Nous proposons dans ce papier une approche de classification d’un corpus de documents. Elle consiste en une représentation du corpus sous forme de graphe, où les liens sont définis par certains critères. Ces liens sont quantifiés par des mesures de similarité. Nous visons à intégrer ce contexte dans l’approche de classification afin de constituer des réseaux petits mondes de documents homogènes. L’homogénéité des classes est valuée suivant les propriétés des réseaux petits mondes. Les classes, ainsi que leurs propriétés, nous servent au ré-ordonnancement de documents résultats de recherche. Quelques expérimentations ont été menées sur un corpus issu de TREC 1 et les résultats obtenus montrent l’apport des réseaux petits mondes en recherche d’information.