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Data visualisation : tutoriels, modèles et astuces
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Qu’est-ce que la data visualisation ?
Quel que soit votre secteur d’activité, traiter les données est crucial pour une prise de décisions éclairée. Compte tenu du volume d’informations disponibles, il est parfois difficile de les comprendre sans se sentir submergés. C’est là que la visualisation des données (ou data viz) entre en scène.
La data visualisation permet de représenter les informations sous forme de graphiques, diagrammes, infographies ou cartes. Il traduit souvent des ensembles de données ou du texte dans des formats plus visuels, pour vous aider à analyser efficacement les informations. En pratique, les exemples de data visualisation ressemblent à :
- Un graphique en barres comparant les ventes des produits les plus et moins populaires d’une marque
- Une carte thermique affichant la répartition géographique des cas actifs de COVID-19 par région
- Un graphique linéaire sur Google Trends(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) qui suit la popularité d’un terme de recherche sur 24 heures
En convertissant des données complexes en représentations visuelles intuitives, la visualisation des données permet de saisir rapidement de grands volumes d’informations, d’identifier tendances et schémas récurrents, et de prendre des décisions éclairées basées sur des insights concrets.
Utilisations de la data visualisation
En général, les utilisateurs utilisent la visualisation des données pour transformer des données complexes en images digestes, souvent pour soutenir l’interprétation des données, la prise de décisions et la communication visuelle.
Tendances et valeurs clés
Les données brutes sont rarement parlantes d’elles-mêmes. Leur complexité peut facilement mener à des erreurs d’interprétation. En les traduisant visuellement, via un graphique linéaire ou un graphique en barres par exemple, vous faites immédiatement ressortir motifs, tendances et valeurs qui ressortent. Résultat : des insights plus nets, et des décisions mieux fondées.
Prise de décision
Quel que soit leur volume, les données n’ont de valeur que si elles sont comprises par ceux qui en ont besoin pour nourrir leurs décisions. Les outils de visualisation traduisent vos résultats en visuels immédiatement lisibles : une carte thermique pour comparer les performances par région, un histogramme pour analyser la distribution des âges de vos clients. Des représentations claires, pour des décisions prises avec confiance.
Communication visuelle
D’après un article de la Harvard Business Review (HBR), la data visualisation est une compétence indispensable(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) aujourd’hui pour tous les managers en entreprise. Pourquoi ? Face à des volumes de données toujours croissants, la data visualisation rend l’analyse accessible à tous, sans expertise technique requise. Qu’il s’agisse d’une carte treemap pour comparer des proportions au sein d’un ensemble, ou d’un diagramme de Gantt pour piloter les délais d’un projet, ces représentations visuelles créent un langage commun et alignent les équipes autour d’une même lecture des faits.
Ce diagramme de Gantt en est un bon exemple : une visualisation bien conçue suffit à aligner une équipe, clarifier une décision et rendre l’information immédiatement actionnable.
Applications de la data visualisation
De nombreux secteurs s’appuient sur des représentations visuelles pour rendre leurs données exploitables. Voici comment :
- Marketing : un graphique linéaire permet de suivre l’évolution du trafic web sur six mois, de repérer les pics et les creux, et d’affiner les stratégies à venir.
- Santé : les cartes choroplèthes (zones colorées selon une variable) offrent une lecture rapide des disparités de couverture vaccinale entre régions.
- Finance : les graphiques en barres mettent en lumière les anomalies de dépenses et aident à comparer les priorités budgétaires entre services.
- IT : face à un processus de connexion lent, un diagramme de séquence cartographie les interactions entre interface, serveur d’authentification et base de données pour localiser rapidement le goulot d’étranglement.
- Data Science : les nuages de points révèlent les corrélations entre deux variables, orientant l’analyse vers les relations les plus significatives.
Types de visualisation des données
Il existe de nombreux types de visualisations de données, des graphiques aux diagrammes en passant par les tableaux et bien plus encore. Une catégorisation de données commune est par fonction. En bref, quel type d’informations ce graphique vise-t-il à communiquer ?
Explorons les fonctions les plus populaires ci-dessous. Gardez à l’esprit que la plupart des graphiques ont plusieurs fonctions et peuvent être utilisés pour analyser les données de différentes manières.
Un graphique temporel représente la variation de données sur une période donnée. Il permet d’identifier tendances et anomalies, mais aussi d’anticiper les évolutions futures et d’assurer un suivi continu.
Exemples :
Cas pratiques :
- Suivi du trafic mensuel d’un site web
- Analyse des ventes produit dans le temps
- Visualisation des pics d’activité quotidienne d’une application
Un exemple de graphique linéaire qui montre l’évolution des données au fil du temps.
Les tableaux comparatif vous permettent d’identifier les différences et les similitudes entre deux ou plusieurs ensembles de données, concepts ou valeurs. Ce type de visualisation des données est particulièrement utile pour mettre en évidence la balance avantages / inconvénients.
Exemples :
Cas pratiques :
- Comparaison des offres de services marketing
- Analyse des points forts et des limites d’un produit cosmétique
- Classement des tendances musicales de l’année par nombre d’écoutes
Un exemple de graphique en barres comparant le nombre d’abonnés de différents comptes de réseaux sociaux.
Les diagrammes de corrélation illustrent les liens entre variables, permettant de visualiser si, et dans quelle mesure, deux points de données sont liés. Ils facilitent la détection de tendances et aident à mesurer l’influence d’une variable sur une autre. Une nuance essentielle à garder en tête : corrélation ne signifie pas causalité. Une troisième variable peut toujours expliquer la relation observée.
Types de graphiques :
- Cartes géolocalisées (ex. carte thermique)
Cas d’usage :
- Relation entre poids et taille
- Impact des précipitations sur la productivité des cultures
- Corrélation entre budget publicitaire et volume de ventes
Ce diagramme de dispersion est utilisé pour communiquer des informations financières.
Les visualisations de composition comparent la taille de plusieurs valeurs ou illustrent la part de chaque élément dans un tout. Idéales pour expliquer comment différentes composantes contribuent à un résultat global.
Types de graphiques :
- Diagramme en bâtons empilés
- Graphique à surface verticale
- Nuage de mots
Cas d’usage :
- Répartition des clients par tranche d’âge
- Sources de trafic d’un site web (réseaux sociaux, publicités display, liens sponsorisés)
- Contribution de chaque commercial au chiffre d’affaires global
Un exemple de diagramme en anneaux qui montre les différents appareils utilisés.
Hiérarchie et classement
Les graphiques de classement ordonnent des valeurs au sein d’une catégorie ou d’un système, du plus au moins élevé. Utilisez ce type de visualisation pour comparer des catégories entre elles selon un critère précis, comme la performance ou le volume.
Types de graphiques :
- Diagramme en bâtons ordonné
Cas d’usage :
- Classement des destinations de vacances par fréquentation touristique
- Mots-clés les plus recherchés dans un secteur donné
- Résultats d’un sondage ou d’un vote interne
Exemple de graphique à barres horizontales affichant les meilleures destinations de vacances.
Les graphiques de distribution, aussi appelés graphiques de fréquence, montrent comment les données se répartissent sur un ensemble. En révélant la "forme" d’un jeu de données en un coup d’œil, ils permettent d’identifier rapidement les tendances, les valeurs extrêmes et la dispersion globale des résultats.
Types de graphiques :
- Histogramme
- Nuage de points
- Pictogramme
Cas d’usage :
- Répartition des notes dans une classe
- Distribution de la durée des appels au service client
- Ventilation du montant des ventes par commande
Un exemple de diagramme montrant les objectifs de vente.
Quels sont les intérêts de la data visualisation ?
La visualisation de données occupe une grande place dans les communications professionnelles actuelles. D’après le rapport sur la communication visuelle en entreprise(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) de Canva, la communication visuelle (l’utilisation d’images, d’illustrations et d’autres éléments visuels pour transmettre des informations, des idées et des messages de manière attrayante et compréhensible) stimule la productivité et la communication d’entreprise. Un chiffre parle de lui-même : 91% des dirigeants déclarent que la communication visuelle les rend plus efficaces. Concrètement, la data visualisation vous permet de :
- Gagner du temps sur l’analyse de grands volumes de données
- Partager des insights clairs, sans ambiguïté ni risque de mauvaise interprétation
- Renforcer le storytelling et capter l’attention de votre audience
- Convaincre parties prenantes et décisionnaires avec des messages percutants
- Favoriser l’exploration, la collaboration et la prise de décision fondée sur des preuves
Quelles sont les limites de la visualisation des données ?
Aussi puissante soit-elle, la visualisation de données n’est pas infaillible. Une représentation mal construite, qu’elle soit le fruit d’une erreur ou d’un biais intentionnel, peut induire en erreur autant qu’elle éclaire. Les écueils les plus fréquents :
- Des données sources inexactes, incomplètes ou de mauvaise qualité
- Un type de graphique inadapté au message à transmettre
- Des visuels surchargés, des couleurs mal choisies ou une mise à l’échelle trompeuse
Les conséquences peuvent être sérieuses. Une visualisation incomplète ou biaisée fausse les conclusions qu’en tirent les lecteurs, ce qui la rend non seulement inefficace, mais potentiellement dangereuse, notamment lorsqu’elle sert de base à des décisions stratégiques ou à des communications à grande échelle.
Comment choisir la bonne visualisation des données ?
Toute visualisation de données poursuit un même objectif : communiquer une information avec clarté. Un mauvais choix de graphique peut brouiller votre message, générer des erreurs d’interprétation coûteuses et nuire à votre crédibilité auprès de vos clients, collaborateurs ou parties prenantes.
Face à la multitude de graphiques disponibles, aux formes et fonctions parfois proches, voici les questions à vous poser pour faire le bon choix :
Choisissez parmi une large gamme de diagrammes et de graphiques sur Canva.
Les données ne se limitent pas aux chiffres. Un jeu de données peut appartenir à quatre grandes catégories :
- Quantitatives : les valeurs numériques au sens classique, comme les chiffres de ventes ou les niveaux de stock.
- Catégorielles : les données non numériques, comme les données démographiques (genre, niveau d’études), les catégories de produits (mode, technologie, animalerie), etc.
- Temporelles : les données indexées dans le temps, comme le nombre de prospects générés par jour ou les rapports de croissance annuels.
- Géospatiales : les données liées à une localisation, comme les prévisions météorologiques ou les résultats électoraux par ville.
Le type de données dont vous disposez oriente directement le choix du graphique. Des données temporelles s’expriment naturellement via un graphique en courbes ou un diagramme d’évolution dans le temps.
Le volume de votre jeu de données compte tout autant. Certaines visualisations ne sont lisibles qu’avec un nombre limité de valeurs : un tableau de plusieurs dizaines de lignes sera difficile à parcourir d’un coup d’œil, là où un graphique circulaire avec autant de segments deviendra illisible. Adapter le format au volume, c’est aussi adapter le format au lecteur.
Communiquer efficacement, c’est avant tout connaître son audience. Les graphiques simples, comme les graphiques en barres ou en colonnes, conviennent parfaitement à un public non initié. À l’inverse, un public averti saura apprécier des visualisations plus sophistiquées, comme les nuages de points, qui offrent une lecture plus fine et plus riche des données.
La question la plus importante reste celle-ci : quelle histoire souhaitez-vous raconter ? La plupart des visualisations s’articulent autour de quatre objectifs :
- Comparaison : mettre en regard des données selon un indicateur précis, comme la performance ou la durée.
- Composition : montrer comment différentes parties constituent un tout.
- Distribution : représenter une tendance, un schéma ou une valeur extrême au sein d’un ensemble.
- Corrélation : révéler les liens et interactions entre plusieurs variables.
Le choix du graphique découle directement de cet objectif. Pour illustrer la performance commerciale d’une gamme de produits, un tableau structuré ou un graphique en barres suffit. Pour une lecture plus nuancée, comme la part des primo-acheteurs dans le total des ventes, un graphique en barres empilées ou groupées sera bien plus parlant.
Comment créer une visualisation de données ?
Visualiser les données n’a jamais été aussi simple grâce au nombre croissant d’outils de visualisation de données disponibles. Canva met à votre disposition un éditeur intuitif, une bibliothèque de modèles de graphiques personnalisables et des outils IA pour accélérer votre travail. Suivez ces étapes pour transformer vos données en visuels percutants, en équipe et en toute simplicité.
Avant de créer quoi que ce soit, définissez clairement la nature et l’objectif de votre visualisation. Un graphique construit sans intention précise restera incomplet, quelle que soit sa forme. Pour ce faire, l’article HBR déclare que vous devez commencer par vous poser ces deux questions(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) :
- Vos données sont-elles qualitatives ou quantitatives ?
- Cherchez-vous à présenter un résultat ou à explorer vos données ?
La première question pose le cadre : quel type d’information manipulez-vous ? La seconde précise votre démarche : s’agit-il de communiquer des conclusions déjà établies, ou d’analyser des données pour en faire émerger du sens ? Répondre à ces deux questions vous aidera à identifier le type de visualisation le plus adapté à votre objectif.
Inutile de repartir de zéro : Canva met à votre disposition une large bibliothèque de modèles de visualisation de données, pensés pour répondre à tous les besoins, des arbres de décision(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) aux diagrammes en arête de poisson(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre). Vous voulez vous assurer que votre data viz est aligné à votre image de marque ? Intégrez vos styles de graphique à votre Identité visuelle (Pro)(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) pour créer des graphiques personnalisés qui assurent la cohérence de votre marque.
Partir d’un modèle, c’est aussi un gain de temps considérable. Reddit en est un exemple concret(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) : en six mois d’utilisation de Canva à l’échelle de l’entreprise, la plateforme a économisé plus de 21 000 heures de création grâce aux modèles professionnels et aux outils intégrés.
Votre modèle est prêt ? Il est temps d’y intégrer vos données. Depuis Canva Sheets, importez facilement vos fichiers CSV ou Excel pour démarrer. Vous pouvez également utiliser la fonctionnalité Connexion de données pour synchroniser vos sources avec Google Analytics ou HubSpot et maintenir vos rapports automatiquement à jour.
Une règle d’or : présentez vos données avec honnêteté. Évitez de sélectionner uniquement les chiffres qui vous arrangent en omettant les autres. Une visualisation fiable et transparente est la seule qui apporte une réelle valeur à votre audience.
Le design fait partie intégrante de la visualisation des données. Couleurs, formes, lignes et autres éléments visuels permettent de structurer l’information et d’en faciliter la lecture instantanément.
Un bon graphique capte l’attention sans noyer le message. Il doit raconter une histoire claire, accessible à tous. Canva propose une large collection d’éléments graphiques à glisser-déposer directement sur votre visuel : icônes, illustrations, formes, palettes de couleurs… de quoi construire votre récit en quelques clics.
Une règle à garder en tête : ne surchargez pas vos visuels. Trop d’éléments décoratifs risquent de parasiter vos données, voire de les fausser. Trouvez l’équilibre entre esthétique et lisibilité pour que le design serve toujours le message, jamais l’inverse.
Selon un article de la Harvard Data Science Review, les illustrations seules ne suffisent pas : les graphiques gagnent en efficacité lorsqu’ils sont accompagnés de texte(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre). Assurez-vous d’apporter du contexte via des étiquettes, des titres, des annotations et des légendes (si nécessaire).
Flourish propose un guide en quatre points pour bien utiliser le texte(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) dans une visualisation de données :
- Titre : pour Flourish, le titre d’un graphique est son argumentaire éclair. Premier point de contact avec le lecteur, il doit communiquer immédiatement l’idée clé du jeu de données.
- Étiquettes : si une légende de couleur fonctionne bien dans la plupart des graphiques, des étiquettes directes rendent la lecture encore plus intuitive.
- Étiquettes horizontales : le texte doit rester horizontal autant que possible. Personne ne devrait avoir à tourner la tête pour lire un graphique, soyez particulièrement vigilant sur l’axe Y.
- Chiffres : pensez à la lisibilité des grands nombres et formatez-les en conséquence.
Une fois votre visualisation finalisée, partagez-la pour transmettre vos insights et encourager le passage à l’action. Vous pouvez également l’intégrer directement dans n’importe quel design Canva.
Vous préparez un document Canva ? Ajoutez des Scrollables(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) pour transformer votre document statique en expérience interactive : des animations se déclenchent au fil du défilement, rendant votre contenu plus dynamique et visuellement engageant.
Inspirez-vous de nos modèles
Graphique en camembert pour comparer des proportions, carte treemap pour visualiser des données hiérarchiques… Parcourez notre collection de modèles de visualisation de données et choisissez celui qui correspond le mieux à vos besoins. Personnalisez-le aux couleurs de votre marque et collaborez avec votre équipe pour créer un graphique clair et percutant, qui fait passer votre message du premier coup d’œil.
Tous les outils de visualisation de données
Canva réunit tous les outils de data visualisation dont vous avez besoin pour mettre en forme vos données : modèles de graphiques prêts à l’emploi, fonctionnalités IA et bien plus encore. Des rapports simples aux graphiques animés, donnez à votre équipe les moyens de transformer des chiffres en récits visuels percutants et mémorables.
Bibliothèque de graphiques personnalisables
Choisissez parmi une riche bibliothèque de graphiques et de graphiques personnalisables, statiques et animés pour tous vos projets de visualisation des données.
Assurez la synchronisation de toutes vos sources de données.
Avec Connexion de données, vous pouvez facilement lier des rapports de marque aux données les plus importantes pour votre entreprise.
Faites parler vos données avec les Scrollables
Présentez vos données à travers une expérience interactive et scrollable qui attire l’attention et favorise la compréhension.
Trouvez la bonne visualisation à tous les coups
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Racontez une histoire avec vos données
Avec l’outil Analyses magiques, découvrez les tendances et les points clés, transformez vos données en résumés clairs et convaincants.
Adaptez la visualisation avec des filtres interactifs
Utilisez des filtres pour explorer les données de manière dynamique et adapter la visualisation à vos besoins en quelques clics.
Data visualisation : les bonnes pratiques
Une data visualisation efficace vous aide à communiquer votre message et à prendre des décisions plus éclairées. Suivez ces bonnes pratiques pour créer des visuels précis, visuellement attrayants et percutants.
Suivez les principes de la visualisation des données
Quel que soit le type de tableau, de graphique ou de diagramme que vous essayez de créer, il existe quelques principes universels pour assurer la visualisation des données :
- Précision : Avant tout, vos données et leur représentation visuelle doivent être exactes et objectives, sans déformer la réalité dans un sens ou dans l’autre.
- Utile : fournissez du contexte à votre graphique qui aidera votre public à comprendre vos données. Utilisez des éléments (p. ex., étiquettes et couleurs) pour attirer l’attention sur les points de données les plus importants et encourager les spectateurs à explorer plus de données.
- Changez d’échelle : adaptez votre design de manière à ce qu’il soit visible sur différents appareils et réponde aux besoins des utilisateurs. Les graphiques interactifs sont particulièrement utiles pour représenter des ensembles de données complexes sans surcharger le spectateur.
Connaître son public
Les informations relatives à l’audience, au spectateur ou au lecteur peuvent aider non seulement à choisir le type de visualisation des données à utiliser, mais également à créer le graphique. Par exemple, les visuels simples comme les graphiques en barres ou les graphiques linéaires sont probablement plus accessibles pour un public non technique.
Lorsque vous tenez compte de votre public, prêtez attention aux facteurs suivants :
- Connaissance du sujet
- Connaissances antérieures à propos de vos données
- Expérience de l’interprétation des données
Ajustez vos graphiques, tableaux ou diagrammes en fonction de leur expertise et garantissez clarté et compréhension une fois que vous partagez votre présentation documentée.
La simplicité est la clé
Lorsqu’il s’agit de données, plus n’est pas nécessairement mieux. N’incluez que les informations qui suscitent l’attention de l’utilisateur. Par exemple, vous n’avez pas besoin d’étiqueter chaque point de données ou d’utiliser une large gamme de couleurs. Un ou deux peuvent communiquer efficacement vos idées sans distraire vos spectateurs.
Cela dit, il est également possible de simplifier trop vos graphiques au point de les tromper. L’une des questions que vous pouvez poser pour guider votre design est « à quelles informations correspondent les données ? » et allez de là, en ajoutant des éléments qui étayent votre réponse.
Assurez l’accessibilité du design
Une bonne visualisation des données prend en compte l’accessibilité du design afin que les illustrations soient facilement compréhensibles pour tout le monde, y compris les personnes sensibles. Pour vous assurer que votre visualisation est inclusive, suivez les conseils ci-dessous, tels que présentés par les Services d’accessibilité numériques (DAS)(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) de l’Université Denver :
- Design : la simplicité est toujours la clé. Évitez les animations qui peuvent être trop désactivantes et, si des mouvements sont inclus dans votre visualisation des données, donnez à votre public le pouvoir de désactiver les animations.
- Couleur : veillez à utiliser des couleurs très faible ou très vives. Certains d’entre eux peuvent être submergés ou même poser des problèmes aux personnes dont la qualité visuelle a été affectée, ce qui va à l’encontre de l’objectif de la visualisation des données.
- Indicateur visuel supplémentaire : au lieu de compter sur un seul élément de design, comme la couleur, pour transmettre des informations, il est préférable d’inclure un indicateur visuel supplémentaire, comme un motif ou une étiquette, pour que tout le public puisse comprendre vos données.
- Texte : vous pouvez ajouter du texte « alt » pour fournir du contexte à vos visuels à ceux qui ont besoin de lecteurs d’écran pour comprendre les données.
FAQ sur la data visualisation
Un outil de visualisation des données est un type de logiciel qui vous permet de visualiser les données en prenons des chiffres bruts ou du texte et de les transformer en graphiques.
De nombreux outils de visualisation des données sont disponibles en ligne, y compris notre propre plateforme. Parcourez les chats et les modèles de diagrammes personnalisables, accédez à notre bibliothèque de médias sélectionnée et profitez des outils s’appuyant sur l’IA, comme les graphiques magiques, pour choisir le bon graphique à chaque fois.
D’après un article inspiré de la bibliothèque nationale de médicament, le cerveau humain traite les images 60 000 fois plus rapidement que le texte(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre), avec 90 % des informations transmises de manière visuelle. C’est pourquoi la visualisation des données est efficace pour simplifier les données et les rendre plus accessibles à l’aide d’illustrations. Avec les graphiques ou les diagrammes, vous pouvez rapidement comprendre les grands ensembles de chiffres. Les spectateurs peuvent facilement partager leurs idées et se sentir responsabilisés à prendre des décisions éclairées s’appuyant sur des preuves.
Créez des visualisations de données fidèles à votre image de marque en toutes circonstances avec Identité visuelle (Pro). Configurez simplement les polices, couleurs, logos, icônes, images et illustrations de votre marque pour assurer la cohérence de la marque à chaque design et à tous les points de contact. Vous pouvez aussi essayer les Graphiques magiques. En un seul clic, transformez des informations complexes en graphiques interactifs qui s’intègrent parfaitement à votre marque.
Créez et partagez toutes sortes de tableaux, de diagrammes et de graphiques avec Canva. Créez des graphiques de surface, des camemberts, des cartes écologiques, des tableaux de bord prospectifs, des tableaux kanban, des diagrammes à couloirs et bien plus encore. Explorez notre créateur de graphiques(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) gratuit où les types de graphiques sont classés sous forme de tableaux de données, d’associations et de comparaison, et de processus et de flux. Vous pouvez également faire passer votre visualisation des données au niveau supérieur en ajoutant des graphiques avancés via Flourish(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre).
Vous pouvez intégrer la visualisation de vos données dans n’importe quel design dans notre Suite Studio(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre), qui comprend des documents, des feuilles de calcul, des tableaux blancs en ligne, des présentations, des sites Web et bien plus encore.
Oui, la création de data visualisation est gratuite sur notre plateforme, de sorte que vous et votre équipe pouvez visualiser vos ensembles de données pour chaque objectif ou projet. Cela dit, les outils d’IA intégrés, comme les graphiques magiques et les analyses magiques, utilisent des crédits. Vous pouvez donc vous inscrire à Pro, Équipe ou Entreprise pour déverrouiller plus de crédits.
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