L'analyse de la production cartographique caractéristique du géoweb, tel que défini par T. Joliveau (2010)1 semble se focaliser sur les données, cartes et « services géographiques » localisés (Laurini et Servigne, 2011), disponibles au sein de plateformes de distribution, d'observatoires ou d'infrastructures de données spatiales (Noucher, 2017). Menée principalement du point de vue des localisations simples, statiques, souvent dans un domaine thématique donné (Gourmelon et al., 2016 ; Georis-Creuseveau, 2014), le geoweb ne semble pas faire état des interactions territoriales, mettant en relation plusieurs localisations. Ce constat liminaire pourrait signifier la relégation d'une branche de l'analyse spatiale cartographique, déjà secondaire dans l'approche traditionnelle, qui n'aurait finalement pas su se renouveler, alors que les possibilités de collecte, d'exploration et de traitement de données massives ont été considérablement étendues ces dernières années. Qu'en est-il exactement ? L'objet de cette présentation est d'examiner la présence de cartes de flux ou de réseaux issues de données de mobilités dans le geoweb actuel. Elle présente pour ce faire une première exploitation de la compilation réalisée dans le cadre du projet en cours gFLOWiz, dédié aux applications et services de géo-visualisation de flux à l'heure du web. Cette exploitation permettra de mesurer le chemin parcouru ces dix dernières années, une précédence recension (Bahoken, 2009) avait en effet souligné le caractère lacunaire de cartes de flux migratoires disponibles en ligne, en raison de difficultés techniques difficilement solvables à l'époque. Ayant pu montrer que la cartographie de flux est indéniablement le reflet d'une époque (Bahoken, 2018), nous faisons l'hypothèse que les nouveaux régimes de fabrique cartographique actuels intéressent également des flux et réseaux, mais dans des modalités qui les singularisent de la production cartographique générale. Cette production cartographique présente les spécificités d'une information complexe à analyser, représenter et finalement à consulter, parce que mobilisant plusieurs composantes dans une perspective généralement multi scalaire et sur une durée variable. Il convient en effet de distinguer, d'une part, la représentation des mobilités individuelles de celle des agrégats de populations en mouvement, de même que les cas des flux affectés sur un réseau de transport, décrivant un trafic, de ceux des flux immatériels. D'autre part, considérer la logique de raisonnement sous-jacente à la production cartographique, autrement dit le fait que les flux soient appréhendés du point de vue de leurs effets sur les lieux d'origine et/ou de destination, mais aussi du point de vue des relations impliquées, des interactions territoriales qui, rappelons-le, ne sont pas une information directement visible sur le terrain. Ces considérations théoriques ne sont pas anodines, elles correspondent à différents modes d'implantation spatiale non traditionnellement pris en compte dans la définition générale des IDS. Si les données géographiques ponctuelles ou surfaciques ne posent pas de problèmes d'affichage dans les Systèmes d'Information Géographique en ligne, ce n'est pas le cas des données linéaires dont l'implantation est bipolaire (Goodchild, 2007) ou multipolaire. La démultiplication de la quantité d'information à visualiser, le besoin d'une interaction avec le lecteur de la carte pour communiquer ces informations, impliquent une plus grande complexité, une sémiotique différente, pouvant être source de problèmes techniques d'affichage retardant l'intégration en l'état des données de mobilité dans les interfaces de géo visualisation. Cela étant, les possibilités technologiques et l'engouement des développeurs ont conduit à l'émergence d'interfaces dédiées à ces informations, ainsi qu'au développement d'applications spécifiques à la géo visualisation de toutes sortes déplacements. Parmi les 75 sites et pages web recensés dans gFLOWiz, 69 participent au geoweb et 64 applications de géo-visualisation portent exclusivement ou intègrent vues et données de flux, de réseaux et de trafics. De là à penser que la néo géographie permettrait une meilleure appréhension des données de mobilités que la cartographie classique, il n'y aurait qu'un pas.