Analyse Bibliométrique avec VOSviewer pour Mémoire : Guide Pratique 2026

La revue de littérature de votre mémoire de master ou de votre thèse doit cartographier un champ de recherche — parfois des centaines ou des milliers d’articles. Analyser manuellement ce corpus est impossible en temps limité. L’analyse bibliométrique avec VOSviewer offre une solution rigoureuse et visuellement convaincante : elle transforme des données bibliographiques en cartes interactives qui révèlent les clusters thématiques, les auteurs influents, les journaux centraux et l’évolution temporelle d’un domaine de recherche.

En 2026, VOSviewer est devenu un outil standard dans les thèses de doctorat et les articles de revues systématiques publiés dans les revues académiques françaises (on peut en trouver de nombreux exemples sur Cairn.info et HAL). Ce guide vous explique comment exporter vos données, construire vos réseaux bibliométriques et interpréter les résultats pour votre mémoire.

1. Qu’est-ce que la bibliométrie et VOSviewer ?

Source : Bibliothèque de l’UQO — La visualisation des données bibliométriques avec VOSviewer

La bibliométrie est l’application de méthodes quantitatives à la littérature scientifique. Elle permet de mesurer la production scientifique, d’identifier les auteurs et les institutions les plus productifs, de cartographier les courants intellectuels d’un domaine et de suivre l’évolution temporelle des thèmes de recherche. Contrairement à la revue de littérature narrative (qui sélectionne et commente des articles au cas par cas), la bibliométrie traite un corpus complet de manière systématique et reproductible.

VOSviewer (Visualization of Similarities) est un logiciel gratuit développé par le Centre for Science and Technology Studies (CWTS) de l’Université de Leiden (Pays-Bas). Il permet de construire et visualiser des réseaux bibliométriques à partir de données exportées depuis les principales bases de données académiques : Scopus, Web of Science, PubMed, Dimensions et Lens.

Son utilisation est documentée dans de nombreuses publications francophones récentes. Une étude publiée dans la Revue Française d’Économie et de Gestion (2026) mobilise VOSviewer pour cartographier l’évolution de la recherche sur la cognition managériale via des réseaux de co-citation et de co-occurrence. Des ressources en français sont également disponibles sur HAL archives ouvertes et sur Cairn.info pour des exemples d’application dans des thèses françaises.

2. Quand intégrer une analyse bibliométrique dans votre mémoire ?

L’analyse bibliométrique est particulièrement pertinente dans les contextes suivants :

• Revue de littérature systématique : Pour objectiver la sélection et l’organisation du corpus analysé, complémentairement au protocole PRISMA
• Mémoire sur un champ de recherche émergent : Visualiser les thèmes émergents et les lacunes dans la littérature
• Thèse de doctorat : Justifier le positionnement de votre recherche dans le champ disciplinaire
• Master en gestion, économie, sciences de l’information, sciences de l’éducation : Disciplines où la bibliométrie est bien établie
• Article de revue soumis à Cairn.info ou une revue HCÉRES : Les revues académiques de référence valorisent de plus en plus les analyses bibliométriques dans les introductions et revues de littérature

3. Exporter les données depuis Scopus, WoS et HAL

Depuis Scopus (recommandé)

1. Effectuez votre recherche sur scopus.com (accessible via les portails de bibliothèques universitaires)
2. Filtrez les résultats (discipline, période, type de document)
3. Limitez à 2 000 articles maximum par export (limite technique)
4. Cochez “Tout sélectionner”, puis cliquez sur “Exporter”
5. Choisissez le format CSV et cochez tous les champs (notamment : auteurs, titre, source, mots-clés auteurs, mots-clés indexés, résumé, références)
6. Sauvegardez le fichier CSV

Depuis Web of Science

1. Effectuez votre recherche, filtrez les résultats
2. Cliquez sur “Exporter” → “BibTeX” ou “Fichier texte séparé par tabulations”
3. Choisissez “Enregistrement complet et références citées” pour activer les analyses de co-citation
4. Maximum 500 enregistrements par export (répétez si nécessaire)

Depuis HAL Archives Ouvertes

HAL propose un export en CSV et en BibTeX depuis les résultats de recherche. L’interface est moins riche que Scopus pour la bibliométrie (pas de références citées), mais elle est particulièrement pertinente pour cartographier la production scientifique française sur un sujet. Utilisez HAL pour des analyses de co-occurrence de mots-clés centrées sur la recherche francophone.

4. Les 5 types de réseaux VOSviewer

Conseil pour un mémoire de master : La co-occurrence de mots-clés est le type de réseau le plus accessible et le plus utile pour la plupart des mémoires. Elle ne requiert pas les références citées (souvent non disponibles ou incomplètes dans Scopus) et répond directement à la question “quels sont les thèmes dominants dans ma littérature ?”

5. Analyse de co-occurrence de mots-clés : étapes

1. Télécharger VOSviewer : gratuit sur vosviewer.com
2. Ouvrir VOSviewer et cliquer sur “Create” → “Create a map based on bibliographic data”
3. Charger le fichier : sélectionnez votre fichier CSV (Scopus) ou texte (WoS)
4. Choisir le type d’analyse : “Co-occurrence” → “All keywords” (ou “Author keywords” pour plus de précision)
5. Définir le seuil de fréquence minimale : 5 occurrences est un bon point de départ pour 200-500 articles ; 10 occurrences pour 1 000+ articles
6. Sélectionner les termes pertinents : VOSviewer vous propose une liste de termes à inclure/exclure. Supprimez les termes trop génériques (“study”, “analysis”, “research”)
7. Générer la carte et explorer les résultats

6. Lire les trois visualisations VOSviewer

Visualisation en réseau (Network Visualization)

C’est la vue principale. Chaque nœud représente un mot-clé ; sa taille est proportionnelle à sa fréquence d’apparition. Les lignes (arêtes) représentent les co-occurrences entre mots-clés ; leur épaisseur est proportionnelle à la force de cette co-occurrence. Les couleurs regroupent les mots-clés en clusters thématiques. Chaque cluster représente un courant de recherche.

Visualisation par chevauchement (Overlay Visualization)

Les couleurs ne représentent plus les clusters, mais l’année de publication moyenne des articles contenant ce mot-clé. Les termes bleus sont plus anciens, les termes jaunes sont récents. Cette vue révèle l’évolution temporelle du champ : quels thèmes sont en déclin, quels thèmes émergent.

Visualisation de densité (Density Visualization)

Chaque point de la carte reçoit une valeur de densité basée sur le nombre de termes proches et leur fréquence. Les zones rouges indiquent les clusters les plus denses (thèmes les plus développés) ; les zones bleues indiquent les zones peu denses (thèmes périphériques ou émergents).

7. Interpréter les clusters et les nœuds

Un cluster VOSviewer représente un groupe de mots-clés qui apparaissent fréquemment ensemble dans les mêmes articles. Voici comment les interpréter pour votre mémoire :

• Nommez chaque cluster : donnez-lui un nom thématique basé sur ses mots-clés centraux (ceux avec les nœuds les plus grands)
• Identifiez les mots-clés “pont” : les termes connectés à plusieurs clusters sont des concepts transversaux qui structurent le champ
• Commentez les clusters isolés : les groupes peu connectés aux autres représentent des niches de recherche ou des approches marginales
• Croisez avec la littérature : chaque cluster correspond à un courant théorique que vous pouvez identifier dans les articles. Citez les articles les plus cités dans chaque cluster comme représentatifs.

8. Intégrer l’analyse bibliométrique dans le mémoire

Où placer l’analyse bibliométrique ?

• Introduction ou cadre théorique : Pour justifier le champ d’étude et positionner votre problématique
• Section méthodologie : Pour décrire la méthode de constitution et d’analyse du corpus
• Chapitre “Revue de littérature” : Pour structurer la présentation des courants théoriques

Modèle de rédaction

“Pour cartographier la structure intellectuelle du champ de l’innovation frugale, une analyse bibliométrique a été conduite sur un corpus de 487 articles extraits de Scopus (mots-clés : ‘frugal innovation’ OR ‘frugal engineering’, 2010-2025). L’analyse de co-occurrence de mots-clés avec VOSviewer (seuil de fréquence minimale : 5 occurrences) a retenu 142 mots-clés regroupés en 4 clusters thématiques (Figure 1). Le cluster 1 (rouge) regroupe les termes relatifs aux marchés émergents (emerging markets, base of the pyramid, bottom billion) ; le cluster 2 (vert) aux stratégies d’innovation (reverse innovation, disruptive innovation, cost reduction) ; le cluster 3 (bleu) aux secteurs d’application (healthcare, medical devices, access) ; le cluster 4 (jaune) à la durabilité (sustainability, circular economy, environmental impact). La visualisation temporelle (Figure 2) révèle que les termes liés à la durabilité sont émergents (post-2019), alors que les thèmes de marchés émergents sont établis depuis 2012.”

Ce qu’il faut inclure

• La requête de recherche exacte utilisée dans Scopus/WoS
• Le nombre d’articles du corpus final après filtrage
• Le logiciel utilisé (VOSviewer + version)
• Le type de réseau (co-occurrence, co-citation, etc.) et le seuil de fréquence
• Les captures d’écran annotées de la carte (en annexe ou dans le texte)
• L’interprétation de chaque cluster en lien avec les articles centraux

Pour construire votre revue de littérature systématique et utiliser les bases de données académiques comme HAL Archives Ouvertes ou theses.fr, consultez nos guides dédiés. Pour la rédaction structurée de l’ensemble de votre mémoire, Tesify vous accompagne de la problématique à la bibliographie finale.

FAQ — Analyse Bibliométrique VOSviewer