La méthode d’exploration OCL

Dans ce chapitre nous essayons de répondre à la question : comment explorer des données multidimensionnelles et dynamiques, ces données étant représentées sous la forme de graphes ? Cette section présente dans un premier temps la démarche qui nous permet de proposer une réponse, puis nous détaillons les principes de la méthode OCL (Overview Constraint Local) : les stratégies recherchées et le scénario global. Pour finir, nous présentons les opérations de préparation des données requises pour l’application de la méthode OCL.

6.1.1 Démarche

Afin de concevoir un scénario pour l’exploration des GMD, nous organisons le travail en plusieurs étapes : 1. Clarification des besoins, 2. Définition des stratégies d’exploration, 3. Im-plémentation du scénario.

6.1.1.1 Clarification des besoins

Pour définir les besoins en exploration des GMD, nous croisons trois sources d’information : – les caractéristiques des GMD (chapitre 5).

– l’espace de conception issu de la taxonomie des tâches de visualisation pour les GMD (chapitre5, figure5.8).

– les études de cas présentées dans l’annexe A.

Nous savons qu’il n’y a pas une "bonne" visualisation (Chi, 2000), et que les techniques de visualisation les plus appropriées dépendent des caractéristiques des graphes. Il apparait donc impossible de concevoir un scénario d’exploration et des méthodes de visualisation qui seraient adaptées à tous les types de GMD. L’objectif est de réduire la portée du problème d’exploration à un type défini de GMD.

Nous choisissons d’étudier les GMD off-line (l’ensemble des données est connu), et non complets (toutes les arêtes n’existent pas sur l’ensemble des états).

6.1.1.2 Définition des stratégies d’exploration

Pour définir des stratégies d’exploration, nous nous basons sur l’espace de conception de visualisation des GMD développé au chapitre5(figure5.8) pour identifier sur quelle(s) tâche(s) de visualisation porte la méthode d’exploration.

De plus nous utilisons l’état de l’art présenté dans le chapitre3pour choisir les techniques de visualisation adaptées : mode de représentation du graphe, technique de visualisation dynamique et heuristique esthétique.

6.1.1.3 Implémentation du scénario

Le scénario d’exploration est implémenté dans le chapitre 7sur des données de connectivité fonctionnelle cérébrale d’un groupe de 231 sujets qui sont stockées dans un système PLM dont le modèle de données est proposé au chapitre4. Le client web SwoViewer est utilisé pour visualiser

les graphes ; une description de ses fonctionnalités est donné dans l’annexeI. Un serveur pour le calcul des graphes est développé en parallèle : c’est lui qui prépare les données pour l’application du scénario dans le visualiseur SwoViewer.

Les propositions de ce chapitre sont implémentées dans le serveur graphe développé dans le cadre du projet BIOMIST. Les résultats qui en découlent sont présentés dans le chapitre 7.

6.1.2 Principes de l’exploration

Suite à l’analyse des études de cas (annexeA), nous choisissons de réduire notre proposition à l’étude de GMD non-orientés, acycliques, pondérés et non complets. L’exploration proposée peut également fonctionner sur des graphes non-pondérés : il suffit d’initialiser tous les poids à la valeur 1. Le respect de la non-complétude du graphe peut conduire à l’application d’un filtre sur les arêtes, selon les considérations du domaine auquel le GMD se rapporte.

6.1.2.1 Stratégies d’exploration

Notre proposition est de mettre en œuvre plusieurs stratégies pour l’exploration des GMD : – Persistance partielle de la carte mentale sur tout le GMD : le cerveau humain a besoin de repères pour naviguer facilement d’une image à une autre. Des éléments dont le compor-tement est stable sur l’ensemble des états du GMD sont identifiés puis leur position est rendue fixe dans tout le graphe (dans la suite ils sont appelés éléments constants). – Comparaison et persistance locale : le zoom sur un état des données complètes (c’est-à-dire

non réduites) permet d’observer localement – c’est-à-dire dans le contexte dimensionnel – les changements.

– Alternance de données réduites et complètes : l’utilisateur peut naviguer entre des vues d’ensemble (réduction dimensionnelle) et des vues locales (zoom sur une partie des don-nées, par exemple un ou plusieurs états).

La stratégie principale, à savoir la persistance globale de la carte mentale, donne son nom à la méthode d’exploration, OCL pour Overview Constraint Layout, puisque l’idée est de permettre à l’utilisateur de garder une vue d’ensemble sur les données à tout moment de l’exploration grâce à l’application d’une contrainte dans la visualisation d’une partie des données, celles qui sont constantes.

6.1.2.2 Scénario d’exploration

Le scénario utilisateur de la méthode d’exploration OCL, constitué de deux grandes étapes, s’appuie sur le mantra de la visualisation deShneiderman (1996) :

1. Exploration de synthèse : données réduites qui donnent des indications sur la façon dont il faut aborder les données complètes, puisqu’elles permettent d’identifier les éléments constants du GMD. La réduction peut s’effectuer sur une dimension ou sur la totalité des dimensions. Cette phase de l’exploration nécessite peu d’interactions. Le layout calculé à partir des éléments constants du GMD est proposé par défaut, mais un layout physique peut également être appliqué.

Figure 6.2 – Étapes du scénario d’exploration OCL, et graphes associés.

2. Exploration en contexte : données complètes qui ne peuvent être visualisées en une seule vue. L’interaction est indispensable à cette étape. L’utilisateur est aidé dans son explo-ration grâce à la préservation partielle de la carte mentale : les éléments stables sont fixés dans l’espace, ce qui permet de mettre en exergue les changements d’un état sur l’autre. Lors de cette étape, l’utilisateur peut utiliser les techniques classiques d’explo-ration locale comme filtrer, zoomer, comparer ou encore utiliser les vignettes multiples. Les changements ainsi que les éléments stables en contexte sont également mis en valeur grâce aux techniques de visualisation classiques (couleur, taille et visibilité des éléments). L’exploration s’étend naturellement à la visualisation des graphes de conditions, à l’aide des techniques classiques.

L’étape (1) est un pré-requis pour aborder (2), mais ensuite il est possible à tout moment de faire des aller-retours entre les deux étapes. Avant de pouvoir commencer l’exploration, les données doivent être préparées. L’enjeu principal est de déterminer les éléments constants qui vont participer à la construction du layout de préservation partielle de la carte mentale de l’utilisateur et au calcul du ou des graphes de synthèse.

L’espace total d’exploration est un ensemble de graphes : le graphe des données initiales à explorer (étape 2) et les graphes qui aident à l’interprétation des données (étape 1). La figure

6.2illustre cet ensemble.

Aux deux étapes d’exploration de la méthode s’ajoute une étape de préparation des données pour mettre en place la persistance visuelle des éléments du graphe entre les vues avec lesquelles l’utilisateur va interagir.

6.1.3 Préparation des données

Pour rendre fluide et permettre une meilleure interaction de l’utilisateur avec les graphes à explorer, notamment via lune persistance partielle de la carte mentale, les données doivent être préparées. La figure6.3présente la chaîne minimale des opérations à effectuer pour préparer les données avant l’exploration. Cette chaîne est constituée de huit opérations :

1. Filtre sur le poids des arêtes : si le GMD principal à explorer est complet, il est nécessaire avant de calculer les éléments constants et les layouts de filtrer les arêtes, car la méthode OCL n’est pas valide sur un graphe complet.

2. Calcul des éléments du graphe de synthèse : il est obtenu d’après les valeurs associées aux éléments du graphe sur une dimension ou un ensemble des dimensions du graphe. Les premières étapes de détermination des layouts sont calculées sur le graphe de synthèse.

3. Calcul des éléments constants : les éléments qui présentent une stabilité sur l’ensemble des états du GMD sont identifiés, en fonction de paramètres.

4. Layout sur les éléments constants actifs : les éléments constants actifs¹ sont extraits du graphe de synthèse et un layout de positionnement est calculé.

5. Fixation des positions des éléments constants actifs : les positions des éléments actifs sont extraites du layout obtenu à l’étape précédente et fixées dans leurs attributs.

6. Layout sur tous les éléments : le calcul du layout est lancé sur l’ensemble des éléments du graphe de synthèse, avec les positions des éléments constants actifs maintenues fixes.

7. Fixation des positions des éléments constants inactifs : les positions des éléments inactifs sont extraites du layout obtenu à l’étape précédente et fixées dans leurs attributs.

8. Layout sur chaque état du GMD : le layout final de chaque état est calculé. C’est dans ce layout que l’utilisateur va naviguer pour préserver sa carte mentale.

Les opérations 4 à 8 constituent l’exécution d’un layout à contraintes (appelé LàC dans la suite du manuscrit). Le GMD de sortie est enrichi des données de comparaison en contexte sur demande de l’utilisateur, au fur et à mesure de l’exploration, pendant l’étape 2 de la méthode OCL.