Introduction à la visualisation de données :l’analyse de réseau en histoire
MARTIN GRANDJEAN, UNIVERSITÉ DE LAUSANNEGRANDJEAN Martin (2015), « Introduction à la visualisation de données :l’analyse de réseau en histoire », Geschichte und Informatik, 18/19, 109-128
CHRONOS Verlag, Zürich
ISSN 1420-5955 / ISBN 978-3-0340-1289-8

L’utilisation de la visualisation de données
en histoire engendre des réactions
contradictoires : alors que certains sontfascinés par son potentiel heuristique à en
oublier leur sens critique, d’autres rejettent
par principe ces pratiques, les suspectant
de cacher un vide explicatif.
Cet article introduit la distinction entre
visualisationdedémonstrationetvisualisation de recherche, rappelant quele chercheur ne doit pas uniquement utiliser
lavisualisation
comme
moyen
de
communication, mais également pournourrir la recherche elle-même. C’est
particulièrement dans sa forme la plus
complexe, l’analyse de réseau, que cettecatégorie de visualisations de recherche vaêtre discutée.

The use of data visualization in history leads
to contradictory reactions: some arefascinated by its heuristic potential andforget their critical faculties while others
reject this practice, suspecting it of hiding
explanatory weaknesses.
This paper proposes a distinction
between demonstration visualization andresearch visualization, reminding thatscholars should not only use datavisualization for communication purposes,
but also for the research itself. It isparticularly in its more complex form that
this research visualization category will beapproached here: network analysis.

RÉSEAUX / NETZWERKE

Avant-propos : fascination et préjugés
Inclure une visualisation de données dans une présentation académiquefait courir au conférencier deux risques antagonistes liés à l’hétérogénéitéde son assistance. D’une part, le risque de perdre la moitié du publicqui, fasciné par les images, quitte la linéarité des propos du discourantet évacue tout esprit critique sur la source et l’apport épistémologiquedu matériel présenté. D’autre part, le risque que l’autre moitié du public
rejette par principe cette manière de présenter un processus ou un résultat
sur le simple soupçon que la démarche visuelle attrayante ne cache une
faille méthodologique ou un vide explicatif.
Il va s’agir ici de répondre à la fascination comme aux craintes enpesant les potentialités comme les risques de la visualisation de données
en histoire, en particulier dans sa forme la plus complexe et plus aboutie,
l’analyse de réseaux. Le réseau, entre tentation de la beauté pour ellemême et difficile lisibilité, est un outil de recherche plus qu’une fin etc’est à ce titre que l’historien doit apprendre à l’apprivoiser pour en tirer
profit en en évitant les principaux écueils. En ce qu’elle pose également
les bases d’une typologie et qu’elle liste des erreurs courantes, cettedémarche a un caractère introductif. Par respect pour les auteurs et pourconserver cette dimension didactique, il ne s’agit donc pas d’y construire
une bibliographie exhaustive d’exemples et contre-exemples.

La visualisation de données en histoire aujourd’hui
Si la réputation de la visualisation de données est si teintée de cette ambiguïté entre fascination et préjugés, c’est probablement parce qu’elle est
desservie par l’incompréhension profonde d’un public traditionnellement
peu habitué à ce type de vecteur d’information. En outre, de nombreux
exemples si ce n’est désastreux du moins fautifs parsèment la littératurescientifique et lui portent préjudice. Avant de s’attacher à combler lemanque de compréhension qui entoure la visualisation (et son utilité
pour les sciences historiques) et surtout de détailler certains des abus
les plus fréquents, un retour aux fondamentaux s’impose.
Bien que le terme de visualisation renvoie aujourd’hui à une miseen image du traitement d’informations, la tendance à illustrer une argumentation par un objet visuel est très probablement aussi ancienne quel’écriture elle-même. Il n’est pas ici question de refaire une énième chronologie des traditions narratives qui ont abouti aux objets multiformes
et multimédias qui nous servent aujourd’hui à dérouler nos propos, maisplutôt de rappeler que les enluminures, gravures, peintures et autres photographies, bien qu’étant comme on va le voir plus loin d’un autre ordre
que les « visualisations de données », n’en sont pas moins des moyens de111

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soutenir l’expression d’un raisonnement. Même si elle se développe enparticulier dès l’avènement des mathématiques modernes, la visualisation
de données n’est en effet pas une pratique récente : des cartographies
célestes aux traités d’anatomie en passant par les arbres généalogiquesde monarques, les exemples ne manquent pas.
Emblématique depuis sa popularisation par Edward Tufte 1, la « Carte
figurative des pertes successives en hommes de l’armée française dansla campagne de Russie 1812–1813 » de Charles Joseph Minard, datée de1869, est fréquemment citée 2 comme la première visualisation de données en raison de la très grande lisibilité dont elle fait preuve malgré son
importante densité d’informations. Sur un fond de carte géographiquereprésentant la distance entre Kaunas et Moscou se déroule le trajet allerretour des armées napoléoniennes. L’épaisseur de la ligne varie en fonction
de l’effectif diminuant des soldats français alors que le tragique trajet duretour est augmenté de repères indiquant les températures endurées par
la Grande Armée. Cette image tire sa puissante valeur narrative du faitqu’on y lit en un seul coup d’œil plusieurs mois de campagne et qu’on entire rapidement un enseignement fondamental pour la compréhension decet épisode historique : les effectifs napoléoniens ont subi une diminution
relativement constante due aux maladies, au froid, aux escarmouches
avec les troupes russes, alors qu’aucune bataille majeure n’a été perdue.
Sans volonté de déconstruire le modèle de Minard et encore moins deporter atteinte au succès de cette réalisation, on notera que cette image
n’est pas une « visualisation de données » au sens strict, un graphique
sur lequel des points sont reportés en respectant fidèlement les valeursqui leur sont associées mais plutôt un dessin sur la base de données,d’ailleurs évidemment incomplètes (puisqu’il s’agit de relevés d’effectifs
ponctuels et irréguliers).
Sur les traces de réalisations réussies et visuellement efficaces commecelles de Minard et portée par l’essor des études statistiques et quantitatives, la pratique de la visualisation de données connaît un développement
tout à fait remarquable dans le courant du XXe siècle. Cette généralisation
du graphique comme moyen d’expliciter un corpus de données s’accompagne, en particulier dans les disciplines peu familières au traitementd’informations chiffrées, de nombreux contre-exemples, souvent involontaires, qu’il s’agit ici de mettre à l’index pour mieux en éviter la répétition 3.
× LE TABLEAU DE CHIFFRES ABSOLUS. Par négligence ou par manquede données à comparer, il n’est pas rare d’exprimer un phénomène
en chiffres absolus sans discours critique. La FIGURE 2 montre une
augmentation nette du nombre de malades : il est toutefois extrêmement réducteur d’en conclure que la maladie est en progression
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sur vingt ans (le nombre de malades a doublé) sans superposer à
ces données la population totale, qui elle a été multipliée par quatre
pendant le même intervalle.
× LA CARTE DE POPULATION NON PONDÉRÉE. Cartographier les possesseurs de téléphones portables sur un territoire donné n’a aucun
intérêt si les données ne sont pas pondérées en fonction de la population des subdivisions concernées. Sans pondération, et à moins quela répartition de la population-cible ne soit très irrégulière, le résultat
ne sera qu’une carte de population globale (à ce titre, la FIGURE 3
peut aussi bien représenter les possesseurs de téléphones portables
que les cas de grippe ou la consommation totale d’hydrocarbures).
Cette erreur est extrêmement fréquente et témoigne de la fascination
visuelle exercée par la cartographie de manière générale. Elle montre
aussi à quel point ce genre de visualisation n’a pas fait l’objet d’unregard critique de la part de son concepteur.
× LE NUAGE DE MOTS-CLÉS INCOMPRIS. Les conférences et couvertures d’ouvrages agrémentées de ces fameux wordclouds sont légion.
Mais cette visualisation, pour autant que le corpus textuel ait été défini
rigoureusement et les choix de dictionnaires (langue, mots à exclure,détection des expressions) effectués avec soin, apporte-t-elle une réelle
valeur ajoutée vis-à-vis de la liste sèche du nombre d’occurrences dechaque notion (FIGURE 4) ? Sans compter les visualisations obtenues
à l’aide d’outils en ligne à de simples fins illustratives.
× LE RECOURS AVEUGLE À GOOGLE NGRAM 4. S’il est une mode dont
les historiens ne semblent pas prêts de s’affranchir, c’est bien celle decéder à la griserie du prétendu big data de la bibliothèque numérisée
du géant Google et de son outil de compilation d’occurrences. Nonseulement l’opacité de la base de données (il est impossible de savoir
quels sont les ouvrages pris en compte) de Google Books devrait
décourager le chercheur de l’utiliser dans le cadre scientifique, maiscelui-ci ne prend souvent même pas la peine d’en comprendre lesfonctionnalités. Ainsi, il arrive fréquemment que soient comparés destermes incomparables : la FIGURE 5, directement inspirée d’une communication scientifique, compare « bible » à « Shakespeare » en oubliant
la majuscule du premier terme, alors que le moteur de recherche est
sensible à la casse. Une erreur aux conséquences lourdes puisque leterme « Bible » (avec sa majuscule) est massivement plus utilisé queson équivalent en bas de casse 5.
On retiendra, à propos de la visualisation de données en histoire, qu’elle
n’est efficace que si elle est accompagnée d’un discours critique qui en
explicite les sources (et la méthode dans le cas de visualisations complexes).
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RÉSEAUX / NETZWERKEFIGURE 1« Carte figurative des pertes successives en hommes del’armée française dans la campagne de Russie 1812–1813 »,Charles Joseph Minard, 1869.6

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population totale
nombre de malades

3M

2M

1M

1990

2000

fig. 2
FIGURE 2

2010
fig. 3

LE TABLEAU DE CHIFFRES ABSOLUS

2010
fig. 3
FIGURE 3

LA CARTE DE POPULATION NON PONDÉRÉE

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Ce

de

Nuage

mots
mais

est attrayant est-il
très
utile
?
vraiment

FIGURE 4ots
est-il?

LE NUAGE DE MOTS-CLÉS INCOMPRIS

0.3%

Google books Ngram Viewer
bible

Shakespeare

Bible

0.2%

0.1%

1800

1900

2000

fig. 5FIGURE 5

LE RECOURS AVEUGLE À GOOGLE NGRAM

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Sans ce discours qui révèle ce qu’il y a derrière le produit fini visuel, elle
perd son intérêt, voire son sens.

Quelle visualisation ? Esquisse d’une typologie
Toutes les visualisations ne se valent pas, toutes ne se prêtent pas à lamise en image de tous les types de données. Au-delà d’aspects esthétiques subjectifs (qui ne sont évidemment pas à négliger puisqu’un visuelbâclé peut être rédhibitoire), le chercheur en histoire doit disposer d’une
typologie qui guide et facilite ses expérimentations visuelles :× L’USAGE, ENTRE DÉMONSTRATION ET RECHERCHE. Il faut distinguer les visualisations qui découlent d’un savoir scientifique et lesvisualisations qui créent un savoir scientifique. Cette bipartition entre
visualisation de « démonstration » et visualisation de « recherche » est
tout à fait fondamentale et permet de se mettre au clair avec le but
explicite de la démarche visuelle. Bien qu’il n’y ait pas de gradationde valeur entre ces deux types, il apparaît évident que, bien qu’on
puisse avoir recours avec succès à la visualisation de démonstration
à des fins pédagogiques (rendre un savoir compréhensible à uneaudience), c’est son pendant de recherche qui va attirer notre attention
ici. Contrairement à l’idée reçue et comme on va avoir l’occasion des’en rendre compte plus bas dans le cadre de l’analyse de réseau, lavisualisation est parfois un moyen de faire surgir de nouvelles questions de recherche d’un jeu de données très complexes et à première
vue inintelligibles. Ces visualisations ne sont donc pas toujours destinées à être publiées ou présentées mais simplement à soutenir lechercheur dans sa réflexion, lui ouvrant des perspectives inédites.
× LA SOURCE, ENTRE INFORMATION ET DONNÉES. La nature dessources qui composent la visualisation est un critère qui détermine
la nature du produit fini lui-même. Un organigramme de comité dedirection renseigne son lecteur en lui fournissant des informations
alors qu’un histogramme renseigne son lecteur en lui mettant à disposition l’expression de données. Triviale dans l’exemple organigramme/
histogramme, cette typologie s’avère importante dans le contexte dupartage de connaissances puisque fleurissent sur Internet et dansles médias les « infographies », ces images qui tiennent souvent plus
de l’art graphique que de l’expression de données. L’infographie
comparant trois modèles de voitures, quand bien même elle inclut
des données chiffrées permettant de comparer les véhicules, n’est
pas une visualisation de données mais un simple vecteur informatif.
× LA COMPLEXITÉ, ENTRE SIMPLICITÉ ET ILLISIBILITÉ. Bien qu’elle
différencie les objets visuels selon des critères différents, cet élément
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RÉSEAUX / NETZWERKEde typologie rejoint parfois la question de l’usage en ce que les visualisations les plus compliquées sont généralement impropres à la« démonstration ». C’est le cas d’une partie des graphes de réseaux qui,bien qu’ils dégagent une apparence globale de cohérence, demandent
une analyse minutieuse dont la complexité dépasse le lecteur non
averti. Toutefois, cette typologie n’est pas dénuée d’un certain sens
pour catégoriser les visualisations de données puisqu’il arrive quedes corpus de données très conséquents puissent se résumer en ungraphique en courbes tout à fait lisible et démonstrativement efficace.
La typologie esquissée ici n’est pas exhaustive, elle se veut une base deréflexion pour le chercheur face à ses données.

Analyse de réseau : le cas des archives de lacoopération intellectuelle de la SDN
Dès 1919, et pendant l’immédiat après-guerre, des scientifiques européens cherchent à réactiver les nécessaires réseaux de communication
académique. Alors que le continent se remet petit à petit des séquelles
du premier conflit mondial, la Société des Nations (SDN) offre à ces
chercheurs un espace de dialogue : la Commission Internationale deCoopération Intellectuelle (CICI). Présidée par le philosophe Henri Bergson
et réunissant des éminences grises aux carrières internationales et aux
attaches disciplinaires variées 7, la CICI tente de se poser en rassembleusedans un milieu très éprouvé par cinq années d’absence de relations. Entre
projets d’enquêtes, soutiens à des institutions scientifiques en difficultés,rassemblements académiques et publications, la CICI a tout pour devenir
un acteur incontournable de la restructuration des réseaux intellectuels.
Envisager l’étude de cette commission, cette nouvelle venue dansla scène traditionnellement très structurée des échanges académiques(entre revues, lieux de congrès et universités), fait poindre la nécessitéde comprendre l’enchevêtrement des relations qu’elle tisse avec la toile
préexistante. Puisque c’est vers l’analyse de réseau que l’historien se
tourne pour cette étude, il est nécessaire de distinguer deux approches :× LE RÉSEAU RECONSTRUIT. Sur la base des nombreuses monographies et études documentant l’entre-deux-guerres scientifique, ainsiqu’avec les informations contenues dans les publications internes dela SDN, il est possible de reconstituer l’organigramme des institutions
actrices de la coopération intellectuelle : sociétés savantes avec leurscomités et leurs membres, syndicats des travailleurs intellectuels, universités et leurs commissions de recherche, faîtières internationales
et leurs sections, instituts indépendants et initiatives privées. Cette
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approche plutôt traditionnelle permet de reconstruire un tableau
global des relations entre acteurs (institutions et personnes) sur labase d’informations 8.
× LE RÉSEAU DES DONNÉES. Plutôt que de tenter un panorama global
et interprété de la situation européenne, il s’agit ici de laisser parler
un corpus d’archives. Le fonds de la CICI contient des milliers decorrespondances internes et externes qui offrent une perspective
nouvelle sur les relations entretenues par ses membres avec lesautres acteurs du champ académique de l’entre-deux-guerres. Ces
données (auteur-destinataire) s’offrent à une exploitation systématique en « réseau ».
On notera que ces deux approches reprennent à dessein la bipartition
informations/données évoquée plus haut. Plutôt que de les opposer,l’intérêt est évidemment de comparer le réseau global reconstitué avec leréseau de correspondances de la CICI. On s’attardera ici sur la seconde,à savoir l’approche archivistique 9.
Concrètement, c’est en listant tous les documents contenus dans lessections du fonds SDN qui traitent de la CICI 10 avec leurs métadonnées
standardisées que l’on obtient une base de données que l’on peut mettre
en relation avec un index des acteurs des documents en question (leursauteurs et destinataires). Avant même la visualisation du réseau formépar ces documents et leurs acteurs, la base de données relationnelle est
déjà un réseau utilisable : il est aisé d’y lister toutes les occurrences communes de deux personnes ou de voir par quel document se concrétise lelien entre deux entités. C’est toutefois dans son exploitation visuelle quecette démarche trouve sa plus-value.
Cette base de données relationnelle peut être visualisée sous laforme d’un graphe bipartite (FIGURE 6) où chaque document est relié à
ses acteurs. On procède ensuite à une « projection » qui va simplifier legraphe en résumant les connexions d’acteurs à un document commun en
une relation simple entre acteurs. Dans la FIGURE 6, le document 31596
implique Marie Curie, Hendrik Lorentz et Henri Bergson. Cette situation
est résumée dans la FIGURE 7 par une arête entre chacune de ces trois
personnes (l’arête entre Marie Curie et Henri Bergson est plus épaisse car
ils apparaissent simultanément dans trois documents dans cet exemple).
Vient l’heure de la visualisation du réseau complet (FIGURE 8), où tous
les acteurs sont spatialisés sous la forme d’une galaxie à première vue
inintelligible. La répartition des sommets n’en est pas pour autant aléatoire : ce force-directed layout 11 calcule les positions de façon à éloigner
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Einstein

Curie

33685

11040
10574

21013
28289

20827

Destrée
31596

Reynold

Bergson28343

Lorentz

18698

Rocco

39878

13326

FIGURE 6

Curie

Einstein

Destrée

Reynold

Rocco

Bergson

Lorentz

FIGURE 7

FIGURES 6 – 7
Un exemple de réseau de documents12, mis en lien avec
les personnes qui y figurent (FIG. 6, en haut), puis « projeté » vers un réseau (FIG. 7, en bas) où seules les personnes
apparaissent, connectées aux autres acteurs des documents communs.

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RÉSEAUX / NETZWERKEFIGURE 8
Le graphe du réseau obtenu après dépouillement (encore
partiel) de plusieurs milliers de documents : plus de 800
personnes reliées par près de 6000 arêtes (représentant
plus de 10000 relations, les arêtes s’épaississent proportionnellement au nombre d’apparitions simultanées depersonnes comme acteurs d’un même document). La tailledes cercles est fonction du degré de centralité despersonnes (le nombre de connexions qu’elles entretiennent)
alors que la couleur indique leur centralité d’intermédiarité(mesure, sur tous les chemins possibles dans le réseau, laproportion de chemins qui passent par cet acteur et renseigne ainsi sur sa potentielle fonction de « pont » dans leréseau en question).

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FIGURE 9
Un autre regard sur leréseau de métro parisien.

le plus possible les sommets les uns des autres, à l’exception des sommets reliés par une arête (auquel cas il tient compte du poids de celle-ci).
Les positions sont donc calculées et recalculées afin de trouver, commelorsqu’on déposerait un grand nombre d’aimants de même charge sur
une table, une position d’équilibre.
Cette visualisation est tout sauf un produit fini. On imagine d’ailleurs malcomment s’en contenter puisque même si des communautés semblentse dégager du centre complexe de cette « galaxie », aucune conclusion
ne peut en être tirée dès le premier coup d’œil. C’est l’exemple parfait dela visualisation de recherche évoquée plus haut : une visualisation destinée à attirer l’attention du chercheur sur une irrégularité, un phénomène
global ou une relation étonnante. D’un point de vue documentaire, ce
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RÉSEAUX / NETZWERKE

type de visualisation peut évidemment être utilisé pour mettre en image
le réseau de correspondance d’un individu 13 (en le mettant en valeur parune couleur particulière, lui et les individus avec lesquels il est connecté,par exemple) ou d’un groupe d’individus, mais son réel intérêt réside dansles outils mathématiques qui s’offrent désormais à l’historien pour faireparler ces données dans un nouveau registre épistémologique.
Cette visualisation et les perspectives d’analyse de réseau qu’elle
porte en puissance doit toutefois être elle aussi soumise à la critique duchercheur. Le principal malentendu véhiculé par ce type de visualisation
est qu’elle représenterait une forme de « vision complète » d’un objet historique, alors qu’il ne s’agit que d’un artefact graphique visualisant unebase de données qui a ses limites implicites. Le réseau donne en effet
l’impression d’un objet fini, total. Il n’en est rien puisqu’on ne visualise que
les données qui sont à disposition, nous heurtant à l’incomplétude desarchives et au fait que les relations entre les scientifiques de l’entre-deuxguerres ne se résumaient pas à des échanges épistolaires. L’occasion une
fois de plus de rappeler que l’analyse de réseau n’est qu’un outil. Un outild’un très grand intérêt puisqu’il offre à l’historien une vision distante deson objet, pour mieux s’y plonger en détail ensuite.

Le réseau, au-delà de l’aspect visuelL’analyse de réseau n’a pas besoin de son illustration visuelle pour êtreeffective. Sa visualisation ne fait que contribuer à réduire son niveau d’abstraction, en particulier lors de son utilisation dans le cadre de recherches
en histoire. Ses particularités en font un objet mathématique très bien
balisé dans le domaine de la théorie des graphes 14.
Lors de la création de nouvelles lignes de transports publics, c’est entre
autres à cette théorie que l’on fait appel pour comprendre les flux depassagers et les tensions d’horaires. La FIGURE 9 représente le réseau demétro de Paris dans une configuration relativement différente du plan quel’usager quotidien à l’habitude de trouver sur le panneau d’affichage del’entrée la plus proche : les arrêts ne sont pas répartis en fonction de leurscoordonnées géographiques mais simplement ordonnés spatialement
selon un algorithme force-directed. La taille des marqueurs des stations
n’est pas fonction de l’importance des monuments qu’elles desservent, ni
du nombre d’utilisateurs recensés lors du dernier relevé de la RATP, mais
du nombre de lignes qui les traversent. C’est dans ce type d’application
que les indices de centralité 15 vont permettre de vérifier ou d’infirmer lecalcul intuitif de l’usager régulier en recherche du plus court trajet entre
son domicile et son lieu de travail : ici, la distance géographique compte
moins que le nombre d’arrêts.
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On dénombre plusieurs mesures de centralité dont il s’agit ici d’évoquer quelques-unes des plus probantes dans le cadre d’études de réseau
de transport public comme dans le cadre de l’analyse archivistique menéeplus haut. La plus intuitive est la centralité de degré, déjà évoquée, quiclasse les nœuds du réseau en fonction de leur nombre de connexions16.
Mais avoir un nombre élevé de relations ne fait pas pour autant de l’élément en question un élément central du réseau, ce que la centralité deproximité mesure en évaluant la distance qui sépare chaque nœuds duréseau un à un, pour mettre en valeur ceux qui ont la distance moyenne
la plus courte. Dans le cadre d’une étude sur un réseau épistolaire (leréseau des archives de la CICI s’y prête très bien), c’est une mesure decentralité d’intermédiarité qui va indiquer au chercheur quelles sont lespersonnes qui font office de « ponts » entre les communautés en présence. Ces individus, collectionnant les « liens faibles » 17, ne sont pas
nécessairement les personnalités les plus connectées du réseau. C’est
leur position à l’intérieur de celui-ci qui leur confère cette importance.
Cette mesure est d’autant plus intéressante que ces individus ne sont
pas toujours des personnalités de premier plan ; il est donc difficile de lesdétecter par un autre biais. On y découvre par exemple, dans les marges
d’un réseau dense d’acteurs très médiatisés, des scientifiques dont le nom
n’aura pas été retenu pour leurs travaux mais qui jouent efficacement cerôle d’intermédiaires en occupant plusieurs positions administratives
dans des sociétés savantes.
S’il est un réseau inextricable et impossible à visualiser dans toutesa complexité, c’est la bien nommée « toile » de l’Internet. Alors que lesmilliards de pages qui la composent contiennent elles-mêmes des liensvers d’autres pages, le moteur de recherche Google fait lui aussi usage
de la théorie des graphes pour détecter les pages les plus dignes d’intérêt. C’est en effet à l’aide d’une mesure de centralité de prestige 18, que
Google attribue une note de 1 à 10 (échelle logarithmique), son fameux
pagerank, aux sites web, qui impacte ensuite sur leur référencement. Cetalgorithme attribue un score de « prestige » à chaque nœud du réseau
(chaque page web dans cet exemple) qui va varier en fonction des scores
des nœuds qui pointent sur lui. Une page web citée depuis des pages très
bien référencées va donc voir son score augmenter, tout en distribuant
ce « prestige » nouvellement acquis aux pages qu’elle cite elle-même (lescore est donc constamment recalculé 19).
Dans cette nouvelle relation qu’instaurent les outils mathématiques(et les outils statistiques déjà largement adoptés par la communauté dessciences historiques), il convient toutefois de faire preuve d’une certaine
prudence vis-à-vis de la transformation de la source en une donnée chiffrée
et interrogeable : ces aspects mathématiques, ces mesures de centralités
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RÉSEAUX / NETZWERKEet leurs potentialités n’ont pas toujours à voir avec les comportements
humains que décrivent les sources originales. Toutes ces démarches ont
donc leur place dans la dimension exploratoire de la recherche et doivent
passer le filtre critique du chercheur avant d’être érigées en conclusions
automatisées. Ce n’est pas parce qu’un des acteurs du réseau de la CICI
obtient un score d’intermédiarité important qu’il est pour autant unpersonnage-clé des relations entre des sous-parties du réseau. Cette
conclusion ne doit être tirée que par l’historien qui, alerté par ce résultat
statistique, a replongé dans les correspondances de cet individu pourconstater qualitativement sa position particulière.

Conclusion : organiser et visualiser l’informationen réseau
Alors que le proverbe « une image vaut mieux que mille mots », attribué à Confucius, semble appuyé par les récents développements de lavisualisation de données, on rappellera que sans discours critique cettevisualisation n’a pas toute sa légitimité narrative ou explicative. Mais si
l’image est effectivement parlante, pour illustrer un article scientifiquecomme pour guider un chercheur dans un questionnement, c’est probablement parce que la visualisation est un langage qui s’impose à son
lecteur de manière quasi organique, viscérale et instinctive, en instaurant
une nouvelle relation avec les données. D’ailleurs, l’organisation de laconnaissance en réseau, que ce soit dans de grandes bases de donnéesde recherche, dans des encyclopédies participatives en ligne comme
Wikipédia ou concrétisée par les réseaux sociaux de chercheurs sur desnouveaux médias comme Twitter, est une réalité du monde académiqued’aujourd’hui qu’on ne saurait amputer de sa dimension visuelle.
Prêchons donc pour que l’historien ne sous-traite pas les composantes
techniques de sa recherche, mais qu’il se saisisse lui-même de la visualisation de données dans une démarche exploratoire et méthodologiquepour réaliser que la mise en réseau de ses données est déjà un moyen
de créer de nouveaux savoirs.

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Tufte, Edward R., The visual display of quantitative information, Graphics Press,
Michigan, 1983.
Robinson, Arthur H., The thematic maps ofCharles Joseph Minard, in : Imagio Mundi, 21,
1, 1967, pp. 95–108 ou Palsky, G., Des chiffres
et des cartes : naissance et développement
de la cartographie quantitative française au
XIXe siècle, CTHS, Paris, 1996, p. 331.
Les exemples qui suivent sont tout quatre
inspirés de communications scientifiquesrécentes.
books.google.com/ngrams.
Le paradoxe du case-sensitive et de la possibilité de rechercher des expressions de plusieurs mots est d’ailleurs lui-même entretenu
par Google puisque l’exemple donné par son
outil Ngrams (note précédente) montre que« Frankenstein » est plus utilisé que « Albert
Einstein » et « Sherlock Holmes »... alors que« Einstein » et « Holmes » (sans leurs prénoms, puisque Viktor Frankenstein est citésans son prénom) font des scores en réalité
dix fois plus élevés que « Frankenstein » !
Illustration vectorisée par l’auteur.
Pour illustrer cette diversité, on y trouve desreprésentants d’une large palette d’intérêts
académiques, comme Marie Curie, Albert
Einstein, Hendrik Antoon Lorentz, RobertAndrew Millikan, Jules Destrée ou encore
Gonzague de Reynold. À propos de la CICI,
voir Renoliet, Jean-Jacques, L’UNESCO oubliée, la Société des Nations et la coopération intellectuelle (1919-1946), Publications
de la Sorbonne, Paris, 1999 et les articles deLaqua, Daniel, Transnational intellectual
cooperation, the League of Nations and the
problem of order, in: Journal of Global
History, 6, 2, 2011, pp. 223-247 et Pernet,
Corinne A., Les échanges d’informations
entre intellectuels: la conférence comme outil de coopération intellectuelle à la Sociétédes Nations, in: Clavien, Alain et Vallotton,
François, Devant le verre d’eau. Regards
croisés sur la conférence comme vecteur dela vie intellectuelle 1880-1950, Antipodes,
Lausanne, 2007, pp. 91-106.

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À l’exemple de l’excellente base de données
LONSEA. Sibille, Christiane, LONSEA – Der
Völkerbund in neuer Sicht. Eine
Netzwerkanalyse zur Geschichte internationaler Organisationen, in : Zeithistorische
Forschungen, 8, 2011, Online : http://www.
zeithistorische-forschungen.de/site/40209190/default.aspx (consultation
septembre 2013).
Cette approche a déjà été abordée dansGrandjean, Martin, La connaissance est un
réseau, perspective sur l’organisation archivistique et encyclopédique, in: Les Cahiers
du Numérique, 10, 3, 2014, pp. 37-54.
On parle ici des archives de la SDN conservées à Genève (United Nations Library,
Palais des Nations), en particulier des sections 5 et 13 du secrétariat. Ne sont pas
concernées les archives de l’Institut
International de Coopération Intellectuelle(IICI), conservées à l’UNESCO (Paris).
En l’occurrence l’algorithme « Force Atlas 2 »(Jacomy, Mathieu, Venturini, Tommaso,
Heymann, Sebastien et Bastian, Mathieu,
ForceAtlas2, a Continuous Graph Layout
Algorithm for Handy Network Visualization
Designed for the Gephi Software, in : PLoS
ONE, 9, 6, 2014) du logiciel open source
Gephi (Bastian, Mathieu, Heymann,
Sebastien et Jacomy, Mathieu, Gephi: anopen source software for exploring and manipulate networks, in: International AAAI
Conference on Weblogs and Social Media,
2009, pp. 361-362).
Archives SDN, cotes 13C/14297/20827 ;13C/14297/21013 ; 13C/20085/28289 ;13C/20085/31596 ; 13C/20085/33685 ;
5B/2975/11040 ; 5B/2975/18698 ;5B/5353/10574 et 5B/5353/39878.
Un exemple de réflexion à ce sujet chez De
Nooy, Wouter, Fields and networks : correspondence analysis and social network analysis in the framework of field theory, in :Poetics, 31, 2003, pp. 305–327.
U. Brandes, M. Hennig, I. Mergel, J. Pfeffer,Studying Social Networks : A guide to empirial research, Frankfurt am Main, 2012,
pp. 149–182.
Linton C. Freeman, Centrality in social
networks: Conceptual clarification, in : Social
Networks, 1, 1979, pp. 215–239.
À propos des mesures de centralité, voirFreeman, Linton C., Centrality in social
networks: conceptual clarification, in: Social
Networks, 1, 3, 1978, pp. 215-239 et en particulier Koschützi, Dirk, Lehmann, Katharina
Anna, Peeters, Leon, Richter, Setfan,
Tenfelde-Podehl, Dagmar et Zlotowski
Oliver, Centrality indices, in: Brandes, Ulrik
et Erlebach, Thomas, Network Analysis,
Springer, Berlin, 2005, pp. 16-61.
Mark S. Granovetter, The strength of weak
ties, in: American Journal of Sociology, 78, 6,
1973, pp. 1360–1380.
Ou Eigenvector centrality.
Ce qui n’est pas tout à fait le cas dansl’exemple de Google qui procède à des réajustements ponctuels.

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