Pourquoi la Data Visualization aide le cerveau à comprendre les informations

La Data Visualization consiste à présenter les données de façon visuelle, afin de faciliter leur interprétation. Mais en fait, pourquoi déchiffrons-nous plus facilement les graphiques et les diagrammes que les tableaux Excel ? Pour le savoir, il faut comprendre comment fonctionne le cerveau humain…

Le cerveau humain est le plus puissant des ordinateurs. Toutefois, lorsqu’il s’agit de  » traiter  » plusieurs valeurs numériques simultanément, notre machine biologique révèle ses limites. Heureusement, la Data Visualization (visualisation de données) permet au cerveau de recevoir et d’interpréter de vastes volumes de données.

En effet, selon le MIT, il suffit de 13 millisecondes pour traiter une image. Et d’après les chercheurs de l’Université du Minnesota, les visuels sont traités 60 000 fois plus vite que les textes.

La  » DataViz «  consiste à présenter les données sous forme de graphiques et de visuels et permet de simplifier leur lecture et leur interprétation. Mais en fait, pourquoi ?

Pour comprendre pourquoi le cerveau décrypte mieux la Data Visualization, il est nécessaire de se pencher sur son fonctionnement et de revenir à nos origines préhistoriques…

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Aux origines de la Data Visualization : la perception du danger

Afin de survivre, l’être humain a développé une faculté de traitement visuel rapide. C’est ce qui lui permettait jadis de détecter un mouvement furtif, de repérer les empreintes d’un animal, ou d’identifier toute menace immédiate dans son environnement afin d’y réagir promptement.

De nos jours, dans la quiétude de nos sociétés modernes, nous n’avons plus aussi souvent besoin d’être en état d’alerte. Nos cerveaux ont néanmoins conservé cette capacité formidable à percevoir des motifs et à détecter des informations visuelles subtiles.

C’est cette faculté de traitement visuel rapide du cerveau qu’exploite la Data Visualization. Ainsi, il est beaucoup plus facile pour nous de reconnaître et d’interpréter des caractéristiques ou des  » patterns  » dans les données lorsqu’elles sont présentées sous forme de graphiques plutôt que dans un tableau.

Très tôt, l’humain a d’ailleurs commencé à raconter des histoires ou à répondre à des questions par des illustrations. Le plus ancien exemple de visualisation de données pourrait être une carte âgée d’environ 27 000 ans…

Les mathématiques et l’essor de la DataViz

La Data Visualization a d’ailleurs été longtemps cantonnée à la géographie, avant de connaître une forte évolution entre le 17ème et le 19ème siècle. C’est au 18ème siècle que René Descartes invente le système de coordonnées cartésiennes afin d’afficher des valeurs pour les opérations mathématiques.

Ce système sera amélioré par la suite par l’ingénieur écossais William Playfair, inventeur des graphiques tels qu’on les connaît aujourd’hui. On lui doit notamment les diagrammes en ligne et en barre, ou encore la fameuse tarte et le diagramme circulaire.

L’utilisation de graphiques quantitatifs s’est ensuite démocratisée au fil des années. Elle a connu son véritable essor dans la seconde partie du 20ème siècle, suite à la publication du livre  » Sémiologie Graphique  » par Jacques Bertin. Dans cet ouvrage, le cartographe français met en lumière les règles à suivre pour présenter visuellement les informations de façon intuitive, claire et efficace.

Notre vision a autant de bande passante qu’un réseau informatique

La perception visuelle permet de traiter les informations plus rapidement que la cognition, et en fournissant moins d’effort. Ce phénomène est démontré par le physicien danois Tor Norretranders, qui a comparé la capacité des différents sens humains avec les performances d’un ordinateur standard.

Cette expérience révèle que la vision humaine a la même bande passante, le même taux de transfert de données qu’un réseau informatique. Sa capacité de canal est 10 fois plus élevée que celle du toucher, et 100 fois plus que celle de l’audition ou de l’odorat.

De plus, le volume de données que nous traitons visuellement et la vitesse à laquelle nous effectuons ce traitement sont largement supérieurs à ce dont nous sommes conscients. Le  » traitement pré-attentif  » est un phénomène subconscient extrêmement rapide.

Il faut environ 200 à 500 millisecondes pour que l’œil humain transmette au cerveau les propriétés pré-attentives d’un stimulus visuel, et pour que le cerveau les traite. Ainsi, le cerveau accumule des informations sur l’environnement de façon subconsciente et filtre ensuite les éléments importants.

L’importance des bonnes pratiques en Data Visualization

Pour tirer tous les bénéfices de la DataViz, il est donc nécessaire de respecter certaines pratiques. L’encodage visuel consiste par exemple à assigner des attributs, tels que des couleurs ou des formes, à différents types de données. Il faut en revanche éviter de tomber dans l’excès d’encodage en utilisant trop d’attributs différents.

Certains attributs nous  » sautent aux yeux « , car notre cerveau les détecte sans même qu’un effort conscient soit nécessaire. En guise d’exemples, on peut citer les teintes de couleur, la saturation, la luminosité, la texture, ou encore la taille, la forme et l’orientation.

En résumé, une Data Visualization bien réalisée à l’aide d’attributs à la fois lisibles et explicites permet au cerveau de traiter les données visuelles en un éclair. Elle doit cependant respecter plusieurs contraintes.

La représentation visuelle choisie doit refléter les infos à mettre en lumière, de façon cohérente et précise. Le choix des couleurs doit être également important, pour attirer l’attention sans toutefois fatiguer l’œil.

Pour réaliser une DataViz véritablement efficace, il est utile de savoir comment fonctionne la perception humaine. Par exemple, les Principes de Gestalt révèlent comment le cerveau organise les éléments en se basant sur caractéristiques communes pour donner sens aux informations visuelles.

Toutefois, étudier toutes les mécaniques et les subtilités du subconscient humain requiert beaucoup de temps. Afin de réaliser des DataViz de qualité sans vous lancer dans des études de psychologie, il peut donc est donc très intéressant d’adopter une solution comme ToucanToco.

Cette plateforme Cloud vous permet de créer des visualisations de données simples et efficaces, en profitant d’une aide précieuse et via une interface intuitive. Vous pourrez ainsi raconter des histoires à partir de vos données, afin de mettre en lumière les informations pertinentes auprès de vos interlocuteurs. Et ce, sans même qu’ils soient conscients que leurs cerveaux traitent les données !