Analyse comparative de classifications : apport des règles d'association floues

Résumé. Notre travail s’appuie sur l’analyse d’un corpus bibliographique dans le domaine de la géotechnique à l’aide de cartes réalisées avec la plateforme Stanalyst®. Celui-ci intègre un algorithme de classification automatique non hiérarchique (les K-means axiales) donnant des résultats dépendant du nombre de classes demandé. Cette instabilité rend difficile toute comparaison entre classifications, et laisse un doute quant au choix du nombre de classes nécessaire pour représenter correctement un domaine. Nous comparons les résultats de classifications selon 3 protocoles : (1) analyse des intitulés des classes ; (2) relations entre les classes à partir des membres communs ; (3) règles d’association floues. Les graphes obtenus présentant des similitudes remarquables, nous privilégions les règles d’association floues : elles sont extraites automatiquement et se basent sur la description des classes et non des membres. Ceci nous permet donc d’analyser des classifications issues de corpus différents.