> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://opendatafrance.gitbook.io/editorialisation-des-donnees-publiques/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://opendatafrance.gitbook.io/editorialisation-des-donnees-publiques/mettre-en-oeuvre-son-projet-dataviz/choisir-des-couleurs-adaptees/minimiser-le-nombre-de-couleurs.md). # Minimiser le nombre de couleurs Pour **représenter des catégories** (groupes politiques, compétences, nature des dépenses/recettes....) on utilisera des **couleurs différentes**. On se limitera cependant au maximum à six couleurs différentes, quitte à faire des regroupements. Pour représenter la **variation d'une valeur numérique** (ex : taux de chômage, population, niveau de revenu...) on privilégiera un dégradé entre une ou deux couleurs. Un **dégradé sur une seule couleur** (séquentiel) induira une **progressivité** et une continuité dans les données (ex : une densité de population). Un dégradé entre **deux couleurs** permet : * de mettre en valeur les données extrêmes * de rendre plus lisibles les valeurs intermédiaires et notamment celles autour de la médiane qui sépare en deux l'effectif ![Quelle échelle de couleur utiliser ? Un sujet abordé par ce post du blog de Datawrapper (en anglais)](https://blog.datawrapper.de/wp-content/uploads/2021/03/200801_colorscale-intro-f-1.png) {% hint style="info" %} Certains auteurs, à l'image d'Edward Tufte, plaident pour une simplification à l'extrême du nombre de couleurs. Voir ci-dessous ce que cela peut donner. {% endhint %}