L comme logiciel(s), ou comment choisir un logiciel pour l’analyse de réseaux

Il existe aujourd’hui plus de 90 logiciels dédiés à l’analyse de réseaux selon la page Wikipedia Social network analysis software (consultée le 31 mars 2013). Trois constats décourageants pour commencer :

  • il est impossible de connaître tous les logiciels  ;
  • il est impossible de suivre leur actualité ;
  • maîtriser un logiciel est un processus (plus ou moins) chronophage.

A ces trois constats s’ajoutent deux contraintes : l’une linguistique, l’anglais est obligatoire, que ce soit pour lire la documentation ou utiliser les menus ; l’autre disciplinaire, il est recommandé d’être bilingue Social network analysis (école Wasserman – Faust) / Physique et informatique (école Watts, Newman et al.). Mais il y a une excellente nouvelle : l’offre est abondante, diversifiée et les logiciels sont de plus en plus performants et faciles à prendre en main.

Les quelques éléments présentés dans ce billet visent à faciliter le choix d’un logiciel. Quatre séries de critères peuvent être utilisées (cette classification étant arbitraire et sans doute incomplète) :

  • les critères liés à l’utilisateur ou à l’utilisatrice ;
  • les critères liés aux données ;
  • les critères liés aux traitements souhaités ;
  • les critères liés au logiciel lui-même.

En ce qui concerne l’utilisateur ou l’utilisatrice, tout dépend de vos objectifs et de votre fréquence d’utilisation. Si vous projetez une utilisation régulière et plurielle de l’analyse de réseaux (mesures, modèles, visualisation), peut-être est-il utile d’attaquer R. Si vous avez besoin de temps à autre de produire une belle image (pour illustrer un billet, un exposé, un cours etc.), un logiciel presse boutons avec une interface simple est recommandé. Le choix d’un logiciel payant, gratuit ou libre est lui affaire de conviction personnelle. Attention, un grand nombre de logiciels non libres sont disponibles exclusivement sous Windows.

Un critère utile est également votre réseau personnel : si vous avez dans votre entourage des personnes qui maîtrisent tel ou tel logiciel, autant mobiliser leurs compétences ! Enfin, et ceci afin de contre-balancer les trois constats décourageants qui ouvrent ce billet, l’apprentissage est cumulatif : une fois que vous maîtrisez un logiciel, apprendre à en utiliser un second est plus facile et plus rapide. Et c’est heureux car, si votre pratique est régulière, vous vous sentirez rapidement limité avec un seul logiciel. Il n’est pas rare d’utiliser un logiciel pour la visualisation, un pour l’analyse et un troisième pour une fonction bien spécifique.

Concernant les données, tous les logiciels ne permettent pas d’analyser tous les types de graphes. Si votre graphe est simple, vous n’avez que l’embarras du choix. S’il est valué, biparti, multiplexe, constitué de réseaux personnels ou autre, le choix est plus restreint. Sans du tout prétendre à l’exhaustivité, voici une petite liste de logiciels spécialisés :

La taille du réseau importe. Si votre réseau est de taille réduite (moins de deux cents sommets), tous les logiciels ou presque sont utilisables. Si votre réseau comprend plusieurs milliers ou centaines de milliers de sommets et de liens, seule une poignée de logiciels est adaptée (R, Cytoscape, Gephi ou Tulip sont des candidats sérieux – il y en a évidemment d’autres). Mais attention, plus le graphe est gros, plus les traitements sont longs et plus les logiciels ont tendance à planter… y compris sur des machines performantes.

En ce qui concerne les traitements souhaités, tous les logiciels ne permettent pas de réaliser tous les traitements existants. Le logiciel rapide, ergonomique, multiplateformes, permettant à la fois le clic-bouton et les lignes de commande, les analyses multiples et les visualisations d’excellente qualité, ce logiciel n’existe pas (même si certains ne sont plus très loin). Et si votre objectif premier est de produire une belle image – ce qui n’a ici rien de péjoratif – vérifiez également que les visualisations peuvent être exportées en format vectoriel (.eps, .svg, .ai etc.) pour pouvoir être retravaillées ensuite. Passer quelques dizaines de minutes pour obtenir un résultat magnifique mais où on ne peut ensuite pas ajouter l’auteur, les sources ou retravailler la police est une expérience frustrante…

Dernière série de critères à examiner, le logiciel lui-même. Est-il payant, gratuit ou libre ? Multiplateformes ? Est-il facile à prendre en main (certains logiciels sont connus pour être particulièrement mal fichus) ? Est-il porté par une équipe, soutenue par des institutions ou s’agit-il d’un outil développé par une personne dans son coin ? Y a-t-il fréquemment des mises à jour ? Existe-t-il une liste de diffusion (mailing list) ? Quelle est la qualité de la documentation proposée ? Existe-t-il des tutoriels en français ?

L’aspect documentation est particulièrement important : si pour maîtriser un logiciel gratuit, il est nécessaire d’acheter un manuel à 30 ou 40 euros (voir Pajek ou NodeXL), peut-être le jeu n’en vaut-il pas la chandelle… Le format des données et leur compatibilité avec d’autres logiciels est un autre aspect essentiel : si je dois passer des heures pour mettre en forme des données et que le format est tellement spécifique qu’aucun autre logiciel ne sait les lire, est-ce bien utile de perdre autant de temps ? Car bien entendu, il n’existe pas (pas encore ?) de format standard… Une petite règle simple : un logiciel proposé sans jeux de données n’a pas grand intérêt car il est souvent nécessaire d’examiner la façon dont ils sont structurés pour pouvoir importer ensuite ses propres données.

Dernier conseil : pour apprendre à utiliser un logiciel, n’hésitez pas à écrire des fiches méthodologiques (j’importe mes données, j’exporte mes résultats, je personnalise mes visualisations etc.) voire des tutoriels puis à les partager. Parce que, de temps en temps, même en étant bilingue français – anglais et SNA – physique, c’est agréable de trouver des tutoriels corrects en français…

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