Formation La boîte à outils du data designer

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Il n’existe pas un logiciel capable de répondre idéalement à tous les projets de datavisualisation. Un outil sera particulièrement efficace pour produire rapidement un graphique interactif, un autre pour créer une carte, un troisième pour réaliser un dashboard, un quatrième pour explorer une représentation complexe avant de poursuivre le travail ailleurs.

Le métier du data designer implique donc aussi de savoir choisir et combiner ses outils.

Cette formation de trois jours est construite comme un workshop avancé. Elle traverse l’ensemble du workflow : préparation des données, traitement dans un tableur, récupération de données, choix éditorial, graphiques simples ou complexes, animation, interaction, flux, relations et cartographie. Le programme peut mobiliser, selon les groupes, des outils comme Tableau Public, Infogram, Flourish, Datawrapper, Khartis, Magrit ou d’autres ressources spécialisées.

Pourquoi apprendre plusieurs outils plutôt qu’un seul ?

Parce que le choix de la représentation devrait précéder celui du logiciel.

Lorsqu’un professionnel maîtrise uniquement un outil, il risque inconsciemment de ramener ses idées à ce que cet outil sait produire facilement.

La boîte à outils du data designer cherche à inverser cette logique : nous partons d’abord des données, du message et du support, puis nous recherchons la manière la plus efficace de les représenter.

Cette capacité à circuler entre plusieurs environnements permet aussi de construire un workflow plus souple : préparer dans un tableur, générer une première représentation dans une plateforme spécialisée, exporter, enrichir ailleurs puis publier dans un format adapté.

Pourquoi la préparation des données occupe-t-elle une place importante ?

Parce qu’un outil de visualisation attend généralement une structure précise.

Colonnes, catégories, dates, valeurs numériques, géolocalisation ou organisation hiérarchique doivent être cohérentes avec la représentation souhaitée.

Le programme revient donc sur les types de données, les formules utiles, la conversion de formats, l’identification d’erreurs et la préparation du dataset.

L’intervenant a également intégré l’usage de l’IA pour discuter des possibilités de restructuration d’un jeu de données.

C’est un usage particulièrement intéressant : un LLM peut aider à reformuler une structure, produire une transformation ou expliquer comment passer d’une organisation à une autre. Mais le résultat doit être vérifié avant visualisation, notamment parce qu’une modification apparemment anodine peut altérer la signification d’une donnée.

Comment choisir entre graphique simple et visualisation complexe ?

La complexité graphique n’est jamais un objectif.

Un graphique à barres reste souvent la meilleure solution pour comparer quelques valeurs.

Une représentation plus spécialisée devient utile lorsqu’elle révèle une structure qu’un graphique classique montrerait mal.

Le programme permet ainsi de travailler les nuages de points, les représentations hiérarchiques comme les Treemaps ou Circle Packing, les flux avec Sankey ou Alluvial, les relations avec Chord ou Network Diagram et différents types de cartes.

L’enjeu est moins de mémoriser un catalogue de visualisations que de comprendre ce que chacune permet de voir et quelles difficultés de lecture elle peut introduire.

Pourquoi travailler aussi l’interactivité et l’animation ?

Parce qu’un support numérique permet d’organiser l’information différemment du print.

Une interaction peut offrir plusieurs niveaux de détail, permettre une comparaison ou donner accès à une information sans surcharger l’écran initial.

Une animation peut rendre perceptible une évolution temporelle.

Mais là encore, la possibilité technique ne justifie pas automatiquement son usage.

La formation confronte donc les participants à différents outils et leur demande d’évaluer la lisibilité, la compréhension et l’utilité réelle de chaque dispositif.

Quelle place pour la cartographie ?

La carte devient indispensable dès que la localisation constitue une dimension significative de l’information.

Mais toute donnée associée à un territoire ne doit pas nécessairement être représentée sur une carte.

La formation apprend à reconnaître les situations où l’espace apporte réellement une information, à distinguer données géolocalisées et mailles géographiques et à comparer plusieurs modes de représentation.

Elle permet aussi d’aborder une question souvent sous-estimée : la projection cartographique elle-même influence la manière dont nous percevons les territoires.

Pour quels profils cette formation est-elle conçue ?

Elle s’adresse à des professionnels qui possèdent déjà une bonne culture du data design et souhaitent augmenter leur autonomie de production.

Data designers, infographistes, datajournalistes, designers UX/UI, graphistes digitaux, data analysts ou communicants expérimentés peuvent y trouver des outils différents selon leurs pratiques.

Le niveau Expertise s’explique notamment par la densité du programme : les participants doivent pouvoir passer rapidement d’un environnement à un autre sans consacrer une partie importante du temps aux fondamentaux de l’informatique ou de la datavisualisation. La fiche actuelle positionne d’ailleurs le module sur trois jours et au niveau Expertise.

Quelle différence avec « Culture data design » ?

Culture data design : environnement de production et tendances construit la méthode et les fondamentaux : données, éditorial, choix de représentation, sémiologie et lisibilité.

La boîte à outils part de ces acquis et développe davantage la production et l’expérimentation multi-outils.

Les deux formations peuvent donc constituer un parcours progressif : comprendre d’abord comment concevoir une bonne dataviz, puis apprendre à sélectionner et combiner les environnements permettant de la réaliser.

Pour les professionnels qui souhaitent ensuite approfondir la finition vectorielle, Illustrator et data design : sublimez vos données constitue un complément particulièrement cohérent.

Et en intra / sur mesure ?

Le format intra permet d’aller beaucoup plus loin dans la logique de workflow.

Nous pouvons identifier les outils déjà autorisés par l’organisation, les types de données utilisés, les formats de livraison attendus et les éventuelles contraintes liées à la sécurité, aux comptes ou à la publication.

La sélection des exercices peut alors privilégier les usages réellement utiles : dashboards, cartographie, graphiques interactifs, publications digitales ou datajournalisme.

Le but n’est pas d’imposer une « stack » universelle mais de construire une boîte à outils adaptée à l’environnement de l’équipe.

FAQ

Faut-il connaître tous les outils avant la formation ?

Non. Leur prise en main fait partie du programme, mais une forte aisance numérique est nécessaire compte tenu du nombre d’environnements explorés.

Faut-il savoir coder ?

Non. Les outils sélectionnés permettent de produire des visualisations avancées sans passer par un apprentissage de la programmation.

Peut-on utiliser l’IA pour préparer les données ?

Oui. Le programme intègre désormais cette possibilité pour restructurer certains jeux de données, avec contrôle systématique du résultat.

Pourquoi utiliser plusieurs plateformes alors qu’un outil comme Tableau peut déjà faire beaucoup de choses ?

Parce que chaque outil possède ses points forts, ses contraintes et ses formats de sortie. Comparer plusieurs approches permet de choisir en fonction du projet plutôt que de la seule habitude.

L’ensemble du parcours est disponible dans notre rubrique Formations Data design, dataviz et data visualisation