Communiquer les données en temps de crise sanitaire - Pignard-Cheynel, Nathalie; Antolinos Basso , Diégo Arthur; Bangerter, Adrian; Bezençon, Valéry; Gruttad’Auria, Giuseppe; Holzer, Adrian; Ouaazki, Abdessalam; Puntiroli, Michael; Robotham, Andrew (My University, 2026)
La pandémie de Covid-19 a fait des données un élément central de la décision politique, du travail journalistique et de la compréhension publique. Cas, décès, hospitalisations, taux de reproduction, couverture vaccinale ou occupation des soins intensifs ont structuré la manière dont la crise a été suivie, discutée et gouvernée. Pourtant, une donnée disponible n’est pas nécessairement fiable, réutilisable ou correctement comprise. Les chiffres ne sont pas de simples reflets du réel : ils reposent sur des définitions, des choix de collecte, des contraintes techniques et des arbitrages qui orientent leur interprétation. Le projet PANDA (Pandemic Data : Production, diffusion et compréhension des données en temps de pandémie), mené dans le cadre du PNR 80 du Fonds national suisse, analyse la production, la médiatisation et la réception des données pandémiques. Il s’appuie sur 36 724 articles publiés par cinq médias suisses romands entre janvier 2020 et décembre 2022, dont 813 datavisualisations interactives, sur 34 entretiens avec des journalistes et représentants institutionnels, ainsi que sur des expériences et enquêtes consacrées à la réception des visualisations par les publics. Ce projet nous rappelle que les données de pandémie sont des constructions. Un « cas », un « décès » Covid ou un « lit disponible » semblent être des unités évidentes ; ils dépendent pourtant de définitions, de capacités de collecte, de temporalités de remontée et parfois de choix politiques. Certains indicateurs ont aussi eu une dimension performative : ils ont servi à justifier des restrictions, à fermer ou rouvrir des lieux, à orienter des comportements collectifs. Dans une démocratie semi-directe comme la Suisse, l’accès à des données fiables et contextualisées constitue donc un enjeu sanitaire et démocratique. La circulation médiatique des données a reposé sur un faible pluralisme des sources, avec une forte concentration autour des autorités publiques suisses, représentant près de 65 % des mentions totales. Cette centralité tient au rôle de l’OFSP dans la consolidation fédérale des indicateurs sanitaires, mais elle a rendu les médias dépendants des modalités de publication retenues par les institutions : formats, temporalités, granularité, archivage, protection des données et possibilités de réutilisation. Les premiers mois ont révélé les limites d’un écosystème des données peu préparé à une demande aussi soudaine de chiffres. Les journalistes ont dû composer avec des données dispersées, parfois publiées sous forme non éditable, sans historique consolidé ou structure stable. Plusieurs rédactions ont constitué leurs propres bases ou se sont appuyées sur des agrégateurs. La mise en place progressive de tableaux de bord et d’accès par API a marqué une amélioration importante dans la gestion des données. La pandémie a agi comme un catalyseur pour le journalisme de données. Les datajournalistes, souvent situés en périphérie des rédactions, se sont rapprochés du cœur de la production éditoriale : ils ont validé des graphiques, identifié des sources, alerté sur les limites de certains indicateurs, automatisé des flux et parfois formé des collègues. Cette reconnaissance s’est accompagnée d’un travail largement invisible : maintenance de tableaux de bord, nettoyage de données, réparation de scripts ou mise à jour continue des visualisations. La pandémie a aussi conduit des journalistes généralistes à travailler avec des données sans y être toujours bien préparés. L’analyse des contenus montre que la pandémie a été fortement quantifiée. Les articles consacrés au Covid-19 contiennent davantage de chiffres que les articles hors Covid, et les indicateurs sanitaires dominent largement. Cas, décès, hospitalisations, soins intensifs, taux de positivité et vaccinations ont structuré une grande partie du récit médiatique, grâce à leur disponibilité, leur actualisation fréquente et leur compatibilité avec les dashboards. Cette centralité a toutefois produit un effet de cadrage : ce qui était le plus visible était aussi ce qui était le mieux mesuré, le plus facilement mis à jour et le plus aisément représentable. Des dimensions comme la précarité, l’isolement, le décrochage scolaire, la santé mentale ou les violences domestiques ont été moins présentes, car plus difficiles à quantifier, moins suivies et moins centrales dans la gestion politique de la crise. Les visualisations ne sont pas des contenants neutres. Chronologies, cartes, tableaux et graphiques en barres ne rendent pas visibles les mêmes dimensions de la crise. Les chronologies ont soutenu une lecture de la pandémie comme succession de vagues et de mesures. Les cartes ont facilité les comparaisons, avec des risques de perception liés à la taille des territoires. Les tableaux enrichis ont permis de suivre plusieurs indicateurs simultanément et ont été fortement réutilisés. Représenter des données, c’est donc toujours choisir, hiérarchiser et orienter l’attention vers certains aspects de la crise. Du côté des publics, l’accès aux données ne garantit pas leur compréhension. Lire une courbe, comparer des taux, interpréter une moyenne, comprendre une marge d’erreur ou distinguer corrélation et causalité suppose des compétences inégalement distribuées. Les publics interprètent aussi les données à partir de leur confiance dans les institutions et les médias, de leurs croyances préalables, de leur expérience de la crise. Une même visualisation peut être lue comme une information utile, une preuve de sérieux ou un signal anxiogène voire suspect. Communiquer l’incertitude est un enjeu central, en particulier en temps de crise. Son affichage peut être perçu comme un signe de rigueur, notamment par les publics les plus familiers des statistiques, mais il peut aussi compliquer la compréhension du message. Il ne s’agit pas de montrer davantage d’information, mais de la rendre lisible : message principal clair, incertitude présentée de manière sélective, explications courtes et accès progressif aux détails méthodologiques. En pratique, la transparence progresse, mais reste incomplète. La mention des sources est presque systématique dans les datavisualisations analysées, mais la transparence méthodologique demeure limitée : beaucoup indiquent une source sans lien vers le jeu de données original, et peu explicitent les choix de traitement, les limites ou les incertitudes. Une communication responsable doit dire ce qui est mesuré, ce qui ne l’est pas, comment les données ont été produites et ce qu’elles permettent - ou non - de conclure. Une meilleure communication des données peut aussi passer par des dispositifs de lecture plus adaptés et interactifs. Des formats liant texte et graphique, ou permettant à un assistant conversationnel d’expliquer les données d’un article, peuvent améliorer la fluidité de lecture et l’engagement de certains publics, notamment face à des contenus complexes ou jugés peu attractifs. Ces outils doivent toutefois rester encadrés : l’interactivité ne doit pas masquer le message principal, et l’IA générative soulève des questions de crédibilité, de biais, d’hallucinations et de dépendance à l’outil. Les perspectives pour une future crise sanitaire retiennent quatre priorités. Premièrement, préparer en amont un monitoring public multithématique, intégrant les données sanitaires, mais aussi les effets sociaux, psychologiques et économiques de la crise. Cela suppose des données réellement réutilisables : structurées, documentées, historisées et ouvertes. Deuxièmement, structurer les interfaces entre institutions, médias, chercheurs et experts, par des briefings techniques, des interlocuteurs identifiés et des canaux d’échange stables. Troisièmement, adapter la communication des données aux publics et aux objectifs, en tenant compte de la littératie des données, de la confiance et des usages. Quatrièmement, faire de la littératie des données une compétence partagée, pour les citoyens comme pour les journalistes, les porte-parole institutionnels, les administrations et les responsables politiques. La pandémie a montré que les données sont indispensables à la compréhension et à la gouvernance des crises sanitaires, mais qu’elles peuvent aussi être mal produites, contextualisées, visualisées ou comprises. Le principal enseignement du rapport est simple : l’enjeu n’est pas seulement de disposer de plus de données, mais de construire les conditions sociales, techniques et démocratiques de leur intelligibilité. En Suisse, cette exigence concerne directement la décision publique, le fédéralisme, la participation démocratique et la confiance.
Rapport à destination des acteurs impliqués dans la production, la diffusion ou la médiatisation de données
Keywords: pandémie; crise sanitaire; covid-19; communication; médiatisation; données; indicateurs; datajournalisme; datavisualisation