Data visualisation, l'art de montrer la data

Fin 2015, Nicholas Feltron publiait son dixième et dernier "Feltron Annual Report", un document compilant un an de données personnelles, du nombre d'heures de musique écoutées au classement des quartiers new-yorkais les plus visités. Si le designer américain, à l'origine de la timeline Facebook, poursuit avant tout un but artistique, le rapport atteint tout de même les 16 pages, bien loin du nombre, vertigineux, d'informations produites en réalité. Selon le Planétoscope, 29000 gigaoctets de données seraient publiées sur le web chaque seconde. Des données certes quantifiables mais tellement nombreuses que leur volume reste difficile à appréhender pour le cerveau humain, comme l'explique Damien Cludel, chef de marché plateforme applicative chez Microsoft France : " Le big data a une quantité quasiment infinie de propriétés, que l'on appelle dimensions, alors que l'homme n'est pas capable de matérialiser plus de 3 dimensions. Ces jeux de données sont tellement complexes que les êtres humains ne peuvent en saisir la quintessence."

La data visualisation comme outil stratégique

La data visualisation permet de transformer le big data en outil opérationnel d'aide à la décision en temps réel.

Matérialiser le big data pour le rendre compréhensible, c'est là tout l'enjeu de la data visualisation. La discipline à la fois d'étude, de science et d'art est pourtant loin d'être récente, souligne Damien Cludel : "On pense à tort que la dataviz est née avec l'avènement du big data. Or, la représentation graphique des données a toujours existé..." C'est, par exemple, l'essence même de la cartographie, apparue dès l'Antiquité. Quant à la forme moderne de la data visualisation, elle remonterait à 1786, date de parution d'un ouvrage intitulé "The Commercial and Political Atlas", oeuvre de l'économiste écossais William Playfair, qui manie les trois principaux types de représentation graphique, à savoir le diagramme circulaire, le graphique à barres et la courbe statistique.

Plus de deux siècles plus tard, les outils de data visualisation permettent de représenter des données " créées en plus grand nombre que ce que l'on est actuellement capable d'analyser ", dixit Fabrice Starzinskas, directeur de création du studio Bright, spécialisé dans l'art numérique. A l'ère de l'infobésité, le principal enjeu de la discipline est de transmettre des informations à des individus qui n'ont pas le temps de les lire. Un outil qui s'avère être très utile dans une volonté de fact-checking, notamment dans un contexte de course à la présidentielle.

Cependant, il serait réducteur de cantonner la data visualisation à son rôle de restitution des données. Pour Damien Cludel (Microsoft), " ce n'est que la partie émergée de l'iceberg : derrière la data visualisation, se cache bien sûr le big data." "Data viz et big data sont indissociables", renchérit Guillaume Bourdon, co-fondateur et directeur général de Quinten, qui conseille aux entreprises d'acquérir " la maîtrise de toute la chaîne de valeur, depuis l'extraction de la donnée brute jusqu'à son exploitation ". Car la data visualisation permet de transformer le big data en outil opérationnel d'aide à la décision en temps réel, en " dégageant des tendances pour réduire le cycle de décision, et ainsi faire l'économie d'un processus long qui fait habituellement intervenir l'humain ", détaille Damien Cludel. Quinten bâtit ainsi, à partir de la data, des modèles prédictifs (déterminer la probabilité qu'un évènement se produise) et prescriptifs (expliquer pourquoi cet évènement aura lieu) à destination des entreprises. Ces applications sont par exemple utilisées au sein de régies média pour optimiser l'efficacité des campagnes publicitaires des annonceurs grâce à des algorithmes de mesure de la performance.

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