10 astuces pour réaliser des cartes simples, visuellement cohérentes et instructives lors d’une pandémie

Ces recommandations ont été rédigées conjointement par CartONG et MapAction.

La crise du COVID-19 actuellement en cours a impacté le travail des acteurs humanitaires de multiples façons. Etant donné la dimension mondiale, nationale et locale de la pandémie, les cartes et tableaux de bord statiques et interactifs sont plus que jamais des outils précieux pour la communication et la prise de décision. Un grand nombre d’entre eux ont d’ailleurs été créés. Comme l’a fait remarquer Fawad Hussain Syed, coprésident de la GIMAC (Global Information Management, Assessment & Analysis Cell on COVID-19), lors d’une réunion avec les membres de ce réseau : “Tout le monde a un tableau de bord désormais … Chaque organisation y voit une opportunité de visibilité”.

Quand un nombre important de sources d’information sont disponibles, la création de représentations graphiques de données (ou dataviz) inadéquates ou ne répondant pas à un besoin clairement défini est source de confusion. Cela peut même entraîner des interprétations erronées et des prises de décision inappropriées. Parfois les meilleures intentions du monde peuvent avoir des conséquences négatives : la tentative d’inclure les suggestions de chacun et de répondre à de multiples besoins peut conduire à la création d’un produit surchargé et difficile à lire. De même, une petite erreur innocente, comme l’omission de la date de publication des données sur une carte, peut mener à des conclusions erronées.

Afin de contribuer à améliorer la qualité des cartes utilisées pour l’action humanitaire que ce soit pendant la crise sanitaire COVID-19 ou sur le long terme, CartONG et MapAction ont mis au point ce guide synthétique qui donne des astuces simples et concrètes pour produire des cartes efficaces, en évitant les faux-pas les plus courants. La plupart des conseils regroupés dans ce document restent pertinents dans d’autres contextes de crises : pandémies, catastrophes naturelles ou urgences humanitaires.

On vous a demandé de créer une carte montrant la couverture des services de santé rapportée au nombre de cas. Vous avez échangé avec vos collègues, qui vous demandent d’y inclure plusieurs éléments : l’un voudrait voir figurer les réseaux routiers, l’autre le temps de trajet entre les centres de distribution, et le dernier souhaite y trouver les retours des membres de la communauté sous forme de texte. Le résultat ? Une carte dont vous pouvez à peine voir le fond car elle est couverte de points, de polygones, de lignes et d’étiquettes. Or une carte quasiment illisible n’est utile pour personne.

Il est important de faire simple. Au lieu de tout regrouper sur une seule carte, pensez par exemple à créer des cartes distinctes pour les équipes de logistique et les équipes d’animation communautaire. Vous pouvez également envisager d’ajouter des visualisations, telles qu’un histogramme, un diagramme à barres ou une jauge, si elles apportent des informations intéressantes pour votre audience et ne surchargent pas trop votre carte. Demandez à un collègue de prendre une minute pour vérifier que le message est clair.

Source : Données de démonstration CartONG

En règle générale, tenez-vous-en à des sources de données fiables. On peut citer par exemple le site Humanitarian Data Exchange (HDX), ReliefWeb, les sites web gouvernementaux ou encore ceux des universités ou instituts de recherche reconnus. Faites savoir aux utilisateurs d’où proviennent les données, afin qu’ils puissent les comparer à la carte réalisée ou les utiliser directement.

Vous avez décidé de créer une carte avec un ensemble de données que vous avez trouvé quelque part, mais vous ne vous souvenez plus où ? Vous n’êtes pas bien sûr du sens de vos chiffres ? Que vous ayez ou non des doutes, c’est toujours une bonne idée de trianguler vos données.

C’est le contexte de votre projet de carte qui détermine si vous devez utiliser des chiffres absolus ou relatifs. Pour le virus Ebola et d’autres maladies dont le taux de mortalité est extrêmement élevé, les valeurs absolues peuvent être plus pertinentes, tandis que pour les maladies à propagation rapide comme le COVID-19, les chiffres relatifs peuvent être plus instructifs. Entre cent nouveaux cas pour mille personnes ou cent nouveaux cas pour un million de personnes, l’impact de l’épidémie est complètement différent.

Source : The Guardian

Dans le contexte d’une épidémie, il est souvent judicieux de montrer l’évolution de la situation à l’aide d’une série de cartes. Mais si ce que vous souhaitez mettre en valeur est une différence dans le temps, assurez-vous que votre audience puisse observer précisément cette différence. Il est aussi important que cette différence soit significative. Dans le cas de maladies qui se propagent très rapidement comme le COVID-19, un ou deux nouveaux cas quotidiens en plus de deux cents cas existants ne sont peut-être pas statistiquement significatifs, alors que plus de vingt nouveaux cas accumulés sur une semaine impliquent une différence significative dans l’évolution de la situation.

Source : Données de démonstration CartONG

En regardant une carte, vous pourriez vous demander : “Pourquoi cette carte dit-elle qu’il y a eu si peu de cas de COVID-19 hier ? J’ai entendu dire aux infos qu’il y avait eu au moins 30 nouveaux cas, peut-être beaucoup plus”. Cela signifie peut-être que des métadonnées cruciales manquent. Les métadonnées sont des informations sur les données, comme la date de réalisation de la carte et la date de saisie des données utilisées. En situation de pandémie, le caractère récent des données est crucial pour donner une image précise de la situation.

Au-delà des dates, il est important de partager d’autres informations sur la carte. Par exemple, les frontières administratives reflètent-elles la situation géopolitique la plus récente ? Qui a fourni les emplacements des unités de soins de santé ? En incluant les métadonnées, vous préparez les réponses aux nombreuses questions que l’audience visée par la carte peut se poser à son sujet.

Source : MapAction

Les données en elles-mêmes peuvent être difficiles à interpréter sans contexte. Imaginons que vous êtes sur le point d’afficher sur votre carte 26 nouveaux cas et 465 cas existants dans le pays qui vous intéresse. Cependant, sans informations supplémentaires sur le contexte, il peut être difficile pour le public de comprendre le message complet de la carte. La situation est-elle bonne ou mauvaise, se détériore-t-elle ou s’améliore-t-elle ?

Dans un contexte de pandémie, vous pouvez comparer la situation avec celle qui existe ailleurs (par exemple, dans d’autres régions ou pays). Vous pouvez aussi resituer les données dans un contexte temporel en accompagnant la carte d’un tableau chronologique. Une autre option consisterait enfin à utiliser une séquence de plusieurs cartes. Attention, comme mentionné au point 4, vous devrez dans ce cas afficher clairement la différence entre les deux intervalles, et ce quel que soit l’élément de comparaison choisi.

Source : ft.com

Dans un monde où se développent le crowdmapping et la géolocalisation (avec ou sans consentement), il est tentant de créer des cartes en utilisant des données granulaires. Cependant, vous devez toujours considérer les données médicales – au niveau personnel/du foyer comme au niveau communautaire – comme des informations SENSIBLES qui imposent une approche réfléchie en termes de mesures de protection éthiques, juridiques, organisationnelles et techniques. Si vous ou quelqu’un de votre famille était infecté par une maladie, vous ne voudriez probablement pas que le monde entier le voit représenté sur une carte !

En conséquence, il est important de se poser quelques questions : Est-ce vraiment approprié ou nécessaire pour la bonne conduite de mon projet d’afficher des données aussi détaillées (par exemple au niveau du ménage ou du quartier/village) ? Êtes-vous absolument certain que les personnes ne peuvent pas être identifiées grâce à la représentation faite de vos données agrégées ? Êtes-vous sûr que le fait d’afficher de telles informations ne présente aucun risque pour la population concernée – en particulier le risque de stigmatisation et de menaces sociales dans un contexte épidémique ?  Avez-vous mis en place des mesures appropriées pour limiter l’accès uniquement aux personnes qui ont besoin d’avoir accès à la carte ou aux données sources (en particulier dans le cas de cartes dynamiques basées sur des données en ligne) ? En cas de doute, il est toujours préférable de ne pas partager la carte plutôt que de nuire aux populations vulnérables !

Par ailleurs, si votre carte fait appel à des données obtenues via des enquêtes utilisant le tracking des utilisateurs de sites web ou des dispositifs similaires, êtes-vous certain que les répondants ont bien consenti au partage de leur localisation ? Si vous avez un doute, vérifiez auprès du fournisseur de données.

Source : Données de démonstration CartONG

La plupart du temps, les professionnels des SIG cherchent à créer des produits à la fois informatifs et visuellement attrayants. Cependant, dans les situations d’urgence, les cartes doivent souvent être prêtes dans des délais très courts. Dans ce cas, la priorité est donc plutôt de créer une carte simple qui fait passer votre message principal. Les arrangements cartographiques supplémentaires (couleurs, symboles, autres couches de données) peuvent généralement attendre. Par conséquent, avant d’entamer le processus d’élaboration de la carte, il convient de bien préciser le délai et le besoin prioritaire.

Un exemple de carte simple utilisée dans un contexte de crues soudaines à Djibouti

Source : MapAction

Lorsque l’on travaille dans des délais serrés, on peut être tenté de gagner du temps sur des éléments comme la symbologie, l’emprise cartographique et les étiquettes. Pourtant, en cas de pandémie ou d’épidémie, il est judicieux de réfléchir à l’évolution de la situation dans le temps et d’intégrer cet élément dans la conception de votre carte. En pratique, cela se traduit par le choix d’une emprise, d’une symbologie et d’une échelle cartographique qui peuvent s’adapter à une possible expansion géographique de l’épidémie et à une augmentation rapide ou prononcée du nombre de cas.

• https://guides.mapaction.org/
• https://coronavirus.jhu.edu/map.html
• https://www.humanitarianresponse.info/en/infographics
• https://data.humdata.org/visualization/covid19-humanitarian-operations/
• https://covid19.who.int/?gclid=Cj0KCQjwqrb7BRDlARIsACwGad41c1zzFZ-Am2nM4lj43ETkBwr0mULaJ-0IxbxqF3Y1ph1QI4h7TJIaArgYEALw_wcB
• https://www.weforum.org/agenda/2020/08/covid-19-maps-tracking/
• https://coronavirus-resources.esri.com/

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Ce projet a été cofinancé par l’Agence Française de Développement (AFD) et le H2H Fund du H2H Network, ce dernier étant soutenu par UK aid du gouvernement britannique. Néanmoins, les idées et opinions présentées dans ce document ne représentent pas nécessairement celles du H2H Network, de UK aid et de l’AFD.