Il me semble que le développement d’un projet de cartographie de l’information dans une organisation est le plus souvent le fruit d’une rencontre, une affaire d’occasion ou d’opportunité, en périphérie des activités centrales de gestion de l’information. A vrai dire, aucune place ne lui est destinée à priori : ni en informatique des systèmes (où il est encore rare en France d’intégrer des structures de graphe dans le management de l’information et les D.S.I.) ni, de l’autre côté, en gestion documentaire où règnent encore sans partage les grands systèmes abstraits de classification et les arborescences où se rangent les « mots » ou les « choses »  (à l’époque, pourtant, des données distribuées et dynamiques). Quand elle se déploie dans les organisations, la cartographie de l’information se loge dans un espace réduit, imprévu, inexistant : au sens strict, elle commence là où finissent les données et finit là où commence l’interprétation, l’analyse, voire la décision. Et encore, ne s’agit-il là que d’un espace temporaire quand il vise (dans la démarche de l’Atelier de Cartographie) à assurer l’autonomie des organisations en termes de production cartographique.

Pourtant, c’est de cette petite place que l’on aperçoit le mieux la nature, l’étendue ou les qualités du patrimoine informationnel des organisations, ce que le projet cartographique à pour objectif de repérer, de mobiliser et, au final, de valoriser. La traduction visuelle et quasi-géographique de ce patrimoine (BDD internes, bases de connaissance, répertoires où s’accumulent les rapports d’activité et les synthèses, notices bibliographiques ou publications scientifiques, bookmarks de sites web, abonnés Tweeter ou LinkedIn…) a pour objectif, bien entendu, de révéler ces fameux « patterns » qu’il s’agit d’interpréter. Mais la production de cartographies constitue aussi et surtout une redoutable épreuve « qualité » pour les données disponibles. A l’occasion de l’extraction des données d’une base (et après leur passage dans différents types de fichiers GEXF), la projection graphique révèle immanquablement toutes les imperfections d’un système de données, et jusque dans ses moindres détails (ce que masquent la plupart du temps des recherches « verticales » par requêtes). La liste est longue de ces « imperfections » jusque là masquées : dimensions non-renseignées, erreurs dans les chaînes de caractères, doublons de tous types, remises à jour « incertaines », problème de formats…Mais l’épreuve « qualité » ne s’arrête pas là : émergent aussi tous les problèmes liés aux formalismes permettant d’enrichir les données comme les affiliations approximatives ou erronées dans les graphes de co-publication en I.S.T., les URL tronquées et/ou l’absence de procédures de remise à jours des ressources web (souvent invalides), descripteurs géographiques multiples (adresses postales ou départements voire régions dans la même base), etc. Et il reste l’épreuve finale : le nombre de cartes possibles (disons le potentiel cartographique) est partout et toujours directement corrélé au nombre de dimensions présentes dans les données (ou de « méta-données ») : plus les ressources sont décrites finement (et les graphes produits  peuvent en faire partie), plus le nombre de vues sur les données est important, plus est complexe l’analyse produite.

Un projet cartographique dans une organisation rend d’abord compte de la qualité et de l’énergie dépensée au long d’un difficile travail de remise à jour, de correction, d’ajouts, de modifications, de migrations successives réussies des données natives. L’expression « d’information farming » transcrit bien l’idée que ce n’est pas tant dans la puissance de calcul d’un système ou sa supposée « couverture » en « masses de données » que réside la valeur d’un patrimoine informationnel mais bien dans les procédures d’enrichissement et de remise à jour des ressources, dans la chaîne (souvent manuelle) de traitement de l’information (formalisée explicitement ou non, enrichie de modules automatiques ou non). C’est pourquoi, dans l’organisation où il intervient, le cartographe se tourne spontanément vers tous ces espaces périphériques au « système d’information » où se concentrent les usages quotidiens : le tableau Excel de la secrétaire, du chargé de mission, de l’ingénieur d’étude, du veilleur ou du bibliothécaire qui grandit jour après jour et se voit adjoindre des colonnes (donc des méta-données exploitables cartographiquement) pour répondre à une question ponctuelle ou satisfaire des usages émergents d’un client ou de sa direction.

S’il fallait tirer une leçon de la pratique de la cartographie de l’information, c’est que le bien le plus précieux des organisations réside le plus souvent là où se concentre l’information qualifiée, autrement dit dans les multiples façons dont sont mobilisées des compétences humaines (pour être plus précis : reconnues et valorisées dans les organisations). Cela paraîtra évident ou incontournable (par exemple pour un veilleur ou un documentaliste) mais je ne suis pas sûr que, au-delà, cette conclusion s’impose à tous dans les organisations (notamment en termes d’investissement financiers). Ce n’est pas à la masse d’informations traitées par un système (la « couverture des sources »), ni pour « l’intelligence » dans l’analyse du « sémantique » ou la pertinence des « solutions pour le knowledge management » (en faisant le tour des stands de salons comme I-expo ou Documation) qu’il faut évaluer un système informationnel mais à son espace de diffusion, à son degré d’appropriation, à la façon dont il permet de capitaliser l’expérience localement et, éventuellement, de la partager via sous forme de réseaux ouverts. Bien des formules restent encore à inventer où se marieraient de façon originale, par exemple dans le domaine de la veille ou de la recherche, distribution de l’expertise et modules de traitement automatique. Malgré les difficultés techniques qu’elle suppose, la cartographie constitue l’une de ces formules mais toutes, à l’évidence, placeront l’expertise au cœur du développement technologique.