Dans un article fondateur, permettant de différencier les fondements théoriques des communautés EDM (Educational Data Mining) et LAK (Learning Analytics & Knowledge), Baker et Siemens appellent en 2012 à intensifier les liens entre ces communautés. De son côté, la conférence EDM, conserve depuis son émancipation en 2009, une forte proximité avec les conférences ITS (Intelligent Tutoring Systems) et AIED (Artificial Intelligence in Education). Nous avons voulu comprendre comment ont évolué les liens entre ces trois communautés, en scrutant leurs membres et leurs sujets de recherche. Sont-elles convergentes ou divergentes ? Chaque communauté se démarque-t-elle encore par son propre vivier de chercheurs, avec une formation et des techniques de modélisation et d’analyse spécifiques ? Nous avons mené une analyse quantitative sur la décennie 2007-2017 combinant : une analyse des réseaux sociaux des trois communautés, incluant 1822 chercheurs qui ont participé aux comités de programme des conférences et/ou publié dans les revues associées (IJAIED, JEDM, JLA) ; une analyse textuelle des titres et résumés d’articles publiés dans ces revues. Les résultats révèlent de claires différences entre ces communautés, leurs thématiques, leurs pratiques et leurs méthodes de recherche.