Les variables visuelles de Bertin

Pour représenter une donnée, tu disposes d'un petit nombre de moyens graphiques : rendre un signe plus grand, plus foncé, d'une autre couleur, d'une autre forme. Un cartographe français, Jacques Bertin, a mis de l'ordre dans ces moyens il y a plus de cinquante ans, et sa grille reste la base du métier. Dans cette leçon, tu vas faire connaissance avec ces variables visuelles, une par une, avec des exemples concrets. Dans la suivante, tu verras comment les accorder au type de donnée que tu as identifié.

Jacques Bertin, né en 1918 et mort en 2010, a dirigé pendant des années un laboratoire de cartographie à Paris. En 1967, il publie la Sémiologie graphique, un ouvrage consacré aux diagrammes, aux réseaux et aux cartes, plusieurs fois réédité et traduit en anglais. Son idée centrale : un graphique est un langage, avec des règles de perception que l'on peut décrire. Quand tu respectes ces règles, le lecteur comprend vite et juste. Quand tu les ignores, il comprend lentement, ou il comprend autre chose que ce que disent les données.

La première ressource d'un graphique, c'est la position sur le plan : sur un diagramme, tu places une valeur plus haut ou plus à droite. Sur une carte, cette ressource est déjà prise. La position de Dakar ou de Montréal est fixée par la géographie, tu ne peux pas la déplacer pour exprimer une valeur. Il te reste donc les variables que Bertin appelle rétiniennes : la taille, la valeur, le grain, la couleur, l'orientation et la forme. Ce sont elles qui vont porter tes données sur la carte.

La taille, c'est la dimension d'un signe : un cercle plus ou moins grand, un trait plus ou moins épais. Le lecteur comprend tout de suite que plus grand veut dire plus. La valeur, c'est le passage du clair au foncé dans une même teinte, par exemple du bleu très pâle au bleu nuit. Attention au vocabulaire : en sémiologie, la valeur n'est pas la couleur. Un même bleu peut être clair ou foncé. Et une carte en niveaux de gris joue uniquement sur la valeur, ce qui montre bien que les deux sont différentes.

Le grain, c'est la finesse d'une trame. Imagine des hachures ou des points : serrés et fins, ou larges et espacés, avec la même proportion de noir. Le grain servait beaucoup quand les cartes étaient imprimées en noir et blanc, et il reste utile pour superposer une information à un aplat de couleur. La couleur, au sens de Bertin, c'est la teinte : rouge, bleu, vert, jaune. C'est la variable que les débutants utilisent le plus, souvent à tort, parce qu'elle est très voyante mais qu'elle ne dit aucun ordre.

L'orientation, c'est l'angle d'un signe : des hachures verticales, horizontales ou en biais. La forme, c'est le dessin du signe lui-même : un cercle, un carré, un triangle, ou un pictogramme comme une croix pour un centre de santé. Ces deux variables servent à distinguer des catégories : sur une carte de Bruxelles, un triangle pour les écoles et un carré pour les bibliothèques. Elles ne disent ni ordre ni quantité. Personne ne lit spontanément qu'un triangle vaut plus qu'un carré.

Depuis Bertin, d'autres cartographes ont proposé de nouvelles variables, surtout avec les cartes numériques. La saturation, c'est l'intensité d'une couleur, vive ou terne. La transparence et la netteté d'un contour peuvent servir à montrer une incertitude : une zone floue pour une limite mal connue, par exemple. Ces variables sont utiles, mais elles se lisent moins bien que la taille ou la valeur. Garde-les pour des informations secondaires, et teste toujours leur effet sur une personne qui voit ta carte pour la première fois.

Retiens la liste. Sur une carte, la position est fixée par la géographie. Pour représenter tes données, tu disposes de six variables : la taille, la valeur, le grain, la couleur, l'orientation et la forme. Ne confonds pas la valeur, qui va du clair au foncé, et la couleur, qui est la teinte. Les variables plus récentes, comme la transparence, se gardent pour l'information secondaire. Dans la prochaine leçon, tu vas voir que ces variables n'ont pas les mêmes capacités, et comment choisir la bonne pour chaque type de donnée.