de nos 54 composantes connexes de plus de 2 documents, chacune dotée d'un libellé synthétisant son contenu, comme « Cisaillement des roches fracturées », « Stabilité des versants », « Stabilité des remblais : étude des déformations », … Une fois cette classification établie, il a été possible de la confronter à notre regroupement des noyaux en composantes connexes - mais la comparaison à tout autre regroupement obtenu par d'autres méthodes sera toujours possible. Une méthode d'évaluation standard en documentation automatique et apprentissage supervisé consiste à calculer les indicateurs « rappel » (dit aussi « couverture ») et « précision » : Rappel = nombre d'éléments corrects trouvés / nombre d'éléments corrects Précision = nombre d'éléments corrects trouvés / nombre d'éléments trouvés Nous avons calculé ces taux de rappel et précision pour toutes les classes idéales définies, rangées par ordre de précision décroissante. La figure 5 rassemble ces résultats, et montre que GERMEN classe avec une excellente précision un sous-ensemble de 300 documents, moins dispersés que les autres. Mais la procédure d'agrégation des noyaux par les documents bivalents créée un agrégat dominant de 67 noyaux qui créée un « trou » considérable dans le rappel. Il faudra donc tester d'autres procédures d'agrégation. 

## 6. Conclusion Et Perspectives

Nous avons présenté un algorithme de classification non supervisée répondant aux exigences d'un suivi dynamique rigoureux d'un flux de documents : il est à la fois optimal, au sens de la description exhaustive d'un paysage de densité adaptative, et incrémental. Son efficacité actuelle est suffisante pour traiter un flux de plusieurs milliers de documents, et une évaluation est présentée ici sur une base documentaire de cet ordre de grandeur, avec une interface utilisateur spécifique. Son passage à l'échelle est possible en mode distribué, par construction. Nous avons pris le parti d'un algorithme strictement déterministe dont l'avantage est l'adaptation parfaite à toute loi et changement de loi de répartition des données ; mais l'inconvénient de cet avantage est la variabilité des représentations instantanées, le « bruit » engendré par une fidélité trop grande à des données quand leur caractère est parfois largement arbitraire (par exemple un mot plutôt qu'un autre, dans le domaine de l'analyse textuelle ou dans l'indexation documentaire manuelle…). Dans le futur, il sera sans doute souhaitable d'introduire une part de « flou » au sein du processus, en veillant à ne pas retomber dans les problèmes d'optima locaux propres aux méthodes à modèles statistiques explicites. Le processus pourra aussi être rendu décrémental, sur le même principe (suppression d'un point du nuage avec les modifications locales des liens, des densités, et des chefs de classe qui en découlent), fonction utile pour certaines applications (fenêtre glissante temporelle, « oubli » de données, traitement de flux de vecteurs entrants et sortants, …), ou sensible aux seules créations / modifications / suppressions de liens, à nombre de noeuds constant (par ex., pages Web décrites par leurs liens). L'algorithme peut aussi s'appliquer directement à toute structure de graphe orienté - valué ou non - évolutive (liens bibliométriques de citation, liens Web, …). Nous avons vu que le type de classification obtenue ne se prête pas directement à l'interprétation humaine : il reste à améliorer le processus de traduction de celle-ci en un 