Des couleurs qui disent l'ordre

Tu sais qu'un ordre se montre par la valeur. Reste à choisir les couleurs elles-mêmes, et c'est là que beaucoup de cartes se perdent. Dans cette leçon, tu vas voir trois familles de palettes et la donnée qui convient à chacune. Tu vas apprendre à placer le point milieu d'une palette divergente, à vérifier une palette en niveaux de gris et à penser aux lecteurs qui distinguent mal certaines couleurs. Tu finiras avec un outil gratuit qui te propose des palettes déjà testées.

La palette séquentielle va du clair au foncé, dans une ou deux teintes voisines : elle convient à un ordre simple, du moins au plus. La palette divergente part d'un milieu clair et s'en éloigne dans deux teintes opposées, par exemple vers le brun d'un côté et vers le vert-bleu de l'autre : elle convient quand les valeurs s'organisent autour d'un point de référence. La palette qualitative juxtapose des teintes différentes de clarté proche : elle convient aux catégories. Chaque donnée appelle une famille, et une seule.

La palette séquentielle est la plus courante. Exemple : la part des ménages raccordés à l'électricité par département, avec des valeurs fictives. Les départements les moins raccordés en jaune très pâle, les plus raccordés en brun foncé, et entre les deux, des paliers de clarté bien distincts. Le lecteur comprend sans légende que foncé veut dire plus. Une règle pratique : chaque classe doit être nettement plus foncée que la précédente. Si deux classes voisines se confondent à l'œil, tu as trop de classes ou une palette mal construite.

La palette divergente demande un point milieu qui a un vrai sens. Exemple : l'évolution de la population des communes entre deux recensements, en pourcentage, avec des valeurs fictives. Le point milieu, c'est zéro. Les communes qui perdent des habitants vont vers une teinte, celles qui en gagnent vers l'autre, et celles qui restent stables sont presque blanches. Autres points milieux possibles : la moyenne nationale, ou 50 % pour un vote. Sans point milieu signifiant, une palette divergente invente une opposition qui n'existe pas dans les données.

Pour des catégories, prends des teintes bien différentes, de clarté proche, pour qu'aucune ne paraisse plus importante. Limite-toi à six ou huit catégories : au-delà, l'œil ne fait plus la différence et le lecteur passe son temps dans la légende. Si tu en as douze, regroupe-les. Par exemple, pour la langue la plus parlée à la maison dans les communes d'une ville, tu peux garder les cinq langues principales et regrouper les autres sous « autres langues ». Ta carte y gagne en lisibilité, et ton message aussi.

D'après les autorités sanitaires des États-Unis, environ un homme sur douze a un trouble de la vision des couleurs, beaucoup moins de femmes. La forme la plus courante rend difficile la distinction entre le rouge et le vert. Une carte qui oppose ces deux teintes, avec la même clarté, perd son message pour ces lecteurs. La parade : faire varier la clarté en plus de la teinte, et éviter le couple rouge-vert. QGIS propose dans son menu Vue un mode d'aperçu qui simule plusieurs formes de daltonisme et l'impression en niveaux de gris.

Tu n'as pas à inventer tes palettes. ColorBrewer, un site gratuit conçu par deux cartographes, Cynthia Brewer et Mark Harrower, propose des palettes testées pour les cartes. Tu indiques la nature de ta donnée, séquentielle, divergente ou qualitative, puis le nombre de classes, de trois à douze selon les palettes, car beaucoup s'arrêtent avant. Tu peux filtrer les palettes adaptées aux daltoniens, à l'impression ou à la photocopie, et copier les codes des couleurs. QGIS propose aussi ces palettes dans sa liste de dégradés. Commence par là, puis ajuste si ton support l'exige.

Retiens les règles de couleur. Séquentielle pour un ordre simple, divergente seulement autour d'un point milieu qui a un sens, qualitative pour des catégories de clarté proche. Vérifie chaque palette en niveaux de gris : si l'ordre disparaît, change de palette. Pense aux lecteurs daltoniens en évitant d'opposer le rouge et le vert, et utilise le mode d'aperçu de QGIS pour contrôler. Dans le lab, tu vas établir le tableau des correspondances entre données et variables, puis produire deux cartes que tu testeras toi-même.