Nous nous intéressons aux systèmes distribués et hétérogènes disposant de nombreuses sources d'information autonomes, tels que les systèmes pair-à-pair non structurés. Dans de tels systèmes, le routage des requêtes, en particulier les requêtes top-k, est souvent limité à des algorithmes simples proches des parcours en largeur ou en profondeur, tels le flooding. Des améliorations utilisant des processus de gossiping ou des historiques des requêtes passées ont été proposées. Cependant, ils restent gourmands en envois de messages et ne garantissent pas d'obtenir les meilleurs résultats. En effet, ils ne disposent pas d'une représentation des sources leur permettant de décider a priori si l'envoi d'une requête est inutile. Dans ce but, nous définissons la propriété d'optimisme de l'évaluation d'une représentation d'une source par rapport à une mesure de pertinence : celle-ci, pour une requête donnée, évalue toujours la représentation d'une source avec une valeur supérieure ou égale à celle qu'aurait n'importe quelle information accessible via cette source, à une distance donnée. Dans un premier temps, nous motivons l'utilité d'une telle représentation sur des exemples. Nous proposons ensuite une analyse des propriétés nécessaires à la représentation d'un ensemble de documents pour l'usage visé. Puis, dans le cas de documents représentés par des vecteurs sémantiques, nous définissons (i) une agrégation incrémentale et composable et (ii) une représentation optimiste par rapport à une mesure de pertinence basée sur le cosinus.