Choisir un graphique passe pour une affaire de goût, arbitrée par ce qui rend bien dans un outil de Business Intelligence. C'est le contraire : une partie de ce choix est mesurée en laboratoire depuis quarante ans, et une autre partie est normative.
Les guides de l'État posent la définition minimale, la visualisation de données est « la présentation des données sous forme graphique pour en extraire le sens ». Extraire le sens, pas décorer un tableau : tout découle de cette exigence.
La hiérarchie que l'expérience a établie
Cleveland et McGill ont fait la seule chose qui tranche vraiment un débat de forme : ils ont mesuré la précision avec laquelle des lecteurs décodent une même valeur selon la façon dont elle est encodée. Le classement qui en sort est stable : « la position arrive en tête, la longueur ensuite, puis l'angle et la pente, et la surface en dernier ».
Cela se traduit en règles très concrètes. Un nuage de points ou un graphique en barres, qui encodent par la position et la longueur, se lisent plus précisément qu'un camembert, qui encode par l'angle. Et le pire est le plus courant : « encoder une valeur quantitative par une taille ou une couleur produit une énigme visuelle difficile à interpréter », ce qui disqualifie les bulles de tailles variables et les dégradés pour comparer des grandeurs.
Le camembert n'est donc pas un « type » interchangeable avec les autres, comme le présentent la plupart des listes de formats. C'est un encodage moins précis, à réserver aux cas où la précision n'est pas l'objectif.
Sept messages, sept formes
Stephen Few a proposé l'autre bout du raisonnement, en partant non pas de l'œil mais du propos. Il « ramène tous les messages quantitatifs de l'entreprise à sept types seulement, chacun appelant une forme graphique précise ».
La méthode pratique consiste donc à formuler la phrase avant de choisir le graphique. « Les ventes ont progressé depuis janvier » est une série temporelle, « trois régions concentrent la moitié du chiffre » est un classement, « les gros comptes paient plus tard » est une corrélation. Chacune appelle une forme différente, et la formuler d'abord évite le réflexe du camembert par défaut.
Une règle traverse tout le reste : pour une série temporelle, « la règle est de toujours placer le temps sur l'axe horizontal ». Elle paraît évidente et elle est violée dès qu'un outil propose des barres horizontales par commodité de mise en page.
Ce que la norme impose, et que presque personne n'applique
Voilà la partie non négociable, et elle est absente de la quasi-totalité des articles sur le sujet. Le W3C « interdit que la couleur soit le seul moyen de transmettre une information », ce qui condamne d'emblée les graphiques dont les séries ne se distinguent que par leur teinte. La raison est explicite : l'information portée par une différence de couleur « peut ne pas être perçue par les utilisateurs ayant un déficit de vision des couleurs ».
Deux seuils chiffrés complètent la règle. Les éléments graphiques porteurs d'information doivent atteindre « un contraste d'au moins 3 pour 1 » avec les couleurs adjacentes, et le texte du graphique, légendes, axes et étiquettes, « un contraste d'au moins 4,5 pour 1 ».
Dernier point, souvent traité à l'envers : un graphique est une image complexe au sens du W3C, il « porte plus d'information qu'une phrase courte ne peut en restituer et réclame donc une description longue, et pas un simple attribut alt ». Remplir l'attribut alt avec le titre du graphique ne remplit pas l'obligation.
En pratique, ces trois règles se satisfont sans effort : doubler la couleur par un motif, une forme de point ou une étiquette directe, et accompagner chaque graphique publié d'un texte qui dit ce qu'il montre.
Pourquoi il faut tracer avant de conclure
Le quartet d'Anscombe reste la démonstration la plus économique de l'intérêt du graphique. Il « réunit quatre jeux de données aux mêmes propriétés statistiques, moyenne, variance, corrélation, droite de régression, et pourtant très différents une fois tracés ».
La conséquence est directe pour un tableau de bord : un indicateur agrégé peut rester parfaitement stable pendant que la distribution qu'il résume se déforme. Le graphique n'illustre pas la statistique, il la contrôle.
Concevoir un écran, pas une image
Dès qu'une visualisation devient interactive, la question change. Le principe de référence tient en une formule de Ben Shneiderman : « vue d'ensemble d'abord, puis zoom et filtre, puis détails à la demande ».
Beaucoup de tableaux de bord font l'inverse, en ouvrant sur une table détaillée assortie de filtres. L'utilisateur doit alors savoir ce qu'il cherche avant d'avoir vu quoi que ce soit, ce qui réserve l'outil à ceux qui connaissaient déjà la réponse.
Choisir le format, puis seulement l'outil
Les guides de l'État font un découpage que le marché brouille en permanence : ils traitent « le choix du format de visualisation comme une étape à part entière, distincte du choix de l'outil ».
L'ordre a son importance. Un outil d'informatique décisionnelle sait produire à peu près tous les formats ; ce qu'il ne fait pas, c'est décider lequel répond à la question posée. Commencer par comparer des outils revient donc à traiter en dernier la seule décision qui change la lecture.
Une fois le besoin de formats stabilisé, l'écart de prix se mesure. Dans notre comparateur Business Intelligence, 26 logiciels sont publiés, les 21 offres facturées au mois vont de 11 € à 1 925 € HT et les 12 offres facturées par utilisateur et par mois de 12,1 € à 115 € HT. Un rapport de un à cent soixante-quinze sur la première fourchette, qui ne reflète pas la qualité graphique mais le périmètre de traitement en amont.
Reste une question que le prix ne dit pas et qu'il vaut la peine d'aller comparer fiche par fiche : lequel produit des graphiques accessibles par défaut, description longue et contrastes conformes compris, plutôt que de laisser ce travail à celui qui publie.
Sources
- W3C, Web Content Accessibility Guidelines 2.1
- W3C, comprendre le critère « utilisation de la couleur »
- W3C, images complexes et description longue
- Guides de l'État, visualiser des données
- Cleveland et McGill, Graphical Perception
- Stephen Few, Selecting the Right Graph for Your Message
- Ben Shneiderman, The Eyes Have It
- Quartet d'Anscombe, documentation R
