Comment raconter des histoires avec ses données ?
Améliorer votre capacité à raconter des histoires avec les données est un moyen efficace d'attirer l'attention de vos audiences clés. Mettons en lumière la façon dont le data storytelling peut vous aider à transmettre vos messages clés et, en fin de compte, à mieux faire connaître l’utilité des données.
Si vous travaillez actuellement dans le monde des données, vous avez certainement entendu parler du data storytelling. Entre visualisations simples en ligne et enquêtes complexes menées par des médias comme le Washington Post, le data storytelling s’est soudainement imposé comme une méthode privilégiée pour informer et convaincre les audiences sur des sujets divers et variés. Mais en quoi consiste plus concrètement le data storytelling ? Pourquoi l’adopter ? Et comment adapter vos histoires à votre contexte ?
Quel que soit votre niveau d’expertise “data”, améliorer votre capacité à raconter des histoires avec les données est un moyen efficace d’attirer l’attention de vos audiences clés. Dans cet article, nous expliquerons pourquoi le data storytelling est si important et vous donnerons quelques ressources pour vous aider à aiguiser vos compétences. Nous tenterons ainsi de mettre en lumière la façon dont le data storytelling peut vous aider à transmettre vos messages clés et, en fin de compte, à mieux faire connaître l’utilité des données.
Data storytelling : pourquoi l'adopter ?
Les histoires restent en mémoire. Selon les anthropologues, raconter des histoires est essentiel pour permettre aux individus de déceler des schémas et de les interpréter. De leur côté, les neurobiologistes insistent sur l’importance de mettre en lien les histoires avec les expériences humaines réelles pour aider les individus à retenir des informations données. Dans tous les cas, les histoires aident l’audience à se concentrer sur les informations clés et à s’en souvenir lorsqu’elles en ont besoin. Plus faciles à mémoriser, les histoires nous aident à donner du sens au monde qui nous entoure.
Toutefois, combiner données et histoires est une toute autre affaire. La plupart des gens ont du mal à appréhender les statistiques et les chiffres importants. Or, traduire les données dans un langage clair tout en conservant les nuances nécessaires relève souvent du défi. Pour ajouter à la complexité, les professionnels des données ne sont pas toujours formés au storytelling, ce qui complique la tâche de nombreuses organisations et les empêche d’utiliser les données plus efficacement. Cependant, vous pouvez développer vos compétences en data storytelling et les mettre à profit pour rendre vos données mémorables et pour pousser à l’action.
De quoi se composent les data stories ?
Avant toute chose, il faut comprendre de quoi se composent ces histoires. Toutes les data stories s’articulent autour de trois éléments communs : les données, la narration et les visuels. Une évidence ? Peut-être, mais ces éléments sont indispensables pour comprendre comment tirer le meilleur parti du data storytelling.
Les données
Bien évidemment, il n’y a pas de data story sans données. Prenez le temps de réfléchir et de choisir soigneusement vos données : c’est ce qui fera toute la qualité de votre histoire. Pour cela, commencez par analyser en profondeur le contexte de vos données, leur qualité et les métadonnées. Si vous connaissez bien les principes de base de vos données, vous aurez toutes les cartes en main pour raconter une histoire mémorable.
La narration
Deuxième composant évident du data storytelling : la narration. Les histoires existent depuis la nuit des temps, et tous les bons récits utilisent un certain nombre de techniques et d’arcs narratifs communs. Les big data et l’IA nous permettent même d’identifier des traits communs parmi des dizaines de milliers d’histoires ! Pour soigner votre data storytelling, assurez-vous d’abord de bien maîtriser les éléments clés de votre histoire et la manière dont vous prévoyez de la raconter.
Utilisez une structure narrative claire pour transmettre votre message de manière efficace et convaincante. De plus, pensez bien à peaufiner l’objet et le but de votre histoire. Peu importe qu’il s’agisse d’une synthèse, d’une comparaison ou d’une mise en évidence des aberrations. Le principal est de présenter le contexte et de souligner la finalité de votre histoire, car cela vous évitera de perdre le fil de vos arguments. Concentrez-vous sur les personnes, les problèmes réels et l’impact de votre histoire pour créer une relation avec votre audience et raconter une histoire marquante et exploitable.
La visualisation des données
Enfin, le data storytelling s’appuie presque toujours sur la visualisation des données. Compte tenu de la difficulté de conceptualiser les données, utiliser des visuels forts peut vous aider à exprimer vos arguments de manière plus claire. Le cerveau est capable de traiter les images bien plus rapidement que le texte. Par conséquent, il est plus probable que vos arguments fassent mouche et restent en mémoire si vous illustrez vos données plutôt que de les raconter.
Malgré tout, les visualisations sortent parfois les informations de leur contexte. Très souvent, il s’agit d’un simple instantané qui doit être complété d’un arc narratif solide et de données de qualité pour exprimer et mettre en relief les points importants. Ne négligez donc pas vos données et votre narration au profit de visualisations tape-à-l’œil. La visualisation des données est à elle seule un sujet très vaste, que nous traiterons plus en détails à l’occasion de prochains articles.
Par où commencer afin d’adopter le data storytelling dans votre organisation ?
À présent que vous connaissez les éléments clés du data storytelling, à savoir les données, la narration et la visualisation, il est temps de plonger dans le monde du data storytelling. Toutefois, il reste plusieurs critères importants à prendre en compte avant de réaliser le premier jet de votre histoire, afin de souligner les messages clés que vous souhaitez transmettre et vous assurer de créer un récit convaincant.
- Audience – À qui s’adresse votre histoire ? Vous n’utiliserez probablement pas les mêmes données ni la même technique de narration pour un pitch interne destiné aux dirigeants que pour une présentation publique. Prenez le temps dès le début de définir votre audience principale dans le but de déterminer quels seront les éléments les plus pertinents pour votre data story.
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- Support – Comment votre histoire sera-t-elle présentée ? Votre histoire ne sera pas racontée de la même manière dans un article de blog que sur une présentation. En adaptant votre data story au support, vous veillerez à ce que vos messages clés soient transmis à votre audience de la manière recherchée.
- Objectif – Quel est l’objectif de votre histoire ? En général, on cherche à expliquer un sujet, à convaincre quelqu’un de se ranger à un point de vue spécifique ou à fournir des informations pour permettre des prises de décision éclairées. Gardez votre objectif à l’esprit pour orienter vos choix en matière de données et de narration et éliminer les détails superflus.
Et maintenant ? Quelques ressources supplémentaires sur le data storytelling
À présent que vous connaissez les bases du storytelling, il est temps de passer à la pratique ! Cet article contient plusieurs liens qui vous aideront à approfondir vos connaissances de base sur le data storytelling. Vous trouverez aussi une foule de ressources en ligne, allant des simples articles de blog à des livres entiers et des cours universitaires, alors n’hésitez pas à élargir votre champ de recherche pour trouver les ressources qui vous intéressent. En voici quelques-unes de mes favorites (en anglais) : Making data more meaningful through storytelling – TED talk, Storytelling with data – Blog, et NAPA cards – Exemples de types de narration pour le data storytelling.
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