Les articles de Netsources

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 « En résumé » 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 !

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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