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.

Dans un contexte de génération massive de données, la datavisualisation devient un moyen privilégié d'accès à l'information. Elle constitue un enjeu pour l'innovation et la recherche, pour les organisations et les individus parce qu'elle rend les mégadonnées (big data) commensurables à nos moyens perceptifs et cognitifs.

La datavisualisation, processus de traitement des données, s'appuie sur une méthodologie spécifique et repose sur un écosystème d'outils utilisés à chaque étape du processus, de la collecte à sa diffusion finale. Avec l'élargissement des pratiques de visualisation, le prochain défi portera sur la conception de solutions innovantes intégrant ce processus dans sa globalité.

La physicalisation de données, nouveau champ de recherche, vise à faciliter l'exploration, la compréhension et la communication de données par des représentations physiques. Ce champ de recherche s'intéresse à l'utilisation des nouvelles technologies pour faciliter la construction de ces représentations physiques et les rendre dynamiques.