L’automatisation de la phase de restitution des résultats renforce la propension actuelle à substituer des éléments visuels impactant aux longs discours. Encore faut-il que ces éléments remplissent leur objectif en étant à la fois clairs et bien présentés.
Jadis, quelques tableaux et graphiques venaient illustrer, dans le rapport d’étude, de multiples développements rédigés. Aujourd’hui, c’est plutôt le contraire : les textes viennent le plus souvent appuyer et expliquer des résultats communiqués principalement dans des formats visuels. C’est sans doute une conséquence de l’évolution et de la généralisation d’outils bureautiques de plus en plus à l’aise avec les tableaux, illustrations et graphiques. Mais c’est aussi le corollaire des attentes de nos sociétés pressées, centrées sur la communication visuelle et orientées prioritairement vers le résultat final.
Si des tableaux ou des graphiques explicites et bien présentés peuvent vraiment remplacer de longs discours, une mauvaise représentation peut être creuse, inutile, voire trompeuse. Nous sommes tous régulièrement confrontés à des tableaux trop fouillis, surchargés d’informations certes essentielles dans l’absolu mais pas forcément utiles dans le contexte courant, ou de graphiques avec tellement de couleurs et de niveaux qu’on finit par s’y noyer.
Il est vrai que l’on fait appel, dans le choix du format de visualisation à la logique et au sens de la communication. Si la première qualité fait partie, normalement, du bagage de base des professionnels des études, la seconde est souvent inversement proportionnelle à la technicité et nécessite d’être guidée par des règles simples.
Qu’est-ce qu’un bon graphique ?
Dans son célèbre ouvrage « The visual display of quantitative information » Edward Tufte évoque la carte présentée ci-dessous qui a été réalisée en 1861 par l’ingénieur civil français Charles Joseph Minard. Pour Tufte, « c’est sans doute le meilleur graphique statistique jamais conçu ». Cette carte représente, en effet, de manière claire et très expressive, plusieurs variables différentes dans une simple image bi-dimensionnelle. On y découvre les positions, l’itinéraire et les pertes humaines considérables de l’armée Napoléonienne lors de la calamiteuse campagne de Russie de 1812-1813, sur le chemin de Moscou (en marron) et lors de sa retraite (en noir – noter l’hécatombe notamment lors de la traversée de la Bérézina). Le graphique fait également mention des températures de plus en plus glaciales rencontrées sur le trajet du retour.
L’émotion qui se dégage de ce simple graphique donne toute sa dimension à la tragédie décrite. L’efficacité du schéma montre qu’il est possible, avec une représentation bien étudiée de communiquer des informations bien plus précises et complètes qu’avec de longues explications textuelles. C’est d’ailleurs là que se trouve probablement la définition d’un bon graphique : la capacité à retranscrire avec concision et efficacité une information qu’il serait beaucoup plus long d’expliquer et de comprendre autrement.
Les graphiques usuels dans les études
Les outils bureautiques (et notamment ceux de Microsoft) constituent aujourd’hui une sorte de langage universel commun. Lorsqu’on veut représenter graphiquement des données numériques, on pense automatiquement aux formats de base disponibles dans son tableur préféré, à savoir : les histogrammes, les barres, les courbes, les secteurs (camemberts). Dans le domaine des études, ces graphiques peuvent permettre de représenter efficacement les analyses portant sur une variable, et, dans leurs formes cumulatives ou juxtaposées les traitements sur plusieurs variables. Il faut toutefois y avoir recours avec a propos, selon l’objectif poursuivi :
- les histogrammes et les barres permettent de comparer différents items
entre eux,
- les camemberts servent plutôt à visualiser une répartition,
- les courbes doivent être utilisées uniquement pour représenter des
séries temporelles.
Beaucoup de logiciels d’enquêtes se contentent de proposer ces graphiques de base. Certains ne proposent d’ailleurs pas de graphiques du tout et se contentent d’exporter les données dans Excel et de s’appuyer sur ses possibilités graphiques. C’est bien dommage car il existe de nombreuses autres représentations largement plus efficaces pour présenter plus clairement les résultats des croisements de variables et traitement de tableaux de variables (questions de satisfaction…).
On peut citer comme types de graphiques indispensables pour les études :
- les graphiques matriciels, qui affichent en ligne les modalités
d’une variable et en colonne celles d’une autre, en présentant à
l’intersection des cercles ou des rectangles proportionnels à l’effectif
ou au pourcentage obtenu,
- les graphiques en miroir, qui permettent de comparer d’un coup
d’oeil les résultats obtenus dans un tableau d’évaluation, en séparant
en deux les réponses proposées (ex : regroupement des « pas du tout
satisfaits » et « pas satisfaits » à gauche et des « satisfaits » et «
très satisfaits » à droite),
- les graphiques (ou tableaux) intégrant des icônes pour représenter
graphiquement des valeurs ou des tendances (smileys, flèches, symboles
météo, etc),
- les mappings permettant de placer sur deux axes des modalités
selon les valeurs obtenues à 2 variables (ex : affichage d’une série
d’items selon la note d’importance et la note de satisfaction),
- les graphiques figuratifs proposant l’affichage des valeurs
obtenues sur des compteurs, jauges, thermomètres, podiums, cibles, etc.
Cette liste non exhaustive correspond à des formats pouvant s’adapter à la plupart des analyses statistiques descriptives univariées et bivariées, ainsi qu’à la communication de résultats sur des listes de variables en tableau. Les analyses multivariées possèdent, quant à elles, des formats particuliers de représentation (mappings, organigrammes, arbres…) que les logiciels d’analyse statistique fournissent mais avec des qualités très inégales, ce qui oblige parfois à des manipulations plus ou moins lourdes avant restitution.
Comment optimiser la présentation des graphiques ?
Même si l’adage populaire veut que l’on ne discute pas des goûts et des couleurs, on peut quand même se risquer à apporter quelques conseils sur la présentation des tableaux et graphiques :
- Excel a popularisé l’affichage des graphiques en 3D. Si un léger effet
de dimension améliore le relief du graphique, le fait de présenter les
sempiternels camemberts couchés avec une grosse bordure est à la fois
lourd, inutile et peu esthétique.
- Les graphiques à trois axes (type histogramme 3D d’Excel) sont
souvent illisibles. Il vaut mieux privilégier ceux à 2 dimensions (type
histogramme empilé ou groupé), quand on ne dispose pas des formats
graphiques plus adaptés évoqués plus haut.
- La rotation des étiquettes ne doit être utilisée que si on ne peut
pas faire autrement. Des étiquettes horizontales alternées sur 2 lignes
(avec un petit trait liant celles du dessous à l’axe des abscisses)
permettent une bien meilleure lisibilité.
- Les légendes, étiquettes et autres textes doivent être indiqués
clairement et dans une police de taille convenable. Les pourcentages
doivent être suivi du symbole %.
- Le choix des couleurs des séries doit être effectué avec soin. Les
couleurs porteuses de sens comme le rouge, jaune, orange et vert ainsi
que le gris et le noir ne doivent être utilisées qu’en relation avec des
modalités d’évaluation.
- Si vous ne disposez pas d’un produit offrant d’emblée de jolies
palettes de couleur, et que vous utilisez Excel ou un produit ayant les
mêmes types de graphiques, un petit effort pour changer les couleurs
standards éviterait de produire les habituels et peu esthétiques graphes
déclinés en bleu-violet, rouge-violet et jaune pâle, sur fond gris.
- Pour les fonds de graphiques, il vaut mieux éviter les textures
(type imitation bois ou marbre, un peu ringardes) et privilégier le
blanc, les couleurs franches ou les dégradés linéaires de couleurs très
proches.
Tout le monde peut arriver, en mettant du bon sens et pas mal d’efforts, à produire des tableaux et des graphiques pertinents et bien présentés. Le meilleur moyen d’y arriver à coup sûr serait quand même d’avoir recours à des outils ayant à la base le souci de la présentation. C’est le cas des grapheurs modernes comme Swiff Chart de GlobFX Technologies. Dans le domaine des outils d’enquêtes, le logiciel Ethnos de Soft Concept propose tous les graphiques avancés évoqués ci-dessus, ainsi que des modèles, gabarits et palettes de couleurs étudiées qui permettent d’obtenir automatiquement des tableaux et des graphiques de qualité.
