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DATAVIZ : comment devenir Data Designer professionnel

DATAVIZ : comment devenir Data Designer professionnel

Données, données, données…

Nous recevons aujourd’hui Marlène DORGNY, Data Designer et Intervenante à GOBELINS pour parler données et graphisme. En clair : Dataviz (Datavisualisation)

Dans un entretien passionnant, nous allons ainsi revenir sur ce qui fait une bonne datavisualisation.

Nous parlerons aussi des enjeux et des responsabilités de la visualisation de données à l’heure où les fake news mettent nos esprits critiques (et la société) à rude épreuve. 

Enfin, nous terminerons sur les compétences attendues pour les apprentis Data Designers.

 

Bonjour Marlène, peux-tu te présenter ?

Je m’appelle Marlène DORGNY, je suis Data Designer Freelance. 

Après avoir été Styliste et Graphiste textile pendant une dizaine d’années, je me suis progressivement tournée vers la communication visuelle. 

Je suis venue à la dataviz par hasard il y a cinq ans. Je travaillais à cette époque sur la refonte de l’identité et de la maquette d’une revue universitaire sur les médias.

On m’a alors demandé s’il existait une méthode permettant de rendre les tableaux plus lisibles et attractifs. C’est en effectuant des recherches pour ce projet que j’ai découvert la datavisualisation, et ce fut une révélation.

Lors de mes études de stylisme, j’hésitais déjà avec le graphisme et les métiers de l’information. La visualisation de données m’a permis d’allier ces deux domaines et de donner du sens à mon travail.

J’exerce aujourd’hui pour des institutions, des universités et des entreprises privées, souvent en lien avec l’apprentissage. 

Je suis également Intervenante à GOBELINS où j’enseigne le data design depuis 2019.

digital-gender-gap_2.jpg

 

Projet personnel de Marlène DORGNY sur l’égalité d’accès à Internet et au mobile entre les hommes et les femmes dans le monde
(réalisé à partir d’un jeu de données de MakeOverMonday).

 

Qu’est-ce que la dataviz ?

La dataviz est une discipline qui consiste à représenter de façon visuelle de l’information ou de la donnée afin qu’elle raconte une histoire, qu’elle apporte une réponse ou des pistes de réflexion.

La data visualisation permet d’appréhender plus facilement des données souvent complexes et de leur donner du sens.

C’est un outil de communication au service de la compréhension, de l’argumentation et de la transmission. 

La visualisation de données telle qu’on la connaît aujourd’hui prend sa source dans des travaux remontant au début du XIXème siècle. Les bases étaient donc déjà posées, il suffisait ensuite de concevoir les bons outils pour la démocratiser.

De grandes figures telles que Florence Nightingale ont littéralement permis de sauver des vies grâce à la dataviz.

Nightingale était infirmière mais aussi statisticienne et pionnière dans l'utilisation des statistiques dans le domaine de la santé.

Dans les années 1850, durant la guerre de Crimée, elle collecta des données (entre autres) sur les causes de décès des soldats, à l'hôpital. 

Elle mit ainsi en lumière l'importance de l'hygiène et de la stérilisation en milieu hospitalier. Et le nombre de décès baissa drastiquement.

Elle donna d'ailleurs son nom à un type de graphique : la Rose de Nightingale.

Que penserait Florence Nightingale du big data ? - Source : BBC

Ce que cette histoire révèle, c’est que la donnée ne sert pas que des intérêts financiers. Elle a aussi un rôle considérable à jouer dans l’intérêt collectif.

Un autre exemple marquant, et plus proche de nous, est celui du graphique repris et diffusé en direct par Olivier Véran au début du premier confinement.

Celui-ci expliquait comment permettre au système de santé d’absorber le flot de patients en “aplatissant la courbe”. C’était à la fois très simple et terriblement efficace. 

graphique-aplatir-courbe-virus_3.png

“Flatten the curve” - Source : Le Monde

Une quantité phénoménale de représentations graphiques de données a ainsi émergé durant la pandémie. J’ai le sentiment que la dataviz s’est réellement invitée dans le quotidien du grand public à cet instant.

 

Qui recourt à la visualisation de données et pour quels objectifs ?

Absolument tout le monde !

  • Les institutions et services publics pour illustrer des décisions nationales ou locales,diffuser des études, etc…
  • Les entreprises privées pour communiquer sur leurs actions et leurs résultats, faire du reporting, etc…
  • Mais également les médias, les secteurs de la santé et de la recherche, de l’enseignement, etc...

Communiquer auprès du plus grand nombre, faire émerger des dysfonctionnements, comprendre des phénomènes et rectifier sa stratégie, il existe presque autant d’objectifs que de personnes ou d’entités recourant à la data visualisation. 

couverture-new-york-times-covid-chomage.jpg

 

Couverture du New York Times permettant de visualiser l’impact de la crise sanitaire sur l’emploi

 

Qu’est-ce qu’une “bonne” donnée en datavisualisation ? 

Pour être exploitable en dataviz, une donnée doit être : 

  • Fiable, c’est-à-dire qu’on sait qui en est l’auteur,
  • Propre, en cela qu’elle est complète,
  • Cohérente.

Agréger une “bonne” donnée est primordial. Mais ce qui fera une “bonne” visualisation de données, c’est le message que l’on choisira de véhiculer ainsi que l’angle retenu.

Cet angle est le même que celui du journaliste lorsqu’il rédige un papier. Il est fonction du client, de l’enjeu, de la cible, et du journaliste lui-même.

 

Aujourd’hui la dataviz est partout.
Qu’apporte-t-elle à l’information et au journalisme, particulièrement à l’heure des fake news ?

La dataviz a un grand pouvoir car elle laisse une empreinte forte.

Si elle permet au plus grand nombre de comprendre, elle est aussi un outil de manipulation très efficace. Les chiffres ne peuvent pas mentir. Un graphique, si.

On croise ainsi régulièrement des graphiques faux, ou trompeurs, notamment en politique ou à la télévision. Un site est même entièrement consacré à ces mauvais élèves !

L’article du Point sur les "vraies conditions de travail des personnels d'Air France” est, en cela, un vrai cas d’école.

C’est pourquoi il est essentiel d’apprendre à “lire” une dataviz, au même titre qu’il est nécessaire d’exercer son esprit critique pour débusquer une information fallacieuse dans un article de presse ou un documentaire.

Big data : données, données, donnez-moi ! 

 

Que faut-il pour réaliser une bonne datavisualisation et quelles sont les erreurs à éviter ?

Pour reprendre un graphique de David McCandless, une bonne visualisation de données doit : 

  • Se baser sur des données fiables, 
  • Raconter une histoire (storytelling),
  • Avoir un objectif clair,
  • Être graphiquement (bien) mis en forme.
david-mc-candless-dataviz.png

What Makes a Good Visualization. Source : David McCandless

 

Le storytelling est une partie de plus en plus importante de la data visualisation. La tendance actuelle est à l’implication de l’utilisateur dans la lecture, à l'interactivité.

Un bon exemple est la dataviz du journal Le Monde sur les objectifs du confinement. Le lecteur peut y faire défiler les informations à son rythme.

Un autre excellent exemple est la visualisation de l’évolution des mesures proposées par la Convention citoyenne sur le climat du journal Contexte, d’une clarté imparable.

L’erreur à éviter à tout prix est d’essayer d’intégrer toutes les données en notre possession sur un seul et même graphique. Si tout est important, alors plus rien ne l’est.

 

Tu enseignes donc la dataviz à GOBELINS en formation professionnelle.
Peux-tu nous en dire plus ?

La formation continue à la datavisualisation de GOBELINS dure 9 jours. 

On y explore toutes les compétences nécessaires pour réaliser des dataviz les 7 premiers jours afin d’aboutir à la réalisation d’un projet scénarisé les 2 derniers.

Sur la partie théorique, les stagiaires parcourent :

  • Les bases du graphisme et de la sémiologie de l’image,
  • La “culture dataviz”,
  • Les ingrédients qui font une bonne datavisualisation,
  • La manipulation de graphiques,
  • L’initiation au traitement des données,
  • L’utilisation d’outils en ligne simples et plus complexes.

Pour l’atelier pratique, ils se voient remettre un jeu de données avec l’objectif de raconter une histoire en graphiques. Bien que le jeu de données soit identique pour tous, l’histoire racontée par chacun est différente.

À la sortie, ils doivent avoir compris que les données et les outils c’est bien, mais qu’avec un angle et un message, c’est beaucoup mieux !

 

As-tu un conseil à donner à une personne qui se lance dans la représentation graphique de données ?

Faire de la veille, affûter son œil et pratiquer !

Il y a tant de nouveaux outils et de superbes projets qui voient le jour quotidiennement qu’il est important de se tenir informé.

dataviz-violences-faites-aux-femmes.jpg

Graphique d’information sur les violences faites aux femmes à travers le monde, réalisée par Federica Fragapane (projet complet ici).

 

Pour terminer, as-tu des artistes ou des ressources qui t’inspirent à nous partager ?

Je ne peux que recommander de suivre les comptes Twitter des services dataviz des grands journaux français (mention spéciale pour Les Échos) et internationaux (particulièrement le New York Times) ainsi que le site de ressources Visualising Data d’Andy Kirk.

Je suis également de près le travail de data designers et artistes telles que Nadieh Bremer, Federica Fragapane, Lisa Charlotte Rost, Tiziana Alocci ainsi que le projet Dear Data de Giorgia Lupi et Stefanie Posavec, de véritables sources d’inspiration.

Vous pouvez retrouver tous les travaux professionnels et personnels de Marlène sur son site. 

 


Vous souhaitez en savoir plus sur nos formations : 

LE CATALOGUE DES FORMATIONS DATAVISUALISATION À GOBELINS

Formations et programmes détaillés : 
Lucette Berbinan - 01 40 31 41 33  ou formulaire de contact

Formations sur mesure / Intra pour les entreprises
Laetitia Denoyelle : 01 40 79 92 25  ou formulaire de contact

 

Publié le 2 décembre 2020

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