Information Visualization for Decision Making: Identifying Biases and Moving Beyond the Visual Analysis Paradigm. (La visualisation d'information pour la prise de décision: identifier les biais et aller au-delà du paradigme de l'analyse visuelle)

Certains problemes ne peuvent etre resolus ni par les ordinateurs seuls ni par les humains seuls. La visualisation d'information est une solution commune quand il est necessaire de raisonner sur de grandes quantites de donnees. Plus une visualisation est efficace, plus il est possible de resoudre des problemes complexes. Dans la recherche en visualisation d'information, une visualisation est generalement consideree comme efficace quand elle permet de comprendre les donnees. Les methodes d'evaluation cherchent a determiner si les utilisateurs comprennent les donnees affichees et sont capables d'effectuer des tâches analytiques comme, par exemple, identifier si deux variables sont correlees. Cette these suggere d'aller au-dela de ce ``paradigme de l'analyse visuelle'' et elargir le champ de recherche a un autre type de tâche: la prise de decision. Les tâches de decision sont essentielles a tous, du directeur d'entreprise qui doit prendre des decisions importantes a l'individu ordinaire qui choisit un plan de carriere ou desire simplement acheter un appareil photo. Neanmoins, les decisions ne se resument pas a la simple comprehension de l'information et sont difficiles a etudier. Elles peuvent impliquer des preferences subjectives, n'ont pas toujours de verite de terrain, et dependent souvent de connaissances externes aux donnees visualisees. Pourtant, les tâches de decision ne font pas partie des taxonomies de tâches en visualisation et n'ont pas ete bien definies. De plus, la recherche manque de metriques, de methodes et de travaux empiriques pour valider l'efficacite des visualisations pour la prise de decision. Cette these offre une definition operationnelle pour une classe particuliere de tâches de decision, et presente une analyse systematique qui identifie les visualisations multidimensionnelles compatibles avec ces tâches. Elle presente en outre la premiere comparaison empirique de techniques de visualisation multidimensionnelle basee sur leur capacite a aider la decision, et esquisse une methodologie et des metriques pour evaluer la qualite des decisions. Elle explore ensuite le role des instructions dans les tâches de decision et des tâches analytiques equivalentes, et identifie des differences de performance entre les deux tâches. De meme que les sciences de la vision informent la visualisation d'information sur les limites de la vision humaine, aller au-dela du paradigme de l'analyse visuelle implique de prendre en compte les limites du raisonnement humain. Cette these passe en revue la theorie de la decision afin de mieux comprendre comment les humains prennent des decisions, et formule une nouvelle taxonomie de biais cognitifs basee sur la tâche utilisateur. En outre, elle demontre empiriquement que des biais peuvent etre presents meme quand l'information est bien visualisee, et qu'une decision peut etre ``correcte'' mais neanmoins irrationnelle, dans le sens ou elle est influencee par des informations non pertinentes. Cette these examine finalement comment mitiger les biais. Les methodes pour ameliorer le raisonnement humain reposent souvent sur un entrainement intensif a des principes et a des procedures abstraites, qui se revelent souvent peu efficaces. Les visualisations offrent une opportunite dans la mesure ou ses concepteurs peuvent remodeler l'environnement pour changer la facon dont les utilisateurs assimilent les donnees. Cette these passe en revue la theorie de la decision pour identifier de possibles solutions de conception. De plus, elle demontre empiriquement que supplementer une visualisation par des interactions qui facilitent des strategies de decision alternatives peut mener a des decisions plus rationnelles. Via des etudes empiriques, cette these suggere que le paradigme de l'analyse visuelle n'est pas en mesure de relever tous les defis de la prise de decision aidee de la visualisation, mais qu'aller au-dela peut contribuer a faire de la visualisation un puissant outil de prise de decision.