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“J’ai une maladie : je vois le langage” par Roland Barthes, OC IV, p. 735.Au commencement, la représentation des données, des informations et de la connaissance était l’image. Le besoin de “mettre en image” pour faire émerger un sens et donner une signification remonte aux premières civilisations. Le processus de visualisation peut être conçu comme une narration ou un récit : que voulons-nous raconter avec les données ? Cette histoire est-elle simple ou complexe ? Sa finalité est-elle la réflexion ou l’action ? La grande force de la visualisation est de permettre de voir au-delà des chiffres, nous dit Nathan Yau1 : “Souvenez-vous que les données sont une représentation de la vie réelle. Ce ne sont pas que de simples chiffres. Les données racontent une histoire dont les principaux protagonistes ont pour nom sens, vérité ou beauté”.David McCandless, une des figures les plus importantes du datajournalisme et auteur du blog Information is beaufitul, nous décrit sa démarche visuelle : “Je débute toute visualisation en partant non pas des nombres auxquels je suis confronté mais de ma propre confusion à leur égard. J’avoue ne pas comprendre ces nombres à l’état brut. Présentés de manière absolue, comme c’est souvent le cas dans les médias, il est difficile de cerner leur portée. Ces présentations ne permettent pas d’établir des liens entre divers éléments. Or, je crois que ce sont ces liens qui sont les plus importants”. Pour ce pionnier de la dataviz, la visualisation n’est rien d’autre qu’une mise à plat de l’information pour en révéler le relief2.La visualisation se situe au carrefour des compétences et de domaines : “La visualisation d’information s’inspire d’idées ancrées dans des traditions d’origines diverses, dont la statistique graphique, la cartographie, le graphisme par ordinateur, l’interaction homme-machine, la psychologie cognitive, la sémiotique, le design graphique et l’art graphique”3. Le développement des phénomènes du Big data et de l’Open data en font aujourd’hui un outil incontournable de représentation du réel tout en améliorant sa compréhension. De nombreux défis, d’ordre conceptuel, épistémologique, technique, etc. attendent les nouveaux scientifiques et nouveaux professionnels (data mining, data analyst data scientist…)4.En substance, la visualisation exploite la capacité de l’esprit à voir plus facilement les relations complexes dans les représentations visuelles et de fournir ainsi une compréhension claire et rapide d’un phénomène, en révélant ce que nous ne nous serions jamais attendus à voir. Cette capacité qu’a la visualisation pour élucider des modèles significatifs dans les données complexes est clairement illustrée par quelques-uns des classiques de l’ère pré-numérique5, tels que « la carte du choléra » de John Snow de 1854 (Johnson, 2006)6 ou « le schéma du Tube » d’Harry Beck de 1933 (Garland, 1994)7. Il nous a fallu en effet inventer de nouvelles façons de dire et de lire le réel.La recherche en visualisationLa visualisation est un domaine de recherche universitaire “récent” essentiellement anglo-saxon, comme le montrent ces deux tableaux8 :Tableau 1 : Grandes universités et de leurs services de visualisation de donnéesInstitution Rang in 2012 Département / CoursURLHarvard University 1Broad Institute of Harvard and MIThttp://www.broadinstitute.org/visMassachusetts Institute of Technology 2Broad Institute of Harvard and MIThttp://www.broadinstitute.org/visUniversity of Cambridge 3----Stanford University 4Stanford Vis Grouphttp://vis.stanford.eduUniversity of California, Berkeley 5VisualizationLabhttp://vis.berkeley.eduUniversity of Oxford 6Visual Informatics Lab at Oxfordhttp://oxvii.wordpress.comPrinceton University 7PrincetonVisLabhttp://www.princeton.edu/researchcomputing/vis-labUniversity of Tokyo 8----University of California, Los Angeles 9IDRE GIS and visualizationhttps://idre.ucla.edu/visualizationYale University 10----Source : http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/2014/may/02.pdf. (Nualart-Vilaplana et al. 2014) p. 223.Tableau 2 : Principales revues dédiées à la visualisation des donnéesNameUrlParsons journal for information mappinghttp://pjim.newschool.edu/issues/index.phpJournal of visualizationhttp://springer.com/materials/mechanics/journal/12650Ieee Transactions on visualization and computer graphics (TVCG)http://www.computer.org/portal/web/tvcgInformation visualizationhttp://ivi.sagepub.comInternational journal of image processing and data visualization (Ijipdv)http://iartc.net/index.php/VisualizationIEEE Vis (former Visweek)http://ieeevis.orgEuroVishttp://www.eurovis2013.deACM CHIhttp://chi2013.acm.orgEG CGFhttp://www.eg.orgIVShttp://www.graphicslink.co.uk/IV2013Source : http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/2014/may/02.pdf. (Nualart-Vilaplana et al. 2014) p. 223.En France, la recherche en visualisation a fait l’objet des travaux universitaires depuis 1970 basés notamment sur la graphique de Jacques Bertin, auteur qui a publié deux ouvrages qui font référence dans la matière9. Au niveau de laboratoires de recherche, signalons Le médialab de Sciences Po fondé en 2009 avec l’objectif de constituer un centre de compétences pour inscrire les sciences sociales au cœur des nouvelles pratiques numériques et dont l’un des axes de recherche est l’Analyse visuelle de réseaux. Le laboratoire fut à l’origine de la conception et du développement du logiciel Gephi dont l’approche d’algorithmes de type « force-vecteur » semble particulièrement pertinente pour les sciences sociales, car elle permet aux chercheurs d’utiliser des techniques mathématiques complexes dans un environnement visuel et interactif, facilitant la production et l’interprétation des résultats.Le contenu du numéroLa revue NETCOM qui encourage la collaboration interdisciplinaire depuis de nombreux années, a compris à quel point les chercheurs et les praticiens ont besoin, dans un contexte qui est actuellement celui du big data, d’extraire et de construire des configurations visuelles significatives autour desquelles nous pouvons dire différentes formes narratives. Actuellement dans de nombreuses disciplines des sciences sociales il y a des signes croissants d’un « tournant spatial ». Beaucoup de ces disciplines exploitent les composantes spatiales de grandes quantités de données qu’ils ont collectées ou générées pour faciliter leur analyse. En marge du milieu universitaire il y a aussi beaucoup d’intérêt pour ce qu’on appelle la néogéographie (Bakis et Valentin, 2010)10 et la visualisation géographique.Les articles proposés dans ce numéro “VISUALISATION DES RÉSEAUX, DE L’INFORMATION ET DE L’ESPACE” donnent collectivement un aperçu de la rencontre de la Visualisation avec les thématiques de la revue, dans des croisements de regards multiples et variés, notamment interdisciplinaires. Certains étaient inévitables comme entre la traditionnelle cartographie et la visualisation scientifique en utilisant l’infographie, désormais fondues dans la “geovisualisation”, union scellée par l’utilisation de logiciels de systèmes d’information géographiques (SIG) récemment “démocratisés”. La geovisualisation a le potentiel de fournir la clé de toute une série de moyens novateurs de représentation de l’information grâce à l’utilisation de visualisations spatiales interactives. Cette utilisation est clairement visible dans la croissance rapide et l’adoption des SIG et toutes sortes d’outils de cartographie sur le Web qui sont actuellement disponibles (« géoweb »). Géovisualisation et SIG sont les enfants de la « géomatique » dans la mesure où celle-ci désigne plus globalement l’association de la géographie et de l’informatique.Les lecteurs pourront, s’ils le souhaitent, trouver un état de l’art du « pouvoir de visualiser la géographie » en sciences sociales dans un ouvrage de Martin Dodge, Mary McDerby et Martin Turner11 Geographic Visualization, Concepts, Tools and Applications. Ils pourront aussi consulter les travaux et synthèses produites par les géographes et cartographes (par exemple Jean-Paul Bord). Ces recherches illustrent les progrès qui ont été accomplis et les nombreuses façons par lesquelles la géovisualisation va se développer dans l’avenir. Dans le champ de l’analyse de réseaux, qui consiste à visualiser des réseaux géographiques de données relationnelles, les réseaux sociaux sont désormais considérés comme la principale source de « Big Data ». Parmi toutes les sciences sociales, la géographie est bien avancée en analyse et modélisation des réseaux. Dans le domaine connexe de la cartographie12 également, ces trois dernières décennies ont affecté aussi tous les modes de visualisation géographique, l’évolution des méthodes, la collecte de données, la production cartographique et la diffusion et l’utilisation des cartes. Il se poursuit actuellement avec l’évolution des communications mobiles et les services basés sur la localisation.13 Géolocalisation, cartographie, étude de réseaux sociaux et autres représentations numériques ont constitué un matériau récurrent dans Netcom, adhérant finalement à une conception de la géographie vue comme une science de « l’interaction spatiale ».La croissance exponentielle dans la littérature spécialisée est exceptionnelle, à condition de ne pas considérer les dimensions spatiales uniquement comme des variables ajoutées à un ensemble existant pour être visualisées et converties aussitôt en connaissances préfixées « géo ». Trois questions particulières méritent attention : le danger de « tomber amoureux » de l’art et la science des outils d’analyse spatiale en ignorant la connaissance du domaine accumulée et en confondant parfois corrélation et contexte. Un autre danger c’est de traiter les visualisations comme des ressources d’information transitoires, immédiates et instantanées, soit comme une autre forme de média éphémère, une parmi d’autres images d’écran. Enfin, les données géospatiales elles-mêmes sont une marchandise informationnelle susceptible d’être achetée et vendue, reconditionnée et diffusée à l’infini. D’autres considérations seront à prendre en compte, comme la qualité des données et le niveau de connaissances de l’utilisateur, mais aussi l’éthique et la responsabilité des chercheurs produisant les nombreuses décisions de visualisation.14 Sur toutes ces questions en jeu, le numéro a réussi à fédérer l’intérêt de scientifiques issus de la recherche empirique et théorique, de personnes ou des équipes nationales et internationales (Espagne, Amérique du Sud). Ces publications autour de la visualisation des réseaux, de l’information et de l’espace prennent en compte à leur manière plusieurs aspects intéressants mêlant recherches théoriques et empiriques.Bilan et perspectivesLa lecture des contributions à ce numéro donnent à voir la richesse des stratégies pour générer, tester et présenter ses idées sur les données, en utilisant les possibilités de l’exploration interactive, de l’analyse grâce à la manipulation arithmétique, de l’anamorphose15 ou d’autres procédés... Cette diversité dans les approches de visualisation peut être utilement conceptualisée dans trois grandes catégories épistémologiques appelées par le raccourci : « Regard », « Interrogation » et « Remise en question » définies par Dodge, McDerby et Turner du School of Environment and Development and Research Computing Services, University of Manchester. Chaque classe représente une étape supplémentaire pour augmenter la capacité humaine d’analyse et de compréhension du monde.« Regard » : ce sont des représentations thématiques qui affichent des données en fonction de coordonnées spatiales, largement utilisés comme graphiques de présentation. Idéalement, l’utilisateur est en mesure de naviguer à travers le paysage et de l’animer pour afficher des informations, faire des requêtes interactives simples sur des éléments de données, et éventuellement même modifier les modes de visualisation des données et/ou de contenu.Une telle série de démarches data-numériques de représentations de l’espace d’un big data ont été réalisées par Douay Nicolas, Reys Aurélien et Robin Sabrina dans leur article “L’usage de Twitter par les maires d’Ile-de-France” visant à étudier les usages d’un célèbre réseau social par les maires de la région Ile-de-France dans ses dimensions spatiales et politiques. Cette contribution dans le champ de la géographie politique apporte un éclairage très intéressant sur le profil type des maires présents sur Twitter et leur rapport d’usage aux réseaux sociaux, ainsi que le contenu de ces messages échangés illustrant le débat public local.« Interrogation » : ce sont des interfaces visuelles conçues pour l’accès aux informations. Basées sur les techniques de bases de données et de data-mining, elles permettent aux utilisateurs de naviguer à travers des espaces d’information complexes afin de localiser et de récupérer des sous-ensembles d’informations pertinentes.Dans une note sur la “Visualisation des archives : La carte des archives espagnoles”, Maria Jesus Colmenero Ruiz décrit un projet de géolocalisation d’Open data pour visualiser des bases de données d’archives en Espagne. Une carte interactive diffusée sur Internet a été réalisée permettant de voir la quantité d’archives, le genre, la localisation…et ainsi de suite. Les données ont été traitées via une application open source permettant de géolocaliser les données et de les catégoriser.La démarche suivie par Diego Landivar, Alexandre Monnin et Emilie Ramillien dans leur article “Cartographier l’ontologie d’un territoire sur le web : le cas de la Bolivie” repose sur l’extraction et l’analyse sémantique de corpus issus de sites web pour connaitre l’ontologie d’un objet-pays sur Internet. Il apparait deux Bolivies, celle de la cartographie géographique et celle de l’entité́ territoriale sur le Web (qui est en devenir), l’entité « une » et « multiple » se fécondant l’une l’autre.« Questionnement » : ce sont des découvertes et des modélisations d’artefacts infographiques dans des jeux de « conversations réflexives » avec les données. Ces systèmes combinent les idées visuelles communiquées par des graphiques de présentation en temps réel avec une capacité de drill-down (analyse en profondeur). Le filtrage et la modification de l’affichage permettent de répondre aux questions du « quoi » et du « pourquoi ».Laurent Beauguitte, Timothée Giraud et Marianne Guérois dans “Un outil pour la sélection et la visualisation de flux : le package flows” s’intéressent aux problèmes de réduction de la complexité graphique de la carte de flux, en explicitant les critères de sélection. Il s’agit de présenter un nouvel outil R flows, un programme de traitement de données pour la sélection, l’analyse et la visualisation de flux géographiques. L’objectif c’est de permettre la géovisualisation de l’information présente dans une matrice de flux sous la forme d’un graphe ou d’une carte, les options de visualisation ne concernant que la famille de méthodes dites des « flux dominants ». La première partie rappelle plusieurs méthodes classiques de sélection de flux, la deuxième partie présente les principales fonctions de l’outil et la dernière propose un exemple d’analyse basée sur des données des navettes domicile-travail dans le Grand Est français. L’étude de cas permet d’illustrer les différents choix possibles de méthodes et de paramètres ainsi que leurs avantages et intérêts respectifs. Ces données de déplacements fréquents et réguliers sont de plus en plus mobilisées pour analyser la mise en réseau des villes et contribuent à redessiner la géographie des territoires. Le traitement de ce jeu de données à l’aide du package flows doit permettre d’apporter différents éclairages complémentaires sur la manière dont les échanges tissés entre aires urbaines structurent ce territoire.L’analyse de réseaux sociaux semble être un outil intéressant pour donner au chercheur la possibilité de voir ses données sous un angle nouveau. Grâce à ce type de visualisation dite « de recherche » on est capable de spatialiser tous les acteurs sous la forme de galaxies, en faisant un objet mathématique de la théorie des graphes. C’est ce que nous proposent Adilson Luiz Pinto, Audilio Gonzales Aguilar et Carole Clauzel dans leur contribution “Visualisation des revues scientifiques - Web of Science ; Liste Qualis / Capes Brésil ; Co-occurrences scientifiques - auteurs, revues et documents”. Ils font parler les données bibliométriques des répertoires de périodiques scientifiques (le Web of Science et la Liste Qualis / Capes Brésil) en étudiant la fréquence et le caractère central, la productivité des auteurs, la co-occurrence etc. Cette contribution témoigne de la pertinence de la liste de revues brésiliennes et de la difficulté à repérer les « bonnes » revues, questions très certainement valables hors contexte local.L’utilisation d’outils d’analyse et de prospection comme les SIG permet aux organisations de mieux connaître leur territoire, de réagir en situation de crise et de mieux gérer et aménager celui-ci en offrant la possibilité d’une mutualisation et d’une diffusion de connaissances. Le processus de réalisation d’un outil géomatique d’évaluation, de gestion et de visualisation territoriale à visée décisionnelle nous est présenté par l’ingénieur d’études Gerlis Vianney dans “L’outil numérique au service de l’intelligence collective des territoires : l’accessibilité du département du Val de Marne comme stratégie de développement (94)”. L’intérêt majeur de l’interface cartographique Global Evaluation Urbaine (GEVU) est de donner un accès à chaque acteur aux informations d’accessibilité de tous les autres acteurs concernés.Enfin, Audilio Gonzales Aguilar et Coleta Vaisman proposent une réflexion théorique sur le pouvoir explicatif d’un modèle spatial et ses applications dans la visualisation de l’information et de la connaissance : “Le plan du métro comme métaphore spatiale et cognitive dans la visualisation”. Les auteurs constatent que la visualisation d’informations complexes et interconnectées au moyen d’un plan de métro est une métaphore de plus en plus utilisée, les données de nombreux domaines applicatifs s’y prêtant aisément. Or, les métaphores sont un outil important dans l’affichage de l’information car elles fournissent des modèles cognitifs pour les utilisateurs. De multiples exemples de cartes interactives montrent comment la carte du métro peut constituer un bon modèle conceptuel et cognitif, en plus d’un modèle spatial et cette visualisation pouvant être appliquée à de multiples domaines.Des progrès sont susceptibles d’être faits en combinant les stratégies que nous avons évoquées et une théorie reste à écrire pour nous permettre de répondre à des questions de visualisation de base telles que « Qu’est-ce qui fonctionne ? », « Pourquoi ça marche ? » et « Quelle est la meilleure manière d’afficher ces données ? » afin de rationaliser les résultats d’expériences d’utilisabilité et de perception. Il est possible que la base de cette théorie existe et que ce qui manque encore soit la synthèse nécessaire, mais il se peut également que celle-ci ne puisse pas être formalisée car elle fait appel à nos capacités de transformations complexes dans d’autres systèmes tout aussi complexes. Enfin, il s’avère délicat d’extrapoler ces résultats de visualisation graphique multidimensionnelle dans des théories en sciences sociales. Reste que l’interaction entre la théorie du domaine et les graphiques est pour l’instant une rhétorique puissante pour tester des hypothèses existantes et que cette approche sera amenée à se développer de multiples façons dans l’avenir, notamment en raison du passage en cours de la représentation de l’information géographique à la représentation géographique de l’information.L’hétérogénéité des applications vues ici et ailleurs soulèvent de plus en plus la question d’une transdisciplinarité. Faut-il voir ici les prémices d’un nouveau paradigme associant cartographie, visualisation de données et d’informations (dataviz, infoviz) ? Les nombreux travaux mettant en avant le néologisme geovisualanalytics montrent qu’une meilleure intégration à l’analyse de dynamiques spatiales des apports de la discipline infovis (visualisation d’informations) et de son excroissance visual analytics, permettrait de faire face à la massification des données en combinant les composantes temporelle, spatiale et informationnelle. Alors que le proverbe « une image vaut mieux que mille mots » (attribué à Confucius), n’a jamais semblé aussi actuel, on rappellera à tous l’importance d’un discours critique adjacent à un narratif visuel à grand potentiel sémantique.