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title: Pourquoi l’analytique visuelle?
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description: Blueprint explanation of why visual analytics accelerates exploration using pre-attentive attributes.
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# Pourquoi l’analytique visuelle?

> [!TIP]
> 
> Ce contenu fait partie de Tableau Blueprint, un cadre de maturité vous permettant d’approfondir et d’améliorer la façon dont votre organisation utilise les données pour générer de l’impact. Pour commencer votre voyage, faites notre [évaluation](https://www.tableau.com/fr-ca/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment).

L’analytique visuelle est un moyen d’explorer et de comprendre les données. Elle soutient et accélère le processus d’analyse lui-même. Vous pouvez poser une question, obtenir la réponse et poser des questions de contrôle, tout cela dans une interface visuelle. Une histoire prend forme d’une synthèse visuelle à l’autre. Plus tard, vous pourrez retracer l’histoire afin de repenser, d'explorer et de partager. En bref, l’analytique visuelle vous permet d’envisager diverses pistes tandis que vous visualisez les données et que vous interagissez directement avec elles.

## Attributs préattentifs

L’analytique visuelle tire parti des attributs préattentifs pour vous guider vers les voies les plus utiles. Ces attributs sont l’information que nous pouvons traiter visuellement presque immédiatement, avant que cette information soit envoyée aux parties du cerveau qui gèrent l’attention. Les attributs préattentifs sont illustrés ici :

![Une grille d’images montrant les concepts clés de la perception visuelle.](/tableau/next/fr-ca/blueprint/fr-ca/Img/bp_why_visual_analytics.png)  
Attributs préattentifs

Ce sont généralement les meilleures façons de présenter les données, parce que nous pouvons voir ces modèles sans avoir besoin de penser ni de les traiter. En réalité, ces capacités ont évolué chez les humains comme moyens d’évaluer rapidement une situation, de discerner les tendances et de décider s’ils doivent agir. Les créateurs de contenu encoderont visuellement des données pour révéler de nouveaux renseignements lors de la création de visualisations dans Tableau.

## Explication de l’encodage visuel

À mesure que vous déployez Tableau à l’échelle de l’organisation, certaines personnes verront la valeur immédiate de l’analytique visuelle, tandis que d’autres pourraient décider de continuer à utiliser les feuilles de calcul ou les rapports traditionnels dans un format tabulaire. Vous devrez probablement communiquer la valeur de l’analytique visuelle et aider ces personnes à percevoir les données sous un autre angle, en leur montrant concrètement ce qui est possible lorsque les données sont représentées visuellement, notamment au moyen de couleurs, de formes et de tailles.

Ces étapes contribuent à rendre les visualisations de données plus familières, lorsque vous les créez pour d’autres. Commencez d’abord par un format tabulaire familier. Voici un exemple de la façon dont une personne pourrait voir les ventes et les bénéfices dans un tableau de texte. Pour trouver les valeurs les plus élevées et les plus basses, il faut une analyse complète des lignes et des colonnes.

![Un tableau affichant les chiffres de ventes et de bénéfices par zone géographique, catégorie et sous-catégorie.](/tableau/next/fr-ca/blueprint/fr-ca/Img/bp_why_visual_analytics_1_512x278.png)

Données tabulaires, simples

Ajouter de la couleur aux nombres négatifs et les mettre en forme avec des parenthèses les fait ressortir, mais seulement si vous cherchez des nombres négatifs. Pour tout le reste, une analyse du tableau est nécessaire pour comparer les valeurs.

![Un tableau affichant les ventes et les bénéfices par catégorie, sous-catégorie et zone géographique.](/tableau/next/fr-ca/blueprint/fr-ca/Img/bp_why_visual_analytics_2_512x277.png)

Données tabulaires avec une couleur pour les valeurs négatives

Ensuite, à mi-chemin entre un tableau de texte et une visualisation complète, la couleur peut être utilisée pour montrer les valeurs élevées et faibles, mais il faut quand même que le lecteur concilie les gammes de couleurs entre les deux mesures.

![Un diagramme de densité affichant les chiffres de ventes et de bénéfices pour différentes zones géographiques et catégories de produits.](/tableau/next/fr-ca/blueprint/fr-ca/Img/bp_why_visual_analytics_3_512x236.png)

Données tabulaires avec les ventes et la rentabilité par dégradés de couleur

Enfin, montrez la visualisation complète avec les ventes encodées par longueur et profit encodé par couleur. Immédiatement, l’utilisateur Viewer peut voir les ventes les plus élevées et les bénéfices les plus faibles.

![Un graphique à barres qui compare les ventes et le profit pour chaque sous-catégorie de produit par zone géographique.](/tableau/next/fr-ca/blueprint/fr-ca/Img/bp_why_visual_analytics_4_509x279.png)

Données visuelles avec ventes par longueur de barre, rentabilité par couleur

Grâce à cette approche, vous serez en mesure de présenter et d’expliquer les avantages de l’analytique visuelle aux utilisateurs Tableau de votre organisation. Vous pourriez enregistrer votre propre vidéo de présentation et l’afficher sur l’intranet d’habilitation.