LinkedIn se remplit progressivement d’ “infographies” et de présentations générées — notamment via NotebookLM.

Les grapheurs automatiques existaient déjà. La différence, c’est qu’ils vivaient surtout dans le monde du quantitatif : Excel et ses graphiques, les dashboards, les infographies “data”.
Le couplage LLM / grapheurs rebat les cartes.
Il est maintenant possible de générer — avec ou sans prompt — une infographie à partir d’un corpus documentaire (texte, vidéo, etc.). Nul besoin de compétences graphiques préalables, ni même de maîtriser finement les contenus.
Ces productions créent une puissante illusion de véracité.
Elles affichent une apparence très professionnelle, sans aléas ni ambiguïtés perceptibles. Et c’est précisément cette absence d’imperfections qui leur confère une impression d’objectivité et de rigueur, alors même qu’elles véhiculent des choix de mise en scène (donc éditoriaux).

Pour les décrypter, il faut retrouver leur “légende” implicite.
Comme les cartes traditionnelles, ces mises en scène de l’information semblent complexes, mais elles sont en réalité très structurées — pour qui sait les lire.
La légende d’une carte rend possible son usage et révèle ses choix: carte physique ou routière, échelle, points d’intérêt… Une légende est organisée comme un canevas, constitué d’une succession de calques, porteurs d’éléments producteurs de sens. Notre objectif est de reconstituer la légende de ces nouvelles infographies IA.

Notre proposition : un canevas pour déplier la grammaire visuelle de ces dispositifs.
Nous proposons un canevas en 7 calques pour déconstruire les choix éditoriaux et comprendre comment le sens est produit dans ces .ces objets générés
Vous trouverez une présentation de ce dispositif dans le carrousel ci-dessous.
Utiliser tout ou partie de ce canevas, c’est passer d’une consommation passive à une lecture active et critique. L’objectif n’est pas de rejeter ces outils a priori, mais de rendre explicite la “mise en scène du savoir” qu’ils opèrent. Derrière chaque graphe généré se cachent des choix éditoriaux, des intentions, des raccourcis…
ET L’HUMAIN DANS TOUT CA ?

La mise en scène de l’information a une (longue) histoire et des métiers associés (sketchnoting, facilitation graphique, etc.).
Ces savoirs ne doivent pas rester encapsulés dans des grapheurs IA en mode « boîte noire » : ils doivent continuer à se transmettre de génération en génération, autant pour les producteurs que pour les utilisateurs.
Dès maintenant, apprenons à lire ces objets avant d’y adhérer — pour ne pas confondre fluidité graphique et vérité, ni tomber amoureux de la première infographie automatisée qui s’affiche.