La chimie analytique n'a jamais produit autant de données expérimentales qu'aujourd'hui, et cette tendance exponentielle ne montre aucun signe de ralentissement. L'imagerie spectroscopique, au sens large, est certainement le domaine dans lequel nous observons cette accélération de manière encore plus prononcée. Nous sommes cependant aujourd'hui confrontés à un nouveau défi, car les données expérimentales accumulées pour certaines techniques analytiques sont tellement vastes et massives qu'il est devenu impossible de les explorer avec les outils habituels, et il ne s'agit en aucun cas d'un problème de capacité de calcul. La chimie analytique est loin d'être le seul domaine touché par ce problème, et l'on pourrait dire que d'autres s'y sont attaqués bien avant nous, comme, par exemple, les réseaux sociaux. L'objectif de cet article est de démontrer qu'un tel domaine, qui peut sembler initialement éloigné de nos préoccupations, peut offrir de nouveaux outils capables de surmonter ces barrières, même si nous ne traitons pas nécessairement des mêmes objets. Plus précisément, nous nous penchons sur le regroupement de plus de 10 millions de spectres LIBS acquis dans le cadre d'une expérience d'imagerie. Il s'agit de démontrer qu'une bibliothèque open-source développée par Meta (anciennement connu sous le nom de Facebook) peut nous permettre de réaliser une exploration complète d’échantillons complexes, ce qui est considéré comme impossible avec les approches conventionnelles d'analyse de données.