Cadre du cours
Site du cours - Année 2026 - 2027
Les trois idées derrière le livre
Je construis ce cours autour de trois idées simples.
- Un graphique doit contenir assez de contexte pour être compris.
- Un graphique doit être facile à lire.
- Un graphique ne doit pas être trompeur.
Ces trois idées deviennent les trois grands principes du livre :
| Principe | Ce que j’entends par là |
|---|---|
| Complétude | Le graphique donne au lecteur le contexte nécessaire pour l’interpréter |
| Lisibilité | Le graphique n’impose pas d’effort évitable |
| Intégrité | Le graphique respecte les données et ne les exagère pas, ne les masque pas et ne les déforme pas |
À qui s’adresse ce livre
J’ai écrit ce livre principalement pour trois types de lecteurs :
- les débutants en visualisation de données
- les non-spécialistes qui travaillent dans des notebooks, des rapports ou des présentations
- les étudiants qui savent produire des graphiques sur le plan technique, mais pas encore les critiquer avec assez de recul
Comment j’utilise ces règles dans l’enseignement
En pratique, j’utilise ces règles de plusieurs façons. Parfois, elles servent de liste de vérification avant rendu. Parfois, elles deviennent une grille d’analyse en TD. Parfois encore, elles structurent un cours, une discussion ou un exercice de revue par les pairs.
L’essentiel n’est pas de mémoriser les règles mécaniquement.
L’essentiel est d’apprendre à voir ce que chaque règle protège.
Une nuance importante
Toutes les règles ne doivent pas être appliquées aveuglément.
Certaines sont très fortes et devraient rarement être contournées.
D’autres relèvent davantage du conseil méthodologique.
Dans ce livre, je veux que les étudiants apprennent à la fois la discipline et le jugement :
- quand suivre une règle strictement
- et quand une exception est réellement justifiée
Comment je situe ce cours
Même si ce contenu s’est construit au fil de trois années d’enseignement, d’ajustements et d’essais, je le considère comme un module à l’intérieur d’un ensemble plus large consacré à la visualisation de données.
Avec mes étudiants, je préfère commencer par les bases de ce que j’appelle l’art de faire parler les données.
Pour cela, je m’appuie sur une progression en cinq questions :
Autrement dit, cette partie arrive assez tard dans le cours. À mes yeux, c’est plus solide de commencer par comprendre la matière première, les objectifs, puis les premiers gestes de visualisation avant d’aborder les règles de critique et de conception.
L’histoire de la bibliothèque GoldenViz
Au départ, je cherchais surtout un moyen plus cohérent d’évaluer le travail des étudiants et de repérer rapidement les erreurs les plus fréquentes.
J’ai commencé par quelques scripts simples, puis l’ensemble a grossi jusqu’à devenir une base de code difficile à maintenir.
Quelques mois plus tard, avec les retours d’étudiants, d’amis et de collègues, la bibliothèque GoldenViz est née.
J’utilise GoldenViz comme un support pédagogique, pas comme une machine censée juger les graphiques à la place des étudiants.
Ce qui m’intéresse, ce n’est pas l’automatisation pour elle-même, mais le jugement visuel.
Je veux que les étudiants comprennent pourquoi un graphique fonctionne, pourquoi un autre échoue, et quels choix de conception produisent cette différence.