La magie de la Dataviz ?

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.

Pour produire une visualisation, les compétences techniques et intellectuelles doivent nous permettre de :

• poser un problème
• construire un modèle de données fiable
• collecter les données
• analyser et interpréter les données de façon critique

L’enjeu est de taille dans l’aide à la décision, car cette dernière doit reposer sur une connaissance « la plus objective possible, à la fois de la situation préalable, mais aussi de celle à venir, pour en évaluer l'efficacité », rappelle Amar Lakel, enseignant-chercheur au sein du MICA, le laboratoire « Médiations, Informations, Communications, Arts » de l’université Bordeaux-Montaigne.

 « Les données n'existent pas indépendamment des idées, des instruments, des contextes de pratiques et des connaissances utilisées pour les générer, les traiter et les analyser »
Rob Kitchin, La révolution des données, 2014.

Or, de l’appropriation d’une thématique en début de projet à l’interprétation des données extraites, en passant par le sourcing, le veilleur devra particulièrement faire preuve d’esprit critique et se rappeler de l’importance de la vérification des sources, même (et surtout ?) s’il s’agit de données chiffrées.

De la nécessité d’un esprit critique orienté chiffres

Certes la représentation graphique aide à identifier des acteurs, des auteurs et des mots-clés pour orienter ses recherches. Pour autant, adopter le même regard critique que toute information textuelle est justement rendue difficile par « l’effet d’objectivité » des données chiffrées. Ce qui constitue également la raison pour laquelle ces données sont souvent instrumentalisées !

Une difficulté à laquelle s’ajoute le fait que la technologie permette de traiter de plus grands volumes d’informations qu’il est humainement impossible de vérifier. Heureusement, dans ce cas, le professionnel de la veille pourra compter sur les représentations graphiques issues des (corpus) des plateformes de veille.

Contextualisation pour le livrable

L’autre piège de la datavisualisation est que le côté esthétique prenne le pas sur l'information. Et pour éviter le « c'est joli mais on ne comprend rien », il est essentiel de travailler la lisibilité de la représentation grâce au choix des formes graphiques, mais aussi au titre, au chapeau, aux légendes.

Si l’analyse donne du sens et structure les données, le travail n’est pas pour autant terminé pour le professionnel de la veille : « La sélection, la mise en valeur, voire la mise en scène des données qui semblent faire sens par rapport à la problématique posée demandent d’appréhender le livrable au-delà de  la compilation ou même de la synthèse, pour fournir un document une vision immédiate et puissante de la matière extraite ».

Devant l’ampleur de la tâche et l’impact de la datavisualisation sur nos métiers de l’information, il fallait bien deux numéros de NETSOURCES pour accompagner les professionnels de la veille. C’est pourquoi après le n°161 consacré à la méthodologie et aux outils de la « dataviz » pour les professionnels de la veille, nous sommes déjà en cours de réalisation d’un prochain numéro qui vous présentera quelques cas pratiques. En espérant contribuer à une formation encore mal définie et pourtant plus que nécessaire.