26 septembre 2013 | Québec
Transformer des données complexes en information plus accessible
Une base de données peut contenir des milliers, voire des millions de valeurs. Pourtant, une longue succession de chiffres ne permet pas toujours de comprendre rapidement ce qui se passe. La visualisation de données permet de représenter l’information sous forme graphique afin d’en faciliter l’exploration et l’interprétation.
Tableau est un outil conçu précisément pour ce type de travail. Il permet de créer des graphiques, des visualisations interactives et des tableaux de bord à partir de diverses sources de données.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI, un cours est consacré à Tableau et aux techniques de présentation visuelle des données.
Pourquoi représenter les données visuellement?
Prenons un ensemble de données contenant les résultats mensuels de plusieurs produits dans différentes régions. Examiner les valeurs une à une peut fournir des renseignements précis, mais il devient beaucoup plus difficile d'en dégager rapidement une vue d'ensemble.
Une représentation graphique peut aider à repérer une progression, une diminution, un écart important, une concentration ou une relation entre certaines variables.
La visualisation devient ainsi une étape importante de l'analyse. Elle peut permettre d'explorer les données pour mieux comprendre ce qu'elles révèlent, puis de communiquer les résultats obtenus.
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Choisir la bonne représentation pour les bonnes données
Tous les graphiques ne répondent pas aux mêmes questions.
Un graphique à barres peut faciliter la comparaison entre différentes catégories, tandis qu'une courbe peut mieux représenter une évolution dans le temps. D'autres formes de visualisation permettent d'examiner une distribution, des proportions, des relations ou encore des données géographiques.
Le cours consacré à Tableau dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 aborde différents types de graphiques et les principes permettant de créer des visualisations adaptées aux données analysées.
L'objectif n'est donc pas simplement de produire un graphique attrayant. Il faut sélectionner une représentation qui rend l'information plus facile à comprendre sans en déformer le sens.
Explorer les données de manière interactive
Une visualisation statique présente généralement une seule perspective. Les outils interactifs permettent d'aller plus loin en offrant à l'utilisateur la possibilité d'explorer les données.
Avec Tableau, il est notamment possible de travailler avec des filtres et d'autres fonctionnalités pour examiner différents aspects d'un ensemble de données. Le plan de cours prévoit justement l'utilisation de fonctionnalités interactives pour la création de visualisations et de tableaux de bord.
Une même source de données peut alors être examinée selon différents critères, plutôt que de se limiter à une seule représentation.
Réunir plusieurs visualisations dans un tableau de bord
Un graphique répond généralement à une question précise. Un tableau de bord peut regrouper plusieurs visualisations pour présenter différentes dimensions d'une même situation.
Par exemple, un tableau de bord pourrait montrer simultanément l’évolution au fil du temps, la répartition par catégorie et la comparaison entre plusieurs régions.
L'enjeu consiste toutefois à sélectionner les informations réellement utiles et à les organiser de manière cohérente. Ajouter davantage de graphiques ne rend pas nécessairement un tableau de bord plus informatif.
Le cours consacré à Tableau couvre notamment la création de tableaux de bord interactifs et l'organisation de différentes visualisations pour communiquer efficacement l'information.
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La visualisation comme outil d’exploration
La visualisation ne sert pas uniquement à présenter les résultats d'une analyse terminée. Elle peut également contribuer au processus d'analyse lui-même.
En représentant les données de différentes façons, on peut parfois découvrir des tendances, des regroupements, des valeurs inhabituelles ou des relations qui méritent d'être examinées plus en détail.
Ces observations peuvent ensuite orienter l'analyse et susciter de nouvelles questions. La visualisation devient alors un moyen d'explorer les données plutôt qu'une simple étape de présentation.
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Communiquer les résultats de façon compréhensible
Une analyse peut être techniquement rigoureuse sans être facile à comprendre pour une personne qui n'a pas participé au travail.
Le choix des graphiques, des titres, des informations mises en évidence et de l'organisation générale d'un tableau de bord influencent la manière dont les résultats seront interprétés.
La visualisation de données requiert donc à la fois des compétences techniques et une capacité à communiquer clairement l'information utilisée par différentes personnes au sein d'une organisation pour comprendre une situation ou appuyer une décision.
Tableau et Power BI : pourquoi apprendre les deux?
Tableau et Power BI sont deux outils permettant de créer des visualisations et des tableaux de bord. Leur présence au sein de la même formation permet aux étudiants de découvrir différentes approches de visualisation des données.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, Tableau et Power BI font d'ailleurs l'objet de cours distincts.
Les deux apprentissages s'inscrivent dans une formation plus vaste comprenant notamment les bases de données, les statistiques, R, Python, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
L'objectif est donc plus large que la maîtrise d'un logiciel particulier : il s'agit d'apprendre à exploiter et à communiquer l'information contenue dans les données.
Une compétence importante dans le travail avec les données
Savoir analyser des données est essentiel, mais encore faut-il pouvoir comprendre les résultats obtenus et les présenter efficacement.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, Tableau permet aux étudiants de développer des compétences en visualisation et en création de tableaux de bord qui viennent compléter les apprentissages en analyse de données et en intelligence artificielle.
Cette capacité à passer de données brutes à une représentation claire contribue à rendre l'information plus accessible et plus utile dans un contexte organisationnel.
Foire aux questions
1. À quoi sert Tableau?
Tableau est un outil de visualisation de données qui permet de transformer des données en représentations graphiques et de créer des tableaux de bord interactifs. Il peut servir aussi bien à explorer les données qu'à présenter les résultats d'une analyse de manière plus accessible.
2. Quelle est la différence entre Tableau et Power BI?
Tableau et Power BI permettent tous deux de visualiser des données et de créer des tableaux de bord interactifs. Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, ils font l'objet de cours distincts qui permettent aux étudiants de se familiariser avec différentes méthodes et différents environnements de visualisation.
3. Pourquoi la visualisation de données est-elle importante en intelligence artificielle?
Les projets d'intelligence artificielle reposent souvent sur de grandes quantités de données. Les visualisations peuvent aider à explorer ces données, à repérer certaines tendances ou particularités et à communiquer les résultats obtenus à des personnes qui n'ont pas nécessairement participé à l'analyse.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 Programmation en intelligence artificielle : Python, R et bases de données au cœur de la formation
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