Choisir la bonne visualisation en fonction du message

À l’ère de l’infobésité, savoir présenter les données de manière claire, pertinente et engageante est devenu une compétence aussi cruciale que l’analyse elle-même. Que ce soit dans une présentation, un rapport, un tableau de bord ou un article, la visualisation des données joue un rôle central : elle structure la lecture, guide l’interprétation et transmet un message en quelques secondes.

Mais toutes les visualisations ne se valent pas. Un mauvais choix de graphique peut brouiller le message, créer de la confusion, voire mener à de mauvaises décisions. Inversement, un bon graphique peut révéler des tendances cachées, souligner des anomalies, simplifier la complexité ou renforcer un argument. D’où l’importance de savoir choisir la bonne visualisation en fonction du message que l’on veut transmettre.

Dans cet article, nous allons explorer les grands types de visualisations, les messages qu’ils permettent de porter, les bonnes pratiques à adopter et les erreurs à éviter. L’objectif : faire de la visualisation non plus un simple accessoire, mais un véritable outil de narration et de communication stratégique.

Pourquoi le choix de la visualisation est-il si crucial ?

Un graphique n’est pas neutre : il oriente la lecture, met en avant certaines dimensions, structure la pensée. Il peut simplifier ou complexifier. Rendre visible ou dissimuler. Lorsqu’il est bien choisi, il permet de :

• Accélérer la compréhension

• Faciliter la mémorisation

• Mettre en lumière un insight clé

• Appuyer une recommandation

• Susciter l’émotion ou la réaction

À l’inverse, un graphique inadapté ou surchargé peut perdre l’audience, détourner l’attention du message central, ou même induire en erreur.

La première règle à retenir est donc la suivante : la visualisation n’est pas un simple habillage esthétique. C’est un choix stratégique au service du sens.

Étape 1 : Identifier le message que vous souhaitez faire passer

Avant de choisir un graphique, il faut se poser la bonne question : que voulez-vous montrer ? Toutes les visualisations ne servent pas les mêmes objectifs.

Voici quelques messages typiques que l’on peut vouloir transmettre :

👉 Identifier le message est indispensable pour choisir le bon type de graphique.

Étape 2 : Choisir la visualisation adaptée selon le message

Voici un guide pratique pour choisir la visualisation idéale en fonction du type de message que vous souhaitez transmettre.

1. Pour comparer des valeurs

🔹 Objectif :

Comparer des catégories ou des groupes de données entre eux.

🔸 Visualisations recommandées :

• Diagramme en barres (horizontales ou verticales) : pour comparer des valeurs discrètes (produits, régions, etc.)

• Diagramme en colonnes groupées ou empilées : pour montrer la composition et la comparaison

• Barres en cascade (waterfall) : pour visualiser des variations successives (ex : du chiffre d’affaires brut au net)

✅ Bonnes pratiques :

• Triez les barres par valeur pour faciliter la lecture.

• Ajoutez des étiquettes ou annotations si nécessaire.

⚠️ À éviter :

• Les camemberts pour plus de 4-5 catégories : peu lisibles.

2. Pour montrer une évolution dans le temps

🔹 Objectif :

Montrer des tendances, des ruptures, des pics, des cycles.

🔸 Visualisations recommandées :

• Courbe (line chart) : pour suivre une série chronologique continue

• Graphique en aires (area chart) : pour montrer une tendance cumulée

• Graphique en colonnes temporelles : pour des évolutions sur des périodes discontinues

✅ Bonnes pratiques :

• Utilisez une échelle régulière sur l’axe des X.

• Ajoutez des annotations sur les pics ou les ruptures.

⚠️ À éviter :

• Superposer trop de lignes sans légende claire.

3. Pour montrer une répartition ou une part

🔹 Objectif :

Mettre en évidence des proportions ou des répartitions.

🔸 Visualisations recommandées :

• Diagramme en secteurs (camembert) : uniquement si vous avez moins de 4-5 catégories

• Diagramme en barres : souvent plus lisible qu’un camembert

• Treemap : pour représenter des proportions hiérarchiques

• Diagramme en aires empilées : pour des parts dans le temps

✅ Bonnes pratiques :

• Indiquez les pourcentages directement sur le graphique.

⚠️ À éviter :

• Trop de couleurs proches visuellement.

• Les effets 3D qui faussent les proportions.

4. Pour montrer une relation ou une corrélation

🔹 Objectif :

Analyser la relation entre deux variables continues.

🔸 Visualisations recommandées :

• Nuage de points (scatter plot) : parfait pour visualiser une corrélation ou des regroupements

• Graphique à bulles : pour ajouter une 3e dimension

• Ligne de tendance ou régression : à superposer au scatter plot

✅ Bonnes pratiques :

• Ajoutez une ligne de régression si le lien est linéaire.

• Utilisez des couleurs pour distinguer des groupes.

⚠️ À éviter :

• Trop de points qui se superposent sans transparence.

5. Pour visualiser une distribution

🔹 Objectif :

Voir la forme d’une distribution (symétrie, dispersion, concentration, etc.)

🔸 Visualisations recommandées :

• Histogramme : pour montrer la fréquence de classes

• Boxplot (boîte à moustaches) : pour comparer des distributions entre groupes

• Violin plot : version enrichie du boxplot, utile en data science

✅ Bonnes pratiques :

• Normalisez l’échelle si vous comparez plusieurs histogrammes.

⚠️ À éviter :

• Mélanger histogrammes et courbes sans légende explicite.

6. Pour représenter une hiérarchie ou une composition complexe

🔹 Objectif :

Montrer la décomposition d’un tout en sous-éléments hiérarchiques.

🔸 Visualisations recommandées :

• Treemap : pour explorer des proportions imbriquées

• Sunburst chart : pour une hiérarchie circulaire

• Diagramme de Sankey : pour visualiser des flux entre étapes

✅ Bonnes pratiques :

• Gardez les niveaux de hiérarchie limités à 2 ou 3 pour la lisibilité.

⚠️ À éviter :

• Les représentations trop denses sans interaction (zoom, hover, etc.)

7. Pour visualiser des localisations ou des données géographiques

🔹 Objectif :

Montrer des données spatialisées ou régionales.

🔸 Visualisations recommandées :

• Carte choroplèthe (carte colorée) : pour des données agrégées (par région, pays, etc.)

• Cartes avec bulles : pour représenter des volumes (ex : nombre de cas)

• Heatmap géographique : pour visualiser une densité

✅ Bonnes pratiques :

• Utilisez des dégradés cohérents et accessibles (évitez les palettes trompeuses).

⚠️ À éviter :

• Trop de détails géographiques qui alourdissent la lecture.

Étape 3 : Soigner la lisibilité et l’impact

Une visualisation pertinente mais illisible perd tout son intérêt. Voici quelques conseils universels pour garantir l’impact :

✅ Bonnes pratiques générales :

• Utilisez un titre clair qui indique ce que le graphique montre.

• Simplifiez : moins de couleurs, moins de dimensions = plus de lisibilité.

• Ajoutez des annotations pour guider la lecture (flèches, encadrés, texte explicatif).

• Choisissez une palette de couleurs accessible (attention au daltonisme).

• Utilisez l’espace intelligemment : évitez les zones vides inutiles ou les superpositions.

Outils pour créer les bonnes visualisations

Voici quelques outils puissants pour mettre en œuvre ces recommandations :

Erreurs fréquentes à éviter

Conclusion : un bon graphique vaut mille mots… s’il est bien choisi

Choisir la bonne visualisation est un acte de communication, pas un acte décoratif. Il ne s’agit pas d’impressionner, mais d’expliquer, de révéler, de convaincre. Dans un monde saturé d’informations, votre capacité à traduire des données en messages clairs et percutants sera déterminante.

Chaque graphique raconte une histoire. À vous de choisir la meilleure façon de la raconter.