Penses-tu que l’art numérique peut mieux transmettre des concepts complexes qu’un texte scientifique ou une explication verbale ?

C’est une question très tranchée ! Je dirais «ça dépend» et je dirais très certainement que la meilleure solution est une combinaison des deux, surtout lorsqu’il s’agit de visualisation de données. Pour l’art numérique en général, je ne suis pas aussi sûre, car il n’y a généralement pas d’accent sur l’explication de l’art, sur comment le lire, et cela peut être très abstrait. Donc, je pense que pour quelque chose de complexe ( surtout en science ), une œuvre d’art ne peut pas l’expliquer efficacement. Ainsi, pour l’art, je pense que le texte pourrait être mieux pour expliquer des concepts complexes. Mais pour la visualisation de données, je pense qu’il y a des cas où une image peut être plus efficace qu’un texte ( même si une combinaison des deux serait encore mieux ).

Dans tes travaux, comment décides-tu quels éléments simplifier pour rendre tes visualisations compréhensibles pour un public non scientifique ?

C’est une question difficile à répondre, car cela dépend du projet dans son ensemble et des données disponibles. Ce qui fonctionne pour l’ensemble de données A pourrait ne pas fonctionner pour l’ensemble de données B. En général, cependant, j’essaie de ne pas le voir comme une simplification. J’aime plutôt voir cela comme «comment expliquer les informations de cet ensemble de données de manière à ce que ce soit clair». Rendre les choses claires est quelque chose de différent de simplifier. Lorsque je veux rendre les motifs et les informations de l’ensemble de données clairs, j’essaie de comprendre quelles variables des données soutiennent cette information. Ensuite, je réfléchis à la forme visuelle dans laquelle je peux transformer ces variables pour que le motif ( ou l’histoire ) devienne visible. Pour cela, je pense aux canaux visuels les plus faciles à interpréter par les gens, tels que la localisation et la hauteur. Après cela, je regarde quelles autres variables je peux ajouter pour apporter plus de contexte à l’histoire/l’information et comment je peux les intégrer dans ma conception en utilisant d’autres canaux visuels restants ( généralement plus subtils que la hauteur, la taille, la couleur ou la localisation, comme l’opacité ). Moins le public est orienté vers la science, moins j’ajoute ces « variables restantes », afin de ne pas submerger le lecteur.

Ne penses-tu pas que cette approche pourrait donner l’impression de ne pas transmettre toutes les informations ? N’est-ce pas que la simplification nécessaire dans les représentations graphiques risque de déformer la compréhension des phénomènes astronomiques tels qu’ils sont réellement ?

Je ne le vois pas comme une simplification. Lorsque j’essaie de créer mes visuels de données, j’essaie d’utiliser toutes les variables nécessaires pour transmettre les informations principales et l’histoire. Ces variables restantes sont des éléments supplémentaires, elles peuvent apporter plus de contexte à l’histoire, mais ne sont pas vitales pour expliquer l’histoire. Je vois donc le « visuel de base » comme l’histoire principale, et l’ajout des autres variables comme un supplément visuel pour les lecteurs vraiment intéressés qui souhaitent en savoir plus, par exemple. Une représentation graphique sera toujours une représentation et non « l’objet » réel à partir duquel les données ont été collectées. Pour certains phénomènes astronomiques, je ne pense pas qu’aucune visualisation de données ne puisse les montrer mieux qu’une photo, comme les nébuleuses et les galaxies. Mais pour d’autres phénomènes de plus petite échelle, ou qui ne peuvent pas être capturés dans une seule photo ( par exemple, la comparaison des tailles d’étoiles ), ou qui changent sur des millions d’années ( par exemple, la vie d’une étoile ou la convection à l’intérieur des étoiles ), je pense qu’une visualisation peut être l’une des meilleures façons de les montrer, même si c’est une représentation.

En tant que designer graphique et data scientist, comment réconcilies-tu la rigueur scientifique avec la liberté artistique dans tes créations ? Penses-tu qu’il existe une limite à la créativité dans ce domaine ?

Pour moi, il s’agit de tenter d’évaluer si le visuel révèle toujours l’information principale des données de manière continue tout au long du processus. Je commence par essayer de le visualiser d’une manière qui rende cette information claire, et une fois que je pense avoir réussi, je réfléchis davantage à la conception visuelle et à comment la rendre plus créative. Lors de cette seconde phase, et lorsque j’ajoute des éléments ou fais des modifications, j’essaie souvent de prendre du recul pour voir si cette information principale reste suffisamment claire. En général, je ne pense pas qu’il y ait une limite à la créativité, mais je trouve que cela dépend du cas concret. Lorsque vous ajoutez quelque chose de nouveau ou apportez des modifications pour rendre le visuel plus artistique/créatif/esthétiquement plaisant, mais que vous trouvez que quoi que vous essayiez, vous rendez difficile de voir les informations, alors vous avez atteint la limite pour cet exemple particulier. Cependant, je ne serais pas surprise qu’il existe des cas où le résultat final semble être de l’art à mettre sur un mur, tout en transmettant très bien les données ou le phénomène. Cela me rappelle la représentation des trous noirs qui est sortie autour de la sortie du film Interstellar, et comme exemple plus concret de visualisation de données, j’ai ce poster chez moi sur les missions Apollo.

Penses-tu que l’IA pourrait un jour remplacer le rôle du designer graphique dans la création de visualisations astronomiques, ou restera-t-elle toujours un outil pour soutenir la créativité humaine ?

Avec les connaissances que j’ai aujourd’hui, je pense qu’on aura toujours besoin d’un humain pour soutenir et guider l’IA, surtout lorsqu’il s’agit d’expliquer quelque chose visuellement. La visualisation de données (ou la visualisation d’un phénomène) repose vraiment sur la compréhension des données (ou du phénomène), de l’objectif que l’on souhaite atteindre, et de la façon de le relier à des éléments visuels. Chaque ensemble de données est différent, et si vous voulez plus que de simples graphiques en lignes ou en barres, et que vous souhaitez montrer quelque chose de plus nuancé et complexe tout en y ajoutant de la créativité, alors il faut un humain. Je ne pense pas non plus qu’il y ait suffisamment de données d’entraînement sur ce sujet particulier pour qu’une IA puisse s’entraîner de manière suffisamment précise.