Les paradigmes de visualisation

Les paradigmes de visualisation permettent de construire un nouvel espace correspondant à la visualisation de l’espace informationnel représenté (ou représentation). Nous nommons ce nouvel espace un « espace informationnel visualisé » ou plus simplement, une « visualisation ».

La construction d’une visualisation à partir d’une représentation correspond à l’action de « visualiser ».

Remarque : le sens de « visualiser » ne correspond pas à l’action de voir – percevoir par le sens de la vue – mais bien à celui de « rendre sensible à la vue ce qui n’est pas naturellement visible ».

L’objectif de l’action de visualiser est donc de rendre accessible au sens de la vue les structures visuelles de la représentation. Par exemple, pour visualiser un texte il est possible de l’imprimer ou bien encore, pour visualiser une carte, il est possible de l’afficher sur un écran d’ordinateur.

Avec ces deux exemples, « visualiser » semble n’être qu’une opération assimilable à une « projection » d’une représentation sur un support. Mais ce point de vue est très réducteur car, il existe de nombreux paradigmes qui permettent de passer d’une représentation à une multitude de visualisations très différentes. Citons par exemple, les techniques de mise en perspective du plan de la carte en vue de présenter un plus grand nombre d’informations.

Il existe deux grandes classes de techniques de visualisations :

›       Les techniques de visualisations uniformes : ces techniques permettent d’avoir une projection sans déformation de l’espace de la carte (avec éventuellement des transformations affines).

›       Les techniques de visualisations non uniformes : ces techniques permettent de projeter l’espace de la carte avec une ou plusieurs déformations permettant de visualiser un plus grand nombre de structures visuelles.

Ces deux classes de techniques de visualisations sont décrites dans les deux sections suivantes.

Les visualisations uniformes : contrôle du point de vue

Les visualisations uniformes sont les visualisations les plus courantes. Elles permettent de visualiser sans déformation (donc uniforme) tout ou partie d’un espace informationnel représenté.

Dans l’espace informationnel représenté, les structures visuelles possèdent une position (définie par des coordonnées sur les axes de la carte). Toutes les structures définissent ainsi l’espace de la représentation qui les contient toutes.

L’espace de la carte, correspondant à la zone d’affichage (comme la taille de l’écran ou de la feuille), est limité et différent de celui de la représentation (qui englobe toutes les structures visuelles). La visualisation consiste alors à visualiser (uniformément) l’espace représenté en l’adaptant à l’espace de la carte. Dans le cadre des visualisations uniformes, les techniques utilisées sont des transformations appliquées à l’espace de la représentation (définit par les structures visuelles). Parmi ces transformations, les plus couramment utilisées sont des transformations affines comme l’application d’un facteur de zoom, une translation ou une rotation ou bien encore, des transformations comme la sélection d’un espace plus restreint. Toutes ces transformations affines permettent de définir un point de vue sur l’espace de représentation.

Par exemple avec l’illustration suivante, deux transformations sont appliquées à l’espace de représentation : une translation (déterminée par la sélection) puis une homothétie (centrée à l’origine de la figure).

 

Exemple de contrôle de point de vue avec deux transformations affines

Lors de l’utilisation d’une carte, il est généralement nécessaire d’avoir une vision globale de l’ensemble de l’espace informationnel mais aussi de voir les éléments de la carte en détails. Pour cela, l’utilisateur est contraint de changer en permanence de point de vue (par exemple en changeant de facteur de zoom). Il en résulte une surcharge cognitive et bien souvent, les utilisateurs finissent par être déstabilisés et par perdre le chemin qu’ils ont parcouru dans la carte. Pour mieux comprendre le principe des navigations basées sur des successions de changements de point de vue, une modélisation en est proposée dans [Furnas & Bederson, 1995]. De plus, un système de métriques est proposé dans [van Wijk & Nuij, 2003] pour calculer une animation optimale entre deux changements de point de vue.

Pour éviter l’inconvénient de la surcharge cognitive, il est possible d’utiliser des vues multiples d’une même représentation [Baldonado et al., 2000; North & Schneiderman, 1997]. Elles sont alors liées et coordonnées. La mise en œuvre de vues multiples répond à certaines règles comme la complémentarité (les vues ont pour but de mettre en évidence les similarités ou les différences) ou encore la décomposition (les vues ont pour objectif de subdiviser les éléments à représenter pour mieux les appréhender).

De nombreux systèmes de visualisations exploitent cette technique en utilisant deux vues : la première donne un point de vue global mais peu détaillé de l’ensemble des éléments de la carte et la seconde, donne une vision détaillée des éléments directement dans la zone de focalisation de l’utilisateur. Cette technique est nommé « overview + detail » [Card et al., 1999c; Plaisant et al., 1995].

L’image ci-après est une saisie d’écran issue des travaux nommés « informations murales » [Jerding & Stasko, 1995] portant sur l’étude des taches solaires par mois depuis le XVIIIe siècle. La vue supérieure correspond à la vue détaillée de la zone rectangulaire sélectionnée (en rouge) dans la vue inférieure.

Exemple de vues multiples : principe « overview + detail » [Jerding & Stasko, 1995]

Bien que le paradigme des vues multiples soit efficace, il ne faut pas négliger les effets négatifs ; le principal étant la création d’une discontinuité spatiale avec plusieurs points de focalisation, ce qui entraîne une surcharge cognitive pour les utilisateurs.

Les visualisations non uniformes : focalisation et contexte

L’espace de la carte étant par nature restreint et le nombre d’informations à cartographier toujours plus important, il est très difficile d’afficher toutes les informations avec un maximum de détails. Les opérations de contrôle de point de vue (comme les changements de zoom) permettent de résoudre en partie ce problème. Cependant, lors de changements de point de vue, l’utilisateur est vite déstabilisé.

Cette problématique est à l’origine des techniques de visualisations non uniformes. Elles ont pour objectif de remédier au problème du manque d’espace par rapport à la quantité d’information à cartographier.

Le principe commun de toutes ces techniques est d’afficher les éléments de la carte avec un niveau de détails variable en fonction de l’intérêt que leur porte l’utilisateur de la carte. Elles permettent donc de tenir compte d’un certain nombre de points d’intérêt de l’utilisateur nommés focalisations ou « focus ».

Dans les zones de focalisation, les structures visuelles sont visualisées de manière optimale et pour le reste de la carte, elles sont visualisées sous forme « dégradée » (plus « abstraite »), mais néanmoins informante [Furnas, 1981; Leung & Apperley, 1994; Sarkar & Brown, 1992]. Le résultat de ce type de visualisation est une vue dite non uniforme.

Pour illustrer ce principe prenons l’image ci-après extraite des albums de bande dessinée « Astérix et Obélix » :

Astérix et Obélix : exemple de visualisation non uniforme

Dans cette illustration, la visualisation n’est pas uniforme. Le célèbre village gaulois est magnifié (taille plus importante et niveau de détails plus élevé) alors que le reste de la carte est diminué (vision globale et pauvre en détails).

Une vue non uniforme est obtenue en appliquant une fonction, nommée « fonction de transformation », à l’espace représenté [Leung & Apperley, 1994]. L’illustration ci-dessous présente l’application d’une fonction de transformation à une structure visuelle de l’espace représenté :

 

Vues non uniformes : la fonction de transformation permet de déformer les structures visuelles [Leung & Apperley, 1994]

La dérivée de la fonction de transformation nommée « fonction de magnification » fournit le profil de la transformation (amplification ou réduction) et plus particulièrement, un facteur de magnification (correspondant à la « force » de la déformation).

Vues non uniformes : la fonction et le facteur de magnification [Leung & Apperley, 1994]

 Il existe trois grandes classes de techniques pour produire des vues non uniformes : les visualisations bifocales (comme les lentilles documentaires et les murs fuyants), les visualisations polyfocales (comme les tableaux optiques) et les visualisations « fisheye ».

Ces trois classes sont décrites dans les sections suivantes.

Les visualisations bifocales et leurs variantes

Le paradigme des visualisations bifocales est une technique intuitive et aisée à mettre en œuvre [Spence & Apperley, 1999]. Cette technique a une fonction de transformation linéaire unique pour la zone de focalisation et pour le reste de la carte. Cette fonction peut être appliquée à une ou plusieurs dimensions de l’espace représenté (sur un ou plusieurs axes de la carte).

Dans les exemples ci-dessous, une fonction de transformation similaire au schéma précédent est appliquée à un quadrillage uniforme :

 

Application d’une transformation bifocale sur une et deux dimensions de la carte [Leung & Apperley, 1994]

Dans le premier cas, la fonction de transformation est appliquée à une seule dimension (axes des abscisses) par conséquent, la carte est déformée horizontalement. Dans le second cas, la fonction est appliquée aux deux axes de la carte par conséquent, la carte est déformée horizontalement et verticalement.

Les deux sections suivantes décrivent deux systèmes qui exploitent la technique des visualisations bifocales : les lentilles documentaires et les murs fuyants.

Les lentilles documentaires

Le système des « lentilles documentaires » [Robertson & Mackinlay, 1993] est une variante du paradigme de l’affichage bifocal. Dans ce système, la fonction de transformation est appliquée à un pavage de pages de documents.

 

Lentille documentaire [Robertson & Mackinlay, 1993]

Les murs fuyants

Les murs fuyants (Perspective Wall) constituent une évolution de l’affichage bifocal [Mackinlay et al., 1991]. La partie centrale de la carte n’est pas transformée alors que sur les côtés, elle est transformée pour donner une impression de perspective comme dans la saisie d’écran suivante :

 

Mur fuyant : évolution de l’affichage bifocal [Mackinlay et al., 1991]

Les deux panneaux latéraux ont une fonction de magnification « réductrice » proportionnelle à la distance au premier plan de la carte. Ce paradigme est dédié à la visualisation d’espaces vectoriels à une dimension.

Les visualisations polyfocales

Une visualisation polyfocale est obtenue en appliquant, à une représentation, une fonction de transformation continue qui possède plusieurs « pic » [Leung & Apperley, 1994; Spence & Apperley, 1999]. La particularité de ce type de transformation est d’obtenir une visualisation avec plusieurs points de focalisation. La plupart des visualisations bifocales sont donc des cas particuliers de visualisations polyfocales.

Voici un exemple de transformation avec plusieurs points de focalisation obtenue à partir d’une grille uniforme :

 

Application d’une transformation polyfocale [Leung & Apperley, 1994]

Le fait d’avoir plusieurs points de focalisation et des techniques d’interactions pour changer les paramètres de la fonction de transformation permet, entre autres, de magnifier et donc de rapprocher des éléments éloignés dans l’espace de la représentation pour pouvoir les comparer.

Le système des tableaux optiques est une mise en œuvre du paradigme de visualisation polyfocale appliquée à un tableur comme Excel [Rao & Card, 1994].

Tableaux optiques : application de plusieurs points de focalisation sur un tableur [Rao & Card, 1994]

 L’utilisateur du système peut rajouter des points de focalisation pour permettre de comparer des plages de cellules très éloignées dans l’espace informationnel représenté.

Les visualisations Fisheye

Les visualisations « Fisheye » (en œil de poisson) permettent de produire des vues en deux dimensions où les structures visuelles de la représentation apparaissent avec des tailles variables.

À l’origine, le fisheye (nommé le « fisheye filtrant ») est une technique pour filtrer l’affichage des informations par rapport à leur degré d’intérêt [Furnas, 1981; Furnas, 1986]. Dans ces travaux, le fisheye est appliqué à des informations textuelles comme un plan de document ou un listing de code source.

Le fisheye permet de calculer une valeur pour chaque élément qui est fonction de l’ « importance à priori » de l’élément, diminué de sa distance au centre d’intérêt (le focus).

Voici un exemple de fisheye filtrant appliqué à une arborescence :

Fisheye filtrant : application du paradigme du fisheye (dessin de droite) sur un arbre (dessin de gauche) [Hascoët & Beaudouin-Lafon, 2001]

Dans cet exemple, les nœuds qui n’ont pas une valeur suffisante selon le fisheye, ne sont pas affichés.

Par la suite, d’autres travaux ont étendu ce principe pour adapter le paradigme à la graphique [Sarkar & Brown, 1992]. Dans ce cas, aucun élément ne disparaît mais, la taille et la position des structures visuelles sont modifiées. Cette évolution est nommée le « fisheye déformant ».

Tout comme avec les vues bifocales, le fisheye déformant offre un centre de focalisation nommé « centre d’intérêt » et la taille des structures visuelles dans la vue est proportionnelle à la distance à ce point d’intérêt. Certaines structures peuvent alors ne plus être visibles. Le résultat est alors comparable à la vision au travers d’un objectif grand angle d’un appareil photographique : l’utilisateur peut se concentrer sur son centre d’intérêt et utiliser sa vision périphérique (comme celle du poisson ou de la mouche) pour surveiller tout l’espace de la carte. Cette métaphore est d’ailleurs à l’origine du nom de la technique.

Voici un exemple de visualisation fisheye appliquée à un graphe formant une grille uniforme :

 

Fisheye déformant : application du paradigme du fisheye (dessin de droite) sur les coordonnées cartésiennes des éléments d’un graphes (dessin de gauche) [Sarkar & Brown, 1992]

Le nœud blanc correspond au point de focalisation de la vue.

Remarque : le paradigme des arbres hyperboliques et plus particulièrement la géométrie hyperbolique appliquée au disque de Poincaré permet d’obtenir lors de la visualisation un effet fisheye (voir à la page 52).

Les sections précédentes décrivent les différentes techniques permettant de construire une carte à partir d’un espace informationnel. Il nous reste maintenant à décrire les paradigmes d’interaction.