Jean-Pascal M.

La meilleure façon de ne pas avancer est de suivre une idée fixe (J. Prévert)

Data Art (2/3) – De la data visualization au data art

Posted by Jean-Pascal sur 5 mai 2017

 

WA3Cliquez sur l’image pour voir la météo à Paris

« Data is the new soil » – David McCandless

Je suis convaincu de l’utilité de mettre en forme, de façon esthétique, une grande quantité de données, telle qu’on peut le voir en datavisualisation. On trouve facilement des argumentations détaillées comme celle de Hans Rosling dans son Ted « The best stats you’ve ever seen« . Hans Rosling présente des outils de visualisations qui permettent de comprendre le monde (mieux que ne le feraient des singes !), grâce à la mise en relation de nombreuses sources de données, pour l’ONU.

La logique de la dataviz est simple : à partir d’informations, un algorithme propose une interprétation de ces données brutes pour les rendre signifiantes du point de vue de l’analyste. Ensuite, un second algorithme produit une mise en forme imagée qui vise à rendre les données plus simples à comprendre, à appréhender, à comparer, à qualifier, pour un public donné.

DataArt1

La DataViz et le Data Art suivent le principe du schéma ci-dessus, mais leurs objectifs diffèrent. Le premier vise à rendre intelligible, quantitativement et qualitativement, l’information, de manière à objectiver l’information pertinente. A contrario, le second recherche le plaisir de la mise en scène, quitte à déformer l’information, à la subjectiver, à l’esthétiser, de manière assumée, de façon personnelle.

Dans l’exemple qui suit, j’ai choisi d’exploiter des informations fournies en temps réel, telles que des données météorologiques. Ces données météorologiques seront mises en scène sous des formes originales , toujours en mouvement.

DataArt2

Si l’on se concentre sur le point de départ et celui d’arrivée, voici ce que je voudrais faire. Passer de données temps réel fournies par un service en ligne à un dessin 2D :

DataArt4

Je me suis imposé plusieurs objectifs pour ce projet :

  • travailler avec des informations live.
  • créer des animations en évolution constante.
  • pouvoir diffuser facilement le résultat.
  • obtenir un résultat rapidement, sans y consacrer tout mon temps libre !

Initialement, je voulais le faire avec Blender, en utilisant des scripts Python, mais ne je voyais pas comment diffuser le résultat en temps réel. Heureusement, il existe une version de Processing pouvant être exécutée dans nos bons vieux navigateurs web : P5.js ! 

Les exemples de réalisation en P5.js sont très convaincants. Le code est toujours court, et la pédagogie qui accompagne Processing et P5.js est fantastique. Merci au contributeurs, et à ceux qui inspirent comme Daniel Schiffman !

Pour conclure, dans la catégorie de la plateforme technique de data art la plus simple, les gagnants sont P5.js et JSON. Bravo.

La suite dans un prochain article !

Pour aller plus loin :

 

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3 Réponses to “Data Art (2/3) – De la data visualization au data art”

  1. […] Data Art (2/3)… sur Data Art (partie 1/3) : Open D… […]

  2. […] Data Art (2/3)… sur Data Art (3/3) – Informa… […]

  3. […] Data Art (partie 1/3… sur Data Art (2/3) – De la d… […]

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