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La dataviz a un rôle important à jouer dans la réalisation des livrables en permettant notamment de représenter visuellement des informations et des analyses qui auraient pu avoir beaucoup moins d’impact si elles avaient été uniquement restituées sous forme de texte.

Mais utiliser la dataviz dans ses livrables, ce n’est pas appuyer sur un bouton pour récupérer en un clic toute une série de représentations graphiques adaptées à ses problématiques. Ce serait trop beau. C’est en réalité beaucoup plus complexe et fastidieux et nous en avons fait l’expérience à partir d’un exemple concret.

Nous avons récupéré un corpus issu d’une veille concurrentielle réalisée sur le thème des bactéries probiotiques. La veille était réalisée à l’échelle internationale dans des sources diverses et dans différentes langues : presse, blogs, réseaux sociaux, contenus multimédias, etc. Les informations pertinentes étaient ensuite intégrées dans une plateforme de diffusion.

Chaque « pièce d’information » présentait la forme suivante : Titre, descriptif ou résumé, source et date de publication et différents tags pour qualifier l’information et la rendre plus facilement « retrouvable » dans le futur. Parmi les tags, on retrouvait le ou les acteurs concernés, la zone géographique ou encore le type d’information dont il s’agissait, etc.

Imaginons maintenant que nous souhaitons ajouter une dimension plus visuelle et un niveau d’analyse supplémentaire au livrable de veille en y intégrant des dataviz.

La dataviz semble désormais être partout dans notre monde de l’information professionnelle, dans les demandes des clients et… dans les plateformes de veille.

Cette irruption du quantitatif, de l’analytique et du visuel dans des masses d’information documentaire longtemps sous-exploitées est à notre sens extrêmement positive, tant l’extraction et l’interprétation des données, rendue possible par la dataviz, donnent du sens à celles-ci et valorisent le travail de collecte et capitalisation des professionnels de l’information et de la veille.

Mais attention, utiliser la cartographie dans le but d’embellir une présentation ou, pire, en faire un argument de vente à une direction d’entreprise en promettant de générer «automatiquement» du sens via des graphes et représentations diverses, est en soi une aberration trop souvent observée… La dataviz comme pensée «automatisée», voire magique, est un facteur de risque, de contresens et confusion.

L’une des confusions que l’on voit souvent est due à l’absence de réflexion suffisante en amont, sur la nature des données que l’on doit traiter et sur le mode de datavisualisation à choisir. L’enjeu ici est important : l’analyse visuelle des données ne peut se faire sans outil, ni développement de compétences adéquates, et le coût n’est finalement pas neutre.

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Pour illustrer cette affirmation, nous partageons l’exemple d’une demande récemment formulée par une lectrice, qui porte sur l’utilisation du fameux logiciel de datavisualisation Gephi pour identifier à partir de Twitter de nouvelles sources d’information sur la santé numérique. L’idée était que les comptes les plus prolixes étaient ceux qui véhiculaient le plus de liens vers des références, potentiellement récupérables via l’extraction des noms de domaine.

Cette nouvelle rubrique « FICHE SYNTHETIQUE » se propose d’aider à comprendre en un clin d’œil les informations clés de chaque numéro de NETSOURCES. La datavisualisation faisant l’objet d’un numéro double, vous trouverez ici un rappel du précédent numéro. Cette rubrique sera également déclinée en version pédagogique « pas à pas » et commentée dans nos fiches pédagogiques « Les essentiels de la veille». Bonne lecture !

 

Les métiers des professionnels de l’information, - documentation, veille, KM et autres fonctions liées à la gestion de l’information, - ont toujours été en prise directe avec les évolutions du numérique.

Il nous semble que ces évolutions impactent nos métiers de deux façons différentes. 

La première est une déstabilisation forte, sous l’effet par exemple de l’arrivée d’Internet hier ou de l’IA aujourd’hui qui « concurrencent » et remettent en cause l’existence même du professionnel.

La seconde agit plutôt comme un moteur de transformation. Elle a pour effet d’élargir les compétences du spécialiste car elle le pousse à intégrer les nouveautés technologiques dans son offre de service et à monter en compétence. On l’a vu par exemple avec les systèmes de GED, et cela nous paraît être aussi le cas de la data.

Depuis une dizaine d’années la data « interroge » les différents profils de spécialistes. Elle pose la question de leur ouverture au monde des données quantitatives, et non plus seulement qualitatives.

L’irruption d’un monde de chiffres bouscule le savoir-faire établi du spécialiste de l’information textuelle, formé aux traitements de nature documentaire sur de gros corpus de textes. En cela elle brouille la représentation des métiers du document et des compétences qui leur sont rattachées. Et il n’est pas si simple d’identifier les techniques d’exploitation et d’analyse de ce nouveau champ numérique.

Si les référentiels de compétences sont nombreux pour les data scientists et autres data managers, nous n’en avons pas vu de convaincants pour les nouvelles compétences des professionnels de l’information. Étrangement, on voit des référentiels ou offres d’emploi de profils « purement data » intégrer des compétences de veille mais l’inverse est loin d’être vrai.

Dans le monde de la veille, on peut aisément s’imaginer que la dataviz a surtout un rôle à jouer au niveau de l’analyse et des livrables.

Elle a en réalité un rôle à jouer à tous les niveaux.

Dans cet article, nous analysons précisément la place de la représentation visuelle à toutes les étapes de la veille (de la définition des besoins jusqu’à la diffusion), d’abord sous l’angle du type de représentation puis avec le prisme des outils des dataviz.

Quelle représentation visuelle pour quelle étape du processus de veille ?

Définition des besoins

Quand on souhaite mettre en place une veille, il faut commencer par définir précisément les besoins en allant interroger les personnes concernées par la veille comme les futurs destinataires notamment : pour qui, pourquoi, que veut-on apprendre et découvrir, que sait-on déjà, etc.

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À ce stade, la datavisualisation peut tout à fait trouver sa place comme représentation mentale de la pensée.

On est ici dans le cas d’une datavisualisation qui :

• représente des données que l’on connaît déjà (récupérées en discutant avec les personnes concernées) ;
• traite un faible volume de données et d’informations (gérable humainement) ;
• est construite manuellement et humainement ;
• est fixe (représentation à un instant T des besoins) même si elle peut évoluer dans le temps (à la fin du cycle de la veille) ;
• ne nécessite pas d’outils compliqués.

La datavisualisation (souvent appelée dataviz) est une représentation graphique permettant de synthétiser des données quantitatives surtout mais aussi qualitatives.

Dans son ouvrage « Rechercher l’information stratégique sur le Web », Véronique Mesguich propose une vision intéressante de ce que la datavisualisation apporte aux professionnels de l’information. 

À travers notamment la retranscription d’un échange avec Serge Courrier, l’ouvrage met en avant que dans le monde de la veille et de la recherche d’information, la datavisualisation distingue deux grands usages :

• Représenter graphiquement des informations que l’on connaît déjà pour les rendre plus intelligibles et compréhensibles avec un gain de temps pour celui qui la reçoit (c’est le cas par exemple des livrables de veille à fort contenu graphique - comme les tableaux et diagrammes que l’on peut voir régulièrement).  On travaille ici plutôt sur un faible volume de données.
• Faire émerger des informations, relations, concepts, signaux, etc. que l’on ne connaissait pas à partir d’un gros volume de données ; c’est le cas des outils de recherche et de veille qui offrent des solutions d’analyse intégrées à leurs outils.

Véronique Mesguich indique que la datavisualisation au sens strict du terme correspond en réalité uniquement à ce deuxième usage, mais que dans le langage courant, le mot est souvent utilisé pour désigner toute forme de représentation de données.

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Dans cet article, nous avons donc choisi de parler de datavisualisation au sens large, car ce sont bien toutes les formes de représentations de données qui ont leur place dans les processus de veille.

Nous nous intéresserons aux données, quelles qu’elles soient, qu’il s’agisse de représenter des données que l’on connaît déjà ou de faire émerger des données que l’on ne connaît pas, de traiter de gros volumes de données ou des volumes moindres gérables manuellement, de travailler sur des représentations de données textuelles ou chiffrées - souvent appelées informations qualitatives et quantitatives.

Depuis quelques années, les plateformes de veille intègrent de plus en plus de fonctionnalités de dataviz.

Dans la grande majorité des cas, les outils de veille intègrent la représentation visuelle au niveau de l’analyse des résultats de veille. Ils aident l’internaute à se repérer dans un vaste volume d’informations, à détecter plus rapidement et facilement des informations importantes qu’il ne connaît pas encore et à exporter ces visualisations pour les intégrer à des livrables.

Mais si tous les outils de veille parlent de dataviz ou de fonctionnalités analytiques, ce qui se cache derrière ce terme « vendeur » varie en réalité d’un outil à l’autre.

Tous proposent aujourd’hui des dashboards personnalisables avec différentes représentations visuelles. Certains ont choisi de continuer à développer leurs propres solutions de datavisualisation en interne là où d’autres ont préféré choisir des connecteurs avec des outils dédiés à la datavisualisation comme les outils de BI (Business Intelligence) dès qu’il s’agit d’aller plus loin. Ce qui va varier également, c’est le degré de personnalisation de ces datavisualisations, les corpus qui servent à la réalisation de ces visualisations ou encore l’existence ou non de graphes relationnels permettant de voir des liens entre les données.

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Quand on dispose déjà d’un outil de veille, il est intéressant de regarder en profondeur ce qu’il propose en matière de datavisualisation, car ce n’est pas toujours si intuitif, ni toujours très bien mis en valeur.

Si on est à la recherche d’une plateforme de veille, il va falloir déterminer en amont quelle place donner à la datavisualisation dans son processus de veille et ensuite examiner ce que chaque outil propose en la matière. Les sites Web des différents acteurs ou les brochures mettent finalement plutôt mal en valeur cette dimension dataviz et on ne peut comprendre les différentes fonctionnalités qu’en discutant avec les différents acteurs.

Attention à regarder précisément sur quel corpus il est possible de réaliser les visualisations : le Graal, s’il existe, étant de pouvoir y inclure des données de sources diverses (presse, réseaux sociaux, sites Web, brevets, informations scientifiques, informations issues de bases de données professionnelles, etc.). Si les données entrantes sont biaisées ou très incomplètes, l’analyse qui sera faite derrière sera nécessairement biaisée et incomplète (la fameuse théorie du Garbage in Garbage out).

Dans cet article, nous faisons donc un tour d’horizon de ce que proposent les outils classiques du veilleur en matière de représentation visuelle des données. Comment cela vient-il s’interfacer dans le processus de veille, quels sont les avantages de ses fonctionnalités, leurs limites et dans quels cas faut-il plutôt se tourner vers des outils dédiés à la datavisualisation.

Quand la datavisualisation n’est pas incluse ou pas suffisamment aboutie dans les outils de recherche ou de veille que l’on utilise au quotidien, il n’y a pas d’autre choix que de se tourner vers des outils dédiés à la représentation visuelle de données.

Et le moins que l’on puisse dire, c’est qu’on se retrouve vite confronté à un marché extrêmement vaste et surtout très disparate dans lequel il est très difficile de se repérer et de trouver l’outil adapté à ses besoins particuliers.

Il est en effet impossible de mettre sur le même plan un outil qui permet de réaliser des infographies manuellement, des graphes relationnels, un outil de data storytelling, un tableur qui permet de réaliser des graphes ou un outil de Business Intelligence.

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Ces outils n’ont tout simplement rien en commun si ce n’est leur côté visuel. Ils ne répondent pas aux mêmes besoins ni aux mêmes problématiques. Et pourtant, nombreux sont les articles sur le Web du type « les X meilleurs outils de dataviz » qui mêlent sans distinction et sans réflexion tous ces outils.

Le but de cet article n’est donc pas de tester tout ou partie des outils de représentation des données, pas plus que de juger la valeur sur ces outils. Le but est ici de donner les clés pour se repérer dans cet univers très vaste et réussir à se diriger vers le ou les types d’outils correspondant à ses besoins en matière de veille.

Le marché des outils de veille est un univers vaste qui regroupe aussi bien les grosses plateformes de veille et de social media monitoring que des outils moins onéreux comme les outils de surveillance de pages et les lecteurs de flux RSS.

Après avoir exploré en détails le marché des plateformes de veille en 2020 puis celui des outils de surveillance de pages en 2021, il est temps maintenant de se tourner vers les incontournables lecteurs/agrégateurs de flux RSS qui réussissent à allier fonctionnalités puissantes pour la veille (et même la recherche d’information !) et tarifs abordables.

Appréhender les lecteurs RSS pour la veille ne peut se faire sans une connaissance préalable du RSS et des flux RSS dans leur ensemble et de leur place dans les processus de veille. C’est justement le thème que nous avions abordé dans le précédent numéro de NETSOURCES en nous focalisant sur les flux RSS comme moyen de surveiller n’importe quelle source présente sur le Web. Nous avions notamment vu comment récupérer un flux RSS sur la majorité des sites Web, les réseaux sociaux, les newsletters ou encore les moteurs Web et Google Actualités.

Dans ce nouveau numéro, il est maintenant temps de s’intéresser aux étapes suivantes et tout particulièrement au choix crucial d’un lecteur/agrégateur de flux RSS pour réaliser sa veille.

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Le choix de l’outil n’est pas nécessairement chose aisée, car les acteurs sont nombreux et les fonctionnalités offertes très différentes d’un acteur à l’autre. Il est loin le temps où la quasi-totalité des lecteurs de flux RSS était gratuite et proposait des fonctionnalités basiques et très similaires.
Le marché que nous avons aujourd’hui sous les yeux est beaucoup plus complexe et disparate.

1. Dans ce premier article, nous proposons un panorama des acteurs et outils composant le marché des lecteurs/agrégateurs RSS pour avoir une vision claire du marché et bien comprendre le positionnement de chacun et ainsi avoir toutes les clés en main pour bien faire son choix.
2. Dans le second article, nous nous intéresserons aux critères et questions qu’il faut se poser quand il s’agit de choisir un lecteur de flux RSS pour sa veille.
3. Les articles suivants seront entièrement consacrés à Inoreader et Feedly qui sont aujourd’hui les lecteurs de flux RSS les plus utilisés par les professionnels de l’information et de la veille en France.
4. Nous terminerons ensuite par le test et l’évaluation de 6 lecteurs de flux RSS proposant des positionnements et fonctionnalités originaux ou innovants et qui pourront répondre aux besoins spécifiques des professionnels de la veille pour lesquels Inoreader et Feedly ne sont pas ou pas complètement adaptés.

Si Feedly et Inoreader sont aujourd’hui les deux lecteurs RSS les plus plébiscités pour la veille (non sans raison), ils ne conviennent pas nécessairement à tout le monde : soit en raison du prix qui ne cesse d’augmenter avec les années, soit en termes d’hébergement et de sécurité des données (certaines entreprises n’autorisent pas l’utilisation de certains outils hébergés en ligne), soit en termes de fonctionnalités (ils en ont beaucoup pour la veille, mais ne peuvent couvrir l’ensemble des besoins).

Pour cet article, nous avons sélectionné 6 agrégateurs de flux RSS parmi tous ceux sur le marché qui sont sur le papier les plus prometteurs et intéressants pour toute personne faisant de la veille : Feedbro, Fresh RSS, New Sloth, Feedbin, Newsblur et Feeder.

Nous les avons testés, avons évalué leur potentiel pour le veilleur et avons analysé leurs particularités et leur valeur ajoutée par rapport aux autres outils du marché et notamment Feedly et Inoreader.

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Feedbro : gratuité et réseaux sociaux au programme

Feebro fait partie de cette génération d’outils apparus après la disparition de Google Reader en 2013.

Sa particularité par rapport aux autres outils, c’est qu’il se présente sous la forme d’une extension de navigateur (Chrome, Vivaldi, Brave, Firefox et Edge) et qu’il est complètement gratuit. Et alors que les outils fonctionnant sous la forme d’une extension de navigateur sont en général très simplistes, celui-ci a le mérite de proposer des fonctionnalités plutôt évoluées.

Au niveau ergonomique, on est assez loin des belles interfaces proposées par certains lecteurs RSS. On reste ici avec une interface un peu datée, mais là n’est pas son point fort.