« Et le temps dans vos cartes ? ». L’on m’a posé maintes fois la question et il n’est pas facile d’y répondre : tout d’abord parce qu’il existe de nombreuses façons de le traiter cartographiquement (y compris dans la tradition de l’imprimé) mais aussi parce que mesurer le temps (ou l’espace) des réseaux distribués d’information dépend du type de temporalité auquel on s’intéresse. La métrologie n’est pas la même (types de « capteurs », fréquence des mesures, remises à jour des données, recherche de patterns temporels, interprétation…) selon que l’on s’intéresse à l’évolution de la structure du réseau (par exemple l’évolution croissante du nombre de sites sur le web), à la propagation d’une information (circulation de l’information sur le réseau), aux informations contenus dans des sites ou à la fulgurance des tweets. Si l’on a encore quelques difficultés théoriques et expérimentales à mesurer le « temps » des réseaux distribués (et donc à produire des scenarii d’évolution), les expérimentations autour de la dynamique des données de graphes se développent rapidement. Parmi ces « temporalités » de différents niveaux, quelques-unes connaissent de remarquables développements, notamment grâce à des fonctionnalités de graph streaming comme en propose GEPHI ou grâce à des outils de captation comme Visual History développé par David Combe pour Google Chrome.

Toute base de connaissances ou d’informations, pour peu qu’elle contienne des marqueurs temporels, peut être cartographiée dynamiquement. L’Histoire des connaissances ou de la science constitue depuis longtemps un champ fécond de visualisation dynamique de structures de graphes. On peut ainsi l’évolution des publications d’une université chilienne dans le Web of Science de Thomson-Reuters. Ou encore le graphe social géoréférencé des échanges épistolaires dans l’Europe du XVIIIe siècle avec le projet République des Lettres de l’université de Stanford. La diffusion récente de plusieurs milliers de « cables diplomatiques Wikileaks » par le site du Monde s’est accompagnée d’un lecteur-explorateur en ligne développée par Antonin Rhomer (Linkfluence) où une time-line (séduisante) paramétrable permet de faire varier différentes vues sur les données.

Quelle que soient les méthodes utilisées,  les objectifs poursuivis ou les solutions graphiques adoptées,  les cartographies dynamiques ont un mérite essentiel : elles éclairent de façon systématique l’ensemble des propriétés d’une cartographie d’information. Sous forme fixe (imprimée ou numérique), une cartographie (surtout à base de projection de graphe) laisse apercevoir quelques propriétés saillantes d’un corpus : les hiérarchies, les effets de regroupements (clusering), la distribution/concentration de la connectivité pour ne retenir que les plus courantes et les plus évidentes. Avec l’introduction du temps, ce sont tous les aspects de la cartographie qui se révèlent, y compris dans les détails ou dans les choix de composition spatiale. Le travail de Raphaël Velt sur l’évolution du graphe social de Knowtext (le réseau social de la culture scientifique et technique) de juillet 2009 à janvier 2011 illustre bien ce principe : chaque « événement » (comme l’apparition d’un nœud ou d’un lien) conduit à repositionner ou à réorganiser l’ensemble de la représentation. Et cela n’est pas lié uniquement aux procédés de « graph streaming » ou à l’utilisation d’algorithmes particuliers de projection mais bien à une qualité essentielle des représentations dynamiques de réseaux. Et c’est aussi ce qui fait leur difficulté d’interprétation.

Les données web se prêtent merveilleusement bien à un traitement temporel (transformation des données en data streams), pour ne pas dire « naturellement », étant donnée la nature distribuée, ouverte et dynamique du réseau. C’est le cas, évidemment, de tous les types de données liées au traffic physic de l’internet. Dans bien des cas, il ne s’agit plus seulement de mapping dynamique mais bien de monitoring (parfois – presque – en temps réel), comme le montre cette étude de l’évolution éditoriale des pages Wikipedia à propos des « révolutions arabes » réalisée à Stanford. L’utilisation aujourd’hui massive des réseaux sociaux et des générateurs de liens comme Tweeter comme instrument de partage ou de mobilisation sociétale explique l’intérêt croissant porté aux cartographies dynamiques ou aux simples graphs streaming. Et cela se vérifie autant pour les désormais fameuses « vues dynamiques » des tweets de la révolution égyptienne éditées par The Guardian que pour le mariage princier récent de nos amis d’Outre-Manche.

Mais le « temps » peut être le plus fascinant est celui des algorithmes de traitement des données. Il touche à la genèse des cartes, aux multiples « passes » sur les données, au rythme des calculs d’équilibre ou de « force », à tout le jeu de paramétrages disponibles dans GEPHI pour jouer, rejouer et finalement stabiliser une « vue » sur les données qui aboutira à une cartographie finale. Hautement instructive, la phase de projection des données dans un espace en deux ou trois dimensions offre de multiples vues sur la genèse des saillances visuelles qui seront fixées dans une carte imprimée. On peut d’ailleurs mettre en scène de façon exemplaire ce type d’opérations, comme lors de la conférence WebAtlas à Sciences-Po en 2009 où l’on aperçoit la genèse d’une structure de graphe à partir d’une navigation distribuée sur trois postes (un PC, un Mac, un Linux pour augmenter la difficulté), et en temps réel. Il ne s’agit pas là de rendre par définition toute cartographie « relative » : non seulement parce que les patterns statistiques des corpus étudiés via des graphes jusqu’ici restent remarquablement stables quels que soient les méthodes de projection spatiale mais aussi parce qu’il me paraît capital d’accompagner visuellement le cartographe (ou le « manipulateur » de données) dans un jeu explicite de construction des cartes. « A l’écran » et sous forme dynamique (et non de « boîtes noires »), on comprend en manipulant un graphe combien la forme obtenue est le résultat d’une série de transformations successives, tout comme la représentation du temps dans les cartes est obtenue par une série de transformations spatiales. C’est ce jeu savant entre les deux dimensions qu’explorent aujourd’hui les designers, pour notre plaisir.