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Imaginez un gros bloc de marbre. Entre les mains de Michel-Ange, ce bloc se transforme en une magnifique sculpture, riche en détails. Entre les mains de l’auteur de cet article, il deviendrait des millions de morceaux de marbre brisé.
Il en va de même pour les données. Avec les mêmes données au départ, vous pouvez obtenir deux résultats très différents : un tableau de bord avec des graphiques pertinents ou quelque chose que même Bill Gates ne pourrait décrypter.
En d’autres termes : une mauvaise visualisation de données. Aujourd’hui, nous vous montrons ce que c’est, comment l’éviter, et nous vous donnons quelques exemples pour apprendre.
Une mauvaise visualisation de données induit le lecteur en erreur et le mène à de mauvaises conclusions. Au lieu de prendre des décisions fondées sur des données pertinentes, le lecteur se retrouve confus.
Même avec une analyse correcte et des données propres, utiliser de mauvaises techniques de visualisation peut aboutir à des graphiques incompréhensibles. Ce problème est plus fréquent qu’on ne le pense: 72% des utilisateurs contournent régulièrement les tableaux de bord en exportant vers Excel. Quand les outils intégrés ne suffisent pas, les données sont exportées ailleurs, ce qui casse la dynamique d’analyse.
C'est pourquoi les outils d'analyse modernes tels que Luzmo Studio se concentrent sur la création de tableaux de bord intuitifs et interactifs, tandis que les assistants IA tels que Luzmo IQ et Luzmo AI aident les utilisateurs à explorer les ensembles de données de manière conversationnelle et à découvrir des informations sans avoir recours à des rapports statiques.
Quand on parle de visualisations trompeuses, elles possèdent généralement au moins une de ces caractéristiques :
Et il ne s'agit pas seulement de tableaux individuels qui ne fonctionnent pas. Selon le rapport Dashboards : Dead, Dying, or Evolving ? de Luzmo , 40 % des utilisateurs évaluent leurs tableaux de bord à 3/5 ou moins - un signe clair que les visualisations ne sont pas à la hauteur. Les utilisateurs ne veulent pas seulement des graphiques attrayants, ils veulent des analyses qui les aident réellement à prendre de meilleures décisions.
Voilà quelques-unes des erreurs les plus fréquentes dans vos présentations de données. Regardons maintenant quelques exemples à éviter.
Les exemples de mauvaises visualisations de données qui circulent sur Internet — des cartes aux échelles de couleurs incohérentes, des graphiques circulaires comportant dix-sept segments — sont faciles à repérer et à écarter comme étant le problème de quelqu’un d’autre. Les erreurs de visualisation qui coûtent réellement cher aux équipes produit sont plus subtiles, et elles apparaissent dans des tableaux de bord qui semblent corrects à première vue.
L'un des problèmes les plus courants est la surcharge du tableau de bord : on y affiche tous les indicateurs disponibles sur un seul écran, car cela semble plus complet. Résultat : les utilisateurs ne parviennent pas à distinguer ce qui est important et finissent par ne plus utiliser le tableau de bord du tout. Une étude menée par Luzmo a révélé que 72 % des utilisateurs contournent régulièrement les tableaux de bord en exportant les données vers Excel, souvent parce que le tableau de bord ne les aide pas à répondre à la question précise qu'ils se posent.
Une deuxième erreur consiste à présenter des données hors contexte. Un chiffre tel que « taux de conversion : 3,4 % » ne dit pratiquement rien à l'utilisateur s'il ne connaît pas la période précédente, la référence du secteur ou le segment concerné. Les graphiques qui présentent une seule valeur isolée obligent l'utilisateur à fournir lui-même le contexte, ce que la plupart ne feront pas.
Un troisième problème propre à l'analyse intégrée réside dans l'utilisation d'un même modèle de tableau de bord pour des utilisateurs ayant des rôles très différents. Un cadre supérieur à la recherche d'un résumé et un utilisateur expérimenté effectuant une analyse détaillée ont besoin de vues fondamentalement différentes des mêmes données. Un tableau de bord unique qui tente de répondre aux besoins des deux ne satisfait généralement aucun des deux.
Une bonne conception d'analyses intégrées part de la question à laquelle l'utilisateur cherche à répondre, et non des données disponibles. Luzmo AI va encore plus loin en permettant aux utilisateurs de poser leurs propres questions en langage naturel, ce qui évite d'avoir à anticiper dès le départ tous les cas d'utilisation dans la mise en page du tableau de bord.
On utilise souvent les expressions « mauvaise visualisation des données » et « visualisation trompeuse des données » de manière interchangeable, mais elles désignent des problèmes différents.
Une mauvaise visualisation de données est une visualisation qui ne parvient pas à communiquer clairement. Les données sont exactes ; c'est simplement le graphique qui rend la lecture difficile. Un diagramme circulaire comportant trop de segments, un graphique linéaire sans étiquettes sur les axes, une palette de couleurs qui empêche de distinguer les catégories : voilà des exemples d'échecs de présentation. Le lecteur ne parvient pas à en tirer des enseignements, non pas parce que ceux-ci n'existent pas, mais parce que le graphique fait obstacle.
Une visualisation de données trompeuse est une visualisation qui véhicule une information erronée. Un graphique à barres dont l'axe des y commence à 60 au lieu de zéro donne l'impression qu'une différence de 5 % correspond en réalité à une différence de 300 %. Un graphique linéaire qui ne présente que les mois où un indicateur s'est amélioré donne une fausse impression de croissance constante. Une carte qui utilise des valeurs absolues au lieu de taux par habitant fait apparaître les zones densément peuplées comme disproportionnellement importantes.
Cette distinction est importante, car la solution varie en fonction du cas. Les visualisations de mauvaise qualité nécessitent de meilleurs choix de conception : des mises en page plus épurées, des types de graphiques plus adaptés, un étiquetage plus clair. Les visualisations trompeuses, quant à elles, exigent une approche différente vis-à-vis des données elles-mêmes : une échelle des axes plus fidèle, des plages temporelles plus complètes, une normalisation plus appropriée.
Ces deux problèmes sont bien réels, mais une visualisation trompeuse nuit activement à la prise de décision, contrairement à une mauvaise visualisation. Un graphique confus est ignoré ; un graphique trompeur incite à agir.
Voici un exemple de carte présentant le nombre d’Américains ayant des origines de différents pays européens. Il ne faut pas longtemps pour comprendre le problème : selon les bonnes pratiques, les couleurs servent à renforcer le message, pas à remplacer les légendes.
Il ne faut pas longtemps pour comprendre le problème : selon les bonnes pratiques, les couleurs servent à renforcer le message, pas à remplacer les légendes.
Dans ce cas, les couleurs n’ont aucun sens : la même couleur représente des valeurs différentes sur la carte.
Un bon usage des couleurs utilise des dégradés pour indiquer les valeurs : plus la couleur est foncée, plus la valeur est élevée. Utiliser différentes nuances pour différencier les valeurs est une bonne pratique.
Les campagnes politiques manipulent souvent les chiffres, et ce graphique en barres illustre bien cela.
Les deux résultats sont très proches l'un de l'autre (46 % contre 47 %), mais la mauvaise échelle de l'axe des y donne l'impression que la barre de droite est nettement plus grande que celle de gauche.
Ici, la différence saute aux yeux. Mais plus il y a de données et de complexité dans le graphique, plus il est difficile de repérer ce genre d’erreur.
Un autre exemple : l’axe X reste stable, mais l’axe Y est très discutable.
A première vue, il semble s’agir d’une simple infographie. Mais celle-ci donne peu d’informations :
il devait montrer l’âge moyen de départ du domicile parental dans plusieurs pays européens.
Le format utilisé (« bulles » ou « nuages ») est totalement inadapté, et n’apporte rien à la lecture. Une carte ou un graphique linéaire serait bien plus efficace.
Ce graphique présente les applications de messagerie les plus utilisées, pays par pays. Utile pour choisir un marché, mais il y a un souci :
les couleurs sont trop proches, la distinction est impossible. La légende ne sert à rien et mène à des interprétations erronées.
Cette visualisation présente le nombre de tueurs en série par pays dans le monde. Deux gros problèmes :
la valeur affichée est un total absolu, sans rapport avec le nombre d’habitants
(comparer les USA avec 300 millions d’habitants à un pays de 67 millions n’a pas de sens). Le résultat : une barre horizontale démesurée pour les Etats-Unis.
De plus, la carte en dessous ne correspond pas aux données du graphique et aucune info n’est apportée pour l’expliquer.
Nous avons traité à plusieurs reprises sur le blog Luzmo les diagrammes circulaires et en anneau. En business intelligence, ils sont difficiles à lire et interpréter. Cet exemple compare le nombre de passagers dans les aéroports en 2019 et en 2024.
Même avec une légende, il serait très difficile de distinguer les deux catégories, d’en tirer des conclusions.
Voici un autre graphique qui tente de simplifier les données sous-jacentes mais qui, en fin de compte, rend les choses encore plus compliquées et confuses :
L’alternative ? Préférez les graphiques en barres !
Voilà un nuage de points comparant différents cabinets de conseil en stratégie digitale.
Ici, le problème est simple : si tout le monde est leader, personne ne l’est vraiment. Bref, le choix de la visualisation est tout simplement mauvais.
La bonne nouvelle ? Les utilisateurs savent ce qu’ils veulent. Selon notre étude, 42% souhaitent plus d'interactivité, 38% veulent pouvoir personnaliser leurs tableaux de bord. Plus de la moitié paieraient même plus cher pour des dashboards délivrant de vrais insights.
Nous avons déjà abordé ce sujet à de nombreuses reprises, aussi nous vous proposons un récapitulatif rapide des meilleures pratiques à suivre en matière de visualisation des données. Si la science des données sous-jacente est bien faite, il suffit de suivre ces conseils pour rendre vos tableaux de bord, vos feuilles de calcul et vos rapports plus faciles à comprendre et à lire.
Voir aussi : comment utiliser ChatGPT pour la visualisation de données et comment utiliser l'IA pour la visualisation de données .
La plupart des visualisations de données mal conçues peuvent être améliorées en se posant quelques questions avant de publier ou de partager un graphique.
En ce qui concerne plus particulièrement l'analyse intégrée : Luzmo AI est capable de proposer des suggestions de graphiques en fonction de la structure de vos données, ce qui permet d'éviter les erreurs les plus courantes liées au choix du type de graphique avant même que celles-ci n'atteignent les utilisateurs finaux.
Les mauvaises visualisations peuvent générer des erreurs coûteuses. Votre audience ne saura pas les lire ni en tirer des décisions solides. Un détail mal interprété peut avoir de lourdes conséquences sur votre activité.
Si vous souhaitez créer un dashboard pour votre produit SaaS, Luzmo vous aide à choisir la meilleure visualisation. Nos modèles vous guident vers le bon type de graphique ou diagramme.
Les tarifs de Luzmo sont conçus pour s'adapter à l'évolution de votre produit. Les formules commencent à 495 € par mois pour le forfait Starter, 1 995 € par mois pour le forfait Premium, et des tarifs sur mesure sont proposés pour le forfait Enterprise. Vous pouvez ainsi choisir le niveau de flexibilité, de personnalisation et d'évolutivité qui vous convient à mesure que vos besoins en matière d'analyse se développent.
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Qu'est-ce qui rend une visualisation trompeuse ou « mauvaise » ?
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Les choix de couleurs et de design ont-ils vraiment une incidence sur la compréhension ?
Qu'est-ce qui distingue un graphique simple d'un graphique pertinent ?
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