Dataviz accessible
La visualisation de données (ou dataviz) fait partie intégrante de nos documents numériques. Page web, application bancaire, présentation PowerPoint, nous schématisons partout d’importants volumes de données. Mais ces graphiques sont-ils accessibles ? Rarement. Et pourtant, ce n’est pas si difficile à faire. En réalité, beaucoup de choses dépendent de l’outil sur lequel vous travaillez.
La suite Microsoft Office vous permet de vérifier le niveau d’accessibilité des documents que vous produisez. E-mail, texte, présentation PowerPoint, note, ou encore tableau, vous pouvez facilement rendre vos documents accessibles avant de les partager.
Voici donc quelques grands principes d’accessibilité pour partager votre expertise avec le plus grand nombre.
Expliquez le sens de vos graphiques
Afin que tout le monde puisse comprendre vos graphiques, il est essentiel d’en expliquer le sens. Commencez par résumer l’idée principale dans un texte alternatif (alt-text) pour les utilisateurs de lecteur d’écran. Par exemple :
Cette semaine, les ventes ont connu une forte hausse, avec un pic jeudi.
Vous pouvez aussi donner plus de détails à côté du graphique, dans un texte accessible pour tout le monde – surtout si ce que vous avez à dire est trop long pour un texte alternatif (maximum 125 caractères) :
Nous enregistrons une augmentation de 20% cette semaine, dont 12% se situent spécifiquement jeudi. Les ventes ont ainsi atteint 12 000 € juste pour cette journée, et 50 000 € sur toute la semaine.
En résumant ce que montrent vos graphiques en quelques phrases claires, vous permettez à vos collègues d'y revenir plus tard de façon autonome. Et ça fonctionne pour tout le monde, y compris pour des personnes qui utilisent un lecteur d'écran ou qui ne sont pas aussi expertes que vous en data.
N’utilisez pas que les couleurs pour différencier des données
Dans un graphique, on utilise souvent les couleurs pour différencier deux types de données. Mais tout le monde ne peut pas forcément les distinguer. Le daltonisme touche en effet 1 homme sur 12 et 1 femme sur 200. Plutôt qu’avec les couleurs, vous pouvez différencier vos types de données avec des formes ou des motifs. Ou en rajoutant des labels directement dans vos graphiques. Le principal étant que la couleur ne soit pas le seul indicateur pour différencier deux types de données.
Faites attention au contraste des couleurs
Quand on n’est pas designer, les supports de présentation peuvent être difficiles à réaliser. L’erreur la plus commune est d’associer des couleurs qui ne sont pas assez contrastées pour être vues par tout le monde. De manière générale, évitez les couleurs claires sur du blanc, les couleurs foncées sur du noir, ainsi que le vert sur du rouge et vice-versa. En cas de doute, vous pouvez utiliser Contrast Finder pour vérifier les associations de vos couleurs. Ou à défaut, respectez bien la charte graphique de votre entreprise afin d’éviter les faux-pas.
Comment intégrer l’accessibilité dans ses conceptions web ?
Dans cet épisode du podcast Product Design Insights, Sarah Dabin et Stéphanie Walter échangent entre autres choses sur la dataviz accessible. Elles discutent des éléments indispensables, notamment quand on travaille sur une interface mobile. Cet épisode est en quatre parties, je vous les recommande toutes.
