Datarama : Matthias Rischewski – les designers donnent à voir

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Matthias Rischewski est designer graphique et typographe. Depuis l’an 2000, il enseigne à L’École de design Nantes Atlantique où il a la charge du programme de cycle master Information Design, au sein du Design Lab READi.

Pour plus d’informations : http://www.lesdesignersgraphiques.fr/

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« Ma pratique du métier de designer se situe dans l’accès à l’information. Ainsi elle implique de raconter des histoires avec des images.

En préambule quelques définitions.

Donnée vs. Information :

Une fois qu’une donnée est contextualisée, elle devient une information parce qu’elle me permet de prendre une décision.

– Visualisation :

La visualisation est à comprendre ici comme une image qui permet de comprendre et mémoriser des faits complexes. Elle peut – pour arriver à ses fins – avoir recours à la narration.

– Choix de conception :

Un designer doit faire en sorte que l’image soit attractive pour qu’elle soit regardée.

En même temps, il doit assurer son efficacité, donc prendre en compte nos capacités cognitives.

Tous ces termes paraissent objectifs, en réalité ils ne le sont pas. Le designer va les regarder plus articulièrement sous l’angle de l’utilisateur.

Il va s’intéresser à l’efficacité du « décodage » : si on augmente la charge cognitive d’une image par des éléments qui la rend attractive (et qui sont nécessaire pour qu’elle soit vue), l’efficacité de cette même image peut s’en trouver diminuée d’autant, justement parce que plus d’effort de décodage est demandé.

Mais le designer va s’intéresser aussi à l’efficacité de « mémorisation » d’une image, c’est-à-dire à sa capacité de s’inscrire dans ses souvenirs existants ou de devenir la référence visuelle (aide mémoire) pour un sujet donné.

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Ces définitions doivent nous faire prendre conscience que les deux objectifs d’attractivité et d’efficacité sont interdépendants. Le designer doit donc faire des choix entre efficacité de compréhension et efficacité de mémorisation.

L’attractivité va surtout aider pour « mémoriser » et l’efficacité sert en premier lieu à « comprendre ».

– Grille d’évaluation :

Cette grille d’évaluation se veut simple et pragmatique.

Elle s’intéresse tout d’abord à la première impression : je comprends le contexte, je situe le sujet, je peux mémoriser.

Le deuxième niveau de cette grille d’évaluation consiste à comparer le sujet traité dans la visualisation, avec un texte qui traite des mêmes données : Dans le cas idéal, l’image doit me permettre de comprendre les données plus rapidement que le texte.

Le dernier niveau de cette évaluation concerne la présence de légendes et de clés de décodage. Il faut que je puisse comprendre l’image sans avoir besoin de beaucoup d’explications.

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Comme annoncé précédemment, cette grille d’évaluation est très simple : elle tient sur un post-it et ces trois règles peuvent être appliquées systématiquement.

Bien sûr, un designer n’oublie pas de distinguer si la visualisation est à destination du grand public ou s’il s’agit de construire un système expert, car les besoins ne sont pas les mêmes (temps d’apprentissage, besoin de mémorisation, etc.)

Nous avons donc ici une matrice d’évaluation très simplifiée qui permet de juger de l’ergonomie et de la facilité d’utilisation d’une visualisation. Nous allons voir maintenant à travers des exemples comment nous pouvons procéder à ces choix de représentation.

Construire une visualisation

Quel est le processus de construction d’une visualisation ? J’ai pris comme exemple la configuration de cette salle cet après-midi avec les données qui m’ont été fournies. Nous sommes 84 auditeurs, dont 64 professionnels et 20 étudiants. Je peux représenter chaque auditeur par un point, c’est honnête mais peu engageant. Je peux opter pour des pictogrammes.

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Se pose alors la question de comment représenter la différence enre un professionnel et un étudiant. D’autres types de problèmes vont concerner la taille que prend chaque auditeur, ou alors le choix des couleurs et leur différences d’impact visuel. Il faut donc faire des choix en se demandant s’ils sont pertinents en vue d’un décodage correct et efficace.

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Il faut aussi se demander à partir de quand cette information nous engage : je prends les mêmes données de base et je les place dans une représentation de cet amphithéâtre. Outre le fait que je communique une information supplémentaire (les places inoccupées), j’obtiens une image moins abstraite et ainsi plus proche de la réalité vécue en ce moment même. Ces simples mesures visuelles permettent aux usagers de se sentir concernés, et donc de les toucher davantage.

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Suivent plusieurs exemples de visualisations réalisées par des étudiants (fréquentation par âge du hangar à bananes et diversité culinaire du quartier Bouffay) qui nous montrent l’intérêt de la force narrative. C’est ce qui permet à l’image de pouvoir être mémorisée par l’usager.

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Examinons maintenant deux autres exemples de visualisations. Le premier est le Better Life Index de l’OCDE. Il s’agit d’un site Internet qui, grâce à des statistiques sensibles, essaie de comparer les indicateurs de bien-être. Tous les pays comparés sont des démocraties, ils ont tous une économie de marché, ils sont donc relativement comparables. Le site Internet propose de comparer 38 pays selon 11 critères et s’adresse au grand public. Les pays sont représentés sous forme de fleurs, chaque pétale représentant un des critères de bien-être. Quand on survole un des pays avec sa souris d’ordinateur, les 11 critères sont représentés sous la forme d’un histogramme en longueur de barre. Que nous apportent ces deux types de représentations ? Le choix de la fleur est métaphorique, il est intéressant dans la mesure où il permet de présenter le bien-être comme un équilibre. En revanche, comparer des données en cercle est très difficile, c’est pourquoi faire appel à l’histogramme pour offrir un deuxième type de lecture est particulièrement intéressant. On a ici un bon choix de design où l’usager se sent engagé car il peut apporter sa propre définition du bien-être en regardant davantage les critères qui sont le plus importants pour lui. Ce projet est particulièrement efficace, d’autant qu’il y a un grand nombre de données traitées.

Pour plus d’informations : http://www.oecdbetterlifeindex.org/fr/countries/france-fr/

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Le deuxième projet s’appelle UKKO, il concerne ce que l’on appelle le big data. Il s’agit de s’intéresser aux données météorologiques avec des calculs de probabilités en indiquant quelles sont leurs chances de devenir réalité. 100 000 régions sont ainsi traitées. Ces données complexes s’adressent à des experts. Si je zoome sur une région en particulier (ici le Nord du Brésil), j’accède à plusieurs informations : un diagramme sur la force des vents, un diagramme sur les prévisions calculées avec 51 modèles différents, un diagramme sur la comparaison entre la fiabilité des résultats et les prévisions de départ. Plus un trait est visible plus la prévision sur ce lieu est fiable. Par exemple, un concepteur de parc éolien pourrait tout à fait se servir de ce type d’informations pour choisir un lieu où implanter son activité. L’épaisseur du trait désigne la vitesse du vent et son inclinaison permet de voir la tendance (est-ce que le vent va augmenter ?). Le designer Moritz Stefaner a donc fait ici un choix très fort car il pourrait nous mettre cognitivement sur une fausse piste : on pourrait penser que cette inclinaison désigne la direction du vent, mais ce type d’information est inutile ici. Moritz Stefaner s’est inspiré pour cette visualisation de la première carte thématique connue qui date du XVIIè siècle.

Pour plus d’informations : http://www.project-ukko.net/

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Ces deux derniers exemples de visualisations résultent de véritables choix de représentation de la part du designer. Ces choix, critiquables en matière d’efficacité, servent ici clairement l’attractivité. »

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