Des données au home design : un défi en 3 round

Data Driven Design. Data Informed Design. Big Data Analysis. Data Visualization. Inutile de continuer : les données sont devenues LA donnée de cette décennie. Tout a commencé en ligne, dans le monde virtuel où se joue la moitié - ou les trois quarts? - de nos activités quotidiennes. Mais avec une certaine rapidité ces données passent également dans la réalité, en changeant la perception et la façon de concevoir.

Un exemple ? Vous êtes assis dans le salon, iPad à la main, vous cherchez en ligne un nouveau canapé. Vous posez des questions à Google et prenez un certain nombre de microdécisions, jusqu'à prendre la plus importante : vous choisissez le canapé. Tout cela se traduit par des données. Les données qui sont maintenant utilisées pour concevoir et dessiner le canapé sur lequel, d’après les intentions du concepteur, vous vous détendrez avec votre iPad. Et oui, c’est une histoire vraie.

Les données appliquées au home design

Pour Rodolfo et pour Sofia, les deux meubles produits par ThESIGN, le processus c’est passé ainsi - mais pas aussi simplement. LOVEThESIGN a accumulé des données et des informations grâce à sa communauté de design lovers, elle a ensuite passé beaucoup de temps à les analyser puis les a mis sur la table d'un designer, Davide Negri, qui a été en mesure de concevoir des produits vraiment nouveaux et agréables et qui ont eu du succès Data Informed Design. Ou, peut-être, Data Informed Designer.

La question demeure : aujourd’hui tout est si facile avec les données, c’est également le cas pour le Home Design ? Il est possible de prédire l'avenir et de révolutionner le marché avec cette facilité ? Il suffit d’avoir les données ? Pas vraiment. Pour commencer, il y a trois choses à savoir.

Premier Round : données vs chiffres

Les données ne sont pas des chiffres. Ou plutôt, les données à prendre en compte ne sont pas seulement les chiffres d’analytics. Ces chiffres parlent beaucoup, mais pas de tout. Ils disent que ce que les gens font, mais pas pourquoi ils le font. Ou pourquoi ils ne le font pas.

Ils nous disent que quatre personnes sur dix préfèrent une bibliothèque particulière. Mais ils ne disent pas ce qu'ils attendent trouver, ou comment ils se sentent. Les chiffres doivent être croisés avec d'autres données, qui sont parfois des chiffres, d'autres fois ce sont des comportements, et d'autres fois encore ce sont simplement des mots.

Alors ? Ne pensez pas aux données comme à de simples chiffres. Il faut lever les yeux de Google Analytics et regarder autour de soi.

Credits Emma Kay / www.emma-kay.net

Deuxième Round : données vs vérité

Les données ne sont pas la vérité objective. Elles ne représentent pas tout ce qu’il se passe ni comment les choses vont, mais seulement comment fonctionnent certains aspects de ce qui est pris en considération. Il y a toujours une marge d'erreur. Tout simplement parce que c’est une personne qui est derrière le recueil et l’analyse des données. Une personne qui a fait des choix. Avec son propre point de vue. C’est ainsi : même derrière Google il y a des êtres humains faits en chair et en os. Pour l'instant.

Présenter les données sous forme de chiffres et non pas de façon discursive, ou avec un dessin, peut facilement induire en erreur. Même la réalité semble une équation exacte si elle est expliquée par une formule physique. Mais il s’agit seulement d’une interprétation. Les formules changent avec le temps, et souvent les anciennes n’étaient pas fausses, mais seulement partielles. Ne vous laissez pas berner.

Troisième Round : données vs innovation

2009, Douglas Bowman, le visual designer de Google, quitte l'entreprise. Il dit qu'il n'a plus de place pour penser, pour être créatif, innovant. Le data-centrisme de Mountain View est en train de mortifier le rôle des designers. « Une équipe Google ne peut pas décider entre deux types de bleu : on teste 41 nuances de chacune des deux couleurs pour voir celle qui fonctionne mieux. »

Mark Rothko / no. 14

Une dérive qui semble, sur le moment, charmante, mais devient vite pénible. Parce que les données sont toujours tournées vers le passé. Elles peuvent expliquer un passé très proche, presque en temps réel, mais les données ne peuvent pas parler de l'avenir : ce sont aux analyses de le faire. Des prophéties basées sur des modèles et des tendances du passé.

Les données sont une source d'inspiration, des informations, mais pas de l’innovation. Il faut encore un Douglas Bowman pour créer quelque chose de vraiment nouveau, et c'est pourquoi avec ThESIGN il y a Davide Negri. Parce que l'instrument de l'innovation c’est la créativité, ce ne sont pas les données.