Information, numérique et visualisation : de la donnée à l'infographie

Formation

Appréhender de nouvelles formes de l'information, modifier ses pratiques en conséquence

Utiliser l'infographie en classe

DESCRIPTION

Information, numérique et visualisation : de la donnée à l'infographie

banques de données

Outils

Une image vaut mille mots...

création d'infographies

De la donnée à l'image

Le big data

Information is beautiful

Pourquoi / comment travailler sur l'infographie en classe ?

Le Datajournalisme

2 exemples d'activités pédagogiques

Formatrice

analyser

Perrine Le Dûs, professeure documentaliste, chargée de mission CLEMI Nice

produire

Eléments de design graphique

ressources

A vous de jouer !

déposez vos productions

Choisissez une infographie parmi les ressources TP1 ci-dessous. Présentez-la en précisant par quels procédés l'information est énoncée

Formation EAFC profs docs 8 février 2024 Lycée Escoffier, Cagnes sur mer

Biblio

TP 1

Ressources TP1

Perrine Le Dûs, février 2024Accéder à la présentation : https://dgxy.link/datainfog

A partir du travail d'Elsa Riquier, 2019 MAJ 2022 : https://frama.link/formationDATA

Orange. "Le Big data : 60 secondes pour comprendre". Vidéo mise en ligne le 13 septembre 2017 sur Youtube : https://youtu.be/aq38ZLLi5Rg?si=bPxKIRUxrykg1PDQ

Le web aujourd'hui : une minute sur Internet en 2023

Et demain ?

Source : https://fr.statista.com/infographie/17800/big-data-evolution-volume-donnees-numeriques-genere-dans-le-monde/

Source : https://www.tom.travel/2023/05/12/que-se-passe-t-il-sur-internet-en-1-minute-en-2023/

DavidMcCandless, The beauty of data vizualisation, 2010 A prolonger avec 5 vidéos TED sur la datavisulaisation : https://alphalyr.fr/5-videos-ted-a-voir-absolument-sur-la-data-visualisation/

Dataviz : pourquoi faire ?

Combien de 6 comptez-vous dans la grille ?

Dataviz : pourquoi faire ?

Quels sont les pays européens les plus visités chaque année ?

Le datajournalisme

TECHNIQUES ET OUTILS

• Récupération / création des jeux de données
• Consolidation des données : nettoyer, filtrer, vérifier...
• Analyse et traitement : statistiques, calculs...
• Visualisation : mise en récit multiforme, multisource et multimédia

C'est une forme de journalisme qui travaille sur la donnée :

• pour illustrer un propos
• comme source d'une enquête.

Le datajournalisme implique de larges volumes de données structurées.

"Une donnée ne parle pas"

ACTEURS

• Journaliste : spécialisé dans le traitement des gros volumes de données
• designers de l'information : l'infographiste
• développeurs informatiques : travail sur les jeux de données, composition d'objets interactifs

Diapo réalisée à partir de la masterclass de Rayya Roumanos, "Le datajournalisme", sur Canotech, 2022 : https://youtu.be/Pyyc4d6OIKY?si=EA1M9_vIhn_3yl1M

Données ouvertes

Dataviz

Les Open Data, ou données ouvertes, sont des données auxquelles l’accès est totalement public et libre de droit, Le terme Open Data désigne des données auxquelles n’importe qui peut accéder, que tout le monde peut utiliser ou partager - Disponibilité et accès : Les données doivent être pleinement accessibles, moyennant un coût de reproduction raisonnable. De préférence, elles se téléchargent sur Internet. La forme doit être confortable et modifiable. - Réutilisation et redistribution : Les données doivent être fournies sous des conditions permettant la réutilisation et la redistribution, incluant le mélange avec d’autres ensembles de données. - Participation universelle : Tout le monde doit être en mesure d’utiliser, de réutiliser et de redistribuer les données. Il ne doit y avoir aucune discrimination concernant les fins d’utilisation, ou contre des personnes ou des groupes. Ces trois critères sont l’essence de l’ Open Data, car ils autorisent l’interopérabilité. L’interopérabilité désigne la capacité de différentes entreprises ou systèmes à travailler ensemble. En l’occurrence, l’interopérabilité est la possibilité de mélanger différents ensembles de données. Cette interopérabilité ne se repose pas seulement sur le partage de données. Il faut que les jeux de données utilisent un langage de programmation commun ou qu’un élément programmatique fasse l’intermédiaire entre ces informations. Pour cela, le W3C (World Wide Web Consortium) prône l’application de standards de l’ Open Data. Ils permettent de répondre à ce besoin de communication. Cela passe par l’utilisation du langage Web sémantique, qui facilite le classement et la recherche de données.

Dans une société de plus en plus attirée par l’aspect graphique, la visualisation de données prime sur la donnée brute. Elle aide à éclairer des informations en apparence complexes ou noyées dans une grande quantité de paramètres. Le dataviz désigne donc l’ensemble des représentations visuelles de données brutes et permet d'éclaircir un ou des phénomènes en lui donnant un aspect plus ergonomique qu’un tableur remplit de chiffres. Il faut raconter une histoire à son public (storytelling), donner du sens aux informations traitées. Une des formes les plus simples reste le diagramme, mais les graphistes font maintenant intervenir d’autres médiums, par exemple l’animation et la vidéo, à l’instar de l’émission de France Télévisions, #Data Gueule. Si le journalisme s’est emparé de cette pratique, de nombreux domaines d’activité sont impactés par la dataviz. Il est possible présenter un rapport annuel illustré, faire une analyse marketing pour déterminer les clients cibles, mais aussi mettre en avant sa marque. En théorie, la dataviz demande de rassembler une équipe de professionnels. Deux métiers sont essentiels : le data scientist et l’infographiste. Le premier récolte les informations et les analyse, puis le second rend visible l’éclairage de l’expert par la représentation graphique. En pratique, on peut très bien se passer de cette équipe dans le cadre d’un projet à petite échelle.

La dataviz, qu’est-ce que c’est ? – Définition, outils essentiels Gaetan R 26 octobre 2017 https://www.lebigdata.fr/dataviz-qu-est-ce-que-c-est

Selon l’Open Definition, les Open Data sont légalement et techniquement ouvertes. - L’ouverture légale signifie que l’accès aux données est légal, au même titre que l’exploitation, le partage et la modification. - L’ouverture technique signifie qu’il ne doit y avoir aucune barrière technique à l’utilisation des données. (doivent donc être lisibles par une machine et pleinement accessibles). Les Open Data doivent être utilisables par n’importe qui, peu importe quand, où. Il ne doit y avoir aucune restriction, y compris à des fins commerciales. Les open data doivent être accessibles sans charge financière, au format numérique, et téléchargeables sur internet.

Typographie et textes

Couleurs et formes

• 3 polices max : titres, paragraphes, "autres" (encadrés, mises en exergue)
• Utiliser les variations : gras, italique, souligné...
• Attention à la lisibilité de la police !
• Limiter le volume de texte à 2 ou 3 paragraphes
• Privilégier les titres et les phrases courtes et accrocheuses (slogans)

• Pas plus de 3-4 couleurs, coordonnées entre elles
• Attention aux symboles associés aux couleurs
• Identité visuelle : respecter une charte graphique
• Composition équilibrée, respect de l'espace entre les différents éléments

Storytelling / organisation de l'info

Illustration

• Mise en récit
• Choix d'un angle
• Choix des accentuations

• Peuvent aider à la compréhension et à la lisibilité du message, ou surcharger inutilement.
• L’illustration doit être porteuse d’information. Elle n’est intéressante que si elle apporte quelque chose de plus par rapport au texte ou aux infographies.

Applications

• Edition : livre, presse
• Animation digitale

• Marketing, publicité
• Interfaces utilisateurs : applis, sites
• Design de l'environnement : signalisation...

Le Monde diplomatique : "Médias français, qui possède quoi", https://www.monde-diplomatique.fr/cartes/PPA MAJ décembre 2023

Pourquoi faire réaliser des infographies?

Pourquoi utiliser les infographies?

Appropriation des contenus

Cerveau mieux impliqué par des stimuli visuels

Eléments visuels synthétiques

Esprit d'analyse et de synthèse

Créativité

Meilleure mémorisation

Motivation / Attention accrue

Collaboration et/ou partage

Précautions et obstacles à prévoir

Droits / propriété des données Sources : accès et qualité/fiabilité Exploitation des données : angle Choix de la représentation graphique Définir des critères d'évaluation

Open access !

Ne pas oublier le facteur culturel !

Tentez le challenge ! (en anglais)

Face aux graphiques trompeurs

C'est quoi, un graphique TROMPEUR ?

Repérer les erreurs dans les graphiques

Identifier la façon dont cela déforme le propos

Proposer la représentation corrigée

Pour prolonger avec Defakator : "TUTO : Survie sur les pics hostiles" : https://youtu.be/K1YijhODfJ8?si=UX4W04nwgYFx5-CN

Exemple : CLEMI - Raphaël HerediaEMI et mathématiques, repérer les erreurs de datavisualisation

Exemple : Canopé - Julia DumontAtelier 1 : Constituer et analyser un corpus de graphiques biaisés ou erronés vus dans les médias

Atelier 2 : Corriger des graphiques biaisés ou erronés

https://dgxy.link/datainfog