Home Tendances Technologies En quoi les pratiques data-journalistiques diffèrent elles du journalisme traditionnel ?

De nos jours, une grande partie des articles que l’on trouve dans la presse en ligne s’inscrivent dans une  course à la rapidité de la publication de l’information dans le but d’attirer la plus forte audience. Les infos non vérifiées et le mimétisme sont monnaie courante, et l’on voit très peu de réelle investigation, car trop coûteuse. Au point qu’il n’est pas rare de de voir des  lecteurs corriger les journalistes par l’intermédiaire des commentaires ou des réseaux sociaux. Le datajournalisme est l’opposé de ce schéma journalistique : la rentabilité y est sacrifiée sur l’autel de l’investigation, de la narration, et de la qualité de l’information proposée.

 Lorsqu’une équipe de datajournalistes veut produire une dataviz, elle doit agir avec précaution. Après avoir défini l’angle et la problématique du sujet, les datajournalistes se mettent en quête de données : ils peuvent d’abord focaliser leurs recherches sur les sites d’institutions (et notamment data.gouv, l’INSEE etc…), utiliser parfois des logiciels d’aspiration de données ou bien les trouver eux-mêmes par une investigation sur le terrain (interviews, observations…). Pointilleux sur l’exactitude de ces données, le datajournaliste vérifie systématiquement ses sources et le bien-fondé de ses informations. L’étape suivante se fait dans le triage, la hiérarchisation et le traitement des données utilisables, tâche qui demande parfois de faire appel aux services d’un statisticien pour rendre ces données plus compréhensibles  dans l’histoire racontée par la datazviz. Une fois les données traitées et interprétées, les journalistes font part aux designers de celles qui sont les plus intéressantes à mettre en avant, car représentatives de faits particulièrement marquants à présenter dans la narration de l’histoire racontée par la datavisualisation. Designers et programmeurs travaillent de conserve afin de déceler la meilleure manière de rendre interactive la datavisualisation, tandis que les journalistes peuvent l’agrémenter d’un ou plusieurs articles interprétant les données présentées. Finalement, dans certains cas il est nécessaire d’actualiser la datavisualisation mise en ligne si des données plus récentes sont publiées.

L’entièreté de ce processus engendre une série d’implications conséquentes pour les rédactions qui adoptent le datajournalisme.  La première d’entre elles concerne le délai de livraison du travail effectué par les datajournalistes : il est parfois nécessaire pour une équipe de travailler à plein temps, une semaine entière voire plus, sur une seule et même dataviz avant d’obtenir le résultat voulu. Il faut donc rémunérer une équipe de personnes travaillant sur le même sujet pendant plusieurs jours, ce qui, pour un média, est un manque à gagner, malgré la qualité de la production finale susceptible de créer plus d’audience que des formats traditionnels. C’est pourquoi la question de la rentabilité du datajournalisme a souvent été posée. Certains médias, comme le Guardian, persistent à innover en matière de datajournalisme malgré le manque de retour sur investissement. Mais ces dernières années ont vu l’apparition de nouvelles initiatives en terme de journalisme de données. Des agences de datajournalisme, à l’instar de Dataveyes, WeDoData ou encore Ask Media sont nées du besoin pour les médias d’externaliser leur production de datavisualisations. Ceux-ci préfèrent en effet rémunérer à la prestation plutôt que d’embaucher plusieurs personnes à temps plein.

Un exemple de datavisualisation portant sur la cause des décès aux frontières en Europe

Un exemple de datavisualisation portant sur la cause des décès aux frontières en Europe

Ces agences regroupent donc des personnes de différents horizons : journaliste de métier, designers, programmeurs, ou encore statisticiens. Tous ont des formations, compétences, et des méthodes de travail différentes, mais aussi un vocabulaire qui leur est propre. Le datajournalisme est donc issu d’un brassage culturel qui peut de prime abord apparaître comme un frein dans la pratique, mais qui se révèle finalement très utile. Comme l’explique Marie Coussin de l’agence Ask Media : « J’ai été formée dans une école de journalisme. Travailler avec des gens ayant tous un profil différent, c’est quelque chose qui s’apprend au quotidien : par exemple quand je discute avec les designers il est important que j’insiste sur l’information qu’il faut le plus valoriser, car leur état d’esprit artistique peut leur donner envie de se focaliser sur d’autres aspects plus intéressants à faire apparaître visuellement. Mais au final, nos compétences s’imbriquent naturellement, et c’est cette complémentarité qui fait la force du datajournalisme ».

Des personnes venant d’horizons différents qui travaillent ensemble pour raconter une histoire, basée sur des données, de la façon la plus intelligible possible, voilà de quoi est fait le datajournalisme. Si celui-ci n’est pas toujours rentable, il a le mérite de remettre l’investigation au goût du jour, de  contribuer à l’évolution des pratiques journalistiques, et rendre le monde plus compréhensible.

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1 réponse A cet article
  1. Si le « datajournalisme » est fait de « personnes venant d’horizons différents qui travaillent ensemble pour raconter une histoire, basée sur des données, de la façon la plus intelligible possible »… alors, je me demande ce qui le différencie du journalisme traditionnel ?

    Etrange néologisme que celui qui associe:
    - « data- » pluriel de datum, participe passé neutre du verbe « dare », c’est-à-dire donner (donnée brute)
    - au terme « journaliste »: personne qui a pour métier de participer à l’élaboration des journaux et autres moyens d’information.

    Car finalement, ce qui différencie la donnée brute de l’information, donc le « point sur lequel on fonde un raisonnement, suppositions, constatations, probabilités, qui, étant indiscutables ou indiscutées, servent de base à une recherche, à un examen quelconque » de la « recherche que l’on fait pour s’assurer de la vérité d’une chose, pour connaître la conduite, les mœurs d’une personne », n’est-ce pas ce que l’on nomme… l’intelligence humaine ?

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