Transformer une bibliothèque en Hub pour s'adapter aux pratiques des nouvelles générations, tel était le projet de KEDGE Business School campus de Marseille. Cet article relate cette aventure.

La datavisualisation est utilisée par la recherche pour comprendre les phénomènes sociaux. Entre théorie et pratique, elle a plusieurs destinations et peut intervenir à différentes étapes de la recherche. Le point par un sociologue.

L'appropriation massive des procédés de traitement visuel par les médias signe l'avènement de la visualisation de données. Dans ce contexte, il est important de saisir les enjeux que soulèvent la visualisation de données et le design d'information qui poursuivent des objectifs communs de transmission de sens auprès de la société civile.

Cinq règles pour que la présentation graphique de données permette réellement de saisir une question et... d'apporter des réponses

La visualisation s'inscrit dans la tradition des pratiques informationnelles dont l'objectif est de réaliser un document de synthèse présentant des aspects d'un ensemble de données complexes.

Le développement du Big data et de l'Open data renforce l'intérêt pour la datavisualisation, moyen de rendre lisibles de grandes quantités de données. Les secteurs d'application sont multiples, mais la conception des visualisations de données est complexe et nécessite des compétences spécifiques, comme la maîtrise des outils et de la chaîne de traitement des données.

Faire converger l'audience vers un objet numérique spécifique demande à donner du sens aux données numériques produites par celle-ci. La visualisation de ces données est un outil stratégique pour assister cette pratique.

Après ses premiers pas dans l'Open data, la Ville de Paris poursuit son engagement dans la création de nouveaux services. L'Open data pourrait-il devenir un instrument d'analyse ouvert au grand public ?

L'émergence de nouvelles connaissances, de retours d'expériences sur la qualité des algorithmes et des données est au coeur de la pratique de la datavisualisation.

Visualiser pour mieux comprendre est un processus ancien recourant aux schémas et aux cartes. Aujourd'hui, la datavisualisation devient une discipline avec des techniques numériques prometteuses. C'est une opportunité à saisir pour les chercheurs français, dans un contexte de surcharge informationnelle et d'enjeux décisionnels majeurs.