Une pandémie de graphiques

Plus qu’aucun événement auparavant, la pandémie de COVID-19 a été celle des courbes, graphiques, cartes et autres formes de visualisation. Or, des chercheurs ont montré que ces « dataviz » n’ont pas tous la même crédibilité.

Montage: L'actualité

L’auteur est chercheur en sociologie des sciences et de la santé à l’Institut de recherche pour le développement (IRD). Cet article a été pensé en collaboration avec l’association marseillaise de médiation aux données Donut infolab et sa coordinatrice, Elise Méouchy, qui militent en faveur de la transparence de l’information, de l’acculturation aux données par les citoyens et du partage des savoirs.

Produits par une diversité d’acteurs allant des amateurs aux institutions publiques et scientifiques, les multiples graphiques circulant dans les médias et sur les réseaux sociaux ont attiré l’attention des chercheurs. Pourquoi une telle profusion ? Quelle place occupent ces représentations de la pandémie et quelles sont leurs conséquences sur notre manière d’envisager les enjeux de santé ?

Les visualisations sont utiles pour donner du sens…

La pandémie de COVID-19 s’est concrétisée dans une diversité de situations, de vécus et d’images entraînant une multiplication de chiffres permettant de suivre l’évolution du phénomène. Certains indicateurs sont vite devenus centraux : nombre de cas détectés, d’hospitalisations et de décès, taux de positivité des tests, taux de vaccination, etc. Ils ont alors été transformés en infographies de toutes sortes, afin de faciliter leur communication, leur analyse, et d’aider à raconter le déroulement des événements.

Ces visualisations ont été relayées par Internet, la presse et les plateaux télévisés à une échelle sans précédent. Au point que, comme le faisait remarquer un article du Monde, « imaginaires ou tragiquement sérieuses, les cartes constituent la toile de fond de notre quotidien sous COVID-19 ».

Un mouvement qui est aussi associé à la multiplication des tableaux de bord par les agences de santé nationales, telle Santé publique France, ou par divers sites de particuliers, tel CovidTracker : autant d’outils qui résument, par une sélection de graphiques, la situation à l’échelle du pays.

Dans des situations très complexes comme les modélisations de la pandémie, ces représentations graphiques jouent un rôle central dans l’analyse. Elles font désormais partie intégrante de la manière dont on se représente la pandémie, jusque dans les métaphores employées — quand, par exemple, on parle d’« aplatir la courbe ».

… mais elles ne sont pas sans conséquence

Cartes et courbes ne sont toutefois pas neutres : elles témoignent des choix faits pour les établir, et dessinent des configurations de pouvoirs. Comme l’expliquent les coordonnateurs d’un ouvrage récent sur la visualisation des données dans la société :

« La visualisation de données est une technologie, ou un ensemble de technologies, qui, comme dispositifs tels que l’horloge, le compas, le boulier ou la carte, transforme la manière dont nous voyons le monde et dont nous nous référons à la réalité. » (Traduction de l’auteur)

Du fait de leurs atouts, elles sont omniprésentes. Les visualisations sont en effet associées à la rigueur de la démarche scientifique et à la solidité des données. Les chercheurs, même les plus discutés, les mettent ainsi en avant. Et s’il reste à mieux saisir leur influence dans l’espace public, des études autour de la littératie graphique (utilisation de représentations graphiques pour visualiser les données, ou graphicacy en anglais) dans le domaine de la santé montrent également leur intérêt pour la prise de décision. Les visualisations sont alors une solution pour rendre perceptibles des phénomènes complexes, difficiles à expliquer autrement, comme les incertitudes sur les risques.

Cependant, en raison de leur légitimité et de cet « effet d’objectivité », elles sont aussi régulièrement instrumentalisées. Dans la communication politique déjà. Avec certaines représentations pouvant manquer de fondement, ou encore des cartes comme celles utilisées pour créer une panique morale devant un risque d’explosion épidémique après le carnaval de Marseille. Mais également dans la communication de groupes contestataires, qui critiquent les analyses des autorités de santé publique en mettant en circulation leurs propres « contre-visualisations » où les données établies servent à accréditer des thèses qui le sont moins.

Distinguer bonnes et mauvaises visualisations

Car même si les chiffres et données utilisés sont solides, leur mise en scène ne l’est pas forcément.

Voulant mieux comprendre la nature des visualisations réalisées autour de la COVID-19, des chercheurs ont effectué une analyse quantitative à l’aide d’algorithmes de classification. Ils ont pu définir huit catégories différentes : les courbes, les zones colorées, les barres, les diagrammes circulaires, les tableaux, les cartes et enfin les plus complexes tableaux de bord et images.

Aucune n’est meilleure qu’une autre dans l’absolu, car il faut savoir s’adapter à son sujet et à ses données. Si les critères d’une « bonne visualisation » ne sont pas arrêtés, on sait comment reconnaître les mauvaises. Julia Dumont, de la coopérative Datactivist, spécialisée dans l’ouverture des données, a répertorié avec le mot-clic #nifnaf (ni fait ni à faire) quelques-unes de ces visualisations problématiques en signalant leurs biais et défauts.

Parmi les nombreux problèmes soulevés, il y a : le manque de cohérence entre les données d’une même visualisation, l’absence d’information sur ce qui est représenté, des choix de couleurs douteux, des comparaisons qui n’ont pas de sens ou la production d’un effet visuel inadéquat. Par exemple, le choix d’une échelle géographique risquant de gommer la diversité réelle de situations, notamment pour une ville.

Une carte entièrement verte ne dit absolument rien, et les nombres ne représentant rien sont de toute manière trop petits pour être lus. Intervention d’Olivier Véran sur BFMTV/@blandinelc

Une même information, comme le nombre de morts, peut être représentée de plusieurs manières : avec diverses formes graphiques (une courbe ou une succession de barres ?) ou à l’aide d’indicateurs différents (valeur absolue ou relative ?). Il convient de trouver la plus pertinente, en suivant les quelques règles de bonnes pratiques en usage. Au-delà de la standardisation, la force des visualisations repose largement sur leur dimension créative, gage de leur capacité d’adaptation aux multiples situations.

Cette dimension créative est centrale dans l’excellente visualisation dynamique proposée par Baptiste Coulmont, professeur de sociologie à l’ENS Paris-Saclay, pour rendre compte d’un sujet très débattu durant l’année écoulée : la surmortalité liée à la pandémie. La mortalité y évolue suivant les jours, les semaines et les années, ce qui fait ressortir les variations. Pour faire apparaître l’incidence de la pandémie, une représentation circulaire (ou polaire) des données rendues accessibles par l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) est utilisée. Cela permet de rendre compte à la fois du caractère cyclique de certains phénomènes (à l’échelle de l’année) et de l’effet cumulé de la mortalité. D’autres très bonnes visualisations existent, faisant preuve là encore de créativité pour résumer des informations complexes.

Replacer les visualisations dans leur contexte

Cependant, une visualisation n’est qu’une étape dans le long cycle des données reposant sur une infrastructure souvent invisible. La mobilisation des associations et des professionnels a permis l’accès à de nombreux jeux de données officiels sur la pandémie, ce qui a rendu possible leur diffusion sous forme graphique… mais aussi leur vérification. Cet accès est important, car il permet de faire varier les choix toujours subjectifs derrière les visualisations réalisées.

Un usage éclairé des visualisations requiert d’être en mesure de les lire, mais également de les resituer dans le paysage plus large de la production des données initiales, de leur analyse et de leur usage dans la prise de décision en santé publique. Les visualisations doivent donc être recontextualisées, tant dans la perspective de ses auteurs que des données utilisées et de la manière dont elles ont été diffusées. Pour cela, il apparaît nécessaire d’œuvrer pour plus de médiation aux données, afin de favoriser la connaissance de ces enjeux auprès des citoyens et citoyennes et de participer à une meilleure appréhension de ces visualisations.

Un beau graphique n’implique pas le sérieux de l’analyse représentée, et les usages des visualisations sur la COVID-19 doivent être restitués dans le climat plus général de la confiance envers les institutions de santé publique.


La version originale de cet article a été publiée sur le site La Conversation.

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