Reviewer un #mapfail : le.s. problème.s.

L’exemple d’une carte des mutilations féminines en Afrique

Mots-clés : cartographie statistique, choroplèthe, représentation, sémiologie, grain, texture-structure. #cartostats

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L’autre jour, dans le cabinet d’un service parisien de vaccination international, je suis placée face à une carte décrivant la distribution spatiale des mutilations sexuelles en Afrique (voir Fig.1). Intéressant. Mais c’est hélas #mapfail !

Trois billets sont (vont être) proposés pour « reviewer » cette carte  :

(1/3) : Identification de.s problème.s

(2/3) : Solutions envisageables

(3/3) : Mosaïque de variantes

(1/3) Identification de.s problème.s

J’ai commencé par prendre l’affiche en photo (après en avoir demandé l’autorisation) – voir Fig. 1 – dans l’idée d’alimenter la collection de #mapfail que quelques collègues et moi-même enrichissons depuis quelques années maintenant via Twitter.

Fig. 1. Carte « Épidémiologie des mutilations sexuelles féminines en Afrique »

Le contexte

Je me suis ravisée à tagger cette image, en raison du sujet. En effet, est-il plus important de tagger ce #mapfail peu classique (au regard des variables rétiniennes utilisées) ou bien de contribuer à diffuser l’information sur les dommages liés à ces pratiques douteuses en proposant une carte correcte, sur le plan sémiologique ?

J’ai effectué une courte recherche sur Internet pour identifier d’autres cartes portant sur le même sujet. Il en existe effectivement plusieurs exemplaires, focalisés sur les victimes, leur âge, etc. Voir par exemple ici.

Pourquoi cette carte ?

Plusieurs éléments de la Fig. 1 ont d’emblée attiré mon attention :

  • Le fait que cette carte soit jolie, elle « saute aux yeux » ;
  • L’existence d’une carte sur le sujet de l’excision – que je ne connais absolument pas – pour montrer l’ampleur des violences féminines, des dégâts physiques et psychologiques sous-jacents liés à cette pratique ancestrale ;
  • Le mésusage des principes de sémiologie cartographique, pour une représentation pertinente ;
  • Le choix des variables visuelles mobilisées : la famille du GrainTexture-structure, plutôt désuète à l’heure du « Tous cartographes ! »
  • Last but not least, la difficulté de lecture instantanée, qui me semble imputable au problème de sémiologie cartographique.

L’image de la Fig. 1 – manifestement réalisée par des graphistes, non cartographes – véhicule maladroitement une information sensible, de manière erronée. Compte tenu de la gravité du sujet, la tagger sur Twitter contribuerait vraiment à diffuser cette information en l’état, ce qui n’arrange personne : ni les principales concernées, ni les associations qui les soutiennent, ni les graphistes en question, qui ne sauront pas pourquoi elle est #mapfaillée, ni les cartographes qui ne dérideront pas.

C’est pourquoi, plutôt que pointer du doigt cette image, il m’est apparu plus intéressant de la dé construire pour la re construire, pour justement montrer en quoi elle ne convient pas et, en toute modestie, proposer quelques pistes de conception de la même carte, avec la même information.

Au préalable, rappelons quelques fondamentaux.

Rappels sur quelques fondamentaux de la cartographique statistique

La réalisation d’une carte statistique, telle celle de la Fig. 1, dépend de l’articulation de trois données d’entrée, que sont :

  • un type de caractère : ici, ce que l’on comprend être la part de mutilations par pays (en pourcentage de l’ensemble) ;
  • un type d’implantation spatiale : il est ici, surfacique (en lien avec les polygones de pays), et correspond au fond de carte ;
  • un type de variable visuelle : il y en a plusieurs, voir infra.

La connaissance du type de caractère est essentielle pour la réalisation de cette carte. Elle conditionne, d’une part, le choix de la méthode de traitement à appliquer à l’information (statistique, géographique) en amont de la représentation proprement dite ; d’autre part, le type de variable visuelle à mobiliser pour leur représentation, en fonction de l’implantation spatiale.

Le type de variable attributaire – qualitatif nominal ou ordinal, quantitatif discret (absolu) ou continu (relatif) – intervient donc à la fois dans les traitements réalisés en amont (calcul d’un indicateur, etc.) que dans la manière de représenter graphiquement les résultats. Ne pas en tenir compte conduit à ce que Jean-Pierre Müller (1987) qualifie « d’illogismes statistico graphiques », un autre sujet qui m’intéresse et sur lequel nous reviendrons, peut-être, un jour.

D’après la légende, le type de caractère de la Fig. 1 est quantitatif continu, Il s’agit d’une variable de taux exprimée en %. Pour examiner sa mise en œuvre dans l’image qui nous intéresse, décortiquons sa légende.

Examen de la légende

La légende d’une carte statistique est un élément fondamental, car elle permet de comprendre le phénomène représenté, de lire la carte. La légende est le lien entre le type d’information et les modalités de sa représentation : entre le choix des figurés et les v.v. associées aux variables attributaires, en fonction de la thématique (le fond de la carte) et de l’implantation spatiale (le fond de carte).

La légende proposée est reprise sur la Fig. 2.

Fig. 2. Légende de la carte d’origine

 

N’ayant pas accès à l’information statistique sous-jacente, nous allons reprendre le découpage en classes de valeurs proposé, en modifiant sa présentation pour les besoins de notre petite démonstration (fig. 3).

Fig. 3. Découpage en classes de la carte d’origine

Deux possibilités sont envisageables quant à la disposition des bornes de classes, selon que l’on souhaite attirer l’attention visuelle sur les valeurs les plus fortes (Fig. 3, à gauche) ou sur les plus faibles (Fig 3, à droite).On considère pour cela que le sens de lecture privilégié des pays de culture latine ou africaine francophone va de la gauche vers la droite (plus précisément : du coin en haut à gauche au coin en bas à droite).

Aussi allons-nous retenir pour la suite, la position des bornes de classes de la partie gauche de la Fig. 3. Nous allons aussi respecter les choix graphiques et esthétiques de.s auteur.s, de réaliser une carte colorée en utilisant du noir du blanc et du grenat.

Pour proposer une ou plusieurs variantes de cette carte, il nous faut au préalable identifier sur la légende présentée en Fig.2 les variables rétiniennes mobilisées.

En y regardant de plus près, trois (v.v.) sont mises en œuvre : la Couleur, le Grain-Texture structure et l’Orientation, tel que détaillé sur la fig. 4

Fig. 4. Variables visuelles associées aux classes de valeurs, dans la carte d’origine

La Couleur est mobilisée dans la variation de teintes des aplats, par trois tons différents – le noir, le grenat et le blanc –, c’est-à-dire dans son principe d’utilisation appliqué aux caractères qualitatifs nominaux (l’exemple classique est celui du type de culture, par exemple : le riz, en gris, le mil en jaune et le sorgho en vert).

La famille du Grain – Texture-structure est mise en œuvre sur les aplats, par des hachures et des points.

  • La Texture correspond ici à la mise en œuvre de la (v.v.) Forme en implantation surfacique (qui consiste à changer la structure interne de la surface) – les lignes des hachures et les cercles des points correspondent à des formes géométriques –   l’ensemble représentant un poncif (répétition régulière de figurés identiques).
  • La Structure représente ici la répartition des figurés, selon un espacement plus ou moins important des hachures ou des points, en faisant varier leur espacement ou leur graisse.
  • L’Orientation qui renseigne ici sur la direction générale du poncif (la Structure des figurés), est spécifique aux hachures.

Identification du #mapfail

Ces trois variables visuelles, telles qu’elles sont mises en œuvre, s’appliquent aux caractères qualitatifs nominaux – et non aux caractères quantitatifs continus. En effet, si l’information était qualitative nominale, alors Il serait possible de remplacer les variations de teintes et de texture-structure (hachures ou points) de l’aplat, par une variation de teinte ou encore de l’Orientation des hachures qui, toutes deux, permettent de décrire des différences qualitatives entre les objets. Faire cela est-exact (Fig. 4 bis)?

Fig. 4 bis. Exemples de variations de teintes et d’orientations de la structure interne (de l’aplat)

Il est important de comprendre que ce n’est pas tant le choix des variables visuelles qui pose problème, que leur leur mise en œuvre, inadaptée au type d’information à représenter. D’où le #mapfail.

Qu’aurait-il fallu faire ? Quelles sont les possibilités existantes (en respectant les choix préalables des auteur.es) ?

A suivre… Voir billet (2/3) : Solutions envisageables


Françoise Bahoken

Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

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2 réponses

  1. 16/04/2018

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  2. 23/04/2018

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