quickViz : Méthode de sélection, configuration et validation des représentations graphiques des corpus d'informations.

quickViz Méthode de sélection, configuration et validation des représentations graphiques des corpus d’informations sous titre 1 Cyprien PIERRE 2025-11-25 Résumé Rédiger l’abstract Mots-clés : Visualisation de données, Graphique, Méthode Table des matières 1 Introduction 2 2 Périmètre de l’étude 3 3 Démarche 4 4 Composants 4 4.1 Polices ............... 4 4.2 Couleurs ............. 5 4.3 Graphiques ............ 9 5 Méthode de sélection 14 5.1 Matrice de graphique ....... 15 6 Méthode de configuration 17 6.1 Bosses ............... 17 6.2 Pente ............... 17 6.3 Haltères .............. 17 6.4 Lollipop .............. 17 6.5 Ordonned bars (barres ordonnées) 17 6.6 Généralités ............ 17 6.7 Coordonnées parallèles . . . . . 18 6.8 Barre jumelée ........... 19 6.9 Radar ............... 19 6.10 Ligne de crête ........... 20 6.11 Barre empilée ........... 20 6.12 Grid chart (quadrillage) . . . . . 21 1 6.13 Marimeko ............. 21 6.14 Pie chart (camembert) et donut . 21 6.15 Treemap .............. 22 6.16 Voronoi .............. 22 6.17 Word cloud (nuage de mots) . . . 22 6.18 Nuage de bulle .......... 23 6.19 Matrice de bulle .......... 23 6.20 Carte de température ....... 23 6.21 Pareto ............... 23 6.22 Nuage de point .......... 23 6.23 Arbre de mot ........... 24 6.24 Alluvial .............. 24 6.25 Chandelier ............ 24 6.26 Nuage de point connecté . . . . . 25 6.27 Barre divergente ......... 25 6.28 Barre divergente empilée . . . . 25 6.29 Eventail .............. 26 6.30 Bande de valeur ......... 26 6.31 Sankey .............. 26 6.32 Colonne vertébrale ........ 27 6.33 Courbe cumulative ........ 27 6.34 Cascade .............. 27 6.35 Courbe de densité ........ 27 6.36 Boite à moustache ........ 27 6.37 Carte de fréquentation . . . . . . 28 6.38 Histogramme ........... 28 6.39 Valeur lettrée ........... 30 6.40 Violon ............... 30 6.41 Jauge ............... 30 6.42 Ligne ............... 31 6.43 Sismogramme .......... 31 6.44 Horizon .............. 31 6.45 Ruisseau ............. 32 6.46 Big Ass Number (BAN) . . . . . . 32 6.47 Bullet-Point ............ 32 6.48 Tableau de données ....... 32 6.49 Généralités ............ 32 6.50 Composition ........... 33 7 Méthode de validation 35 8 Discussions 36 9 Conclusion 36 10 Références du document 37 10.1 Liste des figures .......... 37 10.2 Liste des tableaux ......... 37 10.3 Liste des codes sources . . . . . . 37 10.4 Liste des glosses ......... 37 10.5 Liste des acronymes ....... 38 11 Bibliographie 39 1 Introduction Lareprésentationsgraphiquesdesinformationsestunedisciplineancienne[ ref? ]pourlaquelle il n’existe, à ce jour pas de synthèse opérationnelle ni de méthode harmonisée. Ce rapport vise à fournir un point de départ cohérent à de futurs travaux d’amélioration des pratiques. La production d’information réalisée par ordinateur ayant tendance à être perçue comme authentiqueetfiable, [ stephenfewIntroduction2012 ]il convientde respecteruncertain nombre de rêgles et de bonnes pratiques pour ne pas introduire de biais complémentaires. Nous ten2 / 39 tons, à travers ce document, d’objectiver les usages des diverses représentations et leurs configurations. Le secteur de la construction est historiquement peu digitalisé en comparaison avec les autres industries.[ safurazabidinBibliometricScientometricMapping2020 ] Pour adresser ce retard, il est important de publier des études opérationnelle claires et industrialisables dont chaque acteur puisse bénéficier immédiatement. Ce rapport s’inscrit dans cette démarche. Le besoin de solution de visualization d’information dans le secteur de la construction est grandissant [ ref? ]. Les technologies de Big Data, (CAO), (SIG) et les disciplines de la science des données ont fortement pénétré ce secteur sur l’ensemble du cycle de vie des ouvrages. Cela aconduitàl’émergencedenouceauxparadigmesdeconceptionstelsquele(BIM),le(CIM)ouencorele(VDC).[ asiauniversitytaichungtaiwanResearchApplicationFunctiontechnologyaesthetics2020 ] L’élaboration de jumeau numérique des bâtiments, l’utilisation renforcée de l’IoT, l’émèrgence des (BIS) et (BOS) et l’intégration des solutions d’intelligences artificielles renforcent d’autant plus la nécessité pour ce secteur de se doter de moyens robuste en exploration et en communication des informations. L’accès à l’information et à sa bonne interprétation permet aux organisations d’adopter une démarche de prise de décision orienté sur les données. [sosulskiDataVisualizationMade2019] expliquer les enjeux inhérents + références 2 Périmètre de l’étude Ilexistedemultiplesmanièresd’interargiravecungraphique.[ schwabishCenteringAccessibilityData2022a , frankelavskyRightToolsJob2022] Ce rapport aborde les éléments impliquant la mise en oeuvre de solution programmatique d’accessibilité et pouvant intégrer une logique globale de préparation de graphiques numériques tels que : — L’exploration visuelle, — La lecture des tables, — L’écoute des descriptions, — La sonification des données, — L’interractivité avec les commandes de clavier. Ce rapport n’aborde pas les éléments nécessitant l’emploi de matériels spécifiques tels que : — L’exploration en réalité étendue, — L’utilisation de retours haptiques, — L’emploi d’écran à relief (braille). 3 / 39 3 Démarche Laconduitedecetterevues’estdéroulédelamanièresuivante:Nousavonscommencépardresser un panorama des types de graphiques existant en nous appuyant sur les travaux de ”From DatatoViz”[ yanholtzDataViz2018 ],”TheGraphicContinuum”[ jonathanschwabishGraphicContinuum2014 ], ”LexiqueVisuel”[ alansmithLexiqueVisuel ],”InsightsforArcGis”[ lindabealeInsightsArcGIS2017 ]. Cette première action nous a permis de pré-catégoriser les graphiques selon leurs utilisation. Ensuite, nous avons étudié les livres de divers auteurs et en avons tirés un ensemble de rêgles générales quant à la préparation des graphiques. Cela concerne les aspects visuels (couleurs, polices…),desconseilssurlapertinencedanslechoixdestypesgraphiquessuivantlesobjectifs attendus, quelques éléments d’accessibilités et des retours d’expériences. Sur cette base, nous avons affiné la catégorisation préétablies et commencé à regrouper les recommendations. Pour compléter les dispositions propres à l’accessibilité, nous avons étudié le rapport ”Centering accessibility in data visualization”. [ schwabishNotHarmGuide2022 ] Nous en avons tiré un apperçu global des approches possibles pour améliorer l’accessibilité des graphiques ainsi que de nombreux conseils et bonnes pratiques. En parallele, nous avons étudié diverses chartes de publications issues de divers médias et institutions. Ces lectures nous ont permis de nourrir les reccommendations en matière de conception visuelle des graphiques ainsi que de dresser une liste d’éléments standardisables et d’autres pouvant être laisser libre de personnalisation avec quelques conseils. Pourfinir,nousavonsétudiélesarticlesscientifiques publiéssur cessujetsavecuneprofondeur de recherche à 5 ans. Ce choix de profondeur résulte d’une évolution conséquente depuis le début de la décenie des sciences de l’information. Cetains papiers étudiés sont plus anciens mais ont été très régulièrement cités par d’autres publications et nous avons choisis de les considérer. De cette étape, nous avons affiné les recommendations en identifiant les résultats d’expérimentations. 4 Composants 4.1 Polices Le choix d’une police de texte a de multiples impacts sur la perception des graphiques. Il convientdeselectionnerunepoliceaccessibleetdepréférencesanssérifpourunusageinformatique(Arial,Calibri,SourceSansPro,Verdana…).[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ]Les polices avec serif peuvent être considérés pour la production d’éléments imprimés. Il n’y a pas deconsensusclairsurl’impactdessérifssurl’accessibilitédespolices.[ stephenfewTableDesign2012 ] Il n’y a pas non plus de consensus clair sur l’efficacité des polices conçues pour adresser des problématiques d’accessibilités telles que la dyslexie. Il convient d’utiliser une police utilisant une hauteur fixe pour les chiffres. [stephenfewTableDesign2012] Il est conseillé de restreindre l’utilisation de l’italique car les textes affichés de la sorte sont plus difficiles à lire. Il est également conseillé de limiter l’utilisation de la graisse et du soulignement 4 / 39 à des cas spécifiques pour ne pas surcharger les présentations. La taille de la police joue un role majeur dans l’accessibilité du texte. Il est recommendé d’utiliser une hauteur de police minimale de 12 points.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] Le nombredetaillesetdetypedepolicedoitêtrelimitéennombre.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] Certainespolicespeuventêtreutiliséspourprojeterdesicones(NerdFont,StateFace…).[ jonathanschwabishQualitative2021 ] L’intérêt des icones est discuté plus tard dans ce rapport. Il est important de prévoir le chargement de toutes polices non standard (eg. Source Sans Pro, NerdFont…) dans l’interface utilisateur si celles-ci sont utilisées puisqu’elles ne sont probablement pas installées dans le système d’exploitation de l’utilisateur. Prévoir leurs chargement vise à assurer la bonne expérience des utilisateurs. 4.2 Couleurs L’utilisation de la couleur n’est pas nécessaire pour éditer un graphique efficace. Il s’agit par exemple de la manière la moins efficace pour représenter des différences entre des variables. [beechamUseGlyphmapsAnalysing2021] Cependant, utilisée convenablement elle peut aider à la transmission des informations, améliorer la lisibilité de certain graphiques, inscrire une identité visuelle ou encore succiter l’intérêt du lecteur. L’objectif des représentations graphiques des informations étant de maximiser les chances d’acquisition d’une information par un lecteur, il est important de succiter son intérêt enpremierlieu.[ asiauniversitytaichungtaiwanResearchApplicationFunctiontechnologyaesthetics2020 ] La conception de palettes de couleurs est un exercice difficile. Cette opération implique de considérer les facultées de perception visuelle des utilisateurs mais également le médium et les habitudes associées. Les études de tranDiscoveringAccessibleData2024 ont mis en évidence une efficacité particulière de l’utilisation du vert vis à vis du rouge et du bleu dans la vitesse de transmission des informations. L’écart n’est cependant pas suffisement significatif pour justifier à ce titre de l’abandon de l’utilisation de l’une ou l’autre des couleurs. Pour créer une palette de couleur accessible, celle-ci doit être adaptée à : — L’achromatopsie et par extension à l’impression en noir et blanc, — La deutéranopie et à l’utilisation d’écrans lisibles à la lumière du soleil ou d’écrans à gamut restreint, — La protanopie et à la lécture des couleurs dans un environnement lumineux appauvri en lumière rouge, — La deutéranomalie et la diffusion sur des écrans non calibrés, — La protanomalie et à la dégradation des pigments exposés aux UV, — La tritanopie, — La tritanomalie, Des outils comme Chroma.js permettent de vérifier le comportement des palettes de couleurs au regard de certaines affections visuelles. 5 / 39 Elle doit également éviter les biais sociologiques, cognitifs, culturels, et autres tels que le genragedescouleurs,[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ]laperceptionmorale[ rose-greenlandColorPerceptionSociology2016 ] ou la valeur émotionnelle.[tranDiscoveringAccessibleData2024] L’utilisation de la couleur doit également respecter le principe de [ principe ]. Ainsi, il convient de ne pas remplir les larges zones avec une couleur saturé.[ wilkeCommonPitfallsColor2019 ] Si un remplissage est requis par le type de graphique, il est préférable d’utiliser des couleurs moins saturés et d’y ajouter de la transparence. [ref?] FIGURE 1 : Palette d’évidence Cette palette de couleur permet d’orienter le regard du lecteur directement sur le segment du graphiqueimportantpourl’acquisitiondel’information.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] Lors de l’emploi de la palette d’évidence il est important que la couleur de base n’attire pas l’attention. Le focus de l’utilisateur doit rester sur l’élément accentué.[ wilkeColorScales2019 ] Le plus efficace est de tracer tous les éléments dans un gris homogène et léger et n’afficher que les valeurs accentuées avec la couleur retenue. [wilkeColorScales2019] FIGURE 2 : Palette binaire Permetdesoulignerunproposdivergentsuivantunfacteurbinaire.[ jonathanschwabishDevelopingDataVisualization2021 ] 6 / 39 FIGURE 3 : Palette Séquencielle Aussi appelée ”monochrome”, cette palette de couleur est utilisée lorsque les données sont organisées dans un ordre quantitatif (croissant, décroissant, etc.). [ wilkeColorScales2019 , jonathanschwabishDevelopingDataVisualization2021] Lesvariationsréaliséesenmodifiantlalumiositéd’uneteinte.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] En utilisant cette palette de couleur, l’utilisateur perçoit la valeur la plus contrasté (foncé) comme étant la plus haute et inversement. [kirkDataRepresentation2019] Il convient d’employer une graduation présente dans l’environnement natuel, partant par exemple d’un bleu foncé et évoluent vers un jaune clair. [wilkeColorScales2019] FIGURE 4 : Palette de Classement Cette palette de couleur est utilisée pour encodé les variations des positions relatives des catégories. La variation s’effectue sur la saturation de la couleur contrairement à la palette 3 qui varie sur la luminosité. 7 / 39 FIGURE 5 : Palette thermique C’est la température des couleurs qui souligne l’importance des données, du plus froid (faible) au plus chaud (élevé). [REF???] En utilisant cette palette de couleur, l’utilisateur donnera plus d’importance aux zones de couleurs chaudes. [REF???] FIGURE 6 : Palette divergente Cette palette est utilisée pour accompagner la visualisation de la déviation de données dans deux directions opposées à un point central. [wilkeColorScales2019] Il convient que les écarts de contraste des deux extrémitées avec le point central soit égal. Il convient également qu’il y ai le même nombre d’échelons colorés de part et d’autre du point central. [wilkeColorScales2019] Ilconvientdenepasutiliserlerougeetlevertconjointementcommeteintesd’extrémitéscarenviron4%delapopulationnepeutpasdiscriminercescouleurs.[ schwabishCenteringAccessibilityData2022a ] Ilconvientd’utiliserunvérificateurdecouleurpourvaliderlacompositiondecettepalette.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] 8 / 39 FIGURE 7 : Palette catégorique Ce jeu de couleur est utilisé pour discriminer des catégories et lorsque leurs divergences ou leurs ordre n’est pas important.[andreaskrauseBestPracticesData2024] N’employez cette palette de couleur que lorsque les données affichées n’ont aucun lien intrinsèque. [wilkeColorScales2019] Chaquecouleurdoitresterdistinguabledesautresentoutecondition.[ wilkeRedundantCoding2019 ] Ilconvientd’utiliserunvérificateurdecouleurpourvaliderlacompositiondecettepalette.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] FIGURE 8 : Palette arc-en-ciel Palette de couleur à prohiber.[wilkeCommonPitfallsColor2019] 4.3 Graphiques Pour qu’un graphique s’intègre correctement dans un document, il convient de prévoir une zone de protection. Dans la figure 9nous proposons un exemple de protection relative aux largeurs des marges latérales. 9 / 39 Conseils : Limitez les détails dans chacun des graphique. [sosulskiGraphics2019] Regroupez les axes pour n’afficher qu’un seul axe Y par ligne et un seul axe X par colonne. Interractivité : pouvoir explorer l’ensemble des graphiques simultanéments (eg. cible en croix ’+’ au niveau du point de donnée pointé répliqué dans les autres graphiques) label A label B Catégorie A Catégorie B Catégorie C Catégorie D label D label C FIGURE 12 : Composition d’une matrice de graphique 16 / 39 6 Méthode de configuration 6.1 Bosses Affiche l’évolution d’un classement entre différents jalons [ mikeyiHowChooseRight2020 , alansmithLexiqueVisuel ]. Ce graphique n’affiche pas les valeurs sous-jacente mais uniquement le positionnement de la catégorie dans le classement [ jonathanschwabishTime2021 ]. Si la valeur source est également à représenter, ce graphique peut se transformer en graphique en ruban, combinant les disposition du graphique en bosse avec celles du graphique de Sankey [jonathanschwabishTime2021]. 6.2 Pente Affichelavariationdesvaleursouratiosdescatégoriesentredeuxétatsdonnés.[ alansmithLexiqueVisuel ] 6.3 Haltères Utilisépourcomparerunminimumetunmaximumdeplusieurscatégories.[ alansmithLexiqueVisuel ] La relation entre le maximum et le minimum d’une catégorie est représenté par la barre reliant les deux valeurs. [mikeyiHowChooseRight2020] Peut être utilisé pour illustrer le changement d’une valeur entre deux état données. Dans ce cas, il convient de flécher le sens du changement de l’état antérieur vers l’état final. Dans ces deux cas de figures, les catégories doivent êtres ordonnées de la plus grande valeur à la plus petite. Les haltères sont toujours affichés à l’horizontal. 6.4 Lollipop Utilisé pour afficher la position dans une liste ordonnée lorsque l’affichage de la valeur est moins important que la position. [ alansmithLexiqueVisuel ] Egalement très efficace comparé aux barres hordonnées lorsqu’il y a un grand nombre de catégorie dans le classement. [ mikeyiHowChooseRight2020 ] Si une ligne connecte le point de la valeur à laxe des ordonnées, l’axe des absisse doit commencer à 0, autrement cela n’est pas obligatoire. 6.5 Ordonned bars (barres ordonnées) 6.6 Généralités Lescatégoriessontordonnéespardécroissancedeleursvaleursdequantité[ jonathanschwabishComparingCategories2021 ] sauf si les catégories on un autre ordre logique (eg. temporel). Dans ce second cas, cet ordre 17 / 39 doit être utilisé pour la construction du graphique. [wilkeVisualizingAmounts2019] Note : si catégories temporelles, utiliser un histogramme? Lorsqu’un ordre de classement est à afficher, l’utilisation d’un graphique horizontal est à privilégier. [andreaskrauseBestPracticesData2024] William Playfair (1786) pionnier de l’utilisation de ce type de graph? Les barres doivent être affichées à l’horizontal s’il y a beaucoup de valeurs à afficher ou si les labels des catégories s’entrevêchent. [ alansmithLexiqueVisuel , sosulskiGraphics2019 , wilkeVisualizingAmounts2019 , stephenfewComponentlevelGraphDesign2012 , jonathanschwabishComparingCategories2021 ] Il convient de maintenir l’affichage vertical du graphique si les catégories affichées sont des unitées temporelles. [stephenfewComponentlevelGraphDesign2012] Ce graphique est plus lisible pour un nombre limité d’entrées. [ mikeyiHowChooseRight2020 ] L’espace entre deux barres est égal à la moitié de la largeur d’une barre (ratio 1:0.5). Les barres ont toutes la même largeur. [stephenfewComponentlevelGraphDesign2012] Utiliser une couleur homogène à l’ensemble des barres. Une couleur de contraste peut être utilisée pour mettre en évidence certaines catégories. Ne pas utiliser de motifs de remplissage. Les barres doivent être remplies par un solide coloré. [stephenfewComponentlevelGraphDesign2012] Ne pas utiliser de bordures de barres. Ces dernières doivent naturellement contraster avec l’arrière plan. Si de grands écarts de valeurs empêchent la bonne visualisation des écarts sur une partie du graphique, il est recommendé d’ajouter un second graphique en barre ordonnée n’affichant pas les catégories aux grandes valeurs. [jonathanschwabishComparingCategories2021] Ne pas afficher de séparateurs au niveau des catégories, les barres remplissent elles même ce rôle, associées aux espaces entres elles. [jonathanschwabishComparingCategories2021] Pour les petits graphiques statiques, il convient d’apposer directement un label à chaque barre contenant la valeur de celles-ci. Par cette action, il convient également de masquer l’axe des absysses. [jonathanschwabishComparingCategories2021] Pour les graphiques dynamiques, interractifs ou de grande largeur, il convient d’afficher des lignesd’aideàlalectureenprojectiondesrepèresdel’axedesvaleurs.Ceslignesdoiventêtrefaiblementcontrastéesetêtretracéesenarrièreplandesbarres.[ jonathanschwabishComparingCategories2021 ] Ne pas segmenter les barres. [jonathanschwabishComparingCategories2021] Ne pas ajouter d’iconographie aux barres. [tranDiscoveringAccessibleData2024] 6.7 Coordonnées parallèles Montre en simultané la valeur et la relation de catégories hétérogènes pour plusieurs systèmes. [ jonathanschwabishRelationship2021 ]Permetdevaloriserlavaleur.[ alansmithLexiqueVisuel ] 18 / 39 Pratiquepourobserverlesschémasetrelationsentrelessystèmes.[ mikeyiHowChooseRight2020 ] Ce graphique est plus efficace pour explorer des jeux de données que pour les présenter à un audimat. [sosulskiGraphics2019] Chaque axes de catégories peut avoir sa propre échelle. Cela représente mieux les valeurs de chaque catégorie mais cela implique également de bien labeliser les axes pour distinguer leurs échelles. [jonathanschwabishRelationship2021] Afficher un grand nombre de jeux de données sur un même graphe risque de le rendre illisible. [ jonathanschwabishRelationship2021 ] Dans ce cas il convient d’utiliser une palette de couleur de mise en évidence et de selectionner un ou deux jeux de données à mettre en avant. Lors de l’exploration d’un jeu de donnée à travers une interface informatique, il convient de mettre en avant la ligne pointée par l’utilisateur et de labeliser chaque points de catégorie avec la valeur associé. [sosulskiGraphics2019] 6.8 Barre jumelée Permetd’afficherplusieursséries.Devientplusdifficileàlireavecplusdedeuxséries.[ alansmithLexiqueVisuel ] Les barres d’une même catégories sont collées les unes aux autres pour souligner leurs appartenance à une même catégorie (ratio 1:0). Espacer les jeux de barres jumelées d’une largeur égale à une barre (ratio n:1). Les barres sont colorées avec une palette de couleur de catégories. Les couleurs sont utilisées pour distinguées chaques barres dans une catégories, les couleurs doivent être homogènes pour chaque catégorie. Si les différentes valeurs affichées sont d’importances similaires, il convient d’utiliser une palette de couleurs à faibles contrastes. N’utiliser qu’une seule couleur par ensemble de données apparentées. [stephenfewComponentlevelGraphDesign2012] 6.9 Radar Représentationcompactedelavaleurdevariableshétérogènespourunseulsystème.[ alansmithLexiqueVisuel ] Les radards sont utilisés pour identifier les variables ayant des valeurs similaires et les exceptions. [sosulskiGraphics2019] La représentation des valeurs se fait à travers la formeglobale du polygonne. Il convient de coloriserl’interrieurdecelui-cipourbienfaireressortirsaforme.[ jonathanschwabishRelationship2021 ] Utiliser une disposition en small-multiples plutot que de surimposer plusieurs polygones de valeurs. [jonathanschwabishRelationship2021] La représentation des variables est fortement correlé à la forme du polygone plutot qu’aux valeursdessommets.[ sosulskiGraphics2019 ]Decefait,pouraméliorerlaformedupolygonne et offrir une représentation avec le moins de distortions possibles, il convient d’homogénéiser les échelles des axes. 19 / 39 6.10 Ligne de crête Cegraphiquereprésentedescourbesdedensitéséparéesparunoffsetetestutilisépourcomparerladistributiond’unevrariableentredescatégories.[ wilkeVisualizingManyDistributions2019 ] Parfaitlorsquelesschémasdedistributionssontbiendistinctsentrelesgroupes.[ mikeyiHowChooseRight2020 ] Celaévitequelescourbesdedensitésdescatégoriess’entrevêchent.[ jonathanschwabishDistribution2021 ] Cegraphiquesemettrèsbienàl’échelledegrandsjeuxdedonnées.[ wilkeVisualizingManyDistributions2019 ] Il est adapté à : — lacomparaisondeschangementsdedistributionsàtraversletemps[ wilkeDirectoryVisualizations2019 ] associé à un gradiant de couleur pour diriger le regard vers la distribution la plus récente, [jonathanschwabishDistribution2021] — lacomparaisondesévolutionsdedeuxtendancesàtraversletemps.[ wilkeVisualizingManyDistributions2019 ] associé à une palette de couleur binaire. L’axe des absysses affiche la valeur de réponse et l’axe des ordonnées affiche les catégories. [wilkeVisualizingManyDistributions2019] Ilconvientdeclasserlescatégoriessuivantunordrelogique.[ jonathanschwabishDistribution2021 ] Voir (insérer renvois ici vers l’explication de la logique de classement de catégories) Ilestpossibled’afficherlesbarresd’erreursdans leslignesdecrêtes.Cemodedereprésentation s’appel un ”demi-oeil”. [wilkeVisualizingUncertainty2019] Il est possible d’afficher les nuages de points dont l’estimation de la courbe de densité est issue. Ceux-ci sont affichés en dessous des courbes de densité. Cette forme de représentation est appelé ”Nuage de pluie”. (ref : Micah Allan ou Schwabish2021p212) Cette représentation offre à la fois une représentation générique et une visualisation précise des données. [ jonathanschwabishDistribution2021 ] Bien que cette représentation soit très efficace, elle n’est pas très répendue. [ jonathanschwabishDistribution2021 ] Il faut être vigilent à bien expliquer son fonctionnement lors de son utilisation dans un rapport. Dans le cas d’un nuage de pluie, il faut faire attention à ce que les points de données n’entre pas en surimposition avec les courbes de densitées tracées en dessous. 6.11 Barre empilée Représente le total de chaque catégorie et la proportion de leurs composantes. Les composantes doivent être homogènes. Si les proportions sont plus importantes que les totaux, considérer d’utiliser l’affichage empilée à 100%. [mikeyiHowChooseRight2020] Seule la catégorie ayant sa base à 0 sera facile à comparer pour le lecteur car les autres ne partagent pas la même base.[ jonathanschwabishComparingCategories2021 ] Il est préférable de tracer chaque diagramme de barre dans un grapgique distinct et des les disposer en matrice de graphique. [jonathanschwabishComparingCategories2021] 20 / 39 6.12 Grid chart (quadrillage) Adapté à l’affichage des informations en pourcentages. Fonctionne mieux avec des entiers naturels. [ alansmithLexiqueVisuel ] Généralement en grille de 10 x 10 carrés (pour un total de 100). Chaque carré représente 1% d’un tout. Les carrés sont colorés sur la base de la taille d’une catégorie dans un groupe. [mikeyiHowChooseRight2020] 6.13 Marimeko Visualisationdelatailleetdesproportionsd’unensemblehomogènededonnées.[ alansmithLexiqueVisuel ] Exemple : répartition des parts de marché de 3 entreprises sur un axe et taux dans 3 catégories de marché pour chacune Lacouleurpeutêtreutiliséepourmettreenévidenceunevaleur.[ jonathanschwabishComparingCategories2021 ] Attention au biais de correlation lorsque ce graphique est utilisé pour représenter plusieurs variables. [jonathanschwabishComparingCategories2021] 6.14 Pie chart (camembert) et donut Diagramme standard, difficile à lire. [ alansmithLexiqueVisuel ] Limiter à 5 (4?) entrées maximum [mikeyiHowChooseRight2020] Ce graphique doit être limité à l’illustration d’un état donnée. Il est important de garder à l’esprit que ce graphique ne donne qu’une représentation et n’est pas adapté à l’affichage de valeurs précises. [jonathanschwabishParttowhole2021] Le camembert permet d’accentuer l’appartenance d’une partie individuelle à un ensemble homogèneetcomplet.Ilillustreparfaitementdesfractionssimples.[ wilkeDirectoryVisualizations2019 ] Les quantités n’ont pas leurs place dans un camembert, ce sont les fractions (taux, pourcentages) qui y sont illustrés. Ainsi, l’ensemble des valeurs constituante sont strictement égale à 100% du total.[ wilkeVisualizingAmounts2019 ] Il représente plus efficacement les parts dont les angles sont familiers aux lecteurs soit respectivement 90°, 180° et 240° pour les taux 25%, 50% et 75%. Ce graphine n’est pas adapté à ces cas de figure : — les parts sont de tailles similaires,[sosulskiGraphics2019] — Il y a beaucoup de catégories à afficher pour atteindre l’objectif du message, — ilyaunecomparaisonentredeuxgraphiquesàréaliser,[ jonathanschwabishParttowhole2021 ] — il y a un changement entre plusieurs états.[wilkeDirectoryVisualizations2019] Il convient de : — Arrangerlespartsparorgredevaleurcroissantencommençantà’12h’.[ jonathanschwabishParttowhole2021 ] — Utiliser un espace vide entre chaque part pour les faire resortir, [sosulskiGraphics2019] — Utiliser une palette de couleur de mise en évidence pour faire ressortir une seule part ou, — Utiliser une palette de couleur pour faire resortir deux parts, — Apposer les labels directement sur les parts au moyen d’étiquette. [ sosulskiGraphics2019 ] 21 / 39 Les parties n’étant pas mises en avant peuvent être agrégée en une catégories ”autres”. Leurs informationsneservantpasàappuyerlemessagedugraphique.[ jonathanschwabishParttowhole2021 ] Dans le cas ou une seule partie de l’ensemble est mise en avant, il est à considérer l’utilisation d’un marqueur. Le camembert n’apportant aucune information particulière à votre propos. Il n’est pas encore clairement établis si la comparaison des valeurs est réalisé par la perception desanglesouparlaperceptiondeslongueursd’arcsdesdifférentesparties.[ jonathanschwabishParttowhole2021 ] Ce diagramme possède un avantage majeur au regard des autres modes de représentation des partiesd’unensemble,ilesttrèspopulaireetainsiaccessibleàusager.[ jonathanschwabishParttowhole2021 ] Ilestégalementreconnuquelesformescirculairesattirentl’intéretdesutilisateurs.[ jonathanschwabishParttowhole2021 ] Dans un graphique en donut, les valeurs sont à comparer en fonction des longueurs d’arcs. Comme le diagramme circulaire, le centre peut être utilisé pour afficher un total ou encore une icone. [alansmithLexiqueVisuel] Il est, autrement, en tout point similaire aux camembert. 6.15 Treemap Utilisé pour les relations hiérarchiques d’une partie vers l’ensemble. Difficile à lire s’il y a trop d’éléments affichés. [ alansmithLexiqueVisuel ] Le découpage des boites n’a pas besoin d’être ordonné, il peut y avoir plus de 2 niveaux de hiérarchie. [mikeyiHowChooseRight2020] 6.16 Voronoi Semblable à un diagramme de bulle mais transformées en zones dont l’ensemble des points de chacuneestplusprocheducentredesazonequedetoutautrecentroïde.[ alansmithLexiqueVisuel ] Il est très pertinent pour illustrer les parties d’un ensemble lorsque de nombreuses souscatégories sont à afficher. [ jonathanschwabishParttowhole2021 ] En ce sens, il est préféré aux camenberts. 6.17 Word cloud (nuage de mots) Affiche des nuages de mots organisés en groupes sémantiques. La taille des mots indique leur fréquence d’utilisation dans le corpus étudié. La couleur des groupes peut représenter un choix de données qualitative (catégorisation). [ sosulskiGraphics2019 ] Cette visualisation est une méthode d’exploration de texte utile pour réaliser une synthèse macroscopique. Il convient de filtrer les mots vides dit ”stopwords” pour nettoyer la composition des nuages. [ jonathanschwabishQualitative2021 ] Des listes de mots vides sont mises à disposition des communautés. https://github.com/stopwords-iso/ 22 / 39 6.18 Nuage de bulle Il s’agit d’un nuage de point dont la taille des bules est utilisé pour représenter une troisieme valeur quantitative. [alansmithLexiqueVisuel] 6.19 Matrice de bulle Ce graphique est une version aggrégée du nuage de bulle et le la matrice de température. Il simplifie la visualisation des relations entre un couple de variable. A réserver pour un usage d’exploration de donées. [ sosulskiGraphics2019 ] La taille des bules représente la force de la corrélation.CetteforceestlareprésentationducoefficientdePearson.[ jonathanschwabishRelationship2021 ] La couleur peut être utilisée pour distinguer les catégories (à vérifier). Elle peut être également utilisée comme double encodage de la correlation (à vérifier). Le tableur associée est une matrice de correlation organisant les valeurs de coefficient de Pearson. 6.20 Carte de température Représentation graphique d’une table de valeur homogène. [ sosulskiGraphics2019 ] Intéressante pour afficher une tendance lorsqu’un très grand nombre d’information est impliqué. Ce graphique utilise les couleurs de la palette thermique 5. L’organisation des catégories changeant la forme de la matrice de température, il convient de retenir une organisation par valeur croissante ou décroissante à une colonne donnée. Il convient de signaler cette configuration au lecteur. [wilkeVisualizingAmounts2019] L’emplois de solutions d’intéractivité permet une meilleure découverte des données affichées. 6.21 Pareto Cetypede graphique montrela relation entreles valeursquantitativesdecatégoriesorganisées en colonne ordonnée et la valeur cumulée affichée en ligne brisée. Le premier point de la ligne vérifiant τ≥80 % Total est affichée. La zone précédent ce point est mise en évidence. Est utilisé pour illustrer les éléments important dans un système qualité. 6.22 Nuage de point Représente la relation entres deux variables continues. [ alansmithLexiqueVisuel ] La couleur estlameilleurefaçondedistinguerlescatégories.[ stephenfewComponentlevelGraphDesign2012 ] Pour cela, utilisez la pallette catégorique (7) 23 / 39 Dans un maximum de 3 catégories de données, il est possible d’utiliser un double encodage combinant une forme et une couleur.[andreaskrauseBestPracticesData2024] les formes recommandées sont : FIGURE 13 : Formes des points de données Leuravantageestqu’ellesn’ontpasdeconnotationintuitive.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] (retirer la croix?) Si des milliers de point de données sont à afficher, il est préférable d’utiliser soit : — des cercles ouverts, — des petits cercles,[stephenfewComponentlevelGraphDesign2012] — des cercles avec une transparence.[stephenfewComponentlevelGraphDesign2012] Celapermetdelimiterlemasquagedespointsdedonnéesparsurimposition.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] 6.23 Arbre de mot Représente les liens sémantiques. Utilisé pour classifier les réponses textuelles d’une enquête.(voir Paige Jarreau) Utilisé pour illustrer l’usage des mots dans un texte.(voir Martin Wattenberg & Fernanda Viegs 2007) La taille des mots représente la fréquence de leurs usages. [jonathanschwabishQualitative2021] 6.24 Alluvial Montre les changements sur un flux entre un état et au moins un autre. Adapté au traçage d’un processus complexe. [alansmithLexiqueVisuel] Cette représentation découpe un ensemble en quantité individuelles de plusieurs catégories. Les bandes sont tracées entre chaque catégories pour représenter leurs relations. La largeur des bandes indiquent la proportion des catégories correllées les unes aux autres. [wilkeVisualizingNestedProportions2019] A utiliser à la place des mosaiques et treemaps lorsqu’il y a plus de deux variables de regroupement des données. [wilkeDirectoryVisualizations2019] 6.25 Chandelier Affichedesbilansquotidiens(eg.ouverture,fermeture,pointhaut,pointbas).[ alansmithLexiqueVisuel ] La couleur est utilisée pour représenter la direction de l’évolution de la valeur (augmente, descend). 24 / 39 Illustre les évolutions d’un stock sur une temporalité donnée. La ligne indique l’état le plus haut et l’état le plus bas de la journée. La barre indique l’état de l’ouverture et de la cloture de la période. [ jonathanschwabishDistribution2021 ] Il convient d’utiliser une palette de couleur binaire pour contraster les périodes aux soldes positifs des périodes aux soldes négatifs. 6.26 Nuage de point connecté Ce graphique est utilisé pour représenter les mouvements entre des étapes. Il permet d’identifier des schémas de progressions comme des cycles et des irrégularités qui seraient difficiles de remarquer autrement. [wilkeVisualizingTimeSeries2019] Lors de l’utilisation de ce type de graphique, il convient d’indiquer la direction ainsi que la temporalité étudiée. [wilkeVisualizingTimeSeries2019] Pour souligner la direction de l’évolution entre deux points il est possible de : — Flécher la direction de l’évolution entre deux points si les points sont bien espacés et qu’un seul jeu de donnée est affiché, [jonathanschwabishComparingCategories2021] — Utiliserungradiantdecouleurduplusclairversleplusfoncé.[ wilkeVisualizingTimeSeries2019 ] La temporalité devrait être indiquée dans le titre du graphique ou au moyen d’éléments de l’interface utilisateur. Comme ce graphique sert à synthétiser des variations de valeurs, il est préférable de l’utiliser pour afficher des jeux de données dont la variation n’est pas mesurée régulièrement pour éviter d’avoir trop de points à relier et donc d’éviter de créer un graphique trop encombré. [jonathanschwabishComparingCategories2021] Unexempled’utilisationdunuagedepointconnecté:‘ https://share.stateofjs.com/ share/prerendered?localeId=en-US&surveyId=state_of_js&editionId= js2024&blockId=tools_arrows¶ms=§ionId=libraries‘ 6.27 Barre divergente Affiche correctement un ensemble de valeur quantitative triées par catégories lorsque des valeurs négatives sont utilisées. [ alansmithLexiqueVisuel ] L’axe des absysse doit être égal à 0 et toutes les barres doivent être projetées depuis cet axe. 6.28 Barre divergente empilée Utilisépourillustrerlesrésultatsd’enquêtesimpliquantunsentiment.[ alansmithLexiqueVisuel ] Les barres doivent être calculées en pourcentage et alignées à 100% comme pour une partie d’un ensemble. Les réponses sont affichées de façon ordonée et du plus négatif au plus positif. Il convient d’utiliser une palette de couleur divergente. Lors de la préparation d’une enquête impliquant des sentiment, il est conseiller de proposer un choix de valeur paires pour éviter 25 / 39 Pour correctement mettre en évidence ces phénomènes, il est recommendé d’utiliser une palette de couleur de 6.45 Ruisseau Vérifier la métaphore liée au nom A privilégier lorsque la visualisation des changements en proportions au fil du temps est plus importante que les valeurs individuelles. [alansmithLexiqueVisuel] 6.46 Big Ass Number (BAN) Affiche une valeur simple, plus pertinent lorsqu’associé à une tendance sur une période donnée [mikeyiHowChooseRight2020]. 6.47 Bullet-Point selont Schwabish : inventé par Few Lavaleuractuellemesurée oucalculée estobservéeau moyend’une barrehorizontale constrastant avec l’arrière plan. [ jonathanschwabishComparingCategories2021 ] La valeur cible est représenté par une ligne verticale. [ alansmithLexiqueVisuel ] L’arrière plan expose 3 zones ditesqualitativeetassociéesàdesnotionsdeperformance(eg.inférieur,moyen,bon).[ sosulskiGraphics2019 ] Editer une série de tirets permet d’exposer au lecteur diverses comparaisons tout en restant compacte. [jonathanschwabishComparingCategories2021] Cettereprésentationestnotammentpertinentelorsdelaréalisationd’unbenchmark.[ mikeyiHowChooseRight2020 ] 6.48 Tableau de données 6.49 Généralités Untableurpermetd’exposerdesdonnéesbrutesorganiséesenlignesouencolonnes.[ mikeyiHowChooseRight2020 ] Sauf mention contraire, les recommendations sur les tables sont issues du livre ”Show me the numbers” de Stephen Few.[ stephenfewShowMeNumbers2012 ] L’auteur y rentre très en détails sur chaque point de paramétrage. Il y indique notamment les orientations en matière de construction de tableur lorsqu’il s’agit du choix premier d’affichage de données. Ce rapport s’intéresse à la conception de graphique. Dans ce cadre, les tableurs sont des éléments complémentaires pouvant être affichés par l’utilisateur pour explorer plus précisement les données préalablement affichées. Des prescriptions spécifiques à la préparation de tableurs pour certains graphiques sont apportés le cas échéant dans la suite de ce rapport. 32 / 39 6.50 Composition Il est recommendé de séparer les entrées avec un espace vide. Lorsque les données sont présentées en colonnes, l’espace entre deux colonnes doit être plus grand qu’entre deux lignes, Lorsque les données sont présentées en ligne, l’espace entre deux ligne doit être plus grand qu’entre deux colonnes, Insérerunelignevidetoutesles5lignespourfaciliterlebalayagevisuel.[ ErgonomieLinteractionHommesysteme2017a ] Utiliser une ligne horizontale pour séparer les entêtes de colonnes des données, Utiliser une ligne horizontale pour séparer les catégories lorsque les données sont triées par catégorieset, nepasrépéterlenomde lacatégoriesurtoutesleslignes.Lesnoms descatégories doivent être dans la première colonne, les sous-catégorie dans la seconde colonne, etc. S’il y a plusieurs subdivisions, les noms des catégories doivent être apposées sur la même ligne. Il convient de rappeler le nom de la catégorie en cas de changement de page et de maintenir la structure du tableur sur toutes les catégories et de rappeler les titres des colones en cas de changement de page. Les catégories doivent être ordonnées suivant un ordre logique (eg. chronologique, alphabetique, par classement, etc.) Ne pas effectuer de rotation sur un tableur, son orientation doit respecter celle du texte du document. Maintenir les aligmnements les titres avecc celui des données en colonnes. 6.50.1 Chiffre Aligner les chiffres à droite. Homogénéiser les décimales (généralement 2 ou 3 décimales suffisent suivant le contexte). Indiquer les valeurs négatives avec le symbole moins ”-”, ici la notion de valeur symbolique est importante. Certains choisissent d’identifier les valeurs négatives entre parenthèses, cependant il ne s’agit pas d’une représentation naturelle répendue pour une telle identification. Séparer les digit d’un nombre par un espace tous les 3 charactères. Dans le cas de grands nombres, il convient de les arrondir à la précision utile (dixaine, centaine…). Par défaut, la précision affichée doit correspondre à celle de la source d’information. Si une valeur numérique réfère à une information de catégorie elle doit être traitée comme un texte. En cas de constat de déviations, utilisez les symboles plus (+) pour les déviations positives, moins(-)pourlesdéviationsnégativesetcercle( ◦ )pourlesélémentsstables.[ andreaskrauseBestPracticesData2024 ] Texte Aligner les textes à gauche. Centrer les dates et utiliser une convention stricte d’écriture de ces données telles que ”YYYY-MM-DD”. [DateHeureRepresentations2019] La composition de la date doit être indiqué à l’utilisateur. Le choix du format doit respecter le niveau de précision associée à la mesure. Implicitement, le choix d’un formatage de plus haut niveau que la précision de la mesure induit une agrégation des valeurs. Centrer les données dont la largeur de charactère est fixe. 33 / 39 6.50.2 Sommaire et agrégat Utiliser une ligne verticale pour séparer les valeurs placées en colonne à droite de toutes les valeurs. Utiliser une ligne horizontale si ces valeurs sont placées en une ligne en bas du tableau. Si ces valeurs sont le message important de votre tableur, il convient de les affichés imédiatement à droite des colonnes de catégories ou immédiatement en dessous des entêtes de colonnes, suivant la nature du sommaire. Les produits d’un calcul doivent être affichés dans la colonne imédiatement à droite de la colonne source de données. Les principales formes sont : — Moyenne, — Médiane, — Dispertion, — Déviation standard, — Coefficient de correlation linéaire, — Taux ou pourcentage. Lorsque l’on travaille avec des valeurs monétaires il convient de : — Convertir toutes les valeurs dans une même monaie, — Corriger les valeurs de l’inflation lorsque l’analyse implique une répartition temporelle. 6.50.3 Mise en évidence Si des valeurs spécifiques doivent être mises en avant, il est possible d’utiliser l’une ou l’autre de ces solutions : — mettre le texte en gras, — remplir la cellule d’une couleur. Il est recommandé de limiter cette opération à un nombre réduit de valeur. Si cela n’est pas possible, il convient de sélectionner un autre mode de visualisation. 6.50.4 Minigraphe Affiche la tendance d’évolution d’une variable ou d’une catégorie. Est généralement intégré dans un tableur. Un mini-graphe ne possède pas d’axes ni d’autres détails et est composé uniquement d’une courbe et d’un point indiquant la dernière valeur du jeu de donnée. [ sosulskiGraphics2019 ] Cette représentation est très macroscopique et vise à succiter un sentiment plutot que d’exposer une valeur précise. [jonathanschwabishDistribution2021] Un mini-graphe ne possède ni axes ni autres détails. 34 / 39 7 Méthode de validation Comme tout élément informatique, un graphique doit être vérifier et valider. Cela est d’autant plus nécessaire si la production de graphique est intégré à un pipeline de donnée. En premier lieu, il convient de vérifier l’abscence de ”distortion” des données affichées pour limiter les biais inhérents.[stephenfewGeneralGraphDesign2012] LieFactor = ∆V isualLength V isualStartLength ∆Data DataStart source Références à Sosulski & Tufte : Lie Factor Pourdéfiniruncadredevalidationdesgraphiques,nousavonsétudiélespersonasmisàdispositionparWillSowardàtraverslesiteweb”NeurodiversityDesignSystem”.[ NeurodiversityDesignSystem ] De cette étude, nous avons extrait des éléments généraux et d’autres pouvant faire l’objet d’un choix de personnalisation de l’utilisateur. Le tableau 1les identifies. TABLE 1 : Résumé des attentes utilisateurs N° Besoins Niveau d’implémentation Référence CIM-10 01 Absence d’animation Personnalisé F84, F90, G40-G41 02 Absence de distraction Personnalisé F84, F90 03 Adapté au thème sombre Tous les utilisateurs F84, G40-G41, G43 04 Adapter la langue Personnalisé N/A 05 Aide contextuelle Personnalisé F70-F79 06 Concision des informations Personnalisé F84 07 Données claires et factuelles Tous les utilisateurs F70-F79 08 Explication d’utilisation Personnalisé F70-F79 09 Facilité d’accès à l’information Tous les utilisateurs F70-F79, F90 10 Facilité de compréhension Tous les utilisateurs F70-F79 11 Facilité d’utilisation Tous les utilisateurs F70-F79, F84 12 Lecture par logiciel Personnalisé R48, H53, H54 13 Réduire la luminosité Personnalisé F84, H53, H54, G40-G41, G43 14 Rétrocompatibilité Tous les utilisateurs N/A Les références CIM-10 mensionnées dans le tableau 1sont : les troubles du langage (R48), les troubles de déficience cognitive (F70-F79), les troubles du spectre autistique (F84), les troubles du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (F90) les troubles de la vision (H53), les déficits de la vision (H54), les affections épiléptiques (G40-G41) et migraineuses (G43). La capacité de modifier la langue par défaut vise à limiter la barrière de la langue. Dans le même ordre, la rétrocompatibilité vise à limiter la fracture numérique. trouver si possible des lois ou travaux apparentés d’orientation de ces considérations 35 / 39 8 Discussions Des études complémentaires pourraient être menées sur les sujets suivants : La conception de librairies de graphiques accessibles et fonctionnant aussi bien dans un usage web que dans les PDF. 9 Conclusion 36 / 39 10 Références du document 10.1 Liste des figures 1 Palette d’évidence ................................. 6 2 Palette binaire ................................... 6 3 Palette Séquencielle ................................ 7 4 Palette de Classement ............................... 7 5 Palette thermique ................................. 8 6 Palette divergente ................................. 8 7 Palette catégorique ................................. 9 8 Palette arc-en-ciel ................................. 9 9 Zones de protection d’un graphique ........................ 10 10 Contenu type d’un texte alternatif selon l’usage concerné ............ 13 11 Parcours de sélection ................................ 15 12 Composition d’une matrice de graphique ..................... 16 13 Formes des points de données ........................... 24 14 Illustration des formes remarquables d’un histogramme ............ 29 10.2 Liste des tableaux 1 Résumé des attentes utilisateurs ......................... 35 10.3 Liste des codes sources Listings 10.4 Liste des glosses D Dyslexie Trouble de la lecture et de l’écriture spécifique et durable qui peut se traduire à divers degrés par des difficultés à épeler les mots, lire vite, écrire, lire à voix haute ou bien comprendre ce qui est lu. 4 Digital Twin Représentation numérisée d’un ouvrage physique, utilisée principalement pour les besoins de son exploitation et de sa maintenance.Le jumeau numérique évolue au fur et à mesure des modifications, des rénovations, de l’exploitation, de la maintenance de l’ouvrage 37 / 39 réel. 3 Deutéranopie Incapacitéàdifférencierlerouge du vert. 5 Deutéranomalie Sensibilité au vert réduite avecunetendanceàleconfondreaveclejaune. 5 M Médium Moyen par lequel est transmise une information. 5 P Protanopie Absence totale de la perception du rouge. 5 Protanomalie Sensibilité au rouge réduite avec une tendance à le confondre avec le vert. 5 R Réalité étendue Mise en œuvre de technologies de réalité augmentée (AR), de réalité virtuelle (VR) et de réalité mixte (MR) dont l’objectif est de fusionner ou de refléter le monde physique avecunmondenumérique qui peutinteragir avec lui. 3 Retours haptiques Technologie utilisant les vibrations pour stimuler le toucher. 3 S Sonification Représentation et émission de données sous forme de signaux acoustiques non verbaux aux fins de la transmission ou de la perception d’information. 3 Skeumorphisme Elément de design dont la forme n’est pas directement liée à la fonction, mais qui reproduit de manière ornementale un élément qui était nécessaire dans l’objet d’origine. 30 T Tritanopie Absence totale de la perception du bleu. 5 Tritanomalie Sensibilité au bleu réduite avec une tendance à le confondre avec le vert ou le jaune. 5 10.5 Liste des acronymes BOS 3 BIS 3 BIM 3 CIM 3,35,35 CAO 3 SIG 3 VDC 3 38 / 39 11 Bibliographie 39 / 39