L’importance du storytelling dans la visualisation de données
27 mai 2024
Laetitia Deken
La visualisation de données, via un langage de programmation comme Python ou des outils Business Intelligence (BI), est aujourd’hui une étape fondamentale pour communiquer des informations complexes de manière simple, claire et concise. Il s’agit même de l’un des objectifs majeurs du métier de Data Analyst (Analyste de données).
En effet, de nos jours, de nombreuses entreprises font appel à des professionnels de la data afin d’apporter une vision simple et cohérente de leurs activités aux collaborateurs et managers.
Cependant, la simple présentation de graphiques et de tableaux ne suffit pas toujours à transmettre le message de manière efficace, surtout lorsque le public visé ne possède pas de connaissances techniques poussées.
Un exemple de Dashboard. Source : Freepik
C’est là que l’art de la narration prend tout son sens, transformant des ensembles de données brutes en une histoire pour captiver et convaincre le destinataire. C’est ce que l’on appelle le Data Storytelling.
Qu’est-ce que le Data Storytelling ?
Cet anglicisme désigne l’art de raconter (tell) des histoires avec les données.
Il va au-delà de la simple transmission d’informations en utilisant des éléments narratifs habituels comme :
- des personnages ;
- une situation initiale ;
- l’arrivée d’un élément perturbateur, des rebondissements ;
- le climax ;
- la résolution.
Pour créer une expérience engageante. Que ce soit à travers des mots, des images, des vidéos ou encore d’autres médias, le storytelling vise à susciter une connexion émotionnelle et à transmettre un message de manière mémorable et impactant.
En effet, en visitant des sites Internet pour rechercher une information, avez-vous déjà visualisé sur la page d’accueil les chiffres clés de l’entreprise ? Ces éléments sont devenus des incontournables pour renforcer la crédibilité d’une entreprise. D’ailleurs, Numericoach n’échappe pas à cette règle, puisque, si vous consultez la page “Qui sommes-nous ?”, vous trouverez ceci :
Le storytelling est aussi utilisé pour donner un sens et une signification aux chiffres, aidant ainsi à rendre les informations complexes accessibles et compréhensibles pour un public cible plus large.
Source : Freepik
Vous l’aurez compris, le Data Storytelling est un terme venant à la base de la communication, plus exactement “la communication narrative”, voire “la communication humaine”.
Le pouvoir de l’émotion dans la communication et la narration
Qui dit “communication humaine”, dit “émotions”. Chaque être humain en est doté, et celles-ci sont plus ou moins fortes selon les individus. Et cela, beaucoup le savent bien et n’hésitent pas à jouer là-dessus !
D’ailleurs, la philosophe Hannah Arendt avait anticipé ce changement dans la communication dès 1960, en soulignant que le pouvoir narratif des histoires deviendrait un élément essentiel dans ce domaine :
« Aucune philosophie, aucune analyse, aucun aphorisme, aussi profonds qu’ils soient, ne peuvent se comparer en intensité, en plénitude de sens, avec une histoire bien racontée ».
Hannah Arendt a donc reconnu que le tournant dans la communication ne serait pas simplement technique mais aussi centré sur le pouvoir intrinsèque des histoires à susciter l’émotion et à forger des liens avec le public.
Arendt a ainsi mis en lumière l’importance de la narration en tant que « nerf de la guerre » dans la transmission d’idées et d’informations. En se penchant sur le pouvoir émotionnel de la narration, on réalise comment elle peut transformer la visualisation de données en une expérience mémorable.
L’impact émotionnel est très important dans la mémorisation des informations présentées. Les gens sont naturellement attirés par les récits, et cette attraction émotionnelle facilite la rétention des détails et des messages clés. Les données, une fois enveloppées dans une histoire crédible, deviennent plus qu’une simple série de chiffres ; elles deviennent une expérience partagée, façonnant ainsi la manière dont le public interprète et se souvient de l’information présentée. Un exemple de Data Storytelling qui a fortement buzzé ces dernières années provient de cet article de National Geographic (en anglais), qui montrait que si les pertes liées au COVID-19 étaient par exemple mesurées dans le ciel, 500 000 personnes décédées aux Etats-Unis pendant la pandémie représentaient cent fois plus que toutes les étoiles visibles à l’œil nu. Ce format est déclinable sur de nombreux supports et fonctionne partout !
En incorporant des éléments narratifs dans la visualisation des données, on donne vie aux statistiques et aux tendances.
La narration comme guide de l’attention et facilitateur de la compréhension des données
En matière de “dataviz”, soigner sa narration s’avère être un atout considérable, car elle permet de guider l’audience dans un contexte d’infobésité pour atteindre une compréhension claire et approfondie pour tous.
Plutôt que d’exposer des chiffres de manière brute et sèche, une histoire bien structurée est bien plus efficace, car elle agit comme un fil rouge, dirigeant habilement l’attention du public vers les points clés. Prenons un exemple.
Données brutes : évolution mensuelle des ventes 2023 (en milliers d’euros) :
Mois | Ventes |
Janvier | 50 |
Février | 45 |
Mars | 60 |
Avril | 55 |
Mai | 70 |
Juin | 75 |
Présentation sans narration :
Vous pouvez afficher simplement ces données sous forme de graphique en série temporelle montrant l’évolution des ventes au fil des mois de l’année.
Présentation avec narration :
En incorporant une narration, vous pourriez expliquer que les mois de janvier à avril ont connu une période stable avec une moyenne de 52 500 ventes, mais qu’à partir de mai, les ventes ont connu une croissance notable, atteignant leur pic en juin avec 75 000 ventes. Expliquez ensuite que cette augmentation peut être attribuée à une nouvelle stratégie marketing lancée en avril…
Vous voyez la différence ? Cette approche narrative permet au public de suivre logiquement le cheminement de la pensée voulue par l’analyste de données.
Source : Freepik
En soulignant les points clés, la narration permet à l’audience de se concentrer sur les informations les plus pertinentes…
Contextualiser les données pour un public non averti : la narration accessible à tous
Lorsqu’on s’adresse à un auditoire non technique, il faut reconnaître que les données brutes peuvent sembler barbantes. Imaginez présenter vos résultats à vos équipes un vendredi après-midi après la pause déjeuner, c’est le meilleur moyen de les aider à faire leur sieste d’après digestion…
C’est là que la narration fait son effet, offrant une passerelle pour rendre ces informations parfois complexes en ennuyeuses accessibles à tous.
La narration, ici, permet de contextualiser les données en les ancrant dans leur réalité quotidienne. Plutôt que de présenter simplement des statistiques, une histoire bien construite peut expliquer le contexte entourant les données. Par exemple, si nous examinons des données financières, au lieu de simplement afficher vos chiffres, la narration pourrait introduire l’histoire de l’entreprise, ses objectifs, les défis auxquels elle est confrontée, et comment ces données spécifiques sont liées à ces éléments.
La force de la narration réside également dans sa capacité à mettre en évidence l’impact réel des données sur les personnes et les organisations concernées. Plutôt que de se perdre dans des graphiques complexes, le public peut être guidé à travers une histoire qui souligne comment les décisions prises sur la base de ces données ont des conséquences concrètes.
En contextualisant les données de cette manière, la narration crée un lien émotionnel et intellectuel entre les informations présentées et le public.
Utiliser des supports visuels pour raconter des histoires
Parce qu’une image vaut mille mots ! Les supports visuels renforcent le récit dans la visualisation de données.
Les graphiques sont des outils essentiels pour illustrer des tendances, des comparaisons et des relations dans les données. Les infographies sont des outils visuels particulièrement efficaces pour synthétiser des informations complexes. Les illustrations, quant à elles, ajoutent une dimension créative aux histoires. Des images visuellement saisissantes peuvent être utilisées pour représenter des concepts abstraits, humaniser les données en introduisant des personnages fictifs, ou simplement ajouter une touche esthétique à la présentation.
L’utilisation stratégique de supports visuels ne se contente pas d’embellir la présentation, mais renforce également la compréhension en offrant une variété de stimuli sensoriels. On lui donne une vie.
Conclusion
La datavisualisation et le storytelling sont très souvent complémentaires car elles se marient parfaitement, à tel point qu’il existe même un métier spécifique à cette “nouvelle” discipline : le Data Storyteller.
Le Data Storytelling permet à la datavisualisation de ne pas être vu seulement comme un dashboard mis au placard à la première occasion, mais permet de contextualiser et en personnaliser les histoires qui se cachent dans les chiffres bruts. Il révèle le plein potentiel de vos données et facilite la prise de décision. Ce sont pour ces raisons que cette discipline se développe énormément depuis quelques temps !
Et vous, avez-vous adopté le Data Storytelling dans votre entreprise ?
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