Les bases cognitives et neurales de la perception et compréhension des graphiques

Graphs are a cultural product, meaning that they are a human invention with defined rules and syntax. In this respect, they are very similar to written words and numbers, probably the two most famous cultural inventions. However, unlike them, graphs have been invented much more recently and they became widespread only in the last two centuries. Furthermore, graphicacy, the ability to read and understand graphs, has received little to no attention from cognitive psychology. In this thesis I present some new findings about the human ability to intuitively extract statistics and mathematical relations from graphical representations. Specifically, I show that: graphics’ intuitions are available early on in development, independently from formal education, and correlate with statistical and mathematical knowledge; humans are biased in their mental regression, estimating steeper slopes than expected; they are not robust to the presence of outliers, being largely affected by them in their intuitive statistical judgments; they can extrapolate non-linear mathematical patterns, with the notable exception of quadratic and exponential functions. Based on these findings I also propose concrete suggestions to improve data visualization.Les graphiques sont un produit culturel, ce qui signifie qu'ils sont une invention humaine avec des règles et une syntaxe définies. À cet égard, ils sont très similaires aux mots écrits et aux chiffres, probablement les deux inventions culturelles les plus célèbres. Toutefois, contrairement à ces derniers, les graphiques ont été inventés beaucoup plus récemment et ne se sont répandus qu'au cours des deux derniers siècles. En outre, la psychologie cognitive n'a accordé que peu ou pas d'attention à la “graphicacy", c'est-à-dire à la capacité de lire et de comprendre des graphiques. Dans cette thèse, je présente des nouvelles découvertes sur la capacité humaine à extraire intuitivement des statistiques et des relations mathématiques à partir de représentations graphiques. Plus précisément, je montre que : les intuitions des graphiques sont disponibles très tôt dans le développement, indépendamment de l'éducation formelle, et sont corrélées avec les connaissances statistiques et mathématiques ; les humains sont biaisés dans leur régression mentale, estimant des pentes plus raides que prévu ; ils ne sont pas robustes à la présence de valeurs aberrantes, étant largement affectés par celles-ci dans leurs jugements statistiques intuitifs ; ils peuvent extrapoler des fonctions mathématiques non linéaires, à l'exception notable des courbes quadratiques et exponentielles. Sur la base de ces résultats, je propose également des suggestions concrètes pour améliorer la visualisation des données