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Guide8 min de lecture

Choisir le bon graphique pour vos données (Guide pratique)

Après avoir passé en revue plus de 500 tableaux de bord, voici ce qui fonctionne vraiment pour choisir un graphique. Sans théorie—seulement l'essentiel en pratique.

Sarah Chen, Analyste de données principale

Sarah Chen

Analyste de données principale

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Guide visuel des types de graphiques : courbes, barres, camemberts et nuages de points avec exemples de données
Choisissez le bon type de graphique pour vos données avec ce guide visuel

J'ai passé trois ans à auditer les tableaux de bord de sociétés du Fortune 500. L'erreur la plus fréquente ? Choisir un graphique parce qu'il "fait bien" au lieu de transmettre vraiment les données.

Ne répétez pas la même erreur.

La seule question qui compte

Avant de penser au type de graphique : quelle décision quelqu'un prendra-t-il après avoir vu ceci ?

Pas "quelles données j'ai ?" Pas "quel graphique je n'ai pas encore utilisé ?"

Cette question change tout.

Quatre scénarios (et ce qui marche)

1. Évolution dans le temps

À utiliser quand : le public doit repérer des tendances, des motifs ou une évolution.

Ce qui marche :

  • Courbes pour des données continues (cours boursiers, température, trafic web)
  • Graphiques en aires pour le volume ou les cumuls
  • Barres pour des périodes discrètes (chiffre d'affaires trimestriel, comparaisons annuelles)

Ce qui ne marche pas : les camemberts. Cinq camemberts pour "part de marché sur 5 ans"—évitez.

Exemple réel : un client affichait les ventes mensuelles dans un tableau de 47 lignes. Personne ne lisait. En passant à une courbe simple avec annotation de tendance, le pic du Q4 à +23 % est devenu évident et actionnable.

2. Comparer des catégories

À utiliser quand : vous répondez à "quoi de plus grand ?" ou "comment se comparent-ils ?"

Ce qui marche :

  • Barres horizontales pour des noms longs ou plus de 5 catégories
  • Barres verticales pour peu de catégories ou un ordre naturel
  • Barres groupées pour comparer sur deux dimensions

Règle de Cleveland : nous jugeons mieux la position horizontale que la hauteur. D'où la supériorité des barres sur les camemberts pour la comparaison.

Conseil : triez les barres. Des barres non triées sont paresseuses et reportent le travail sur le public.

3. Partie et tout

À utiliser quand : vous montrez une composition ou des proportions.

Ce qui marche :

  • Camemberts uniquement avec 2 à 4 segments (opinion controversée : pas toujours mauvais)
  • Barres empilées pour comparer la composition entre catégories
  • Treemaps pour des données hiérarchiques avec beaucoup de catégories

En pratique : les camemberts sont souvent mal utilisés. Si les parts sont proches (45 % vs 42 %), le camembert n'aide pas—préférez des barres.

Règle des 25 % : si aucun segment ne fait au moins 25 % du total, oubliez le camembert.

4. Trouver des relations

À utiliser quand : corrélation, clustering ou valeurs aberrantes.

Ce qui marche :

  • Nuages de points pour deux variables continues
  • Graphiques à bulles pour une troisième dimension (avec parcimonie)
  • Heatmaps pour matrices de corrélation ou comparaisons catégorielles denses

Attention : les graphiques de corrélation sont souvent pris pour de la causalité. Soignez les annotations.

Le cadre de décision que j'utilise

Processus en 30 secondes :

  1. Le temps est en jeu ? → Courbe ou aires
  2. Comparer des choses ? → Barres (horizontales si >5 catégories)
  3. Montrer des proportions ? → Barres empilées (ou camembert si ≤4 segments)
  4. Chercher des motifs ? → Nuage de points ou heatmap

C'est tout.

Erreurs courantes

Erreur 1 : Trop de types de graphiques dans un même tableau de bord

Maximum 2–3 types. La cohérence aide à la compréhension.

Erreur 2 : Graphiques à double axe

Presque toujours confus. Mieux vaut deux graphiques côte à côte.

Erreur 3 : Effets 3D

À éviter. Ils déforment la perception.

Erreur 4 : Arc-en-ciel de couleurs

Utilisez la couleur avec intention. Une couleur d'accent, le reste en gris.

Et les outils de graphiques IA ?

Transparence : je travaille avec ChartGen, donc biais possible. Mais les outils IA proposent souvent un type de graphique adapté, car ils n'ont pas le biais "je veux utiliser ce graphique cool que je viens d'apprendre".

Quand un graphique à barres "ennuyeux" est la bonne réponse, l'IA le propose. Parfois ennuyeux est exactement ce qu'il faut.

Référence rapide

ObjectifPremier choixAlternative
Tendance dans le tempsCourbeAires
Comparaison de catégoriesBarresNuage de points
Partie du toutBarres empiléesTreemap
RelationNuage de pointsHeatmap
DistributionHistogrammeBoîte à moustaches

Dernière pensée

Le meilleur graphique est celui que le public comprend en 5 secondes. Pas celui qui met en avant vos compétences.

En cas de doute, montrez-le à quelqu'un sans contexte. S'il ne peut pas dire en 10 secondes ce que le graphique montre—simplifiez.

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