Cet extrait édité est tiré de Data Storytelling in Marketing de Caroline Florence ©2024 et est reproduit et adapté avec la permission de Kogan Page Ltd.
La narration fait partie intégrante de l’expérience humaine. Les gens communiquent leurs observations et leurs données depuis des millénaires en utilisant les mêmes principes de persuasion que ceux utilisés aujourd’hui.
Cependant, les moyens par lesquels nous pouvons générer des données et des informations et raconter des histoires ont considérablement changé et continueront de le faire, car la technologie joue un rôle de plus en plus important dans notre capacité à collecter, traiter et trouver du sens à partir de la richesse des informations disponibles.
Alors, quel est l’avenir du data storytelling ?
Je pense que nous avons tous parlé des données comme étant le moteur de la prise de décision dans les entreprises. Et nous ne pouvons échapper au rôle que l'IA et les données vont jouer à l'avenir.
Je pense donc que plus vous maîtrisez et connaissez les données, plus vous pouvez être informé et fondé sur des preuves pour prendre vos décisions, quel que soit votre domaine d'activité. C'est l'avenir vers lequel nous travaillons tous et que nous allons adopter, n'est-ce pas ?
Il s’agit de pertinence et d’être à la pointe de la technologie de pointe.
Sanica Menezes, Responsable de l'analyse client, Aviva
Le scénario du futur proche
Imaginez simplement appliquer un outil d'IA générative à vos tableaux de bord de données marketing pour créer un texte prêt à être diffusé auprès du public. L'outil crée une structure narrative claire, synthétisée à partir des ensembles de données pertinents, avec des messages exploitables et pertinents pour le public cible.
L'outil ne produit pas seulement des résultats vagues et génériques avec une précision douteuse, mais il est suffisamment sophistiqué pour vous aider à co-rédiger un contenu techniquement robuste et convaincant qui intègre un niveau de perspicacité humaine.
Écrire des histoires à partir d'ensembles de données vastes et complexes permettra non seulement d'accroître l'efficacité et de gagner du temps, mais permettra également au co-auteur humain de réfléchir de manière plus créative à la manière dont il transmet l'histoire finale pour faire passer le message, gagner en popularité grâce à des recommandations et influencer les décisions et les actions.
L’humain a toujours un rôle évident à jouer en tant que co-auteur, notamment en ce qui concerne la qualité des invites données, l’interprétation experte, la nuance du langage et la personnalisation pour les publics clés.
Mais le co-auteur humain n’est plus embourbé dans le processus complexe et chronophage de collecte de différentes sources de données et d’analyse des données pour en tirer des conclusions. Le co-auteur humain peut se concentrer sur la synthèse des résultats pour comprendre les modèles ou les tendances et perfectionner sa perspicacité, son jugement et sa communication.
Lors de mes conversations avec des experts, le consensus était que l’IA aurait un impact significatif sur la narration des données, mais ne remplacerait jamais le besoin d’intervention humaine.
Cette vision de l’avenir de la narration est (presque) là. Des outils comme celui-ci existent déjà et sont en cours d’amélioration, de perfectionnement et de mise sur le marché au moment où j’écris ce livre.
Mais la réalité est que les compétences nécessaires pour exploiter ces outils ne sont pas différentes de celles nécessaires pour construire, créer et diffuser de formidables récits de données. Au contraire, les risques liés à l’absence de co-auteurs humains rendent l’acquisition des compétences abordées dans ce livre encore plus précieuse.
Dans l'exercice de narration d'IA mené par WIN, l'outil a avancé comme argument clé que « 80 % des gens sont en bonne santé ». Ce n'est tout simplement pas un fait intéressant.
Alors que les humains qui ont examiné les mêmes données ont pu observer une tendance à l’augmentation du stress, ce qui est beaucoup plus intéressant comme histoire. L’IA pourrait analyser les données en quelques secondes, mais j’ai le sentiment qu’elle a besoin de beaucoup de bonnes incitations pour pouvoir réellement contribuer à la narration.
Je suis beaucoup plus optimiste quant à la possibilité de créer 100 diapositives à partir des données et cela peut me permettre de déterminer plus facilement quelle est l'histoire.
Richard Colwell, PDG de Red C Research & Marketing Group
Nous avons récemment réalisé une expérience avec la plateforme Inspirient AI en prenant un très, très, très grand ensemble de données et, en trois minutes, elle a pu produire 1 000 diapositives avec des titres et un design décents.
Vous pouvez ensuite lui poser une question sur n'importe quel sujet, et il peut produire 110 diapositives, 30 diapositives, tout ce que vous voulez. Il n'y a donc aucune raison pour que les gens perdent du temps sur les données de cette façon.
L’IA va faire une énorme différence – et nous introduisons ensuite la compétence humaine qui est la contextualisation, la narration, la réflexion sur l’impact et la pertinence de la stratégie et toutes ces choses que l’ordinateur ne sera jamais capable de faire.
Lucy Davison, fondatrice et PDG de Keen As Mustard Marketing
Autres innovations ayant un impact sur la narration des données
Outre l’IA, il existe un certain nombre d’autres tendances clés qui sont susceptibles d’avoir un impact sur notre approche de la narration de données à l’avenir :
Données synthétiques
Les données synthétiques sont des données créées artificiellement par simulation informatique pour remplacer les données du monde réel. Bien qu'elles soient déjà utilisées dans de nombreux modèles de données pour compléter les données du monde réel ou lorsque ces dernières ne sont pas disponibles, l'incidence des données synthétiques est susceptible de croître dans un avenir proche.
Selon Gartner (2023), d’ici 2024, 60 % des données utilisées dans la formation des modèles d’IA seront générées de manière synthétique.
S'exprimant dans Marketing Week (2023), Mark Ritson cite une précision d'environ 90 % pour les données consommateurs dérivées de l'IA, lorsqu'elles sont triangulées avec des données générées à partir de sources humaines primaires, dans les études universitaires menées à ce jour.
Cela signifie qu’il a un énorme potentiel pour aider à créer des histoires de données pour éclairer les stratégies et les plans.
Réalité virtuelle et augmentée
La réalité virtuelle et augmentée nous permettra de générer des expériences plus immersives et interactives dans le cadre de notre narration de données. Le public pourra entrer dans le monde de l'histoire, interagir avec les données et influencer les résultats du récit.
Cette technologie est déjà utilisée dans le monde du divertissement pour brouiller les frontières entre la télévision linéaire traditionnelle et les jeux vidéo interactifs, créant ainsi une nouvelle forme de consommation de contenu.
Dans le cadre de la narration de données, nous pouvons facilement imaginer un monde avec des conversations clients simulées, tout en naviguant sur le site Web ou dans l'environnement de vente au détail.
Au lieu de visualisations statiques et de graphiques affichant des données, le public pourra superposer des données sur son environnement physique et intégrer des données provenant de différentes sources accessibles par simple pression sur un bouton.
Narration transmédia
La narration transmédia va continuer d’évoluer, avec des récits couvrant plusieurs plateformes et supports. Les conteurs de données devront créer des scénarios interconnectés sur différents supports et canaux, permettant au public de s’engager dans l’histoire des données de différentes manières.
Nous voyons déjà ces outils utilisés dans le journalisme de données où l’audio et la vidéo intégrés, le contenu de témoins oculaires sur le terrain, les flux de données en direct, la visualisation de données et la photographie côtoient des commentaires éditoriaux et des récits plus traditionnels.
Pour un bon exemple de cela dans la pratique, regardez le film « Snow fall: The avalanche at Tunnel Creek (Branch, 2012) » récompensé par le prix Pulitzer, qui a changé la façon dont Le New York Times approche de la narration de données.
Dans le monde du marketing, certaines équipes investissent déjà dans des portails de partage de connaissances haut de gamme ou intègrent des outils à leur intranet et à Internet pour rassembler plusieurs médias en un seul endroit afin de raconter l'histoire des données.
Contenu généré par l'utilisateur
Le contenu généré par les utilisateurs aura également une plus grande influence sur la narration des données. Avec l’essor des réseaux sociaux et des communautés en ligne, le public participera activement à la création et au partage d’histoires.
Des plateformes émergeront qui permettront la collaboration entre les conteurs et le public, permettant la co-création de récits et favorisant un sentiment de communauté autour de la narration.
Adapter les récits à chaque membre du public en fonction de ses préférences, voire de son état émotionnel, entraînera de plus grandes attentes en matière de personnalisation dans la narration des données afin d’améliorer l’engagement et l’impact.
Au-delà de la communication traditionnelle « Vous avez dit, nous avons fait » avec les clients pour montrer comment leurs commentaires ont été pris en compte, le contenu généré par les utilisateurs permettra aux clients de jouer un rôle plus central dans le partage de leurs expériences et de leurs attentes.
Ces outils avancés viennent compléter, et non remplacer, la créativité humaine et la pensée critique nécessaires à la bonne narration des données. S'ils sont utilisés de manière appropriée, ils peuvent améliorer votre narration des données, mais ils ne peuvent pas le faire à votre place.
Que vous travailliez avec Microsoft Excel ou que vous accédiez à des rapports à partir d'outils de business intelligence plus sophistiqués, tels que Microsoft Power BI, Tableau, Looker Studio ou Qlik, vous devrez toujours prendre ces résultats et utiliser vos compétences de conteur de données pour les organiser de manière utile pour votre public final.
Il existe d'excellentes plateformes de partage de connaissances qui peuvent intégrer les résultats des outils de narration de données existants et aider à organiser le contenu en un seul endroit. Certaines peuvent être intégrées à des plateformes existantes qui peuvent être accessibles au sein de votre entreprise, comme Confluence.
Certains peuvent être créés sur mesure à l'aide d'outils externes pour répondre à un besoin spécifique, comme la création d'un microsite pour votre histoire de données à l'aide de WordPress. Et certains peuvent être déployés à grande échelle pour s'intégrer aux outils Microsoft ou Google existants.
La liste de ce qui est disponible est longue, mais dépend généralement de ce qui est disponible sur le plan informatique au sein de votre propre organisation.
Le rôle continu de l'humain dans la narration des données
Dans ce monde en évolution, le rôle du conteur de données ne disparaît pas mais devient de plus en plus critique.
Le conteur de données humaines a encore de nombreux rôles importants à jouer, et les compétences nécessaires pour influencer et engager des publics cyniques, exigeants et dépassés deviennent encore plus précieuses.
Maintenant que les livres blancs, les textes marketing, les présentations internes et le contenu numérique peuvent tous être générés plus rapidement que ce que les humains pourraient gérer seuls, le risque de surcharge d’informations devient inévitable sans un conteur qualifié pour organiser le contenu.
Aujourd'hui, le narrateur de données humaines est crucial pour :
- Nous nous assurons que nous ne racontons pas « n’importe quelle histoire » simplement parce que nous le pouvons et que l’histoire est pertinente par rapport au contexte et aux besoins de l’entreprise.
- Comprendre les entrées utilisées par l’outil, y compris les limites et les biais potentiels, ainsi que s’assurer que les données sont utilisées de manière éthique et qu’elles sont exactes, fiables et obtenues avec les autorisations appropriées.
- Formuler les requêtes de manière appropriée afin d’intégrer le contexte, les problèmes et les besoins du public cible pertinents pour éclairer la base de connaissances.
- Croiser et synthétiser les informations générées par l’IA ou les données synthétiques avec l’expertise humaine et la connaissance du domaine pour garantir la pertinence et l’exactitude des recommandations.
- Tirer parti des différents outils VR, AR et transmédia disponibles pour garantir le bon choix pour le travail.
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