Avec le regain d’intérêt pour le storytelling par les données dans l’industrie de la data science, l’approche de la data science comme un sport d’équipe, et les grandes enquêtes publiées par des data journalistes au cours de la dernière décennie, comme les Panama Papers, les prévisions de l’élection américaine de 2016 ou encore l’effet Airbnb, l’intérêt pour le data journalisme ne cesse de grandir.
Mais de quoi s’agit-il exactement et comment devenir data journaliste ? Cet article a pour objectif d’apporter des éclairages et des réponses concrètes.
Astuce : si vous souhaitez suivre une initiation au data journalisme avec R, découvrez le cours de DataCamp Communicating with Data in the Tidyverse.
Qu’est-ce que le data journalisme ?
Les définitions ne manquent pas, au point qu’il est parfois difficile d’y voir clair. Certains affirment que le data journalisme est synonyme de data-driven journalism (DDJ), d’autres tiennent à distinguer deux disciplines. Vous trouverez de nombreuses définitions.
Dans cet article, nous considérerons ces deux termes comme désignant la même discipline.
Alors, facile, non ? Une définition n’est pas si compliquée : c’est juste du journalisme fait avec des données.
Mais qu’entend-on exactement par journalisme, et que sont les données ?
Le data journalisme est généralement défini comme « les nouvelles possibilités qui s’ouvrent quand on allie le traditionnel "flair pour l’info" et l’art de raconter une histoire percutante à l’ampleur et à la diversité des informations numériques aujourd’hui disponibles ».
Cependant, cette définition masque peut-être l’existence d’un véritable flux de travail : en ce sens, la définition de Mirko Lorenz, qui décrit la discipline comme un « workflow où les données constituent la base de l’analyse, de la visualisation et — surtout — du récit », est sans doute plus précise.
Notez que vous verrez souvent passer l’acronyme « CAR » (Computer-Assisted Reporting). Il s’agit de la première approche organisée et systématique de l’utilisation de l’informatique pour collecter et analyser des données au service de l’information.
Comment devenir data journaliste
Maintenant que le contexte et la définition sont posés, voyons ce qu’il faut pour devenir data journaliste. La section suivante détaille les étapes à suivre et propose un plan d’action pas à pas, avec les meilleures ressources.
Qu’est-ce qu’il faut pour devenir data journaliste ?
Vous avez peut-être lu des citations comme « Pour devenir un bon data journaliste, commencez par devenir un bon journaliste » (Meredith Broussard) ou « L’informatique ne transforme pas un mauvais reporter en bon reporter. Elle rend un bon reporter meilleur » (Elliott Jaspin). Concrètement, de quoi avez-vous besoin ?
Selon Scott Klein, Deputy Managing Editor chez ProPublica et cofondateur de DocumentCloud, les candidats doivent réunir : 1. des compétences journalistiques, 2. un sens du design, 3. des aptitudes en code. Cela paraît simple, mais qu’en est-il du parcours académique, et que recouvrent précisément « compétences journalistiques », « talent en design » ou « aisance en code » ?
Pour le premier point, vous pensez peut-être qu’un diplôme en journalisme est indispensable. Scott Klein confirme que la plupart des membres de son équipe en ont un, mais ce n’est pas un prérequis absolu. On trouve des data journalistes issus des mathématiques ou de l’informatique.
Et cela fonctionne bien, d’autant que, selon Klein, « le journalisme est un terrain naturel pour les matheux qui veulent améliorer le monde ». Toutefois, les trois critères qu’il recherche montrent que le cursus n’est pas décisif si vous possédez ces trois atouts.
À l’inverse, il est tout à fait possible de devenir data journaliste sans bagage technique au départ.
Quel que soit votre profil, tenez-en compte dans votre feuille de route pour acquérir les trois compétences clés du métier.
Et ces trois compétences ne s’acquièrent pas du jour au lendemain. Malheureusement, peu d’universités ou de formations couvrent l’ensemble, et beaucoup confirment que l’auto-apprentissage est essentiel.
Vous pouvez suivre un MOOC comme celui-ci ou le cours de Big Data University Introduction to Data Journalism, ou encore des ateliers animés par des data journalistes externes, mais l’offre reste limitée et souvent coûteuse. De nombreuses formations professionnelles s’organisent via des collaborations entre équipes data et rédaction, des réseaux d’entraide, des bootcamps, etc.
Mais, surtout, il s’agit de vous former vous-même.
D’où l’importance de vous bâtir un plan d’apprentissage étape par étape, avec des ressources, pour atteindre votre objectif — ou, si vous exercez déjà, pour continuer à progresser.
Un plan d’action pas à pas pour apprendre le data journalisme
Ce plan propose des premiers repères pour démarrer. Adaptez-le à votre parcours et à votre style d’apprentissage.
Voici les huit étapes du parcours pour devenir data journaliste :
1. Développer une solide culture générale
Les journalistes doivent naturellement adapter leurs compétences à de nouveaux sujets en permanence. De plus, les thèmes couverts par les data journalistes sont si variés que vous devez embrasser un spectre encore plus large que celui des journalistes « classiques ».
La clé pour élargir votre base de connaissances dépend de chacun et de votre façon d’apprendre.
Une voie efficace consiste à beaucoup lire, écouter et regarder. Mais, au fond, c’est votre état d’esprit qui fera la différence : la curiosité et l’envie d’apprendre en continu sont des atouts déterminants.
Cette base ne concerne pas seulement l’actualité : elle comprend aussi des notions quantitatives. Vous ne pouvez pas vous contenter, par exemple, de maîtriser la politique sans rien connaître aux statistiques, au risque de compromettre votre capacité à analyser des données politiques. Un conseil revient sans cesse dans les articles et retours d’expérience de data journalistes et d’éditeurs : suivez des cours de statistiques. Pour démarrer, consultez OpenIntro et les cours proposés par DataCamp.
Enfin, prenez un peu de recul sur la discipline elle-même :
- Écoutez cet exposé passionnant de Scott Klein sur l’histoire du data journalisme
- Regardez ce que font vos pairs :
- Le projet sur l’extinction des espèces par Anna Flagg (ProPublica)
- Les métiers les plus dangereux en Amérique par Christopher Cannon, Alex McIntyre et Adam Pearce (Bloomberg)
- Les fichiers de la NSA décryptés, par Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage et Greg Chen (The Guardian)
- Visualiser les Iraq War Logs, par Jonathan Stray et Julian Burgess
2. Écrire, écrire, écrire
Vous pourriez penser que cette étape est secondaire dans votre plan pour devenir data journaliste, mais ce n’est pas le cas. Bien écrire s’enseigne difficilement et demande beaucoup de pratique si vous voulez rédiger vite et juste, tout en restant pertinent pour votre audience et en tenant compte du support (blog, quotidien, etc.). Écrire pour un public — et non pour soi — est une véritable compétence. Ce qui vous paraît clair et accessible ne l’est pas forcément pour vos lecteurs.
Accordez donc du temps à cette étape. Heureusement, il existe de nombreuses formations en ligne :
- edX propose plusieurs cours pour approfondir le journalisme. « Journalism for Social Change » peut vous intéresser, tout comme « English for Journalists: Key Concepts », très utile.
- Coursera offre aussi des cours de journalisme et un parcours de spécialisation pour lancer votre carrière.
- Découvrez les formations de Mediabistro.
Si vous préférez le présentiel, envisagez l’un des masterclasses du Guardian ou recherchez des cours près de chez vous : de nombreuses universités et organisations proposent des formations en journalisme.
3. Apprendre (quelques) langages de programmation
Même si l’on peut déjà faire beaucoup avec des outils comme Microsoft Excel et que programmer n’est pas un prérequis absolu, apprendre à coder dès maintenant vous fera gagner du temps.
Contrairement à ce que l’on imagine, l’objectif n’est pas seulement de savoir collecter l’information, mais aussi de savoir l’exposer clairement.
Le choix du langage dépendra de l’endroit où vous souhaitez travailler et de la nature de vos données/histoires.
Certaines offres exigent plus de développement web que de collecte, transformation et modélisation de données, et inversement. Commencez idéalement par des bases dans les deux domaines, puis approfondissez ce qui vous attire le plus — cela orientera aussi vos candidatures.
C’est pourquoi JavaScript, CSS et HTML sont très demandés : ce sont les langages du web. Vous pouvez consulter les tutoriels Journocode.
Les compétences sur les frameworks web Django (Python) et Ruby sont également prisées. Pour apprendre, regardez les cours de CodeSchool.
Enfin, R/SAS/SPSS et Python devraient figurer sur votre liste. Contrairement aux langages et à Django cités plus haut, ils excellent pour analyser et modéliser des données. Les cours de DataCamp Introduction to R et Introduction to Python for Data Science sont parfaits pour débuter et progresser pas à pas. Pour SAS, rendez-vous ici, et pour SPSS, ici.
4. Découvrir les workflows du data journalisme
Connaître le workflow et disposer d’une boîte à outils pour l’aborder est essentiel. Peu de prérequis pour commencer, mais la plupart des data journalistes s’accordent : vous devez savoir travailler avec Microsoft Excel. Si vous ne maîtrisez pas les bases des tableurs, formez-vous avant toute chose.
Une fois ces bases acquises, plongez dans le workflow du data journalisme.
Comme en data science, les data journalistes enchaînent collecte, préparation (wrangling), analyse, visualisation et restitution.
L’accent est toutefois moins mis sur la modélisation et davantage sur les autres étapes, avec un focus particulier sur le reporting et le storytelling.
Quelques ressources pour débuter sur le wrangling, l’analyse, la visualisation et la restitution :
- Les livres d’Edward Tufte : idéals si vous découvrez la présentation des données. Excellentes références pour réviser vos bases en visualisation. À lire aussi : « The Functional Art » d’Alberto Cairo et « Information Dashboard Design » de Stephen Few.
- « The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t » de Nate Silver : un incontournable pour qui s’intéresse aux données et à l’analyse.
- De nombreuses ressources existent sur la collecte, le wrangling et la visualisation avec Python et R.
5. Constituer votre boîte à outils
Il vous faut les bons outils pour dérouler le workflow ci-dessus. Bonne nouvelle : les data journalistes disposent d’un large éventail d’outils. Le choix dépendra naturellement du contexte : les offres d’emploi montrent que les piles varient selon les postes, tout comme la nature de l’histoire et des données. Enfin, vos préférences joueront si vous maîtrisez déjà certains outils.
C’est là que votre état d’esprit compte.
Vous n’avez pas besoin de connaître tous les outils, mais vous devez comprendre ce que chacun peut apporter à votre histoire.
Vous devez être capable d’acquérir vite de nouvelles compétences et d’avoir envie d’apprendre.
Ci-dessous, quelques exemples d’outils souvent cités sur Quora et dans les annonces. Cette vue suit les phases du workflow décrit plus haut et n’a rien d’exhaustif : elle vise à vous donner des points de départ.
Préparer votre espace de travail. C’est sans doute la première étape. Si vous comptez programmer, vous aurez besoin d’un éditeur/code. Workspace de DataCamp est idéal pour cela.
Obtenir vos données. La brique de base, ce sont les données. Commencez par vos sources : elles sont clés, car la donnée ne vient pas toujours à vous — l’histoire, si. À vous de trouver les données qui corroborent le récit de vos informateurs.
Deuxième voie : les plateformes d’open data. Elles sont nombreuses, mais la Banque mondiale, les Nations Unies, Data Portals et DataHub se distinguent. Vous avez aussi l’open data du gouvernement américain, celui du gouvernement britannique, et beaucoup d’autres portails publics.
Pour mieux comprendre la valeur de l’open data, consultez les cours de l’Open Data Institute et le programme e-learning du European Data Portal, ...
Le Datablog du Guardian est aussi un bon point de départ : il présente données, contexte et questions liées au processus.
Des jeux de données circulent également via des listes de diffusion, comme la liste NICAR, ou des forums.
En plus des datasets disponibles via open data, mailing lists, forums ou sources, vous pouvez recourir au web scraping. Vous utiliserez alors des bibliothèques Python ou R, ou des outils dédiés ne nécessitant pas de coder.
Autre possibilité : interroger des bases de données. SQL sera utile. Si vous l’apprenez, concentrez-vous sur MySQL, PostgreSQL ou SQL Server. Suivez quelques tutoriels sur TutorialsPoint pour en savoir plus sur les bases de données et SQL.
On voit bien ici l’importance du réseau. Nous y reviendrons.
Dans tout cela, n’oubliez pas le cadre légal. Vérifiez toujours ce que vous pouvez faire avec un dataset et à qui attribuer le crédit. Si vous n’obtenez pas les données voulues, vous pouvez déposer une demande d’accès à l’information (Freedom of Information, FOI), qui permet de solliciter des informations détenues par des organismes publics (police, écoles, musées publics, etc.).
Importer vos données dans l’espace de travail. Pour commencer, vous pouvez passer par Excel. Mais à mesure que vous progressez, utilisez les bibliothèques du/des langage(s) choisi(s). Des fonctions permettent d’importer des fichiers .csv, .txt, etc., et du matériel spécifique aide à collecter des données en ligne via le scraping. Python et R disposent de bibliothèques dédiées, comme scrapy ou rvest. Pour extraire des données de PDF, utilisez Tabula. Pour l’extraction web, vous pouvez aussi utiliser import.io.
Préparer (wrangler) vos données. Le wrangling consiste à manipuler, nettoyer et restructurer les données pour les rendre prêtes à l’analyse. En Python, privilégiez NumPy et Pandas. En R, appuyez-vous sur dplyr et tidyr. Côté outils « no code », OpenRefine (ex-Google Refine) est populaire pour le nettoyage et la transformation, mais vous pouvez aussi utiliser DataWrangler ou CSVKit.
Analyser vos données. C’est ici que vos compétences en statistiques seront utiles. Utilisez R ou Python pour modéliser avec statsmodels ou statmod. Vous pouvez aussi recourir à DataRobot, Knime ou RapidMiner.
Visualiser vos données. Les compétences les plus demandées concernent l’exposition de l’information : accordez une attention particulière à la visualisation. Vous pouvez utiliser Tableau ou Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion ou QGIS et ArcGIS si vous cherchez des outils avec peu ou pas de code. Si vous maîtrisez déjà JavaScript, Python ou R, pensez à D3.js, plotly, matplotlib ou ggplot.
Restituer vos résultats. Créez des tableaux de bord avec Tableau ou Qlikview, concevez une infographie avec Adobe Illustrator, Adobe InDesign ou Adobe Photoshop, ou regroupez code et visuels dans un Notebook. Pour Python, utilisez le notebook web Jupyter. Pour R, optez pour un document R Markdown.
6. Commencer à bâtir votre réseau
Votre réseau sera crucial pour trouver de l’inspiration et du mentorat. Il vous permettra d’apprendre auprès des meilleurs.
Commencez par suivre sur Twitter des figures clés du data journalisme et du secteur :
Cette liste ne sert qu’à vous lancer.
Notez qu’elle exclut les personnes déjà citées dans l’article.
Rejoignez également des groupes sur Reddit ou LinkedIn pour suivre l’actualité : abonnez-vous par exemple aux subreddits /r/theydidthemath ou /r/datasets, et suivez aussi les subreddits Python ou R pour rester informé.
Envisagez de participer à des Meetups comme celui-ci, et surveillez les événements et conférences près de chez vous via les sites Data Driven Journalism ou European Journalism Center. Pensez aussi à rejoindre la communauté Knight-Mozilla Open News.
7. Poursuivre votre apprentissage
L’apprentissage ne s’arrête jamais. Il y a toujours plus à explorer et à faire, que vous débutiez ou que vous soyez déjà en poste.
Vous apprendrez en continu.
Ressources complémentaires :
Suivre et découvrir des sites clés. Lisez des blogs comme FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) ou le ProPublica Nerd Blog, et des sites dédiés à la visualisation comme EagerEyes ou FlowingData. N’oubliez pas les blogs et portfolios de data journalistes et freelances, comme Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López ou John Burn-Murdoch.
Écouter des podcasts. Si vous aimez ce format, ne manquez pas Data Stories, un excellent podcast sur la visualisation. Écoutez notamment cet épisode où Scott Klein présente le travail de son équipe chez ProPublica. Découvrez aussi Partially Derivative et le podcast de FiveThirtyEight.
Lire des livres. Parmi d’autres, on recommande cet ouvrage de Claire Miller.
Explorer d’autres supports de formation. Consultez cette liste de supports. Évaluez votre aisance avec votre boîte à outils : si besoin, suivez des tutoriels. Retrouvez plus de ressources R ici et des ressources Python ici.
Pratiquer le data journalisme. Commencez petit, avec un projet personnel. Prenez un dataset et lancez-vous dans l’analyse, la visualisation et la restitution. Trouvez des projets sur Kaggle ou DrivenData. Ensuite, créez un blog — comme ceux cités. C’est un excellent moyen de montrer vos talents et d’enrichir votre CV, tout en partageant vos résultats avec le monde.
8. Lancer-vous !
Après ces étapes, vous souhaiterez peut-être décrocher un poste de data journaliste.
Des sites utiles pour votre recherche : News Nerd Jobs, Indeed.com, la liste NICAR, les offres Mediabistro, LinkedIn et Journajobs.
Résumé
Au final, le meilleur conseil pour devenir data journaliste est celui de Maarten Lambrechts : commencez simplement à en faire.
En complément, quelques conseils :
Ne vous découragez pas. Au début, vous rencontrerez des obstacles : ce n’est pas une raison pour abandonner. On apprend en faisant, et cela prend du temps.
N’ayez pas peur de commencer petit. Certaines rédactions n’ont pas encore de grandes équipes data. Gardez-le à l’esprit.
Prenez votre temps. Il faut de l’expérience pour juger si un projet en vaut la peine. Parfois, vous travaillerez des données qui ne donneront pas d’histoire. Prenez aussi le temps de bâtir votre réseau, d’apprendre des autres et de gagner en expérience sur tout le workflow.