Data visualisation et dashboard storytelling
- Code
- PER 2.04
- Public
- Rayon disciplinaire, tous publics
- Cours
- 6 pages, PDF
- Diaporama
- 17 diapositives, thèmes sombre et clair, PowerPoint modifiable et PDF
- Synthèse
- 1 page, PDF
- Podcast
- Fichier audio
- Vidéo
- Fichier vidéo MP4
- Infographie
- L'essentiel de la fiche sur une image
- Avec l'achat
- Téléchargement dans votre espace client
Le même jeu de chiffres peut être présenté de dix façons, mais une seule sert vraiment votre message — et certaines le trahissent purement et simplement. Comment faire parler les données sans mentir ?
Voir ce que traite le coursCours
6 pages rédigées, en PDF.
Diaporama
17 diapositives en PowerPoint modifiable, thème sombre pour projeter et thème clair pour imprimer.
Synthèse
1 page pour réviser l'essentiel.
Podcast
La notion expliquée à l'oral, à écouter hors de l'écran.
Vidéo
Une présentation animée de la notion, en MP4.
Infographie
L'essentiel de la fiche sur une image.
Ce que traite le cours
9 sections, 6 pages
- 1Pourquoi la data visualisation
- 2À chaque message son graphique
- 3Les principes d'un bon graphique
- 4Les graphiques qui trompent
- 5La couleur et les attributs pré-attentifs
- 6Le dashboard storytelling
- 7Mettre en récit : titre et séquence
- 8Pièges fréquents & mémo
- 9Glossaire & sources
Notions, outils et auteurs
Chaque repère mène aux autres fiches qui le traitent.
Notions
Modèles et outils
Auteurs et théories
Présentation de la notion
Pourquoi la visualisation accélère la décision
Le cerveau humain traite l'information visuelle bien plus vite que des colonnes de chiffres : une tendance, une anomalie, une comparaison sautent aux yeux sur un bon graphique alors qu'elles resteraient invisibles dans un tableau. Mais l'inverse est vrai : un graphique mal conçu ou malhonnête trompe aussi vite qu'un bon graphique éclaire. Un axe tronqué, une échelle trafiquée, un type de graphique inadapté peuvent faire dire aux données le contraire de la réalité. Maîtriser la dataviz, c'est donc autant savoir produire des visuels justes que repérer ceux qui mentent.
La suite de cet article se lit librement sur le Mag : lire le guide complet de la notion.
Objectifs de la fiche
- Choisir le type de graphique adapté à chaque message (évolution, comparaison, proportion, relation, distribution)
- Appliquer le principe du data-ink de Tufte pour épurer un visuel
- Repérer les graphiques trompeurs : axe tronqué, échelle trafiquée, format inadapté
- Justifier l'usage parcimonieux du graphique en secteurs
- Construire un data storytelling : titre porteur, séquence logique, fil vers l'action
- Développer un œil critique face aux visuels de la presse et des rapports
Questions fréquentes
Quel graphique utiliser pour montrer une évolution dans le temps ?
Une courbe (ligne) : l'œil suit naturellement la pente et perçoit la tendance. Les secteurs sont à éviter pour une évolution, car ils ne rendent pas le mouvement dans le temps.
Pourquoi éviter le graphique en camembert ?
L'œil compare mal des angles. Le secteur ne fonctionne qu'avec très peu de parts ; au-delà de trois ou quatre, une barre rend la comparaison bien plus lisible.
Qu'est-ce que le data storytelling ?
C'est l'art de mettre les données en récit pour convaincre et déclencher l'action : un titre qui porte le message, une séquence logique et un fil qui mène du constat à la décision. Les chiffres informent, l'histoire mobilise.