Cartographier des réseaux de personnes est une activité assez classique dans de multiples domaines : depuis le lobbying, la communication, la veille, la R&D ou la stratégie … Dans ce billet, je cherche à reproduire une cartographie de réseaux, comme le fait très bien NodeXL. Si vous ne connaissez pas cet outil, jetez un œil à cet article. Et si vous voulez voir d’autres tests, celui qui vise à comparer ChatGPT et Gephi est aussi intéressant. Pour ce nouveau test je me suis intéressé aux administrateurs d’EDF !
Cartographier des réseaux de personnes
Récupération des noms
J’ai trouvé la liste des administrateurs d’EDF sur cette page. Puis j’ai demandé à ChatGPT, avec les plugins WebPilot et Scraper, de me détecter les noms mentionnés dans la page (donc les administrateurs d’EDF). Premier problème : ChatGPT ne sait pas lire ce PDF. De ce fait, j’ai récupéré la page html du PDF dans le cache de Google, et ChatGPT a pu collecter les nom 😉 Et a produit le tableau ci-dessous.
Comme un des administrateurs d’EDF travaille chez Bouygues, j’ai ensuite récupéré les administrateurs de Bouygues. J’ai procédé par itération successive pour les administrateurs de Vinci, Société Générale, Institut Pasteur, Technip, Saint Gobain, Renault, Thales, … J’ai dû ruser avec les pages suivantes qui posaient d’autres problèmes à ChatGPT : Vallourec, Engie, BNP Paribas. Et je me suis arrêté là. Cela fait déjà un chouette tableau de 173 noms.
La cartographie de réseau
J’ai demandé ensuite à ChatGPT de me cartographier ces réseaux de personnes. Mais il ne m’a proposé que des graphes inadaptés, comme celui ci-dessous.
Par comparaison voila ce que cela peut donner dans NodeXl :
Pour avoir une cartographie digne de ce nom avec ChatGPT, j’ai dû copier-coller le tableau des contacts, l’enregistrer en format csv dans mon ordi. Puis passer à ChatGPT 4, pour bénéficier de la puissance de frappe cartographique d’Advanced Data Analysis. Voir les deux articles qui présentent la méthode : Utiliser la fonction Advanced data analysis de Chatgpt 4. Cartographier avec ChatGPT.
Et enfin, j’ai pu produire des graphes d’assez bonne facture, notamment celui qui illustre cet article (en haut de page). Et celui ci-dessous qui met en valeur les administrateurs qui sont dans plusieurs entreprises. J’avais demandé pour cela une visualisation de type Fruchterman-Reingold.
NB : il y a quelques coquilles dans cette cartographie de réseau de personnes, car je n’ai gardé que le nom de famille des administrateurs. Mais cela importe peu pour cette démonstration.
Ce travail de cartographie des réseaux de personnes avec ChatGPT est satisfaisant. Et surtout, cela ne demande que très peu de compétences techniques. Dans le prochain article, je vais préciser quelques petits problèmes que ChatGPT devrait résoudre assez facilement.
Prochaine session de formation sur ChatGPT le 29 janvier 2024 !! Dans l’article suivant je pointe quelques « problèmes de ChatGPT« , des éléments qui limitent les marges d’action.
Jérôme Bondu
NB : Pour information, il y a de très belles cartographies de réseau d’administrateurs en ligne AEFinfo, Alt Eco, Monde du droit…
