Cas 04 · Wemap · Data visualization · 2D & AR · Données spatiales

Une carte qui montre tout ne vous aide à décider de rien.

Wemap publie de grands jeux de données de localisation sur des cartes 2D et en AR. À mesure que les données augmentaient, les cartes ne faisaient que se surcharger. Voici un système de priorisation qui garde les données riches tout en guidant les gens vers des décisions plus rapides et plus sûres, à travers deux espaces visuels très différents.

Rôle: UI/UX Designer
Produit: Wemap
Périmètre: 2D + AR · data viz · densité d'information
Statut: Livré

UX designUI designData visualizationARDonnées spatiales

Contexte

Des cartes pensées pour afficher des données, appelées à guider des décisions.

Wemap est une plateforme de publication spatiale pour les acteurs du tourisme et de la culture, qui l'utilisent pour gérer et afficher de grandes quantités de données de localisation sur des cartes 2D et en réalité augmentée.

Les cartes étaient conçues pour montrer tout ce dont un partenaire disposait. Mais à mesure que les jeux de données grandissaient, la densité augmentait sans que la clarté suive. Plus de points ne voulait pas dire plus d'aide ; cela voulait dire plus à trier.

Le problème

Tout se disputait l'attention, alors rien ne ressortait.

En croisant les retours après navigation, les demandes clients récurrentes et les remontées du support, les trois mêmes frictions ressortaient.

01 · Surcharge

Trop de choses à la fois

Avec de nombreux points affichés ensemble, la carte devenait encombrée et difficile à lire.

02 · Aucune hiérarchie

Tout se ressemblait

Tous les points se disputaient l'attention à parts égales, si bien que les utilisateurs ne savaient pas où se concentrer.

03 · Aucune décision

Bloqué à l'exploration

Les gens voyaient des lieux, mais peinaient à comparer les options et à décider où aller ensuite.

Le recadrage. La carte était une surface d'affichage. Elle devait devenir une surface de décision, sans jeter la densité d'information dont les partenaires dépendent.

Une carte 2D dense du centre de Nîmes avec de nombreux pins de catégorie de poids égal.

Une vue AR dense avec une rangée de pins de catégorie se disputant l'attention en bas du cadre.

Des vues denses où rien ne se lit comme important.

Environnement 1 · En réalité augmentée

La hauteur plutôt que les clusters.

En AR, on ne peut pas regrouper les marqueurs en clusters comme sur une carte 2D : les points vivent dans un espace physique, et les empiler les rend illisibles. Alors, au lieu de regrouper, j'ai utilisé l'axe vertical lui-même pour encoder la distance et la priorité.

Pas de clustering

Les points existent dans l'espace réel. Les regrouper casse la logique spatiale.

Surcharge plus rapide

La surcharge visuelle arrive bien plus vite en AR que sur un écran.

Mouvement de l'utilisateur

Les utilisateurs marchent et pivotent. L'information doit suivre la distance et l'angle.

Performance

Trop d'éléments 3D nuisent au framerate, au tracking et à la batterie.

Ordre vertical par proximité

Quand des points se chevauchent, le plus proche passe devant. Un marqueur lointain ne domine jamais un plus proche, et la hauteur se lit comme de la profondeur.

Seuils de hauteur basés sur la distance

La hauteur d'un point monte par paliers avec la distance (0–30 m, 30–100 m, 100–300 m) : on lit d'un coup le proche, le moyen et le lointain, sans aucun chiffre. Au delà de la portée, les points sont dépriorisés ou masqués pour éviter la surcharge.

Évitement des collisions horizontales

Quand deux points se situent à une distance similaire et se chevaucheraient, un décalage horizontal minimal et régulier garde chacun sélectionnable individuellement, en préservant la précision.

Schéma : l'axe vertical comme échelle de distance — les points plus proches sont plus bas, plus grands et devant.

L'axe vertical devient l'échelle de distance. La profondeur se lit d'un coup d'œil. Chaque point reste visible et sélectionnable.

Avant et après de la même rue en AR : des pins encombrés face à des pins ordonnés par profondeur avec des étiquettes de distance.

Avant / après : la même rue, ordonnée par profondeur et distance.

En AR, la profondeur suffisait à contenir la surcharge. Sur une carte 2D plate, elle disparaît. Il restait à gérer la densité autrement.

Environnement 2 · Sur la carte 2D

Filtrer le champ, puis mettre en valeur ce qui compte.

Sur une carte 2D, la clarté repose sur deux leviers : les utilisateurs réduisent les données à l'essentiel, les partenaires désignent les rares éléments à faire ressortir, chacun avec un signal net et sans ambiguïté.

Vue encombrée

Dans les zones denses, trop de points atterrissent sur un seul écran à la fois.

Concurrence visuelle

Sans hiérarchie, points, labels et contexte de la carte se disputent tous à parts égales.

Les filtres par catégorie se placent juste sous la barre de recherche, pour affiner le jeu de données avant même de toucher la carte. Puis, pour les points à souligner, un seul highlight discret dans un accent chaud, choisi parce qu'il reste visible en conditions réelles et n'entre jamais en conflit avec les couleurs de catégorie. Un signal unique, utilisé avec parcimonie, fait ce qu'une douzaine d'indices concurrents ne pouvaient pas.

Quand le highlight apparaît

Un partenaire ville ou tourisme met en avant un point
Une recommandation sponsorisée est présente
Un point appartient à un parcours ou à un thème choisi

Quelle emphase, au maximum

Max 3 points mis en valeur visibles à la fois en AR
Max 6 highlights par niveau de zoom sur la carte 2D
Au delà, l'emphase cesse de vouloir dire quoi que ce soit

Carte 2D avec des chips de filtre par catégorie sous la barre de recherche, et une vue AR avec un unique choix mis en avant en couleur chaude.

Filtres par catégorie sous la recherche. Des highlights chauds marquant un choix éditorial.

Dans un contexte touristique, les gens veulent généralement des recommandations de confiance, pas un choix exhaustif. Faire ressortir des sélections éditoriales aide un visiteur à voir ce qui est recommandé, pas seulement ce qui existe.

Résultats

D'un champ visuel à un espace de décision.

43%

0% → 43% des sélections

Les points choisis étaient ceux mis en valeur : on se fie aux signaux de priorité plutôt que de naviguer par essais et erreurs.

−37%

16s → 10s

Choisir un point est plus rapide en AR : profondeur et affichage progressif réduisent le repérage à l'œil.

Clarté spatiale structurée

La divulgation progressive et la hiérarchie verticale ont rendu les données AR denses lisibles sans masquer le contexte utile.

Décisions plus sûres

Les sélections se sont déplacées vers les points mis en valeur. Les utilisateurs sont passés de la navigation au choix.

Moins de friction cognitive

La divulgation basée sur la distance et la gestion du champ de vision ont réduit le repérage à l'œil involontaire en AR.

À retenir

La densité n'est pas l'ennemie. La densité indifférenciée l'est.

Deux espaces très différents, un seul objectif : aider les gens à voir moins et à comprendre plus. C'est ce qui a transformé la navigation en décision.