Outils – Graphiques spécialisés

Les graphiques spécialisés dans l’outil

Tous les graphiques ne répondent pas au même type de question.

Certains répondent à des attentes classiques :

• de description,
• de comparaison,
• ou de mise en relation.

D’autres interviennent lorsque la question posée change de nature :

• perception d’un prix,
• arbitrage stratégique,
• concentration d’une répartition,
• circulation de flux,
• maintien dans le temps,
• ou structure relationnelle (SNA).

Les graphiques spécialisés ne doivent donc pas être compris comme des versions plus sophistiquées de graphiques standards.

Ils correspondent à des cas où une forme ordinaire ne suffit plus à restituer correctement le problème posé.

À quoi sert cette page

Cette page sert à situer les graphiques spécialisés dans la logique générale de l’outil.

Son rôle n’est pas de proposer un catalogue de rendus, mais de montrer dans quels cas certains graphiques deviennent plus cohérents que d’autres.

Autrement dit, la question décisive n’est pas de savoir :

• quel graphique est le plus impressionnant.

La question est :

• à partir de quel moment une forme standard cesse-t-elle d’être suffisante.

Ce que ces graphiques ont en commun

Ces graphiques n’ont pas seulement en commun leur forme.

Ils partagent surtout une même condition de validité : ils ne deviennent pertinents que si le problème a été correctement cadré.

Ils supposent en général :

• une question plus spécifique ;
• une logique de lecture plus exigeante ;
• une vigilance plus forte sur ce que le graphique montre réellement ;
• une distinction claire entre visualisation utile et surinterprétation.

Ils n’ont donc pas vocation à remplacer les formes classique.

Ils interviennent lorsque celles-ci ne suffisent plus.

Prix psychologique (PPO)

Le prix psychologique sert à représenter une zone d’acceptabilité perçue.

Il devient pertinent lorsque l’on cherche à comprendre à partir de quel niveau un prix est jugé :

• trop bas pour rester crédible,
• ou trop élevé pour demeurer acceptable.

On n’est plus ici dans une simple comparaison de prix, mais dans une lecture de seuils subjectifs.

Ce graphique ne fournit pas un « bon prix » en soi.

Il restitue une perception déclarée dans un dispositif de questionnement précis.

Exemple
Une entreprise teste le prix acceptable d’un nouveau soin cosmétique. Le graphique permet de repérer la zone où le prix ne paraît ni suspicieusement bas, ni excessivement élevé.

Matrice importance × performance

La matrice importance × performance sert à croiser deux dimensions afin de faire apparaître des priorités d’action.

Elle devient utile lorsque l’enjeu n’est pas seulement de savoir ce qui est bien ou mal évalué.

Mais de savoir :

• ce qui est important sans être suffisamment satisfaisant,
• ou ce qui fonctionne correctement sans constituer une priorité forte.

Sa logique est décisionnelle. Elle aide à hiérarchiser.

Elle ne doit toutefois pas être lue comme un mécanisme automatique.

Les quadrants n’ont de sens que si les axes sont eux-mêmes bien construits et réellement interprétables.

Exemple
Dans une enquête de satisfaction, on mesure pour plusieurs attributs l’importance perçue et la performance ressentie. La matrice aide à repérer les dimensions à traiter en priorité.

Carte de positionnement

La carte de positionnement sert à représenter des objets dans un espace à deux dimensions.

Elle devient utile lorsqu’il faut montrer :

• des proximités,
• des écarts,
• des regroupements,
• ou des oppositions entre marques, produits ou offres.

Son intérêt est de rendre visible une structure comparative d’ensemble.

Elle ne démontre pas à elle seule la validité des axes, ni les causes des positions observées.

Elle doit donc être lue comme une représentation relative.

Exemple
Des marques de café sont placées selon deux axes perçus, par exemple « traditionnel / moderne » et « accessible / premium ». La carte rend visible les proximités concurrentielles.

Matrice portefeuille

La matrice portefeuille sert à représenter plusieurs unités selon deux dimensions stratégiques, souvent avec une taille de bulle correspondant à leur poids relatif.

Elle devient utile lorsque la question porte sur l’arbitrage entre unités :

• développer,
• maintenir,
• sélectionner,
• ou désengager.

Elle simplifie fortement la réalité.

Son intérêt est :

• de rendre lisible une logique d’allocation,
• non de remplacer le raisonnement stratégique.

Elle doit donc être comprise comme un outil de cadrage, pas comme une décision automatique.

Exemple
Une entreprise compare plusieurs segments d’activité selon leur attractivité de marché et sa position concurrentielle. La taille des bulles représente ici le chiffre d’affaires de chaque segment.

Carte concurrentielle

La carte concurrentielle sert à représenter la position relative d’acteurs dans un espace de concurrence.

Elle devient utile lorsqu’il faut comprendre comment des acteurs se distribuent selon des axes de différenciation choisis :

• prix,
• innovation,
• qualité perçue,
• largeur d’offre,
• proximité,
• ou autre critère pertinent.

Sa valeur dépend entièrement de la qualité des axes retenus.

Une carte concurrentielle faible est souvent moins un problème graphique qu’un problème de cadrage.

Exemple
Des enseignes de distribution sont placées selon deux axes, par exemple « niveau de prix » et « largeur d’assortiment ». La carte permet de voir les proximités et les positions distinctives.

Courbe de Lorenz et indice de Gini

La courbe de Lorenz sert à représenter une répartition cumulative afin de rendre visible son degré de concentration ou d’inégalité.

Elle devient utile lorsque l’on cherche à comprendre comment une grandeur se distribue entre unités :

• revenus,
• ventes,
• patrimoine,
• parts,
• volumes,
• ou allocations.

L’indice de Gini fournit une mesure synthétique.

La courbe, elle, permet de lire la forme même de l’inégalité.

Ce graphique ne dit pas d’où vient l’inégalité.

Il montre comment elle se présente.

Exemple
On étudie la répartition du chiffre d’affaires entre clients. La courbe montre si une part réduite de clients concentre une part élevée des ventes.

Heatmap de structure matricielle

La heatmap de structure matricielle sert à rendre visible une structure d’intensité dans une matrice.

Elle devient utile lorsqu’un tableau est trop dense pour être lu efficacement case par case, mais qu’une organisation d’ensemble peut être rendue visible par contraste.

Elle aide à repérer rapidement des concentrations ou des zones de faible intensité.

Elle ne remplace cependant ni les effectifs ni le tableau de départ.

Elle doit donc être lue comme une couche de lecture supplémentaire.

Exemple
Un tableau croise segments de clientèle et catégories de produits. La heatmap fait apparaître immédiatement les zones où certaines associations sont particulièrement marquées.

Courbes de survie / rétention

Les courbes de survie ou de rétention servent à représenter le maintien d’unités dans le temps.

Elles deviennent utiles lorsque l’enjeu n’est pas seulement de suivre une évolution moyenne, mais de comprendre à quel rythme :

• des individus,
• des clients,
• des cas,
• ou des unités

restent présents ou sortent du système observé.

Le temps n’est pas ici un simple décor chronologique. Il est constitutif du phénomène.

Exemple
Une plateforme suit la part d’utilisateurs encore actifs après leur inscription. La courbe de rétention montre à quel moment les abandons deviennent les plus marqués.

Courbe de survie de Kaplan-Meier

La courbe de survie de Kaplan-Meier constitue une forme spécialisée de courbe de survie.

Il devient pertinent lorsque toutes les unités :

• ne sont pas observées pendant la même durée,
• ou lorsqu’une partie des observations est censurée.

Son intérêt tient précisément à cette capacité à intégrer correctement une information incomplète.

Il suppose toutefois que :

• le temps,
• l’événement,
• et la censure

soient définis sans ambiguïté.

Sans cela, la courbe perd sa validité analytique.

Exemple
On suit le délai avant rechute chez des patients dont tous ne sont pas observés pendant la même durée. La courbe de survie de Kaplan-Meier permet d’estimer la survie en tenant compte des cas censurés.

Diagramme de flux de type Sankey

Le diagramme de flux de type Sankey sert à représenter des flux entre :

• états,
• catégories,
• étapes,
• ou positions.

Il devient utile lorsque l’on cherche à rendre visible une circulation :

• passages,
• transferts,
• réorientations,
• redistributions,
• pertes
• ou continuités.

Son intérêt principal est structurel.

Il montre comment un système de flux est organisé.

Il devient en revanche rapidement illisible si le nombre de nœuds ou de liens devient trop élevé.

Exemple
On observe les passages d’étudiants entre filières d’une année à l’autre. Le diagramme de flux de Sankey permet de visualiser les maintiens, les réorientations et les sorties.

Réseau relationnel (SNA)

Le graphe relationnel (SNA) en analyse de réseaux, sert à représenter des liens entre unités.

Il devient utile lorsque l’objet principal n’est plus une variable isolée, mais une structure relationnelle entre :

• personnes,
• organisations,
• comptes,
• événements,
• ressources,
• ou interactions.

Ce type de représentation permet de rendre visibles :

• des centralités,
• des proximités,
• des sous-ensembles,
• des positions intermédiaires,
• ou des positions périphériques.

Il ne faut toutefois pas lui faire dire davantage que ce qu’il montre :

• un réseau représente une structure de liens,
• il n’explique pas à lui seul la logique sociale ou organisationnelle de ces liens.

Exemple
On cartographie les collaborations entre chercheurs à partir des co-signatures d’articles. Le réseau fait apparaître les acteurs centraux, les passerelles et les sous-groupes.

Ce que cette page permet d’éviter

Cette page permet d’éviter trois erreurs fréquentes :

• la première consiste à croire qu’un graphique plus spécialisé serait automatiquement meilleur,
• la deuxième consiste à confondre sophistication visuelle et rigueur méthodologique,
• la troisième consiste à mobiliser une forme spécialisée pour compenser un problème mal posé.

Un graphique ne corrige jamais, à lui seul, un cadrage insuffisant.

Dans l’outil

Dans l’outil, ces graphiques spéciaux ne forment donc pas un bloc autonome séparé du reste.

Ils interviennent lorsque certaines configurations les rendent plus cohérents que :

• un histogramme,
• un nuage de points,
• une courbe simple,
• ou un tableau.

Le principe reste identique dans tous les cas :

• la forme de restitution doit rester proportionnée à la structure du problème.