Visualisation graphique
Atelier : une figure pour la note au ministre
Objectif de la séance
À la fin, vous savez produire 1 figure « prête à coller » dans votre note au ministre :
- Une idée, une figure
- Lisible en 10 secondes
- Autonome : titre, axes, unités, source, notes utiles
- Honnête : incertitude, limites, pas de sur-promesse
Dans une note de décision publique, une figure est un outil d’arbitrage, pas une preuve « pour les pairs ».
La règle d’or : « une figure = un message »
Avant de coder :
- Quel est le message en 1 phrase ? (résultat, comparaison, tendance)
- Qui lit ? (cabinet, administration, médias : peu de temps)
- Quelle action est impliquée ? (prioriser, cibler, financer, réformer)
Astuce
Test express : si votre titre ressemble à « Graphique 1 : Résultats », votre figure n’a pas encore de message.
De l’« output » à l’« insight »
Une mauvaise figure ressemble à une exportation brute :
- trop de décimales, codes internes, surcharge visuelle
- « ça montre tout », donc ça n’aide à décider de rien
Une bonne figure :
- sélectionne l’essentiel
- guide l’œil vers ce qui compte (hiérarchie visuelle)
- laisse le lecteur conclure vite et sans deviner
La théorie dicte la mesure
Trois questions simples :
- Unité et grandeur : € ? % ? par habitant ? par an ?
- Transformation : niveau, log ou variation ?
- Normalisation : par population ? par PIB ? par km² ?
Même un « simple descriptif » implique des choix théoriques.
Hygiène des données
Checklist rapide avant toute figure :
- Qui collecte ? Quand ? Comment ? Est-ce représentatif ?
- Min / max plausibles ? Valeurs extrêmes ? Doublons ?
- Données manquantes : pourquoi ? où ?
- Définition exacte des variables (glossaire)
Mise en garde
Une valeur extrême peut retourner une recommandation.
Choisir le bon type de graphique
| Objectif | Graphique |
|---|---|
| Comparer des niveaux | barres triées, dotplot |
| Comparer des distributions | histogramme ou densité, avec médiane |
| Montrer une tendance | série temporelle (ligne) |
| Montrer un effet et son incertitude | estimation + intervalle |
| Montrer des parts | éviter le camembert ; barres empilées (rare) |
Astuce
Si vous avez besoin de 3 légendes et 2 notes pour comprendre, c’est trop.
Exemple : la moyenne cache l’histoire
Deux zones simulées, même revenu moyen, mais des sociétés très différentes.
Do / Don’t n°1 : titres et unités
DON’T
- « Figure 1 : Revenus »
- Axe Y en
1.4e05 - Variables
inc_tot_log,ps102
DO
- Titre = conclusion : « Le revenu médian stagne malgré la hausse du revenu moyen »
- Unités intelligibles : « € / mois », « % », « pour 1 000 habitants »
- Libellés en français courant, pas de codes
Do / Don’t n°2 : lisibilité et hiérarchie visuelle
Deux règles : texte d’au moins 12 pt à la taille finale ; faire ressortir le signal, contexte en gris.
Un exemple réel : l’accès à l’électricité
Autonomie : une figure doit « tenir debout » seule
Votre lecteur doit comprendre sans lire le paragraphe :
- Titre (message) et sous-titre (périmètre)
- Axes et unités
- Légende (si nécessaire) intégrée ou minimale
- Source (et année, couverture)
- Note courte si choix méthodologique (ex. pondération)
Le piège « kitchen sink » : tout montrer
DON’T
12 courbes, 8 couleurs, 4 facettes, 1 légende illisible : « j’ai travaillé », mais personne ne voit le résultat.
DO
- 1 résultat central
- 1 contexte discret
- 1 annotation utile (événement, réforme, seuil)
Montrer l’incertitude
Quand le message repose sur une estimation :
- point = estimation ; barre = intervalle (IC 95 % = estimation ± 1,96 × erreur-type)
- note : niveau d’agrégation, clustering, N
Mini-checklist
- Message : le titre dit-il la conclusion ?
- Lisibilité : police OK, axes clairs, unités intelligibles ?
- Honnêteté : pas de causalité sur-vendue, incertitude si besoin ?
- Autonomie : source, période, notes minimales ?
- Simplicité : pouvez-vous expliquer la figure en 20 secondes ?
Astuce
Test de la grand-mère : sauriez-vous l’expliquer simplement à votre grand-mère, un oncle, ou un ami hors du sujet ?
Exercice : la figure de votre note au ministre
Choisissez un indicateur et une comparaison pertinente pour votre sujet :
- Tendance (avant / après, 10 ans)
- Comparaison (régions, groupes, quintiles)
- Distribution (inégalités, hétérogénéité)
- Effet estimé (avec IC), déconseillé pour un premier exercice
Livrable : 1 figure exportée en PNG ou PDF, avec titre-message, axes, unités, source.
Ressources
Guides R / ggplot2
- R for Data Science, 2e éd. : https://r4ds.hadley.nz/
- ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis : https://ggplot2-book.org/
- Claus Wilke, Fundamentals of Data Visualization : https://clauswilke.com/dataviz/
- R Graph Gallery : https://r-graph-gallery.com/
Données et visualisation « policy »
- Our World in Data : https://ourworldindata.org/
- OCDE : https://data-explorer.oecd.org/
- Banque mondiale : https://data.worldbank.org/
Palettes accessibles : https://cran.r-project.org/package=viridis, https://colorbrewer2.org/
Conclusion
Rigueur + clarté = influence
Votre objectif n’est pas de « faire joli » :
- c’est de rendre une décision plus informée
- avec une figure simple, autonome, honnête
Merci !
Pierre Beaucoral, Master GPE