WEBVTT

00:00:07.808 --> 00:00:10.839
Une marque de dentifrice prétend
que son produit combat mieux

00:00:10.839 --> 00:00:13.070
le tartre que tout autre produit
jamais conçu.

00:00:13.070 --> 00:00:16.411
Un politicien vous promet que
son projet créera le plus d'emplois.

00:00:16.411 --> 00:00:18.951
Nous sommes tant confrontés
à de telles exagérations

00:00:18.951 --> 00:00:20.850
en politique ou dans les publicités

00:00:20.850 --> 00:00:23.131
que nous ne sourcillons même pas.

00:00:23.131 --> 00:00:26.111
Mais qu'en est-il d'une promesse
accompagnée d'un graphique ?

00:00:26.111 --> 00:00:28.471
Après tout, un graphique
n'est pas subjectif.

00:00:28.471 --> 00:00:32.611
Il montre des chiffres tangibles et
authentiques, donc indiscutables.

00:00:32.611 --> 00:00:36.403
Pourtant, différents stratagèmes
permettent de rendre un graphique

00:00:36.403 --> 00:00:38.192
trompeur voire totalement captieux.

00:00:38.192 --> 00:00:40.745
Voici les éléments
auxquels il faut prêter attention.

00:00:40.745 --> 00:00:45.620
Sur cette pub de 1992, Chevy, invoquant ce
graphique, prétendait construire

00:00:45.620 --> 00:00:47.510
les camions les plus fiables des USA.

00:00:47.510 --> 00:00:51.703
Non seulement y voit-on que 98% des
véhicules vendus par Chevy

00:00:51.703 --> 00:00:53.592
ces 10 dernières années roulent encore,

00:00:53.592 --> 00:00:57.338
mais l'on a l'impression qu'ils sont deux
fois plus fiables que ceux de Toyota.

00:00:57.338 --> 00:01:00.634
Toutefois, en examinant de plus près les
chiffres sur la gauche,

00:01:00.634 --> 00:01:05.472
on observe que le taux de Toyota avoisine
les 96,5 %.

00:01:05.472 --> 00:01:09.313
L'échelle ne s'étend que de 95 à 100 %.

00:01:09.313 --> 00:01:12.963
Si la fourchette s'étendait de 0 à 100,
le graphique aurait cette allure.

00:01:12.963 --> 00:01:16.723
Voici l'un des moyens les plus habituels
de dénaturer les données d'un graphe :

00:01:16.723 --> 00:01:18.333
en déformant l'échelle.

00:01:18.333 --> 00:01:20.804
Un zoom sur une portion réduite
de l'axe des y

00:01:20.804 --> 00:01:25.703
amplifie la différence quasi-indétectable
entre les éléments comparés.

00:01:25.703 --> 00:01:28.244
Les graphiques en bâtonnets
sont éminemment trompeurs

00:01:28.244 --> 00:01:31.023
car nous considérons l'écart
de taille entre les bâtonnets

00:01:31.023 --> 00:01:33.233
comme proportionnel aux valeurs.

00:01:33.233 --> 00:01:36.125
Mais l'on peut aussi déformer l'échelle
sur l'axe des x,

00:01:36.125 --> 00:01:40.414
notamment dans le cas de graphes linéaires
montrant une évolution à travers le temps.

00:01:40.414 --> 00:01:44.747
Ce diagramme indiquant la hausse du taux
de chômage aux USA entre 2008 et 2010

00:01:44.747 --> 00:01:47.996
a été modifié sur l'axe des x
selon deux optiques.

00:01:47.996 --> 00:01:50.395
Premièrement, l'échelle est incohérente :

00:01:50.395 --> 00:01:53.416
la plage de 15 mois suivant le mois
de mars 2009 a été comprimée

00:01:53.416 --> 00:01:56.755
pour paraître plus courte que les six
mois précédents.

00:01:56.755 --> 00:02:00.106
En prenant des coordonnées plus
uniformes, la lecture est différente

00:02:00.106 --> 00:02:03.705
et les pertes d'emplois semblent diminuer
à la fin de l'année 2009.

00:02:03.705 --> 00:02:06.675
Si vous vous demandez pourquoi
la courbe augmentait au début,

00:02:06.675 --> 00:02:10.615
c'est que la ligne du temps débute juste
après la plus grande crise financière

00:02:10.615 --> 00:02:12.626
américaine depuis la Grande Dépression.

00:02:12.626 --> 00:02:15.219
Ces stratagèmes portent un nom :
le « picorage ».

00:02:15.219 --> 00:02:17.489
Un laps de temps peut être choisi
avec soin

00:02:17.489 --> 00:02:20.648
pour qu'en soient exclues
les retombées d'un événement important.

00:02:20.648 --> 00:02:24.762
Et le choix de points spécifiques permet
de dissimuler des changements cruciaux.

00:02:24.762 --> 00:02:27.356
Même si le graphe en tant que tel
est absolument exact,

00:02:27.356 --> 00:02:30.937
l'omission de données pertinentes peut
induire une impression trompeuse.

00:02:30.937 --> 00:02:34.007
Ce graphe présentant le nombre de
téléspectateurs annuels

00:02:34.007 --> 00:02:37.626
du Super Bowl semble indiquer une
expansion de la popularité de l'événement.

00:02:37.626 --> 00:02:40.198
Mais il occulte la
croissance démographique.

00:02:40.198 --> 00:02:41.967
Les chiffres sont restés stables

00:02:41.967 --> 00:02:45.109
car si le nombre de fans de football
américain a augmenté,

00:02:45.109 --> 00:02:47.959
leur part d'audience totale n'a
pas évolué.

00:02:47.959 --> 00:02:49.888
Enfin, un graphe ne saura
vous éclairer

00:02:49.888 --> 00:02:53.318
si vous ignorez la véritable portée
des données présentées.

00:02:53.318 --> 00:02:56.457
Ces deux graphes utilisent les mêmes
températures océaniques

00:02:56.457 --> 00:02:59.719
fournies par le Centre américain
d'information environnementale.

00:02:59.719 --> 00:03:02.490
Alors, pourquoi les courbes nous
semblent-elles opposées ?

00:03:02.490 --> 00:03:05.589
Le premier montre la moyenne
annuelle des températures océaniques

00:03:05.589 --> 00:03:07.987
entre 1880 et 2016,

00:03:07.987 --> 00:03:10.149
ce qui rend les variations infimes.

00:03:10.149 --> 00:03:13.218
Alors que dans les faits, une
augmentation d'un simple demi-degré

00:03:13.218 --> 00:03:15.799
peut générer une immense
perturbation écologique.

00:03:15.799 --> 00:03:17.239
C'est pourquoi l'autre graphe,

00:03:17.239 --> 00:03:19.948
qui montre les variations de température
moyennes par an,

00:03:19.948 --> 00:03:22.390
est bien plus pertinent.

00:03:22.390 --> 00:03:27.379
Bien utilisés, les graphes nous permettent
de saisir aisément des données complexes.

00:03:27.379 --> 00:03:31.180
Les logiciels de visualisation ont certes
permis un emploi massif des graphes

00:03:31.180 --> 00:03:35.900
dans les médias mais les ont aussi rendus
plus facilement falsifiables ou trompeurs.

00:03:35.900 --> 00:03:39.560
Dès lors, ne vous laissez plus influencer
par les courbes d'un graphique.

00:03:39.560 --> 00:03:40.882
Examinez les légendes,

00:03:40.882 --> 00:03:42.130
les nombres,

00:03:42.130 --> 00:03:43.048
l'échelle

00:03:43.048 --> 00:03:44.360
ainsi que le contexte

00:03:44.360 --> 00:03:46.780
et cherchez l'histoire cachée
derrière l'image.