Illustration constitue la bibliothèque de référence de l’étudiant des 1er et 2e cycles en information-communication.

Elle est dirigée par Benoît Grevisse, Marc Lits et Jacques Walter. Benoît Grevisse est professeur à l’École de journalisme de Louvain et membre actif de l’Observatoire de recherche sur les médias et le journalisme (UCL, Belgique). Marc Lits est professeur émérite de la Faculté des sciences économiques, sociales, politiques et de communication (UCL, Belgique). Jacques Walter est professeur, directeur du Centre de recherche sur les médiations (Université de Lorraine, France) et codirecteur de la revue Questions de communication. Ils sont entourés d’un comité scientifique international, garantie supplémentaire de la qualité de la collection et de ses proximités avec les programmes des différentes écoles de journalisme et de communication.

TITRES PARUS

- Andry T., Kieffer S. et Lambotte Fr., Les fondamentaux de la visualisation de données

- Antoine F., Analyser la radio

- Damian-Gaillard B., Montañola S. et Saitta E., Genre et journalisme

- Degand A. et Grevisse B., Journalisme en ligne

- Derèze G., Méthodes empiriques de recherche en information et communication. 2e édition

- Derèze G., Diana J.-Fr, Standaert O., Journalisme sportif

- Frère M.-S., Journalismes d’Afrique

- Grevisse B., Écritures journalistiques. 2e édition

- Grevisse B., Déontologie du journalisme. 2e édition

- Guillot C. et Benmoyal Bouzaglo S., Les fondamentaux de la communication

- Jespers J.-J., Journalisme de télévision

- Koutroubas Th. et Lits M., Communication politique et lobbying

- Lallemand A., Journalisme narratif en pratique

- Lits M., Desterbecq J., Du récit au récit médiatique. 2e édition

- Marthoz J.-P., Journalisme international. 3e édition

- Marthoz J.-P., Couvrir les migrations

- Pasquier M., Communication des organisations publiques. 2e édition

- Pignard-Cheynel N. et van Dievoet L., Journalisme mobile

- Sepulchre S., Décoder les séries télévisées. 2e édition

- Verhaegen P., Signe et communication

CHAPITRE 1

LES FONDEMENTS DE LA VISUALISATION D’INFORMATION

1. Histoire de la visualisation d’information

2. L’utilité de la visualisation d’information : objectifs et définition

La visualisation de données est une discipline en plein essor aujourd’hui, grâce au développement du numérique ces dernières décennies. Désormais, visualiser les grands jeux de données issus de nos systèmes d’information et de communication est un enjeu sociétal important. Cette pratique n’est pourtant pas si neuve. Visualiser les données signifie les transcrire sous une forme visuelle à des fins de compréhension et de communication. Ne dit-on pas qu’une image vaut mieux qu’un long discours ? La vision et la compréhension semblent ainsi liées depuis longtemps… Dans ce chapitre, vous découvrirez une perspective historique de la visualisation de données afin de comprendre, dans un second temps, les raisons pour lesquelles on visualise les données. Le chapitre se terminera par la présentation de visualisations de données judicieuses, réalisées au XIXe siècle.

1. Histoire de la visualisation d’information

Nombreux ont été les hommes avant nous qui ont souhaité mieux comprendre des informations qu’ils avaient à disposition. Cela remonte à la préhistoire. Pour « mieux penser », nos prédécesseurs ont eu besoin de réaliser des représentations physiques de l’information. Cela leur permettait ainsi de « sortir » l’information de leur tête pour mieux la « regarder » d’un point de vue extérieur (Kirsh, 2010). En vérité, il n’y a pas « une histoire » de la visualisation de données. Elle trouve sa source dans plusieurs disciplines telles que les mathématiques, la géographie ou encore la sémiologie. Mais avant d’être un objet scientifique à proprement parler, la visualisation des données a émergé des besoins et des pratiques sociales des premiers êtres civilisés.

1.1 Compter à la préhistoire

Pour commencer, on a retrouvé un bâton de comptage au Congo, daté de plus de 20 000 ans. Cet « Os d’Ishango », sur lequel se présentent des entailles espacées de façon régulière, serait le premier système de comptage. Ainsi l’être humain eut besoin de compter, mais également de se remémorer l’information de manière externe. Ces bâtons étaient utilisés avant l’existence de l’écriture (Huylebrouck, 2008).

Plus tard, vers 3500 av. J.-C., les Sumériens utilisaient des jetons de comptage pour un tas de choses : compter le nombre de brebis dans un troupeau, relever les impôts, etc. À la différence, un jeton de comptage pouvait dès lors représenter plusieurs unités, identifiées grâce à un symbole. Ainsi naquit le nombre et, plus tard, l’écriture cunéiforme (Launay, 2016). Avec l’apparition du nombre, nous comprenons ainsi que l’homme a besoin d’un support externe à sa pensée pour pouvoir réfléchir. Le bâton et les jetons de comptage sont bien une façon de visualiser de l’information.

Figure 1 : L’Os d’Ishango, exposé au Museum des Sciences Naturelles à Bruxelles (CC0)

1.2 L’influence de l’arbre

La religion, catholique notamment, a également donné un coup de pouce à la visualisation de données. Ainsi, en 1086, la première visualisation sous forme d’arbre vit le jour (figure 2). Il s’agit de « L’arbre de Jessé ». Celui-ci vise simplement à représenter de façon visuelle l’arbre généalogique de Jésus, en partant de Jessé, père du roi David. La racine se lit ainsi au bas, et Jésus se trouve en haut de l’arbre (Focant, 1989). Dès le Moyen Âge, il s’inscrit définitivement dans l’histoire de la visualisation de données grâce à la métaphore hiérarchique qu’il représente. Il permet ainsi de montrer des relations d’ordre dans la religion, dans la connaissance, en sciences, en généalogie et autres, en utilisant bien souvent des formes figuratives, comme dans la figure 3 (Lima, 2014).

Figure 2 : Arbre de Jessé dans Le livre de chasse de Phébus, France, fin du XVe siècle (Domaine public)

Figure 3 : Exemple médiéval d’un diagramme d’arbre. Illustration reproduite dans Lima (2014), Visual complexity, Princeton Architectural Press, p. 24 (Domaine public)

Raymond Lulle, durant la Renaissance, produit d’ailleurs plusieurs arbres de ce type, dont le fameux arbor scientiae (arbre de la science), dans lequel bourgeonnent différents autres arbres (arbor elementalis, vegetalis, sensualis, imaginalis, moralis, etc.) (Eco, 2010). La figure 4 illustre l’arbor elementalis, montrant ainsi les objets du monde composés des quatre éléments.

Figure 4 : Arbor Elementialis de Raymond Lulle (CC BY)

1.3 Le développement de la cartographie

Un autre domaine ayant aussi favorisé la visualisation de données est la géographie, et plus particulièrement la cartographie. Ainsi, les êtres humains eurent besoin de plans et de cartes pour se repérer correctement. Les premières cartes retrouvées ne montrent pas la Terre, mais le ciel. Les premières représentations célestes montrent la position des étoiles et sont datées de – 16 500 dans les grottes de Lascau. D’autres représentations spatiales ont existé au cours de l’histoire, mais les premières cartes du monde ont vu le jour dans l’Antiquité grecque. Cependant, Anaximandre et Hécathée de Milet (vers – 500 av. J.-C.) ou encore Ptolémée (vers – 150 av. J.-C. ; figure 5) ne sont pas les seuls à avoir essayé de cartographier le monde tel qu’ils le connaissaient (Jacob, 1992). Les Babyloniens et Chinois s’y sont également appliqués à l’époque. La cartographie connaît ensuite une longue et florissante histoire : au Moyen Âge, Jérusalem se trouve au centre des cartes qui ne mentionnent que l’Europe, l’Afrique et l’Asie. Plus tard, la découverte de l’Amérique par Christophe Colomb modifie l’apparence des cartes. De nombreuses écoles de cartographie se développent au cours de l’histoire, et la carte se décline à plusieurs applications, comme à celle de la guerre. Un exemple en est la carte d’État-Major, demandée par Napoléon lui-même (figure 6). De nombreux cartographes sont devenus célèbres pour la finesse de leur art, comme Mercator (1512-1594) (Jacob, 1992). Par ailleurs, Jacques Bertin (1918 – 2010), père de la Sémiologie Graphique (1967) qui est fondamentale en visualisation d’information, était lui aussi cartographe (infra).

Figure 5 : Reconstitution de la carte du Monde de Ptolémée (XVe siècle) (Domaine public) (CC0)

Figure 6 : Carte d’état-major, 1866 (Domaine public)

1.4 La représentation visuelle des statistiques

Il va sans dire que la visualisation d’information n’aurait pu se développer davantage sans l’émergence des statistiques. Évidemment, nous pourrions même remonter à l’émergence et à l’histoire des mathématiques, mais ce n’est pas l’objet de notre propos. En revanche, nous ne pouvons omettre de mentionner les statistiques, dont la visualisation est devenue fondamentale aujourd’hui. En démographie, en médecine, en collecte d’information sur les états, en physique… Les statistiques nécessitent depuis longtemps qu’on puisse voir les données afin de mieux les comprendre.

En 1370, Nicolas Oresme est le premier à représenter sur un graphique les différents mouvements physiques, grâce aux axes « longitudino » et « latitudo », qui correspondent aux abscisses et ordonnées que nous connaissons aujourd’hui. Il a ainsi utilisé des formes géométriques en relation les unes avec les autres pour illustrer des différences de grandeur. Il est aussi le premier à représenter une série de nombres dans ce qui semble être un histogramme (Parocchia, 2017).

D’autres auteurs se sont essayés à la représentation graphique, mais c’est William Playfair qui, en 1786, met au point trois représentations graphiques qui ressemblent énormément à ce que nous utilisons encore aujourd’hui. Il crée ainsi le diagramme en ligne (ou courbes), le diagramme en barres et le diagramme circulaire (Costigan-Eaves, Macdonald-Ross, 1990). Bien que ses graphiques n’aient pas connu un succès fou de son vivant, ils sont devenus des outils communément utilisés en visualisation de données. Ce géologue – mathématicien – économiste – touche à tout publie ses premiers graphiques dans « L’Atlas Commercial et Politique » afin d’aider les hommes politiques à faire des choix rapidement, en saisissant l’information en un coup d’œil ou presque (Costigan-Eaves, Macdonald-Ross, 1990). Les thématiques abordées sont donc politiques, économiques et sociétales. Les figures 7, 8 et 9 représentent différents graphiques de l’économiste. C’est le début de l’utilisation de visualisation de données abstraites dans l’aide à la décision.

Figure 7 : Graphique en barres de William Playfair dans The Commercial and Political Atlas, 1786 (CC0)

Figure 8 : Graphique en lignes de William Playfair dans The Commercial and Political Atlas, 1786 (CC0)

Figure 9 : Graphique en secteurs de William Playfair dans « Playfair’s commercial and political atlas and statistical breviary », réédition de 2005 (CC0)

1.5 Les exemples marquants du XIXe siècle

Après Playfair, le XIXe siècle devient particulièrement florissant pour la visualisation d’information. Diverses représentations graphiques ont marqué l’histoire. Voici trois personnalités qui sont citées très souvent dans le domaine comme références : John Snow (1854), Florence Nightingale (1858) et Joseph Minard (1869).

En 1854, le docteur John Snow cherche à comprendre d’où vient une épidémie de choléra à Londres. Sur un plan du quartier de Soho, il recense alors le lieu d’habitation ou de travail des personnes infectées. Grâce à cela, il identifie que le nombre d’infectés augmente au fur et à mesure que l’on se rapproche d’une pompe de distribution d’eau publique à Broad Street et en conclut que l’eau de cette pompe est probablement empoisonnée (figure 10 – Snow, 1854).

En 1858, l’infirmière et statisticienne Florence Nightingale produit à titre privé des notes concernant l’impact de la guerre de Crimée sur l’armée britannique, à la demande du Secrétaire d’État à la Guerre. Cet ouvrage contient un graphique statistique (figure 11) qui montre que la maladie épidémique est responsable de plus de décès britanniques au cours de la guerre de Crimée que les blessures sur le champ de bataille. Sur son diagramme, il y a 12 secteurs, correspondant chacun à un mois de l’année. La taille de leur aire est proportionnelle aux nombres de décès et les différentes couleurs employées dans ces secteurs en représentent la cause. La couleur grise représente la cause infectieuse, la couleur rose représente les décès dus aux blessures et la couleur noire représente les autres causes (Nara, 2015, p. 229). Le graphique que Nightingale a utilisé pour expliquer des statistiques complexes de manière simple, claire et convaincante, est devenu le Nightingale Rose Diagram, fortement utilisé aujourd’hui en météorologie.

Figure 10 : Carte originale de John Snow, 1854. Les cas de choléra sont représentés grâce aux barres noires (Domaine public)

En 1869, Charles Joseph Minard, illustre pionnier en matière de design graphique, réalise sa représentation graphique la plus célèbre : la « Carte figurative des pertes successives en hommes de l’Armée française dans la campagne de Russie en 1812-1813 » (figure 12). De nombreux professeurs en visualisation d’information la considèrent encore comme un exemple incroyable mêlant localisation, quantité, concision et complexité à la fois. La raison en est que sur une simple image, il réussit à illustrer plusieurs variables relatives à la désastreuse campagne de Napoléon. Ces variables sont

la localisation et l’itinéraire de l’armée indiquant les points de séparation et de regroupement des unités et en indiquant l’aller et le retour des troupes ;

le nombre de pertes de l’armée ;

les variations de la température lors de la mission.

Figure 11 : Diagram of the causes of mortality in the army in the East par Florence Nightingale, 1858 (Domaine public)

Figure 12 : Charles Joseph Minard, Carte figurative des pertes successives en hommes de l’Armée française dans la campagne de Russie en 1812-1813, 1869 (Domaine public)

1.6 Infovis et Scivis

La visualisation de données s’est également améliorée au fil du temps grâce aux innovations dans le domaine informatique. Il y a ainsi deux types de visualisations de données. Elles sont très différentes et il ne faut pas les confondre.

Premièrement, les scivis, aussi appelées visualisations de données scientifiques, s’appliquent, comme leur nom l’indique, aux données scientifiques, souvent dans le domaine de la physique (Card, 2012). Les scivis concernent les données continues (cf. Chapitre 3). Les données visualisées sont des phénomènes physiques, tangibles, invisibles, que la visualisation rend donc apparents (Telea, 2014). En scivis, la simplification des données est possible, malgré une perte d’information minime qui laisse le message compréhensible. La simplification est assez naturelle. Par ailleurs, le codage des données sur la surface disponible est assez contraint. De fait, il est implicite, car il se réalise dans un espace géométrique qui fait sens ; il n’y a qu’une seule possibilité, qu’une seule manière de placer les points dans l’espace (Telea, 2014). De fait, les scivis ont trois attributs majeurs. Premièrement, les points de données ont toujours un emplacement clair, précis et localisé dans la réalité. Ensuite, elles concernent des valeurs numériques continues (des quantités décimales). Pour terminer, le phénomène mesuré est tout naturellement continu : entre deux points de mesure sur l’image, les valeurs varient continuellement, ce qui est impossible avec des valeurs discrètes (telles qu’un nom, par exemple) (Telea, 2014). La figure 13 illustre un exemple de scivis : il s’agit de la représentation des fibres anatomiques qui constituent l’architecture de la matière blanche du cerveau humain. Elles sont visualisées selon un code de couleur en fonction de la direction du flux nerveux dans le cerveau (Horn et al., 2014). L’information est visualisée sur un code couleur, et il a été possible de simplifier la représentation en ne visualisant pas les tissus humains et autres composantes du cerveau. De même, on comprend également que les données représentées sur cette scivis ne peuvent être visualisées ailleurs dans l’espace, parce qu’elles y représentent un phénomène physique qui n’existe tout simplement pas à un autre endroit.

Figure 13 : Scivis : représentation des connectomes humains, par Horn et al., 2014 (CC0)

Ensuite, l’infovis, aussi appelée visualisation d’information, mêle entités abstraites et représentation spatiale afin d’augmenter la cognition (Card, 2012). « Abstrait » signifie qu’il n’y a pas d’emplacement physique de ces données dans la « réalité ». Une visualisation doit avoir un espace pour exister et cet espace est abstrait. Les infovis concernent donc des données de type abstrait et dès lors, il est très difficile, voire impossible, de supprimer les données de ces visualisations : cela reviendrait à perdre une part d’information trop importante. De fait, l’encodage des données sur la représentation graphique est explicite et même arbitraire. L’auteur de la représentation est, au contraire des scivis, totalement libre de trouver la manière de disposer les données dans l’image afin que son objectif soit servi au mieux (Telea, 2014). La figure 14 est un exemple d’infovis : tous les éléments présents sur ce graphique sont du fait de son créateur. Les barres représentées n’existent pas en tant que tel dans la réalité, même si, de façon abstraite, elles illustrent un phénomène. Le texte, les icônes et les barres pouvaient être disposés différemment tout en représentant un phénomène identique.

Figure 14 : Infovis : la populatité des dirigeants en temps de crise, par Statista, 2020 (CC0)

Les scivis et les infovis sont des catégories de visualisation très différentes, connaissant elles-mêmes des sous-catégories. Par exemple, les scivis se subdivisent en flow visualisation, visualisation géospatiale, visualisation médicale et autre, tandis que l’infovis se subdivise en visualisation en réseau (network vis.), software visualisation (relative aux programmes informatiques), visualisations relatives à la sécurité de l’état, etc. Comme on le voit, il est possible de catégoriser les visualisations de données en fonction de leur domaine d’application. Cependant, tout n’est pas forcément immuable. Ainsi, ces dernières années, certains chercheurs ont montré la plus-value d’un croisement entre scivis et infovis, pour apporter de nouvelles clés de compréhension au monde de la visualisation de données.

Dans cet ouvrage, nous aborderons les visualisations de données principalement sous l’angle de la visualisation d’information, dite infovis.

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