Différence entre données et information

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Éthique / Philosophie / Sociologie / Psychologie sociale / Anthropologie culturelle / Droit / Droit de l’environnement / Droit international / Science politique / Économie / Économie de l’environnement / Gestion des ressources naturelles / Développement durable / Relations internationales / Études de genre / Communication sociale / Histoire des sciences / Bioéthique / Éthique de l’intelligence artificielle / Éthique médicale / Déontologie / Géographie humaine / Urbanisme / Études environnementales / Économie circulaire / Gouvernance mondiale / Gestion des risques / Politiques publiques / Sciences de l’éducation / Histoire économique / Géopolitique / Sciences du travail / Management des organisations / Criminologie / Psychologie du travail / Études interculturelles / Études de la migration / Sociologie des organisations / Politiques sociales / Études de la pauvreté / Histoire du droit / Cyberéthique / Études des médias / Économie numérique / Développement communautaire / Psychologie environnementale / Ingénierie sociale / Politiques environnementales / Études sur les droits humains / Sciences de la décision /


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Définition écrite

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Blue-circle-target.png Définition de base Les données sont des faits ou des chiffres bruts qui n’ont pas de signification par eux-mêmes. Les informations sont des données qui ont été traitées et organisées de manière à leur donner du sens dans un contexte spécifique.
Blue-circle-target.png Définition intermédiaire Les données sont des éléments non interprétés, tels que des chiffres, des mesures ou des observations brutes, qui n’ont de valeur significative que lorsqu’elles sont traitées. Les informations, en revanche, sont des données organisées et interprétées, présentées de manière à être compréhensibles et utiles pour prendre des décisions ou comprendre un phénomène.
Blue-circle-target.png Définition avancée Les données sont des faits bruts, des valeurs ou des observations collectées sans contexte spécifique, qui n’ont de signification que lorsqu’elles sont analysées et structurées. Une fois ces données organisées, contextualisées et interprétées, elles deviennent des informations, permettant de comprendre un phénomène, de tirer des conclusions ou de résoudre des problèmes. Le processus de transformation des données en informations implique leur traitement, leur agrégation et souvent leur visualisation. De plus, des méta-données peuvent être utilisées pour fournir des informations sur les données elles-mêmes, comme leur origine, leur format ou leur date de collecte.

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Blue-circle-target.png Définition approfondie Les données sont des éléments de base, souvent collectés de manière brute et sans signification immédiate, comme des chiffres, des mesures ou des observations. Elles peuvent être de grande quantité et sont généralement désorganisées, appelées Big Data dans un contexte de données massives, ou plus petites et simples, appelées Small Data. Leur traitement consiste à les organiser, les analyser et les interpréter pour en faire des informations, qui sont des données contextualisées et compréhensibles dans un cadre spécifique. Ce processus inclut des étapes telles que le filtrage, qui élimine les données non pertinentes ou erronées, et le traitement, qui regroupe, transforme et analyse les données. Les informations ainsi générées peuvent être utilisées pour prendre des décisions, faire des prédictions, ou enrichir un savoir plus général, devenant des connaissances lorsque l’on les applique dans un contexte expert. Les méta-données jouent un rôle crucial en offrant des informations supplémentaires sur les données elles-mêmes, comme leur provenance, leur format et leurs caractéristiques. En parallèle, le processus d’inférence permet de générer de nouvelles informations à partir de données et d’informations existantes, souvent par le biais de modèles statistiques ou de calculs prédictifs. L’analyse des données, qu'elle soit quantitative ou qualitative, ainsi que les outils comme les systèmes de gestion de bases de données, facilitent l'extraction de valeur informationnelle à partir des données collectées.


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Définition graphique

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  • DATA 1

  • DATA 2

  • DATA 3

  • DATA 4


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More-didaquest.png Différence entre données et information - Glossaire / (+)



Puce-didaquest.png Exemples, applications, utilisations

  • Gestion des données dans l’éducation: Les données dans le domaine éducatif peuvent inclure des résultats de tests, des taux de fréquentation ou des évaluations continues des élèves. Les informations sont les analyses basées sur ces données, comme les tendances de performance d'un élève ou d'un groupe d’élèves, permettant d’ajuster les stratégies pédagogiques.

Exemple d'application : Utilisation des résultats de tests pour ajuster les plans de cours et améliorer les méthodes d'enseignement.

  • Sécurité publique et analyse criminelle: Dans ce contexte, les données peuvent être des rapports d'incidents, des enquêtes policières ou des statistiques sur les crimes. Les informations en sont les conclusions, telles que l’identification de zones à risque élevé ou de tendances criminelles, permettant aux autorités de planifier des interventions ciblées.

Exemple d'application : Utilisation de l'analyse des données pour prédire les zones de forte criminalité et déployer des patrouilles ciblées.

  • Énergie et gestion des ressources: Les données peuvent être des relevés de consommation énergétique ou des températures mesurées dans des infrastructures. Les informations sont les rapports détaillés qui permettent d’analyser les besoins en énergie, d’optimiser l’efficacité énergétique ou de détecter des anomalies dans le réseau.

Exemple d'application : Optimisation de la consommation énergétique dans les bâtiments à l'aide de rapports d'analyse des données en temps réel.

  • Agriculture et suivi des récoltes: Les données sont les mesures brutes prises sur les cultures, telles que les rendements ou les conditions climatiques locales. Les informations sont les analyses qui aident les agriculteurs à prendre des décisions éclairées sur l’irrigation, l’utilisation de fertilisants ou la récolte, optimisant ainsi la production agricole.

Exemple d'application : Utilisation des données météorologiques pour prévoir les rendements et ajuster les pratiques agricoles.

  • Transport et gestion du trafic: Les données peuvent inclure des informations sur la circulation, comme la vitesse moyenne des véhicules ou les horaires de transport public. Les informations sont les rapports analysés qui permettent d’ajuster les feux de signalisation, de prédire les embouteillages ou de planifier de nouvelles lignes de transport.

Exemple d'application : Prévision et gestion de la circulation pour réduire les embouteillages en utilisant les données sur la vitesse des véhicules.

  • Finance personnelle: Les données sont les dépenses quotidiennes, les revenus et les économies d’une personne. Les informations sont les analyses qui permettent de planifier un budget, d’estimer la capacité d’épargne, ou encore d’investir judicieusement selon les tendances économiques.

Exemple d'application : Utilisation des données de dépenses pour générer des rapports de budget et proposer des conseils financiers personnalisés.


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Puce-didaquest.png Erreurs ou confusions éventuelles

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Blue-circle-target.png Exemples de difficultés de compréhension ou d'interprétation courantes:

  • Interprétation erronée des données en fonction du contexte: Les élèves peuvent avoir du mal à comprendre que les données ne sont pas toujours des informations en soi. Leur valeur n’apparaît que lorsqu'elles sont interprétées dans un contexte spécifique. Par exemple, une série de nombres (données) peut être interprétée différemment selon le contexte d’analyse (économie, éducation, santé, etc.).
  • Problème de surabondance de données (Big Data): Dans le contexte des grandes quantités de données (big data), les élèves peuvent avoir du mal à saisir que ce n'est pas la quantité de données qui est importante, mais leur capacité à être traitées et analysées pour devenir des informations utiles. Le volume et la complexité des données peuvent les amener à confondre le volume de données avec la pertinence des informations qui en découlent.
  • Difficulté avec la visualisation des données: Lorsque des données sont présentées sous forme de graphiques ou de tableaux, il peut être difficile pour les élèves de faire la distinction entre les données brutes et les informations qui en résultent. La visualisation des données nécessite une compétence supplémentaire pour comprendre que les graphiques représentent une interprétation des données et ne sont pas les données elles-mêmes.
  • Erreur dans la hiérarchisation des données et des informations: Les élèves peuvent avoir du mal à comprendre qu’il existe une hiérarchie entre les données et les informations. En effet, les informations ne sont pas simplement un ensemble de données triées ; elles ont une valeur ajoutée par le biais d’interprétations, de comparaisons et d’analyses.
  • Problèmes d'automatisation et d'intelligence artificielle: Lorsque les élèves apprennent que des machines et des algorithmes peuvent traiter des données pour produire des informations, cela peut être difficile à comprendre. Les algorithmes permettent de transformer les données en informations sans intervention humaine directe, ce qui peut créer une confusion entre les rôles respectifs des données, des informations et des processus automatiques.
  • Méthodes d'analyse des données: Une autre difficulté réside dans le fait que le processus de transformation des données en informations n'est pas toujours linéaire ou simple. Les méthodes d’analyse des données (statistiques, analyses qualitatives, machine learning, etc.) peuvent être complexes et nécessitent une maîtrise qui peut être difficile pour certains élèves.
  • Diffusion des informations erronées ou manipulées: Les élèves peuvent avoir du mal à comprendre que les données, une fois transformées en informations, peuvent être mal interprétées ou manipulées. Cette difficulté est particulièrement présente dans des contextes comme les réseaux sociaux, où des données sont souvent transformées en informations biaisées ou erronées.
  • Distinction entre information et connaissance: Les élèves peuvent également confondre "information" avec "connaissance". En effet, les informations peuvent être collectées, mais leur intégration dans un système de connaissances, leur utilisation et leur application dans un contexte spécifique nécessite un processus cognitif plus complexe.


Blue-circle-target.png Confusions ou glissement de sens potentiels

  • Confusion entre données et informations : Les élèves peuvent être confus quant à la différence entre données et informations, en raison de leur proximité dans le langage courant. Les données sont souvent perçues comme des informations brutes, mais ce sont les informations qui sont significatives et utilisables après traitement et analyse des données. Ce glissement de sens rend difficile la distinction entre un fait isolé (donnée) et un ensemble de faits analysés qui ont du sens (information).
  • Données brutes - Données traitées - Informations : Une autre confusion commune survient entre les données brutes, les données traitées et les informations. Les données brutes sont les éléments isolés (par exemple, une mesure de température), tandis que les données traitées sont le produit d’une analyse ou d’une organisation des données brutes (par exemple, une moyenne de températures). Les informations, quant à elles, résultent de l’interprétation de ces données traitées, apportant un contexte et une signification. Cette confusion peut créer des malentendus quant à la valeur des différentes étapes de traitement des données.
  • Données - Savoirs - Connaissances : Les élèves peuvent également confondre données, savoirs et connaissances. Les données sont des faits ou des observations brutes, tandis que les savoirs sont des informations qui ont été intégrées dans un contexte plus large. Les connaissances impliquent une compréhension approfondie des savoirs et leur capacité à être appliquées dans des situations diverses. Ce glissement de sens peut mener à une confusion sur la manière dont les informations peuvent être intégrées dans une structure de connaissances plus vaste.
  • Données statistiques - Informations interprétées - Conclusions : Une confusion fréquente concerne les données statistiques, les informations interprétées et les conclusions. Les données statistiques peuvent être perçues à tort comme des informations immédiatement utilisables, alors que ce sont des éléments bruts qui nécessitent une interprétation pour devenir des informations. Les conclusions sont les résultats finaux issus de l’analyse des informations, mais elles ne sont pas toujours bien distinguées des informations elles-mêmes.
  • Données - Informations - Connaissances contextuelles : Il existe aussi une confusion liée au fait que les données et les informations ne sont pas toujours perçues comme contextuelles, alors que les connaissances contextuelles en dépendent fortement. Par exemple, une donnée brute peut signifier différentes choses selon le contexte dans lequel elle est analysée, et sans ce contexte, elle ne peut pas être transformée en une information valable. Cette confusion peut entraîner des erreurs dans l'interprétation des données.
  • Données empiriques - Données théoriques - Informations pratiques : Enfin, une confusion peut survenir entre les données empiriques, les données théoriques et les informations pratiques. Les données empiriques sont collectées à partir d'observations ou d'expériences réelles, tandis que les données théoriques sont issues de modèles ou d’hypothèses. Les informations pratiques sont des données appliquées à une situation concrète, souvent dans un but décisionnel. La difficulté ici réside dans la manière dont ces types de données sont interprétés et appliqués pour devenir des informations pertinentes.

Ces confusions peuvent perturber la compréhension du processus complexe de transformation des données en informations, et de l’interprétation des informations dans des contextes variés.


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Puce-didaquest.png Questions possibles

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  • Les données sont-elles toujours numériques ?: Non, les données peuvent être sous forme de chiffres, mais elles peuvent aussi être qualitatives (comme des descriptions ou des observations) ou visuelles (comme des images ou des graphiques).

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Puce-didaquest.png Liaisons enseignements et programmes

Idées ou Réflexions liées à son enseignement

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Utiliser des cartes heuristiques pour représenter visuellement les relations entre données, informations et connaissances. Ces diagrammes peuvent aider à visualiser la hiérarchie et la transformation des données en informations. Exemple : Demander aux élèves de créer une carte heuristique qui montre les étapes de la transformation des données en informations dans un contexte spécifique, comme un projet de recherche. Astuce : Encourager les élèves à utiliser des couleurs pour distinguer les différentes étapes du processus (données, informations, connaissances), ce qui facilite leur compréhension.

Souligner que les informations peuvent être influencées par des biais cognitifs et culturels dans leur interprétation, ce qui peut affecter la qualité des décisions basées sur ces informations. Exemple : Utiliser un exemple de données provenant de deux sources opposées sur un même sujet et demander aux élèves d’analyser comment ces données sont interprétées différemment, et en quoi cela modifie les informations résultantes. Astuce : Proposer un exercice de débat où les élèves doivent présenter différentes perspectives sur un même jeu de données, afin d’illustrer comment les biais peuvent transformer des données en informations contradictoires.

Montrer aux élèves les conséquences pratiques de la mauvaise interprétation des données, en particulier dans des domaines comme la santé publique ou l’économie. Exemple : Présenter des exemples de décisions basées sur des mauvaises informations extraites de données mal interprétées, comme des études scientifiques falsifiées ou des prévisions économiques incorrectes. Astuce : Organiser une activité où les élèves analysent un exemple d’erreur scientifique dans lequel des données ont été mal interprétées, et leur demander de discuter des conséquences possibles de cette erreur.

Utiliser des problèmes actuels et concrets, comme la crise climatique, pour illustrer comment les données sont collectées et transformées en informations qui influencent les décisions politiques et sociales. Exemple : Étudier des jeux de données sur le changement climatique (comme les températures mondiales) et les utiliser pour discuter de la manière dont ces données sont interprétées pour informer les politiques environnementales. Astuce : Inviter des experts ou organiser des visioconférences avec des chercheurs qui utilisent des données dans leur travail, afin de leur montrer comment les données sont collectées, traitées et interprétées dans un cadre professionnel.

Organiser des jeux de rôle où les élèves doivent prendre des décisions importantes en fonction de données, et voir comment ces décisions peuvent changer selon la manière dont les informations sont interprétées. Exemple : Créer un jeu de rôle où les élèves jouent le rôle de responsables politiques qui doivent prendre des décisions sur la base de données économiques, et où chaque groupe reçoit des informations légèrement différentes en fonction des données qu’il interprète. Astuce : Assurer que chaque groupe justifie ses décisions en se basant sur les informations extraites des données, afin d’encourager une réflexion critique.

Utiliser des simulations informatiques qui illustrent la manière dont des données sont collectées, traitées et transformées en informations dans différents domaines (santé, économie, environnement). Exemple : Utiliser des logiciels de simulation qui permettent de manipuler des jeux de données réels et de visualiser les résultats sous forme d’informations (ex : les prévisions météorologiques, les simulations économiques). Astuce : Encourager les élèves à explorer comment les paramètres d’une simulation peuvent affecter la transformation des données en informations et quelles implications cela peut avoir.

Montrer comment la normalisation ou la standardisation des données peut améliorer leur analyse et leur transformation en informations plus fiables. Exemple : Montrer un jeu de données où des variables mesurées sur différentes échelles (ex : température en Celsius et en Fahrenheit) sont transformées pour être comparées de manière cohérente. Astuce : Donner aux élèves des exercices pratiques où ils doivent normaliser un ensemble de données avant d’en extraire des informations, pour illustrer le rôle crucial de cette étape dans la précision des informations obtenues.


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Education: Autres liens, sites ou portails




Puce-didaquest.png Bibliographie

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Pour citer cette page: (entre données et information) 

ABROUGUI, M & al, 2025. Différence entre données et information. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Diff%C3%A9rence_entre_donn%C3%A9es_et_information>, consulté le 16, février, 2025
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