Plusieurs analystes font l’erreur de présenter leurs mégadonnées en bloc aux membres de la haute direction. « C’est ce que j’appelle vomir ses données. C’est le piège dont doivent se méfier les analystes s’ils veulent être compris et demeurer efficaces au sein de leur organisation », a averti Roger Kamena, vice-président science et technologie des données chez Adviso. M. Kamena était l’un des invités à la toute première conférence Sciences des données, présentée par les Événements Les Affaires, le 12 février dernier, à Montréal. Ce rendez-vous a donné l’occasion d’entendre de nombreux experts venir partager leurs trucs et conseils sur les meilleures façons de communiquer les données. En voici quelques-uns.
Éliminez l’impression que vous faites des choses obscures
« Êtes-vous certains que votre entreprise a saisi le rôle important que vous occupez au sein de l’organisation? a demandé Pierre Dodin, scientifique des données chez Bombardier. C’est bien, a-t-il dit, d’utiliser des graphiques pour illustrer vos données. Mais le « pourquoi » demeure toujours présent. « Peut-être qu’un peu de formation et de communication sur vos tâches peuvent aider à mettre en lumière vos résultats », a-t-il souligné.
La création de petits réseaux de scientifiques des données au sein de vos organisations ou encore la multiplication de communications sur les médias sociaux pour illustrer vos concepts sont autant de petits exemples qui peuvent aider vos collègues à mieux saisir et comprendre les méthodes que vous employez », a indiqué Pierre Dodin.
Maîtrisez l’art de la visualisation
D’ailleurs, au sujet de la visualisation des données, assurez-vous d’utiliser les graphiques correctement, a conseillé Jessica Renaud, analyste chez BI iPerceptions. Cette experte a cité trois erreurs qu’il faut éviter dans la conception de graphiques. La première, les graphiques 3D. « C’est beau visuellement, mais ce n’est pas le meilleur rendu pour illustrer clairement la donnée. Au contraire, les formes 3D portent plutôt à confusion sur les réels résultats », a expliqué cette analyste.
Gare aussi à la surutilisation des couleurs. « Les couleurs doivent avant tout être utilisées pour ajouter de la valeur aux résultats affichés sur les graphiques et non pour rehausser l’aspect visuel. « À ce propos, tenez compte que certaines couleurs ne sont pas perçues par les personnes qui souffrent d’une déficience de la vision des couleurs », a-t-elle précisé.
Et la troisième erreur ? L’usage du superflu. La clé d’un bon graphique réside dans la façon de présenter les résultats des données. L’image doit ainsi demeurer simple et efficace.
Apprenez à raconter une histoire
Auriez-vous aimé, enfant, que l’on vous raconte l’histoire du petit chaperon rouge en point form ? « Il faut voir la présentation des données avec le même œil. Ça prend une histoire pour en faciliter la compréhension et la rendre, du coup, intéressante aux oreilles et aux yeux des principales personnes concernées, a conseillé Roger Kamena d’Adviso.
Son petit truc ? Marchez dans les souliers d’un exécutif. « Les gestionnaires sont des gens occupés par de multiples dossiers. Le résultat de vos données en est un parmi tant d’autres. Par conséquent, il faut leur faciliter la tâche. Il faut se glisser dans leurs souliers. Pour garantir la compréhension des résultats de vos données, vaut mieux focaliser sur les « pourquoi » et non les « comment » pour l’atteinte de vos objectifs. »
Quelques règles sont également de mise pour maximiser vos chances de bien communiquer le message. « D’abord, ça prend un descriptif général du contenu auquel vous aurez ajouté des métriques clés. Notamment le gros chiffre. Le tout doit être accompagné d’un graphique qui illustre clairement les résultats », a signalé Roger Kamena.
En résumé, il faut prendre le temps de déterminer les données qui pourront le mieux assumer la compréhension et la décision d’affaires. « Et surtout, il ne faut surtout pas s’aventurer devant la haute direction sans avoir au préalable un objectif et une question d’affaires bien définis. »
Avant d’aborder l’IA, sachez dans quoi vous vous embarquez
Qui dit science des données, dit aussi intelligence artificielle. « Avant de vous lancer dans des projets d’intelligence artificielle, mieux vaut avoir le soutien de votre haute direction », a recommandé Margaux Luck, chercheuse appliquée en technologie avancée de l’Institut québécois d’intelligence artificielle (MILA). « Mieux vaut favoriser les petits pas, les essais ou mener des projets pilotes avant de vous lancer dans de grandes réalisations », a-t-elle dit.
« De plus, renseignez-vous sur ce qui existe déjà dans votre domaine et à quel stade se trouve la recherche afin d’avoir une bonne idée de ce qui est déjà fait et pourrait être utilisé au sein de votre entreprise », a conseillé Margaux Luck. Cette experte a également tenu à rappeler que l’IA n’est pas réservée qu’aux grandes entreprises. Elle peut également servir aux PME. Le MILA travaille d’ailleurs avec plusieurs d’entre elles.
