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Qu'est-ce-que le Data journalisme ?

Antoine Krajnc
Par 
Antoine Krajnc
CEO & Fondateur
Dernière mise à jour le 
14
 
December
 
2023
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Qu'est-ce-que le Data journalisme ?
Sommaire

Comme de nombreux secteurs où le big data est désormais utilisé, le data journalisme ou journalisme de données est une discipline qui profite de la libération des données publiques rendue possible par l'avènement de l'open data.

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Les journalistes qui se spécialisent dans ce domaine sont chargés d'explorer les informations et données statistiques pour les rendre accessibles au plus grand nombre. Découvrez dans cet article plus d'explications sur la notion de data journalisme, les méthodes de travail utilisées ainsi que les formations requises pour devenir data journaliste.

Mieux comprendre la notion de data journalisme

Le journalisme de données permet de relater les faits sous une autre dimension. Il va plus loin que le journalisme traditionnel qui se contentait de commenter ou d'afficher simplement les statistiques ou informations chiffrées en sa possession. Le data journaliste a la possibilité d'opter pour des angles d'approches différentes, raconter d'autres histoires, analyser les chiffres pour donner une nouvelle présentation de l'information à travers un meilleur design et l'utilisation des outils infographiques.

On peut dire que le datajournalisme a vu le jour grâce à l'évolution des outils numériques qui font maintenant partie de notre quotidien, mais aussi par l'ouverture des données publiques. Cela demande au journaliste de développer son esprit collaboratif, ce qui n'était pas si important dans ce métier auparavant. La nécessité d'utiliser des outils open source, la mise en réseau de codes ou des applications conçues par des professionnels du domaine qui seront utilisées par une autre équipe ont permis aux journalistes de données de développer une communauté très soudée au niveau international. Cette méthode de travail implique également de nouvelles façons de travailler sur les bases de données et la création de bases citoyennes.

data journalisme

Les applications du data journalisme

En réalité, les applications du data journalisme peuvent être très variées. Aujourd'hui, les données sont accessibles partout et les journalistes sont en mesure de tirer les informations dont ils ont besoin de différentes sources. L'expérience professionnelle, les documents confidentiels, les données environnementales, les statistiques sur les meurtres, les maladies, les résultats d'élections, la croissance économique… tous ces éléments convertis en données numériques peuvent servir de base pour la conception d'une œuvre journalistique.

Le data journaliste doit alors maitriser un certain nombre d'outils informatiques et les programmes dont il a besoin. On peut citer pour exemple l'utilisation d'un langage de programmation pour automatiser la collecte et le recoupement des données issues des instances locales, de la police et d'autres sources civiles par Adrian Holovaty avec Chicago Crime et EveryBlock. « The Telegraph » a également utilisé un logiciel pour trouver la relation entre des centaines de milliers de documents concernant l'affaire sur le scandale des notes de frais des députés britanniques.

Le datajournalisme peut être utilisé pour raconter une histoire complexe avec des graphiques compréhensibles. C'est le cas avec les discours donnés par Hans Rosling sur la visualisation de la pauvreté mondiale avec Gapminder, qui a été suivi par des millions de personnes. Nous pouvons aussi mentionner le travail abattu par David McCandless (Information is Beautiful) avec la condensation des gros nombres au sujet de la contextualisation des dépenses publiques ou concernant l'analyse de la pollution générée par l'éruption du volcan islandais.

Grâce au datajournalisme, on peut rendre plus explicite l'impact d'une histoire sur chaque individu tel que cela est réalisé maintenant par la BBC et The Financial Times avec leurs budgets interactifs qui permet d'évaluer comment le budget vous affecte personnellement. Cette discipline permet aussi de mettre en place le processus de collecte de données. The Guardian exploite ce procédé avec le partage d'information, de questions et d'éléments de contexte sur son Datablog. En France, le magazine Paris Match lance en 2013 Data Match, une page dédiée à sa rubrique « Match de la semaine », tout comme le journal Le Monde qui lance la rubrique « Les Décodeurs » dédiée au fact-checking.

La preuve que le datajournalisme est bien reconnu est l'organisation de ses propres distinctions (Data Journalism Awards) et la création du Data Harvest, une rencontre annuelle essentielle pour la profession. Dans les écoles de journalisme sont maintenant dispensés des cours sur les fondamentaux du data journalisme.

Les données représentent le fondement du data journalisme. Mais elles peuvent aussi être l'outil qui permet de raconter l'histoire. Comme cela est d'usage avec n'importe quelle source d'information, il est important de prendre en compte leurs limites ainsi que leur influence sur les histoires qu'elles permettent au journaliste de créer.

journalisme de données

Méthode de travail du data journaliste

Le data journaliste réalise son travail en 3 étapes : la collecte des données, le traitement et la publication des résultats.

Collecte des données

La principale tâche du data journaliste consiste à rechercher les données. Même si cette étape peut se montrer longue et fastidieuse, elle est indispensable pour la suite du travail. L'utilisation d'internet permet de simplifier les choses avec les informations qui peuvent être recueillies auprès de sources officielles, mais aussi à partir de la contribution des internautes via leur blog ou des discussions en ligne.

Traitement des données

L'ensemble des données collectées doit être traité et analysé. Avec le Big Data, les données deviennent de plus en plus nombreuses et complexes à étudier. Le data journaliste doit alors utiliser différents outils pour faciliter son travail.

  • Les données brutes seront d'abord compilées.
  • À l'aide d'outils informatiques performants, les données sont ensuite débarrassées des erreurs.
  • Il faut maintenant contextualiser la source pour s'assurer de sa fiabilité et vérifier la validité de l'angle d'attaque du sujet.
  • Les données restantes doivent ensuite être combinées entre elles pour contrôler une nouvelle fois leurs authenticités.

À partir de là, le data journaliste possède des éléments solides pour réaliser la restitution de son enquête.

Publication des résultats

Le sujet traité doit être facile à comprendre pour le public. Cette dernière étape consiste à donner un visage humain aux chiffres bruts et abstraits pour établir une relation de confiance avec vos lecteurs. Ces données peuvent être transcrites sous forme de courbes, de tableaux, d'histogrammes, etc.

Pour y arriver, le data journaliste doit prendre le temps de connaitre son public pour adapter sa communication. Il pourra enfin relayer sa publication sur les réseaux sociaux et interagir avec les lecteurs pour améliorer son travail.

Comment devenir data journaliste ?

Les écoles de journalisme sont recommandées pour devenir data journaliste. Il existe des spécialisations en data journalisme en complément d'une formation journalistique classique. Science-Po Lyon et le CFJ ont même ouvert un double diplôme en « journalisme data et enquête ».

Plusieurs data journaliste sont également issus de formations en informatique avec un intérêt prononcé pour l'information. Vous pouvez aussi vous orienter vers les bootcamp qui propose des formations dans le domaine de la data qui proposent des enseignements pratiques sur les techniques et outils d'exploration des données.

Les nombreuses informations recueillies grâce au big data permettent d'instaurer de nouvelles pratiques au sein de la plupart des secteurs d'activité. Le métier de data journaliste représente alors l'évolution logique du journalisme par rapport aux progrès des nouvelles technologies et face à notre mode de vie actuelle.

Si vous souhaitez acquérir les compétences en Data recherchées des recruteurs, n'hésitez pas à télécharger notre syllabus afin d'en apprendre davantage sur notre formation Data Analyste.

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CEO & Fondateur
Antoine Krajnc
CEO & Fondateur
Antoine est le CEO et fondateur de Jedha. Diplômé d’Audencia Business School et de UC Berkeley, Antoine a travaillé pendant plus de 3 ans en tant que Business Analyst à San Francisco et à Paris. Il a ensuite fondé sa première entreprise Evohé qu’il a vendu pour repartir dans la Silicon Valley et fonder le cours de Data Analytics de Product School, le plus grand bootcamp de Product Management des US, qu’il a enseigné pendant 2 ans. De retour en France, il a fondé Jedha Bootcamp.

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