La première étape du processus de visualisation d'information consiste à transformer les données d'un format brut vers une structure de données utilisable par les différents composants de visualisation. Dans les applications réelles, cette première étape représente une barrière empêchant l'accès des utilisateurs novices à une riche variété de techniques de visualisation. Par exemple, il peut être techniquement impossible pour un utilisateur lambda de transformer des données arborescentes en un modèle de graphe pouvant utiliser une représentation à base de TreeMap. Une autre barrière est aussi la multitude de transformations possible des données brutes. Il faut pouvoir explorer cet ensemble de combinaisons. Basé sur nos retours d'expériences avec des utilisateurs finaux, dans cet article, nous considérons que le format brut est sous forme tabulaire. Ce format est le plus couramment utilisé et est facilement accessible par nos utilisateurs. Nous proposons une méthode novatrice permettant de générer automatiquement des graphes valués à partir de n'importe quelle table. En analysant le contenu de chaque dimension nous identifions les interconnexions entre celles-ci. Puis nous caractérisons les entités, les attributs et les relations possibles au sein des tables. Finalement, nous intégrons l'utilisateur dans le processus de transformation en lui proposant un ensemble de transformations valides.