Qu'est-ce que la visualisation de données ?

La visualisation de données est également devenue un composant incontournable de la business intelligence (BI). Les workflows de BI utilisent des visuels pour aider les organisations à mesurer les performances, à comprendre le comportement des opérations et à prendre des décisions étayées.

L'importance de la visualisation de données

La visualisation des données joue un rôle fondamental dans l'analyse des données et la prise de décision. Bien souvent, les datasets sont trop volumineux et complexes pour être interprétés directement. Sans outil pour rendre les données plus intuitives et lisibles, des insights essentiels peuvent rester cachés. Les représentations visuelles aident les utilisateurs à mettre rapidement et précisément en évidence les tendances, les valeurs aberrantes et les modèles comportementaux parfois difficiles à discerner sous forme brute.

Les équipes de BI s'appuient sur des tableaux de bord et des rapports pour rassembler les données de toute une organisation et les présenter dans des formats propices à une interprétation rapide et cohérente. Grâce à des visuels tels que des graphiques de séries chronologiques, des tuiles de KPI, des cartes thermiques et des fiches de score, il devient bien plus facile de suivre facilement les performances, de surveiller les opérations et d'identifier les problèmes émergents. Sans visualisation, les tableaux de bord et les workflows de BI ne pourraient pas offrir une connaissance de la situation en temps réel ni guider la planification stratégique.

Prenons l'exemple d'un tracker d'activité physique grand public. Les données du nombre de pas effectués au cours d'une semaine peuvent être présentées dans une feuille de calcul, mais une simple courbe révèle immédiatement quels jours l'utilisateur a été le plus actif, si son activité globale augmente ou diminue, et s'il conserve ou non ses habitudes. Cela vaut également pour les indicateurs métier, les résultats cliniques, les performances financières, la télémétrie opérationnelle et une myriade d'autres cas du monde réel.

La visualisation a aussi l'avantage de renforcer la communication. Un graphique bien conçu transforme une analyse complexe en récit concis et facile à interpréter pour les parties prenantes techniques comme non techniques. Les équipes vont ainsi s'accorder plus facilement sur les résultats et prendre plus rapidement des décisions et des mesures pertinentes et éclairées. En rendant les données universellement accessibles, la visualisation des données devient un outil essentiel pour le partage d'insights au sein d'une organisation.

Types courants de visualisation des données et exemples concrets

Toutes les visualisations de données ne se valent pas. Différents objectifs analytiques appellent différents types de graphique, et le choix de la visualisation dépend également de la question posée, du public auquel elle est destinée et des données qu'un utilisateur souhaite mettre en avant. Vous trouverez ci-dessous les formats visuels les plus courants, accompagnés d'exemples simples pour illustrer leurs meilleurs cas d'utilisation.

Graphique à barres

Les graphiques à barres sont utilisés pour comparer des quantités entre différentes catégories. Chaque barre représente un groupe distinct : un coup d'œil suffit pour évaluer facilement les différences. Par exemple, une entreprise de vente au détail utilisera un graphique à barres pour comparer les ventes d'une année sur l'autre dans différentes catégories de produits, afin de voir quels segments sont les meilleurs moteurs de croissance.

Comme les valeurs sont affichées côte à côte, les graphiques à barres sont particulièrement pratiques pour identifier les catégories qui contribuent le plus aux dépenses globales ou comparer différentes catégories entre elles.

Courbes

Les courbes permettent principalement de mettre en évidence des tendances ou des changements au fil du temps. Elles relient les points de données de manière séquentielle pour révéler des augmentations et des diminutions, de la volatilité ou des variations saisonnières.

Les fournisseurs de SaaS, par exemple, peuvent s'en servir pour analyser le nombre d'utilisateurs actifs mensuels et observer les tendances d'adoption à long terme, les baisses saisonnières ou l'impact du lancement d'une nouvelle fonctionnalité. Des chiffres bruts dans un tableau fournissent des informations, mais une courbe indique immédiatement si des niveaux d'activité augmentent, diminuent ou fluctuent tout au long de la semaine.

Graphique à secteurs

Les graphiques à secteurs illustrent la part qu'occupent des composants individuels dans un tout. La proportion de chaque composant est représentée par une part de disque, ce qui fait que ce type de graphique est très bien adapté à des compositions simples présentant un petit nombre de catégories.

Par exemple, un réseau de soins de santé peut utiliser un graphique à secteurs pour visualiser la répartition des différents types de rendez-vous : visites de routine, soins d'urgence et télésanté. Cela permet d'identifier des répartitions de haut niveau pour informer la prise de décision.

Nuages de points

Les nuages de points sont parfaits pour examiner des relations ou des corrélations entre deux variables numériques. Chaque point représente une observation, et la forme générale du graphique peut mettre en évidence des relations linéaires, des clusters et des valeurs aberrantes.

Pour un fabricant, le nuage de points peut permettre d'analyser la durée de fonctionnement d'une machine par rapport à la fréquence des pannes, afin de déterminer si des durées de fonctionnement plus longues sont corrélées à des taux de défaillance plus élevés.

Graphiques à bulles

Héritiers des nuages de points, les graphiques à bulles représentent simultanément plusieurs dimensions de données sans surcharger le lecteur. Une troisième variable peut en effet être encodée dans la taille de chaque marqueur. Pour analyser une chaîne d'approvisionnement et détecter les goulots d'étranglement, une équipe peut, par exemple, comparer la distance d'expédition (axe des x) et le délai de livraison (axe des y), et représenter le volume des expéditions par la taille de la bulle.

Autres types de visualisation courants

Outre les graphiques de base ci-dessus, d'autres formats de visualisation prennent en charge des cas d'utilisation plus spécialisés :

• Cartes thermiques : elles utilisent des dégradés de couleurs pour représenter l'intensité ou l'ampleur des valeurs d'une matrice et peuvent être utiles pour mettre en évidence des phénomènes de concentration. Une équipe de cybersécurité utilisera des cartes thermiques pour cartographier les tentatives de connexion infructueuses par heure et par région, et mettre en évidence les clusters d'anomalies ou les schémas d'attaque.
• Cartes choroplèthes : en colorant des régions géographiques en fonction d'une valeur numérique, les utilisateurs peuvent rapidement voir les variations des données. Ces cartes sont couramment utilisées pour communiquer les résultats des élections ou représenter des densités de population, mais des institutions de services financiers peuvent les utiliser pour visualiser les taux d'approbation de prêt par État afin d'identifier les disparités géographiques.
• Diagramme de Sankey : ce modèle représente graphiquement les flux et met en évidence la façon dont des quantités se divisent, fusionnent ou se déplacent d'une étape à l'autre. Une organisation peut ainsi l'utiliser pour suivre la répartition de la consommation d'énergie entre le chauffage, l'éclairage et les machines.
• Diagrammes en entonnoir : en représentant les étapes séquentielles d'un processus, ces graphiques peuvent localiser les ruptures. Pour une équipe de ventes B2B, ce type de diagramme permet de suivre le parcours des prospects du premier contact à la conclusion d'une vente, et de révéler l'étape de la chaîne où les abandons sont les plus fréquents.
• Tableau croisé : les données sont présentées sous forme de tableau qui ventile une variable en fonction d'une autre, mettant en évidence l'interaction entre deux catégories. Ce type de tableau est utile pour les opérateurs de téléphonie mobile, qui l'utiliseront pour examiner les taux de désabonnement des clients, ventilés par type de forfait et par région géographique, afin d'identifier les domaines exigeant la mise en place de stratégies de fidélisation.

Bonnes pratiques pour des visualisations efficaces

L'efficacité d'une visualisation de données ne dépend pas seulement du choix du type de graphique : il faut aussi que les informations soient présentées d'une manière claire, précise et facile à interpréter pour votre public. Les principes ci-dessous constituent des bonnes pratiques courantes qui aideront à transformer des visuels bruts en insights pertinents et utiles.

Adaptez les visuels au public : tous les publics n'ont pas besoin du même niveau de détail. Un data scientist s'intéressera aux répartitions complètes, aux marqueurs de variance aux intervalles de confiance, alors qu'un dirigeant aura besoin d'une tendance de haut niveau représentée de façon simple et directe. En adaptant la complexité au public, vous veillerez à ce que la visualisation soutienne le processus de prise de décision.

Associez le type de graphique à la question posée : chaque type de visualisation se prête à des tâches analytiques spécifiques. Un graphique à barres est idéal pour comparer des catégories, une courbe pour représenter des tendances, et un nuage de points pour mettre en évidence les relations entre des variables. Choisissez le format du graphique en fonction de la question de la partie prenante pour éviter les mauvaises interprétations et permettre aux insights d'émerger naturellement.

Misez sur la légèreté et évitez les décorations superflues : selon l'un des principes fondamentaux de conception d'E. Tufte, les données doivent être représentées de façon à être lisibles en un coup d'œil, mais être suffisamment précises pour se prêter à un examen minutieux. Les éléments décoratifs superflus – grille de fond trop présente, effets de 3D, icônes inutiles et variations de couleurs excessives – peuvent masquer les données sous-jacentes. Un design épuré et minimaliste permet à l'observateur de se concentrer sur les informations importantes. Attachez-vous avant tout à utiliser des étiquettes d'axe claires, des polices lisibles et des légendes concises pour faciliter l'interprétation.

Utilisez la couleur et le contraste à bon escient : la couleur doit mettre en évidence le sens de votre visualisation. Employez une palette cohérente pour aider les spectateurs à distinguer les catégories sans introduire d'ambiguïté. Les couleurs à fort contraste doivent être utilisées avec parcimonie pour attirer l'attention sur les anomalies, les seuils ou les valeurs clés, tandis que les tons neutres préserveront la lisibilité globale du visuel.

Apportez du contexte avec des titres et des étiquettes : les titres, les légendes, les étiquettes des axes et les annotations apportent le contexte indispensable à l'interprétation d'une visualisation. Simple et direct, un titre bien pensé va aider les spectateurs à identifier rapidement les unités, les échelles et les catégories.

Testez la clarté de vos visuels : dernier point, avant de distribuer une visualisation à grande échelle, il est important de la tester auprès d'un public représentatif. Si l'information principale à retenir n'est pas immédiatement évidente, vous devrez sans doute revoir votre conception.

Techniques et outils modernes de visualisation des données

Pour répondre aux besoins d'écosystèmes de données de plus en plus complexes, les pratiques de visualisation ont évolué au-delà des graphiques statiques. Les outils de visualisation prennent désormais en charge l'interactivité en temps réel, l'automatisation intelligente et les expériences immersives, afin d'aider les organisations à analyser des datasets de plus en plus volumineux et dynamiques.

Visuels interactifs et en temps réel

Les plateformes modernes de visualisation de données proposent des tableaux de bord interactifs permettant d'explorer des détails, de filtrer des catégories et d'explorer des vues alternatives sans modifier le dataset sous-jacent. Avec l'introduction de l'interactivité, la visualisation d'un résultat fixe devient une interface navigable propice à l'exploration des données et à l'identification rapide des tendances.

Dans les environnements opérationnels d'analytique de sécurité ou de suivi de la chaîne d'approvisionnement, par exemple, les visuels sont également mis à jour en temps réel. Grâce aux sources de données en streaming, les tableaux de bord traduisent les nouveaux événements dès qu'ils se produisent et offrent aux équipes une visibilité immédiate sur les changements qui affectent le comportement des utilisateurs, les performances du système ou les opérations commerciales.

Techniques avancées (IA, AR/VR)

La visualisation des données a également profité des progrès de l'intelligence artificielle et du machine learning. Dans les outils de BI traditionnels, les fonctionnalités d'IA peuvent désormais recommander des types de graphique en fonction de la structure du dataset, détecter automatiquement les anomalies à mettre en évidence et même générer des tableaux de bord et des insights visuels complets sans configuration manuelle. Ces systèmes accélèrent la conversion des données brutes en insights tout en favorisant des visualisations conformes aux bonnes pratiques analytiques. 

Ces fonctionnalités prometteuses en théorie trouvent cependant bien vite leurs limites : lorsqu'elles sont confrontées à des données désordonnées, à un langage ambigu et aux nuances complexes de l'analyse de données réelle, les expériences d'IA produisent rarement des réponses utiles et précises.

En réalité, il ne suffit pas d'appliquer un LLM à un schéma de base de données pour obtenir dans la minute des résultats irréprochables. En effet, le schéma lui-même est incomplet : il lui manque les définitions des processus et des indicateurs métier, ainsi que des directives pour la gestion des données désorganisées. Une autre approche consiste à capturer ces savoirs dans des modèles sémantiques formels, mais ils exigent un investissement initial important, ne peuvent saisir toutes les nuances et restent difficiles à tenir à jour au fil de l'évolution des données et des processus métier.

En revanche, nous observons aujourd'hui un nouveau type de solution de BI, qui exploite un ensemble d'agents d'IA pour raisonner sur les questions métier et produire des réponses utiles. Chaque agent est responsable d'une tâche spécifique mais importante : planification, génération de SQL, explication, visualisation des données ou certification des résultats. 

Le système est conçu pour apprendre et améliorer continuellement ses performances en fonction des retours humains. Il possède toutes les fonctionnalités habituelles qu'on attend d'un outil de BI : des visualisations de données élégantes, le filtrage croisé et l'envoi régulier par e-mail de synthèses en PDF.

Article connexe : Le nouveau paradigme de la BI : soldez vos arriérés et obtenez des insights graphiques générés avec l'assistance de l'IA, directement dans votre plateforme de données..

Outre les outils d'IA, les environnements de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV) figurent parmi les techniques de visualisation émergentes. Ces technologies permettent de présenter des datasets spatiaux complexes dans des formats immersifs. Bien que son adoption soit encore marginale, cette méthode peut être utile pour des scénarios tels que l'examen des données de capteurs 3D, la visualisation d'informations géospatiales ou l'interaction avec des résultats de simulations à grande échelle.

Outils et bibliothèques populaires

Les workflows de visualisation modernes peuvent compter sur un large éventail d'outils et de bibliothèques. Certaines plateformes se concentrent sur les tableaux de bord de business intelligence et permettent de créer des rapports interactifs à l'aide d'interfaces de type glisser-déposer. D'autres fournissent des bibliothèques de visualisation programmatiques pour les développeurs et les data scientists qui ont besoin d'exercer un contrôle précis sur la conception des graphiques, ou qui travaillent au sein d'environnements de notebooks analytiques ou axés sur le code.

De manière générale, on peut grouper les outils de visualisation en quelques catégories :

1. Plateformes de BI et de tableaux de bord : offrent des fonctionnalités de création de rapports interactifs et de surveillance en temps réel.
2. Bibliothèques open source de visualisations : souvent utilisées dans les environnements Python ou JavaScript pour le développement de visualisations personnalisées.
3. Outils de design : mettent l'accent sur l'esthétique et la précision de la mise en page pour les présentations ou les publications.

Nous assistons actuellement à l'émergence d'un nouveau type d'outil de visualisation entièrement basé sur l'IA. Nous appelons cela la BI agentique. Ces solutions de business intelligence utilisent l'IA pour enrichir l'analyse des données. Parce qu'elle comprend finement les données, les modèles d'utilisation et les concepts métier uniques d'une organisation, cette IA permet de créer rapidement des datasets et des visuels en utilisant le langage naturel. Cette nouvelle BI agentique transforme radicalement la perception de cette discipline et démocratise son accès. Au lieu de voir les demandes de visualisation de données s'accumuler dans leur file d'attente, les analystes peuvent désormais publier et partager rapidement des tableaux de bord et des visualisations avec un public plus large. 

Pour accompagner les organisations qui adoptent des workflows toujours plus consommateurs de données et multiplient les outils d'IA, le paysage des outils de visualisation va poursuivre son expansion et proposer des options flexibles aux équipes de toutes les disciplines.

Conclusion

La visualisation des données joue un rôle central pour l'interprétation, l'utilisation et l'exploitation des données. En transformant les informations brutes en formats visuels intuitifs, elle permet aux équipes d'identifier des modèles, de comparer des valeurs et de surveiller les changements beaucoup plus efficacement que de simples tableaux. Qu'elle soit utilisée dans l'analyse exploratoire, les rapports de business intelligence ou la surveillance des opérations en temps réel, la visualisation aide à convertir des datasets complexes en insights pour une communication plus claire et une prise de décision plus rapide. Avec l'augmentation incessante des volumes de données, les visualisations efficaces restent incontournables pour que les organisations puissent interpréter leurs informations avec précision et agir avec pertinence.

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