Le concept de data storytelling peut sembler abstrait à ceux qui ne l’ont jamais expérimenté par l’exemple. Pourtant, c’est en observant des cas réels, des mises en pratique réussies et des applications concrètes que l’on comprend véritablement la puissance de cette discipline.

Dans ce guide exhaustif, nous vous présentons 15 exemples de data storytelling issus de différents secteurs (marketing, finance, ressources humaines, presse, ONG), accompagnés d’analyses détaillées pour vous aider à reproduire ces succès dans votre propre contexte professionnel.

Comprendre le Data Storytelling par l’Exemple : Pourquoi les Cas Concrets Sont Essentiels

Pour rappel, l’objectif du data storytelling est de faciliter le partage et la compréhension de la donnée d’entreprise tout en associant la résolution d’une problématique, la présentation d’un besoin ou d’un enjeu. La donnée est au cœur de la présentation. C’est à partir de la donnée que l’on peut créer son histoire.

Contrairement à la simple présentation de chiffres dans des tableaux Excel ou des slides PowerPoint austères, le data storytelling combine trois éléments fondamentaux :

• Les données (la source de vérité factuelle)
• Le récit (la narration qui donne du sens et du contexte)
• Le visuel (les graphiques et infographies qui rendent l’information immédiatement compréhensible)

Les exemples concrets nous permettent de voir comment ces trois piliers s’articulent dans des situations réelles pour créer un impact mesurable.

Data Visualisation vs Data Storytelling : La Différence par l’Exemple

Certains opposent les deux approches de data visualisation et de data storytelling. En réalité, elles sont complémentaires !

La dataviz (visualisation de la donnée) est déjà une avancée et une des briques fondamentales pour bâtir un data storytelling efficace. La frontière peut parfois sembler mince entre data visualisation et data storytelling. Pour plus d’implication et de sens, permettant une adhésion du public ciblé, le data storytelling va offrir plus de puissance au message.

Exemple de distinction : Un graphique de ventes

Simple data visualisation : Un graphique en courbes montrant l’évolution des ventes mensuelles sur 12 mois.

Data storytelling : Le même graphique, mais accompagné d’une narration expliquant :

• Le contexte : lancement d’une nouvelle gamme de produits en mars
• L’événement perturbateur : pic de ventes en juin suite à une campagne influenceurs
• La conséquence : baisse en août malgré des promotions agressives
• L’insight : les promotions ne compensent pas l’effet influenceurs
• La recommandation : réinvestir le budget promotionnel dans les partenariats influenceurs

Si une présentation visuelle de la donnée peut se passer de storytelling, l’inverse est moins efficace. Le data storytelling est plus orienté sur la narration.

Application pratique

Si par exemple votre objectif est de convaincre votre entreprise d’investir dans une campagne de vente, dans un nouvel outil logiciel, ou dans un recrutement au service marketing, il serait dès lors intéressant de raconter l’histoire qui accompagne cette demande. La mise en récit du besoin associée à la donnée via une visualisation graphique adaptée vient alors renforcer le message.

Le Data Storytelling par l’exemple en Entreprise : Cas Pratiques et Techniques

Le data Storytelling par l’Exemple n°1 : Une Information Principale Basée sur la Donnée – Le Test des 3 Secondes

C’est un élément important du data storytelling : être capable de recentrer au maximum sa data visualisation à un message simple et unique.

Principe clé : L’exercice à pratiquer est d’être capable de comprendre l’information principale du graphique en moins de 3 secondes. Faites systématiquement cet exercice lorsque vous construisez votre data storytelling. L’information basée sur la donnée doit être évidente et simple à comprendre.

Cas pratique : La Performance de Salles de Cinéma

Contexte : Analyser le nombre d’entrées de plusieurs salles de cinéma UGC sur Paris (données fictives).

Erreur commune – Version « avant » : Un graphique en courbes montrant l’évolution des entrées pour chaque salle dans le temps, avec 5 à 6 courbes de couleurs différentes qui se croisent. Cette visualisation n’exprime rien de clair. Il faut passer du temps pour déchiffrer les données. Cette présentation de la donnée n’exprime aucune information flagrante.

Approche data storytelling – Version « après » : Si l’objectif est de mettre en avant la performance exceptionnelle de la salle UGC Danton sur l’année concernée, le graphique est optimisé :

• Une seule courbe en couleur vive (UGC Danton)
• Les autres salles en gris pâle en arrière-plan pour contexte
• Un titre explicite : « UGC Danton : +47% d’entrées vs la moyenne des salles parisiennes »
• Une annotation sur le graphique indiquant le pic de septembre
• Une zone colorée mettant en évidence la période de surperformance

Résultat : L’information principale apparaît instantanément. En 3 secondes, le lecteur comprend que UGC Danton surperforme largement.

Leçon à retenir : Un bon data storytelling fait des choix radicaux dans ce qu’il montre et ce qu’il cache. Tout ne doit pas avoir la même importance visuelle.

Le data Storytelling par l’Exemple n°2 : Adapter son Data Storytelling à son Audience – La Méthode Robin des Bois

Comme on l’a déjà dit, on ne fait pas du data storytelling pour soi mais pour les autres. Connaître son public est donc important, d’autant plus qu’il revêt par principe différentes facettes.

Les différents types d’audiences en entreprise

Votre public en entreprise peut être :

• Multiple : constitué de profils hétérogènes (comex, opérationnels, experts)
• Avancé : avec un fort niveau de compétence sur la donnée (data analysts, contrôleurs de gestion)
• Spécialisé : avec une forte attente par rapport à la problématique ou à son métier (responsable supply chain, directeur marketing)
• Distant : avec un faible niveau de confiance dans la donnée (managers sceptiques)
• Avec des niveaux d’intérêt spécifiques selon leurs enjeux quotidiens

Comme vous le voyez, votre public en entreprise a des niveaux d’attentes qui lui sont propres et qu’il faut prendre en compte pour réussir son data storytelling.

L’exemple de Robin des Bois : Même histoire, trois narrations différentes

Cet exemple est très parlant et est systématiquement repris en formation data storytelling.

Contexte : Imaginons que nous souhaitons partager l’histoire de Robin des Bois à 3 publics différents. L’audience est répartie de la sorte : un groupe de jeunes adultes, un groupe d’octogénaires, et pour finir de jeunes enfants.

Question : Peut-on raconter la même histoire de la même manière aux trois groupes ?

Réponse : Non ! Considérant notre audience, nous ne pouvons pas avoir un seul discours, il ne s’adapterait forcément pas au niveau d’attente de chaque public.

La bonne approche :

• Pour les octogénaires : Une version romanesque, riche en détails historiques, évoquant la noblesse du personnage et les injustices sociales de l’époque médiévale
• Pour les jeunes adultes : Un récit rempli d’actions spectaculaires, de combats à l’épée, de stratégies audacieuses contre le Sheriff de Nottingham
• Pour les jeunes enfants : Une version enfantine et ludique, avec un héros gentil qui aide les pauvres et déjoue les méchants

Application au data storytelling en entreprise

Même dataset, trois présentations différentes :

Exemple concret : Présenter les résultats d’une campagne marketing digital

Pour le COMEX (direction générale) :

• Focus : ROI global, contribution au chiffre d’affaires
• Visualisation : 2-3 KPI maximum en grand format
• Narration : Impact stratégique et recommandation pour le prochain trimestre
• Durée : 5 minutes maximum

Pour l’équipe marketing (spécialisée) :

• Focus : Performance détaillée par canal, taux de conversion, coût d’acquisition
• Visualisation : Dashboards détaillés avec 8-10 métriques
• Narration : Analyse comparative des canaux, insights tactiques, quick wins identifiés
• Durée : 20-30 minutes avec échanges

Pour les commerciaux (utilisateurs finaux) :

• Focus : Leads générés par région, qualité des contacts, délai de conversion
• Visualisation : Tableaux de bord opérationnels, listes actionnables
• Narration : Comment exploiter ces leads, quelles sont les opportunités chaudes
• Durée : 10 minutes + session Q&R

Leçon à retenir : Pour créer une histoire sur la donnée efficace, il faut faire correspondre sa narration à son audience. Les mêmes données peuvent raconter des histoires radicalement différentes selon qui les écoute.

Le data Storytelling par l’Exemple n°3 : L’Histoire d’une Seule Donnée – Quand Moins Est Plus

Lorsque nous pensons présentation de la donnée, notre esprit pense généralement graphique ou tableau. Quand nous avons un ou deux chiffres, mettre en évidence les chiffres eux-mêmes peut être beaucoup plus impactant que les emprisonner dans un graphique. Et dans le pire des cas, une donnée dans un mauvais graphique peut être trompeuse.

Cas pratique : Résultats d’un Sondage Politique

Contexte : Résultats d’un sondage après un débat présidentiel entre deux candidats (exemple inspiré d’un sondage CNN).

Erreur commune – Version « avant » : Utilisation d’un diagramme circulaire (camembert) montrant :

• Candidat A : 57%
• Candidat B : 40%
• Indécis : 3%

Problème : Le diagramme circulaire met l’accent sur l’écart entre les deux candidats mais éclipse le fait que le Candidat A est largement en tête. De plus, le camembert force le cerveau à comparer visuellement des portions circulaires, ce qui ralentit la compréhension.

Approche data storytelling – Version « après » : Présenter simplement la donnée importante sans graphique :

57%
des personnes interrogées jugent 
que le Candidat A a remporté le débat

Le chiffre 57% est mis en évidence avec :

• Une taille de police 10 fois supérieure au texte d’accompagnement
• Une couleur vive (bleu ou vert pour symboliser le succès)
• Un positionnement central dans la slide
• Un contexte minimal mais précis en dessous

Variante avec contexte comparatif :

57% vs 40%
Le Candidat A distance nettement son adversaire
dans les sondages post-débat

Résultat : L’information clé (la domination du Candidat A) est instantanément comprise. Le cerveau n’a pas besoin de décoder un graphique.

Leçon à retenir : Parfois, le meilleur data storytelling consiste à ne pas utiliser de graphique du tout. Un chiffre bien mis en scène peut avoir plus d’impact qu’une visualisation complexe.

Le data Storytelling par l’Exemple n°4 : Structurer sa Présentation en Plusieurs Étapes – L’Histoire Séquentielle

Travailler la structuration de sa présentation est un élément important pour faciliter la compréhension du sujet.

Bonne pratique : Faire en sorte qu’un graphique ne délivre qu’une seule information majeure. L’objectif est que chaque data visualisation se concentre sur un message principal autour d’une donnée.

On peut donc tout à fait découper son data storytelling en plusieurs étapes, qui chacune apporte un élément d’information complémentaire.

Cas pratique : Analyse des Performances Commerciales Trimestrielles

Contexte : Analyser les performances de l’activité commerciale sur un trimestre (juillet-août-septembre), par mois et par commercial.

Objectif de communication : Expliquer les résultats de manière simple en mettant en avant :

1. Une baisse de l’activité sensible au mois d’août
2. Les commerciaux responsables de cette baisse
3. La performance exceptionnelle de certains commerciaux sur la période complète

Erreur commune : Présenter un tableau unique avec toutes les données

Un tableau Excel réunissant l’ensemble des données (12 commerciaux × 3 mois × plusieurs métriques) n’exprime au premier coup d’œil aucun de ces points. Il faudrait passer beaucoup de temps à regarder chaque donnée, dans chacune des cases, les comparer, calculer des ensembles de résultats…

Approche data storytelling : Une histoire racontée en 3 graphiques

Graphique 1 : « Le constat – Août plombe le trimestre »

• Graphique en barres des ventes totales par mois
• Juillet en vert : 450K€
• Août en rouge : 280K€ (-38%)
• Septembre en vert : 420K€
• Message : « Août accuse une chute de 38% qui pénalise l’objectif trimestriel »

Graphique 2 : « L’analyse – Qui est responsable de la baisse ? »

• Graphique en barres des performances août vs juillet par commercial
• 3 commerciaux en rouge (forte baisse) : -50% à -60%
• 5 commerciaux en orange (légère baisse) : -20% à -30%
• 4 commerciaux en vert (maintien ou hausse) : 0% à +15%
• Message : « 3 commerciaux concentrent 70% de la baisse globale »

Graphique 3 : « Les champions – Les top performers du trimestre »

• Podium visuel des 3 meilleurs commerciaux sur le trimestre complet
• 🥇 Sophie Martin : 145K€ (+12% vs objectif)
• 🥈 Thomas Dubois : 138K€ (+8% vs objectif)
• 🥉 Marie Lambert : 132K€ (+5% vs objectif)
• Message : « 3 commerciaux dépassent leurs objectifs malgré le contexte difficile »

Déroulé narratif :

1. Introduction : « Notre trimestre commercial en 3 insights clés »
2. Graphique 1 : Présenter le problème (baisse d’août)
3. Graphique 2 : Identifier les causes (quels commerciaux)
4. Graphique 3 : Montrer les bonnes pratiques (qui a réussi malgré tout)
5. Conclusion : Plan d’action (formation des commerciaux en difficulté par les top performers)

Résultat : Chaque graphique raconte un chapitre de l’histoire. L’audience suit une progression logique et arrive naturellement à la conclusion souhaitée.

Leçon à retenir : Découpez votre data storytelling en séquences progressives. Chaque visualisation doit faire avancer le récit vers la conclusion ou la décision à prendre.

Exemple concret : Infographie « L’Impact du Télétravail en France 2023-2025 »

Structure narrative de l’infographie :

Section 1 – Introduction visuelle (haut de page)

• Illustration : Un bureau divisé en deux (maison vs open space)
• Chiffre clé en grand : « 64% des Français ont expérimenté le télétravail »
• Sous-titre : « Comment le travail hybride a transformé nos entreprises »

Section 2 – L’évolution dans le temps

• Timeline graphique 2020-2025
• 2020 : 15% de télétravailleurs réguliers (pré-Covid)
• 2021 : 58% pendant la pandémie
• 2023 : 42% en mode hybride
• 2025 : 35% stabilisé (projection)

Section 3 – Les bénéfices mesurés

• 3 pictogrammes avec données :
  • 💰 Économies : 3 500€/an par salarié en moyenne
  • ⏱️ Productivité : +22% selon 73% des managers
  • 😊 Satisfaction : 8,2/10 de bien-être vs 6,7/10 au bureau

Section 4 – Les défis identifiés

• Graphique en barres horizontales des obstacles :
  • Isolement social : 48%
  • Difficultés de communication : 35%
  • Problèmes techniques : 28%
  • Gestion du temps : 22%

Section 5 – Les secteurs les plus adaptés

• Cartographie sectorielle avec pourcentages :
  • Tech/Digital : 78% compatible télétravail
  • Finance/Assurance : 62%
  • Conseil : 71%
  • Industrie : 12%
  • Commerce/Restauration : 5%

Section 6 – Conclusion et projection

• Illustration finale : Vision du bureau 2030
• Message clé : « Le télétravail n’est plus un avantage, c’est une norme »
• Call-to-action : « Comment votre entreprise s’adapte-t-elle ? »

Leçon à retenir : L’infographie permet de raconter une histoire data complète en format vertical. C’est particulièrement efficace pour les contenus éditoriaux, les rapports annuels, ou les présentations destinées à être partagées sur les réseaux sociaux.

Checklist Pratique : Comment Créer Votre Propre Data Storytelling à partir de ces Exemples

Maintenant que vous avez découvert 15 exemples de data storytelling variés, voici une checklist actionnelle pour créer le vôtre.

Phase 1 : Préparation (Avant de toucher à un graphique)

✅ Définir votre objectif de communication

• Quelle décision voulez-vous influencer ?
• Quel comportement voulez-vous déclencher ?

✅ Analyser votre audience

• Qui sont-ils ? (décideurs, opérationnels, experts, grand public)
• Quel est leur niveau de connaissance du sujet ?
• Qu’attendent-ils de cette présentation ?
• Quels sont leurs biais ou résistances potentielles ?

✅ Identifier votre message principal

• Si votre audience ne devait retenir qu’UNE chose, ce serait quoi ?
• Formulez-le en une phrase claire (votre « headline »)

Phase 2 : Sélection des Données

✅ Choisir les données pertinentes

• Quelles données supportent votre message principal ?
• Quelles données apportent le contexte nécessaire ?
• Quelles données pouvez-vous éliminer sans affaiblir le récit ?

✅ Vérifier la qualité et la fiabilité

• Vos données sont-elles à jour ?
• Proviennent-elles de sources crédibles ?
• Y a-t-il des biais ou limitations à mentionner ?

Phase 3 : Construction Narrative

✅ Structurer votre histoire

• Situation initiale : Quel est le contexte ?
• Problème/Opportunité : Quel est l’enjeu ?
• Analyse : Qu’est-ce que les données révèlent ?
• Résolution : Quelle recommandation ou conclusion ?

✅ Créer une progression logique

• Chaque slide/section doit faire avancer le récit
• Éliminez les digressions
• Créez des transitions fluides entre les parties

Phase 4 : Visualisation

✅ Choisir le bon type de graphique

• Comparaison → Barres horizontales
• Évolution temporelle → Courbes
• Proportions → Barres empilées (évitez le camembert)
• Corrélation → Nuage de points
• Distribution → Histogrammes

✅ Appliquer les principes d’optimisation

• Test des 3 secondes : le message est-il immédiatement clair ?
• Éliminer le bruit visuel (grilles inutiles, effets 3D, etc.)
• Utiliser la couleur stratégiquement (1 couleur vive pour le focus, gris pour le contexte)
• Ajouter des annotations pour guider la lecture

✅ Simplifier radicalement

• Un graphique = Un message
• Parfois, un chiffre bien mis en scène vaut mieux qu’un graphique

Phase 5 : Narration Textuelle

✅ Rédiger des titres actionnables

• ❌ « Évolution des ventes 2024-2025 »
• ✅ « Nos ventes ont progressé de 18% grâce au lancement produit X »

✅ Ajouter le contexte nécessaire

• Expliquez pourquoi ce chiffre est important
• Comparez avec des références (année précédente, concurrence, objectif)

✅ Humaniser les données

• Traduisez les pourcentages en impacts concrets
• Utilisez des analogies parlantes
• Intégrez des témoignages ou cas individuels si pertinent

Phase 6 : Révision et Test

✅ Appliquer le test du néophyte

• Montrez votre data storytelling à quelqu’un qui ne connaît pas le sujet
• Comprend-il le message en 30 secondes ?
• Peut-il redire l’essentiel avec ses propres mots ?

✅ Vérifier la cohérence narrative

• Tous les éléments contribuent-ils au message principal ?
• Y a-t-il des contradictions ou incohérences ?
• Le « So What? » (et alors ?) est-il clair à chaque étape ?

✅ Optimiser la durée

• Pouvez-vous supprimer 30% du contenu sans perdre le message ?
• Votre présentation respecte-t-elle le temps imparti ?

Phase 7 : Présentation

✅ Préparer votre narration orale

• Vous ne lisez pas vos slides, vous racontez l’histoire
• Préparez les transitions entre les slides
• Anticipez les questions ou objections

✅ Adapter en temps réel

• Observez les réactions de votre audience
• N’hésitez pas à sauter des slides si vous sentez que le temps manque
• Concentrez-vous sur ce qui génère le plus d’engagement

Les 7 Principes Universels du Data Storytelling (Synthèse des Exemples)

Après avoir analysé ces 15 exemples, on peut identifier 7 principes récurrents dans tous les data storytelling réussis :

1. La Clarté Avant Tout

Les meilleurs exemples ont tous un message principal cristallin. Spotify Wrapped, Hans Rosling, la DRH talents cachés : dans chaque cas, vous savez immédiatement de quoi il s’agit.

2. L’Adaptation à l’Audience

De Robin des Bois aux présentations corporate, un principe constant : adapter radicalement votre narration à qui vous parlez.

3. La Hiérarchisation Impitoyable

Que ce soit l’exemple UGC Danton ou le CFO présentant au CA, tous montrent l’importance de faire des choix : tout ne peut pas avoir la même importance.

4. Le Test des 3 Secondes

Un fil rouge dans tous les exemples visuels réussis : l’information principale doit apparaître instantanément.

5. L’Équilibre Macro-Micro

Oxfam, COVID-19, e-commerce : les histoires puissantes combinent toujours le panorama global (les millions) et le visage humain (l’individu).

6. La Progression Narrative

De l’histoire en 3 graphiques aux rapports Oxfam, tous construisent une progression : contexte → problème → analyse → résolution.

7. Le « So What? » Explicite

Aucun exemple réussi ne se termine sans dire clairement « et donc, voici ce qu’il faut faire maintenant ».

Data Storytelling Exemples : Ressources pour Aller Plus Loin

Outils Recommandés pour Reproduire ces Exemples

Débutants :

• Excel / Google Sheets : Pour les bases et l’exemple « une seule donnée »
• Canva : Pour créer des infographies type Oxfam
• Flourish : Pour des graphiques animés type Hans Rosling (gratuit)

Intermédiaires :

• Datawrapper : Excellent pour des graphiques optimisés type médias
• Power BI : Pour des dashboards interactifs
• Tableau Public : Version gratuite pour portfolios

Avancés :

• Datatelling : Outil spécialisé data storytelling
• D3.js : Pour du développement sur-mesure (requiert du code)
• Observable : Notebooks interactifs pour data scientists

Inspirations et Galeries d’Exemples

Sites de référence :

• Information is Beautiful Awards : Concours annuel des meilleures dataviz
• FlowingData : Blog de Nathan Yau avec des exemples quotidiens
• Storytelling with Data : Blog de Cole Nussbaumer Knaflic
• Data Wrapper Blog : Cas d’usage journalistiques

Comptes à Suivre :

• @datavizblog (Twitter/X)
• Alberto Cairo (théoricien de l’infographie)
• Nadieh Bremer (data visualization designer)

Formations pour Maîtriser le Data Storytelling

Si ces exemples vous ont donné envie d’approfondir vos compétences :

• DATA POUR TOUS : Formations data storytelling en français (présentiel/distanciel)
• Storytelling with Data : Cours en ligne de Cole Nussbaumer
• DataCamp : Track « Data Visualization and Communication »

Conclusion : Passez de la Théorie à la Pratique

Vous avez maintenant découvert 15 exemples concrets de data storytelling couvrant des secteurs variés (marketing, finance, RH, journalisme, e-commerce, santé publique, ONG) et des formats multiples (présentations corporate, infographies, rapports interactifs, dashboards).

La prochaine étape ? Créer votre propre exemple.

Votre Exercice Pratique (À faire cette semaine)

1. Choisissez un dataset que vous utilisez régulièrement dans votre travail
2. Identifiez une question que vos collègues ou managers se posent sur ce sujet
3. Créez une mini-histoire en 3 slides maximum en vous inspirant des exemples vus ici
4. Testez-la sur un collègue et demandez un feedback honnête
5. Itérez en appliquant les principes du test des 3 secondes et de la clarté du message

Le data storytelling ne s’apprend pas en lisant, mais en pratiquant. Chaque présentation, chaque rapport, chaque dashboard est une opportunité d’affiner votre art de raconter des histoires avec vos données.

Les exemples présentés dans ce guide sont autant de sources d’inspiration. Adaptez-les, remixez-les, faites-les vôtres. Et surtout : osez simplifier radicalement. Le meilleur data storytelling est souvent le plus épuré, pas le plus complexe.

Vos données ont des histoires à raconter. À vous de devenir le conteur qui leur donnera vie.

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Vous avez aimé ces exemples de data storytelling ? Partagez cet article avec vos collègues data analysts, managers et décideurs qui cherchent à rendre leurs données plus impactantes. Et si vous avez des exemples personnels de data storytelling réussi, n’hésitez pas à les partager en commentaire !