Une ancienne manager me répétait toujours que les tableaux de bord doivent raconter une histoire. Cette idée résume bien l’essence de la datavisualisation : transformer les données en une narration claire et persuasive. Pourtant, il est facile de tomber dans des pièges qui brouillent le message, au lieu de le rendre plus intelligible.
Dans cette série d’articles dédiés à la datavisualisation, nous explorerons différentes facettes de cet art, en commençant ici par les erreurs les plus courantes et comment les éviter pour améliorer la clarté de vos visualisations et renforcer leur impact.
1. Surcharge d’informations : trop de détails tue la clarté
Erreur : Ajouter trop de données dans une même visualisation, ce qui la rend illisible et confond le lecteur.
Solution : Simplifiez. Divisez vos données en plusieurs visualisations si nécessaire. Concentrez-vous sur les points essentiels et utilisez des filtres pour permettre une exploration plus détaillée.
2. Utilisation inappropriée des types de graphiques
Erreur : Choisir le mauvais type de graphique pour représenter vos données, par exemple utiliser un graphique circulaire pour des données catégorielles avec beaucoup de catégories, ce qui complique la lecture.
Solution : Apprenez à choisir le bon graphique. Par exemple, utilisez des graphiques à barres pour comparer des catégories, des graphiques linéaires pour des tendances temporelles, et des scatter plots pour montrer des relations entre deux variables.
3. Manque de hiérarchie visuelle
Erreur : Présenter toutes les informations au même niveau d’importance sans aucune distinction visuelle, ce qui empêche l’utilisateur de comprendre immédiatement ce qui est essentiel.
Solution : Utilisez une hiérarchie visuelle. Mettez en avant les points clés en jouant sur les tailles, les couleurs ou les contrastes pour guider l'œil du lecteur vers les informations les plus importantes.
4. Axes tronqués ou non adaptés
Erreur : Truncating the axes to exaggerate the differences or using inappropriate scales that distort the message.
Solution : Soyez transparent avec les axes de vos graphiques. Assurez-vous que l'échelle est proportionnelle et évitez de tronquer les axes, sauf si c’est justifié et clairement expliqué. L'important est de ne pas induire le lecteur en erreur.
5. Usage excessif ou incorrect des couleurs
Erreur : Utiliser trop de couleurs ou choisir des couleurs peu contrastées ou non appropriées pour représenter différentes catégories.
Solution : Utilisez des palettes de couleurs harmonieuses et veillez à l’accessibilité. Évitez d'utiliser plus de trois à quatre couleurs par graphique. Assurez-vous que les personnes atteintes de daltonisme puissent comprendre vos visualisations en utilisant des outils comme ColorBrewer pour choisir des couleurs adaptées.
6. Omission du contexte
Erreur : Présenter un graphique sans fournir assez de contexte, comme l’absence d’annotations, de titres explicatifs, ou de sources de données, ce qui laisse l’utilisateur sans repères.
Solution : Soyez explicite. Incluez des titres clairs, des annotations lorsque nécessaire, et mentionnez la source des données. Le contexte permet aux utilisateurs de mieux interpréter et comprendre la visualisation.
Conclusion :
Une bonne datavisualisation ne se limite pas à produire un graphique esthétique, mais vise avant tout à clarifier l’information et à éviter les malentendus. En évitant ces erreurs courantes et en appliquant les bonnes pratiques, vous optimiserez l’efficacité de vos visualisations et faciliterez la prise de décision basée sur les données.