Cette carte est à prendre avec précaution : la frontière entre payant et gratuit est notamment très poreuse. Beaucoup de solutions sont sur un modèle Freemium (fonctionnalités limitées, obligation de rendre publiques les créations, limites quantitatives...). Elles permettent toutefois de répondre à des besoins de datavisualisation ponctuels.
Les bibliothèques de scripts constituent des "réservoirs" de fonctionnalités dans lesquelles puisent les éditeurs de solutions propriétaires et sont aussi sources de déclinaisons (typiquement Datawrapper et Rawgraphs) accessibles à un plus large public.
On notera que les outils utilisés en 2021 restent ceux d'éditeurs présents depuis plusieurs années sur le marché de la datavisualisation.
La conception de datavisualisations a longtemps reposé sur des logiciels – souvent onéreux – qu’il fallait installer sur un poste de travail, les plus emblématiques étant Excel, Illustrator et Powerpoint.
Internet et la "plateformisation" des applications a radicalement changé la donne au cours des dix dernières années : désormais un simple navigateur internet permet à n'importe qui de réaliser des dataviz statiques, interactives, mise à jour en temps réel... Ces plateformes, qui nécessitent peu de connaissances techniques, proposent souvent une offre Freemium, avec un socle gratuit et des fonctions, services ou nombre de créations limités sauf à prendre un abonnement.
La datavisualisation a par ailleurs suscité l'intérêt des développeurs qui ont créé de nombreuses "bibliothèques" de codes et scripts, souvent sur des plateformes libres comme Github . Prisées des datascientists, ces bibliothèques ne sont pas abordées par ce guide. Ces bibliothèques "nourrissent" les plateformes citées précédemment ou encore les prestataires proposant des tableaux de bords et autres outils de dataviz prêts à l'emploi.
Enfin on soulignera que le foisonnement des outils est intense... avec le risque d'utiliser des outils / plateformes désertés aussi soudainement qu'ils ont suscité l'enthousiasme. Malgré ce foisonnement, la plupart des outils sont en anglais, ceux totalement traduits restant rares.
Cette sélection s'adresse à des collectivités qui n'ont pas de compétences en datascience et/ou en développement informatique. Elle privilégie les outils libres et gratuits ainsi que ceux dont on sait qu'ils sont plus particulièrement présents dans le secteur public.