons choisi d’analyser un gros volume d’articles de presse sur le sujet, car même si ChatGPT est apparu récemment dans les médias, le volume d’articles consacré à cette IA est considérable et donc peu assimilable humainement.

La dataviz a un rôle important à jouer dans la réalisation des livrables en permettant notamment de représenter visuellement des informations et des analyses qui auraient pu avoir beaucoup moins d’impact si elles avaient été uniquement restituées sous forme de texte.

Mais utiliser la dataviz dans ses livrables, ce n’est pas appuyer sur un bouton pour récupérer en un clic toute une série de représentations graphiques adaptées à ses problématiques. Ce serait trop beau. C’est en réalité beaucoup plus complexe et fastidieux et nous en avons fait l’expérience à partir d’un exemple concret.

La dataviz semble désormais être partout dans notre monde de l’information professionnelle, dans les demandes des clients et… dans les plateformes de veille.

Cette irruption du quantitatif, de l’analytique et du visuel dans des masses d’information documentaire longtemps sous-exploitées est à notre sens extrêmement positive, tant l’extraction et l’interprétation des données, rendue possible par la dataviz, donnent du sens à celles-ci et valorisent le travail de collecte et capitalisation des professionnels de l’information et de la veille.

Mais attention, utiliser la cartographie dans le but d’embellir une présentation ou, pire, en faire un argument de vente à une direction d’entreprise en promettant de générer «automatiquement» du sens via des graphes et représentations diverses, est en soi une aberration trop souvent observée… La dataviz comme pensée «automatisée», voire magique, est un facteur de risque, de contresens et confusion.

Cette nouvelle rubrique « FICHE SYNTHETIQUE » se propose d’aider à comprendre en un clin d’œil les informations clés de chaque numéro de NETSOURCES. La datavisualisation faisant l’objet d’un numéro double, vous trouverez ici un rappel du précédent numéro. Cette rubrique sera également déclinée en version pédagogique « pas à pas » et commentée dans nos fiches pédagogiques « Les essentiels de la veille». Bonne lecture !

Derrière l’apparente simplicité d’une datavisualisation et la rapidité de transmission de son information, se cachent souvent de longues heures de travail et de multiples compétences : des compétences analytiques, un sens de la synthèse, de l’imagination, un esprit critique… du travail et du temps.

Autant de compétences partagées par les professionnels de l’information, qui doivent toutefois décliner ces compétences sur des données chiffrées et non plus textuelles. Cela leur demande - outre de nouvelles compétences techniques - d’intégrer une nouvelle grille d’analyse, avec ses propres étapes et contraintes. Non seulement moment de l’interprétation des données et de leur mise en forme, mais à chaque étape de la veille.

Les métiers des professionnels de l’information, - documentation, veille, KM et autres fonctions liées à la gestion de l’information, - ont toujours été en prise directe avec les évolutions du numérique.

Il nous semble que ces évolutions impactent nos métiers de deux façons différentes. 

La première est une déstabilisation forte, sous l’effet par exemple de l’arrivée d’Internet hier ou de l’IA aujourd’hui qui « concurrencent » et remettent en cause l’existence même du professionnel.

La seconde agit plutôt comme un moteur de transformation. Elle a pour effet d’élargir les compétences du spécialiste car elle le pousse à intégrer les nouveautés technologiques dans son offre de service et à monter en compétence. On l’a vu par exemple avec les systèmes de GED, et cela nous paraît être aussi le cas de la data.

Depuis une dizaine d’années la data « interroge » les différents profils de spécialistes. Elle pose la question de leur ouverture au monde des données quantitatives, et non plus seulement qualitatives.

Dans le monde de la veille, on peut aisément s’imaginer que la dataviz a surtout un rôle à jouer au niveau de l’analyse et des livrables.

Elle a en réalité un rôle à jouer à tous les niveaux.

Dans cet article, nous analysons précisément la place de la représentation visuelle à toutes les étapes de la veille (de la définition des besoins jusqu’à la diffusion), d’abord sous l’angle du type de représentation puis avec le prisme des outils des dataviz.

Quelle représentation visuelle pour quelle étape du processus de veille ?

Définition des besoins

Quand on souhaite mettre en place une veille, il faut commencer par définir précisément les besoins en allant interroger les personnes concernées par la veille comme les futurs destinataires notamment : pour qui, pourquoi, que veut-on apprendre et découvrir, que sait-on déjà, etc.

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Comment identifier des infographies ?

La datavisualisation (souvent appelée dataviz) est une représentation graphique permettant de synthétiser des données quantitatives surtout mais aussi qualitatives.

Dans son ouvrage « Rechercher l’information stratégique sur le Web », Véronique Mesguich propose une vision intéressante de ce que la datavisualisation apporte aux professionnels de l’information. 

À travers notamment la retranscription d’un échange avec Serge Courrier, l’ouvrage met en avant que dans le monde de la veille et de la recherche d’information, la datavisualisation distingue deux grands usages :

• Représenter graphiquement des informations que l’on connaît déjà pour les rendre plus intelligibles et compréhensibles avec un gain de temps pour celui qui la reçoit (c’est le cas par exemple des livrables de veille à fort contenu graphique - comme les tableaux et diagrammes que l’on peut voir régulièrement).  On travaille ici plutôt sur un faible volume de données.
• Faire émerger des informations, relations, concepts, signaux, etc. que l’on ne connaissait pas à partir d’un gros volume de données ; c’est le cas des outils de recherche et de veille qui offrent des solutions d’analyse intégrées à leurs outils.

Véronique Mesguich indique que la datavisualisation au sens strict du terme correspond en réalité uniquement à ce deuxième usage, mais que dans le langage courant, le mot est souvent utilisé pour désigner toute forme de représentation de données.

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Comment identifier des infographies ?

Depuis quelques années, les plateformes de veille intègrent de plus en plus de fonctionnalités de dataviz.

Dans la grande majorité des cas, les outils de veille intègrent la représentation visuelle au niveau de l’analyse des résultats de veille. Ils aident l’internaute à se repérer dans un vaste volume d’informations, à détecter plus rapidement et facilement des informations importantes qu’il ne connaît pas encore et à exporter ces visualisations pour les intégrer à des livrables.

Mais si tous les outils de veille parlent de dataviz ou de fonctionnalités analytiques, ce qui se cache derrière ce terme « vendeur » varie en réalité d’un outil à l’autre.

Tous proposent aujourd’hui des dashboards personnalisables avec différentes représentations visuelles. Certains ont choisi de continuer à développer leurs propres solutions de datavisualisation en interne là où d’autres ont préféré choisir des connecteurs avec des outils dédiés à la datavisualisation comme les outils de BI (Business Intelligence) dès qu’il s’agit d’aller plus loin. Ce qui va varier également, c’est le degré de personnalisation de ces datavisualisations, les corpus qui servent à la réalisation de ces visualisations ou encore l’existence ou non de graphes relationnels permettant de voir des liens entre les données.

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Quand la datavisualisation n’est pas incluse ou pas suffisamment aboutie dans les outils de recherche ou de veille que l’on utilise au quotidien, il n’y a pas d’autre choix que de se tourner vers des outils dédiés à la représentation visuelle de données.

Et le moins que l’on puisse dire, c’est qu’on se retrouve vite confronté à un marché extrêmement vaste et surtout très disparate dans lequel il est très difficile de se repérer et de trouver l’outil adapté à ses besoins particuliers.

Il est en effet impossible de mettre sur le même plan un outil qui permet de réaliser des infographies manuellement, des graphes relationnels, un outil de data storytelling, un tableur qui permet de réaliser des graphes ou un outil de Business Intelligence.

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Comment identifier des infographies ?

Selon un « mantra » communément trouvé dans la littérature spécialisée, « 80 % de l’information technique trouvée dans les brevets n’est pas présente ailleurs ».

L’information brevet renseigne en premier lieu sur l’évolution des technologies, et sur l’état de l’art, où l’état de la technique dirait un examinateur. Une proportion très importante des documents cités dans les rapports de recherche produits par l’OEB (Office Européen des Brevets) correspond à de la littérature brevet, ce qui souligne l’importance de l’information brevet dans une étude de brevetabilité.

L’INPI (L’Institut National de la Propriété Intellectuelle), au début des années 1980, avait lancé une publication dénommée « Le clignotant des technologies », dont la production était confiée à un service particulier, le RISC, pour « Recherche en Information Stratégique et Concurrentielle ».

Stratégie et concurrence : nous y voilà. En fournissant une visibilité sur l’orientation des axes de R&D des concurrents, l’information brevet constitue une aide à la définition d’une stratégie d’entreprise.

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Benjamin Azoulay et Benoît de Courson lancent un nouvel outil de lexicométrie nommé Gallicagram.

Sensiblement similaire à Google Ngram Viewer, le Gallicagram offre un moyen de quantifier la présence/ le nombre d'occurrences d'un ou plusieurs termes en tirant profit de la base de données d'archives de presse française de Gallica. Ce logiciel permet de générer des graphiques interactifs à partir d'une simple barre de recherche tout en maîtrisant le corpus de d'étude, la période et surtout, l'outil permet d'accéder aux documents qui remontent via votre recherche, contrairement à Google Ngram.

Via @Mart1oeil | Sources : https://osf.io/preprints/socarxiv/84bf3/

Depuis quelques années, les Knowledge Graphs ("graphes de connaissances"), ces réseaux sémantiques construits à partir des relations établies entre des entités de types différents (personnes, évènements, lieux, situations, concepts, etc.) ont la cote auprès des outils de recherche et de veille professionnels. Nombre d’entre eux mettent d’ailleurs en avant leur utilisation dans leur discours commerciaux. On notera bien qu’il s’agit ici d’une technologie utilisée en arrière-plan sur laquelle l’utilisateur final n’a pas directement la main.

D’une part, de nouveaux outils indiquent mettre cette technologie au cœur de leurs produits, ce qui, selon eux, viendrait « révolutionner » la recherche et la veille. C’est par exemple le cas d’IP Rally, un nouvel outil de recherche brevets qui met en avant « une technologie unique basée sur un Knowledge Graph ».  IP Rally se présente comme une alternative aux outils à base d’IA qui sont de véritables boîtes noires et les outils fondés sur la recherche par mots-clés classique.

D’autre part, des outils, déjà bien en place, communiquent également régulièrement sur l’intégration de Knowledge Graphs dans leurs produits. C’est par exemple le cas du lecteur RSS Feedly pour son « assistant intelligent » Leo mais aussi d’EBSCO pour sa nouvelle interface EDS lancée fin 2020 ou encore de Dow Jones (Factiva) dans son produit DNA lancé à la fin de l’année 2019.

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L’une des difficultés dans l’exploitation de données consiste à associer le bon visuel pour valoriser l’information qui en découle. Le choix d’un mauvais support visuel peut entraîner une confusion et une mauvaise interprétation des données.

Dans cet article, nous expliquerons comment construire sa datavi­sualisation qui peut devenir un précieux outil lorsqu’il s’agit de traduire un ensemble de données chiffrées en information intelligible et opérationnelle. Dans un contexte professionnel, qu’elle soit sous forme d’infographie ou repré­sentation graphique PowerPoint par exemple, la datavisualisation vient en soutien aux arguments stratégiques et s’avère extrêmement efficace dans la communication interne de l’organisme.

Comment construire sa datavisualisation ?

Une bonne intelligibilité des données entraîne une appropriation de l’information plus rapide et une prise de décision maîtrisée.

Dans une société noyée sous les informations, la datavisualisation est une forme de valorisation de données de plus en plus appréciée par les professionnels. Elle permet au sein d’une entreprise d’exploiter «l’intelligence» des données brutes et de simplifier leur compréhension immédiate.

Les dataviz : des concepts et types de visuels très différents :

Infographie : Elle comprend les termes « information » et « graphique » et schématise des données. Elle est majoritairement utilisée pour représenter des processus ou des chiffres clés (voir par exemple l’infographie de FLA sur la veille concurrentielle : https://www.fla-consultants.com/fr/veille/veille-concurrentielle) [...]

Alors que le temps d’attention des utilisateurs a diminué et que les usages ont évolué, les services d’information ont dû s’adapter à leur public, en calibrant leurs livrables de la façon la plus précise possible. Aujourd’hui, le livrable au service de la prise de décision stratégique et opérationnelle est augmenté, personnalisé, collaboratif et « monitoré ».

Arnaud Merzougui, responsable intelligence concurrentielle du groupe Carrefour et Philippe Plazanet, secrétaire général du Pôle Etudes Economiques au Crédit Agricole, ont présenté les stratégies et innovations en production et diffusion de l’information développées au sein de leurs groupes.

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Pour répondre à la demande grandissante des utilisateurs en termes d’analyse de données et de représentation graphique de ces données (dataviz), les grands agrégateurs de presse ont depuis quelques années déjà, intégré des modules spécifiques dont le but revendiqué est de faciliter l’analyse quantitative d’un grand corpus d’articles sur des critères prédéfinis, et ce, en seulement « quelques clics ».

Ces fonctionnalités supplémentaires sont supposées apporter un vrai plus, en premier lieu par le gain de temps généré, mais également en terme de valorisation de l’information, avec un contenu attirant et immédiatement assimilable.

L’INPI (Institut national de la propriété intellectuelle) a profité du salon Viva Tech pour lancer son nouveau service de cartographie des inventions.

Cette approche de création de paysages (exemple en Figure 1) avec montagnes, vallées, océans dans lesquels sont positionnés les brevets d’un secteur précis est loin d’être une nouveauté.

Le recours à des infographies pour présenter des données ou illustrer des articles, documents ou rapports s’est multiplié au cours des dernières années.

Rappelons qu’« une infographie est une présentation visuelle et ordonnée d’un sujet généralement complexe. Le but initial d’une infographie est de faire comprendre par l’image. L’infographie se présente souvent comme une longue affiche que l’on parcourt de bas en haut en faisant défiler l’écran » (source : www.definitions-marketing.com).

Depuis le 29 octobre dernier, les utilisateurs de Pressedd, « première plateforme de presse française », ont vu apparaitre un certain nombre de nouveautés sur le service.

Le premier changement est visuel, puisqu’un nouveau graphisme, plus élégant et plus moderne, est venu habiller l’interface tout en restant dans les couleurs corporate de Pressedd, le rouge et le gris.

Le premier objectif de ce relooking était de répondre à quelques retours de clients pour donner à la plateforme plus de clarté et de lisibilité, mais aussi plus d’efficacité sur la signalétique : de nouveaux pictogrammes déclinent les différentes fonctionnalités offertes (recherche, veilles, panoramas, dossiers etc…) et il est désormais plus facile de voir dans quelle partie on évolue, grâce à un jeu de surbrillance et de contrastes plus visibles.

Le thème récurrent de l’«infobésité» (ce mot-valise désignant un trop plein d’informations caractéristiques des sociétés modernes) a conduit ces dernières années à la recherche de méthodes permettant de clarifier et de faciliter la compréhension de masses importantes de données.

Ces méthodes, souvent issues du milieu du management, vont de l’utilisation d’outils ou d’applications spécifiques jusqu’à des idées plus cocasses, comme celle consistant à faire payer par l’expéditeur chaque email reçu, afin de limiter le nombre de mails inutiles.