Confusion entre données et informations

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Blue-circle-target.png Conceptions canoniques

  • Différence entre données et informations : La distinction fondamentale réside dans le fait que les **données** sont des éléments bruts, tels que des chiffres, des faits ou des observations, tandis que les **informations** sont des données qui ont été analysées, organisées, et interprétées de manière à leur donner un sens, un contexte et une utilité. Par exemple, une liste de températures (données) devient une information lorsqu’elle est analysée pour déterminer une tendance (ex: climat).
  • Rôle du contexte : Pour qu'une donnée devienne une information, elle doit être placée dans un **contexte spécifique**. Le **contexte** permet de donner du sens aux données. Par exemple, une donnée brute comme "32" peut signifier "température en Celsius" dans un contexte météorologique, mais "prix d’un article" dans un contexte commercial.
  • Transformation des données en informations : Les données ne se transforment en informations qu’après une **interprétation** et une **structuration** appropriée. Par exemple, des résultats bruts d’une enquête deviennent une **information** utile lorsque les données sont regroupées, analysées et mises en relation avec des **objectifs** spécifiques.

Blue-circle-target.png Conceptions erronées et origines possibles

  • Confusion entre données et informations : Une confusion fréquente est celle où l’on considère que les **données** traitées ou organisées sont déjà des **informations**. Par exemple, un tableau de résultats statistiques peut être pris directement comme une information utile, sans considérer que ces données doivent être analysées pour être interprétées correctement.
  • Incompréhension de l’importance du contexte : Parfois, il existe une tendance à supposer que les **données** sont des faits purs et objectifs, indépendamment du **contexte** dans lequel elles sont utilisées. Cette confusion peut conduire à des erreurs d'interprétation. Par exemple, une même série de chiffres peut être interprétée différemment selon le domaine d’application (économique, médical, éducatif).
  • Données = Connaissances : Une erreur fréquente consiste à penser que les **informations** sont synonymes de **connaissances**. Or, les **connaissances** sont un ensemble d’informations intégrées et comprises dans un cadre théorique, ce qui implique un niveau d’analyse et d’interprétation bien plus élevé.

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Puce-didaquest.png Conceptions liées - Typologie

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Confusion entre données brutes et données traitées / Interprétation erronée des données comme informations / Mélange entre données quantitatives et informations qualitatives / Causalité linéaire simplificatrice entre données et informations / Absence de prise en compte du contexte dans l’interprétation des données / Généralisations abusives des données en informations universelles / Confusion entre stockage des données et leur analyse pour produire des informations / Erreur d’assimilation des données à des informations lorsqu'elles sont présentées sous forme visuelle (graphique, tableau) / Supposition que les données brutes, une fois collectées, deviennent instantanément des informations / Absence de distinction entre informations brutes et informations traitées pour la prise de décision /



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  • CONFU 1

  • CONFU 2

  • CONFU 3


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Puce-didaquest.png Stratégie de changement conceptuel

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 Il peut être utile d’insister sur la distinction entre différents niveaux d’abstraction, comme les *données brutes*, les *données traitées*, et les *informations interprétées*. Par exemple, les élèves peuvent travailler sur un jeu de données simples (telles que des mesures de temps ou de température) et observer la manière dont ces données se transforment en informations après analyse statistique. En insistant sur ces étapes, les étudiants pourront mieux comprendre que les informations ne sont pas seulement des données organisées, mais aussi interprétées dans un contexte spécifique.

 Pour mieux comprendre la différence entre données et informations, des scénarios d'application en temps réel peuvent être utilisés. Par exemple, dans le cadre d'une étude de marché, les *données* peuvent inclure le nombre brut de ventes ou de clics, tandis que l'*information* peut résider dans les conclusions sur les préférences des consommateurs ou les prévisions de tendances de consommation. Utiliser des cas d'application réels permet aux élèves de mieux saisir comment la transformation des données en informations se fait au sein de systèmes complexes.

 Demander aux élèves de classer des informations selon leur niveau de transformation peut également être une bonne stratégie. Par exemple, fournir aux étudiants un ensemble de *données brutes* et les inviter à les organiser en *informations* structurées. Une analyse de la manière dont les données peuvent être modifiées ou réorganisées pour obtenir des conclusions permettra aux élèves de mieux saisir le processus de transformation des données en informations.

 L'usage d'outils visuels interactifs comme des graphiques dynamiques ou des tableaux de bord permet de rendre plus tangible la différence entre données et informations. Par exemple, utiliser des outils comme Tableau ou Power BI pour visualiser des données brutes et les transformer en informations claires et lisibles (graphique de tendance, analyse comparative, etc.). L'interactivité de ces outils favorise une compréhension immédiate de la façon dont les données prennent forme pour devenir des informations utiles.

 Introduire le concept d'analyse de contexte avant de définir les différences entre données et informations est crucial. Par exemple, une donnée comme "24°C" peut signifier des choses différentes dans différents contextes : température ambiante, température de l'eau ou température à l'ombre. Les élèves doivent comprendre que l’interprétation des données pour en faire des informations dépend largement du contexte d’application.

 Mettre l’accent sur les différents types de données (qualitatives vs quantitatives, données continues vs discrètes) permet de bien séparer la notion de *donnée* de celle de *l'information*. Par exemple, les données qualitatives peuvent donner lieu à des informations qualitatives riches en contextes, tandis que les données quantitatives peuvent générer des informations mesurables et comparables. Une meilleure compréhension des types de données aidera à clarifier pourquoi et comment elles se transforment en informations de nature différente.

 Développer des compétences d'interprétation des données est fondamental. Les élèves peuvent travailler sur des cas d'analyse statistique pour voir comment différentes méthodes de traitement des données peuvent en faire émerger des informations distinctes. Par exemple, les étudiants peuvent analyser un ensemble de données économiques, appliquer différentes méthodes statistiques (moyenne, médiane, écart type) et observer comment chaque traitement donne une perspective différente sur les mêmes données brutes.

 Faire appel à une approche multi-disciplinaire peut aider les élèves à comprendre la distinction entre données et informations dans des contextes variés. Par exemple, une analyse croisée des données en sciences sociales et en sciences exactes pourrait montrer comment les mêmes données sont traitées différemment pour produire des informations utiles dans chaque domaine. Cela met en lumière l’importance du contexte disciplinaire dans la transformation des données en informations pertinentes.

 Aborder les biais dans la collecte et l’interprétation des données est essentiel pour renforcer la compréhension des informations. Par exemple, en analysant un échantillon biaisé de population, les étudiants peuvent voir comment des *données* erronées ou mal interprétées peuvent fausser les *informations* qui en découlent. Cette stratégie permet de démontrer l'importance de la rigueur méthodologique dans la transition de données brutes à informations pertinentes.

 Encourager les élèves à poser des questions critiques sur les sources de données est essentiel pour garantir qu'ils comprennent bien la distinction entre *données* et *informations*. Par exemple, dans le cadre d’une analyse de données politiques ou économiques, les étudiants peuvent comparer plusieurs sources de données pour comprendre comment les différences dans la collecte ou l'interprétation des données peuvent mener à des informations contradictoires.

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Puce-didaquest.png Questions possibles

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Puce-didaquest.png Bibliographie

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Pour citer cette page: (entre données et informations) 

ABROUGUI, M & al, 2025. Confusion entre données et informations. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Confusion_entre_donn%C3%A9es_et_informations>, consulté le 9, février, 2025
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