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Découvrabilité

Quel est le potentiel de découvrabilité des données ouvertes et liées?

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Quelle est la probabilité que des données ouvertes et liées fassent découvrir une chose qu’on ne connait ou ne cherche pas? Le potentiel de découvrabilité d’une offre culturelle sous forme de données avec les technologies du Web sémantique est très faible. Pourtant, l’Appel de projets pour le développement culturel numérique dans la francophonie canadienne privilégie la « production et la diffusion la plus large possible de métadonnées (idéalement sous forme de données ouvertes et liées) ». Les arguments qui soutiennent cette orientation gagneraient à être partagés et discutés au sein de comités scientifiques et techniques.

Faible potentiel de découvrabilité

Dans un précédent billet, j’ai expliqué que des données ouvertes et liées servent à représenter des concepts et à établir des liens entre des bases de connaissances construites en graphes de données. Il ne s’agit pas de technologies et types de contenu exploitables et utiles pour les algorithmes de Google et des réseaux sociaux. Donc, la préférence accordée aux technologies du Web sémantique, bien que tout à fait louable, réduit considérablement le potentiel de découverte et, par conséquent, l’atteinte d’un des objectifs du programme qu’est la découvrabilité.

Constructeur de requêtes pour les données de Wikidata.
Constructeur de requêtes pour les données de Wikidata.

Une technique de promotion parmi d’autres

Cependant, la découvrabilité est difficilement mesurable puisque la découverte est un événement fortuit. Ce dernier repose principalement sur le hasard du parcours et des intérêts de chaque individu, dans un espace numérique donné. C’est pourquoi l’élaboration de profils personnalisés et l’analyse de données d’usage sont des étapes essentielles à réaliser avant même de définir les données qui décrivent les contenus. Trop peu de projets numériques s’appuient sur une démarche stratégique et un but clairement énoncé. Il faut le rappeler: la découvrabilité n’est pas un objectif, mais un des moyens à utiliser pour promouvoir une offre.

Une étape dans l’entonnoir de la conversion

Les moyens qui sont mis œuvre pour favoriser la découverte sont aussi diversifiés que les espaces qui composent le numérique. En voici un aperçu: techniques de référencement et de rédaction pour moteurs de recherche, métadonnées normalisées pour un service de vidéo sur demande et stratégie éditoriale pour un réseau social. Cependant, quelque soit l’espace numérique visé, favoriser la découverte d’une offre n’est qu’une étape dans l’entonnoir de la conversion: découvrir une chose ne la rend pas nécessairement désirable et ne se traduira pas automatiquement en accomplissement de l’action souhaitée.

Comment améliorer le potentiel des données ouvertes et liées

Les initiatives de données ouvertes et liées sont-elles toujours pertinentes? Oui, bien sûr. Mais, pour que ces projets aient une incidence mesurable il est impératif que les bailleurs de fonds développent une expertise interne et une veille sur ce qui peut effectivement être fait avec des données. Il faut également développer une méthodologie de projet qui comprend un important volet d’analyse et de stratégie de marché, puisque la découvrabilité vise à développer et fidéliser des publics.  Ce volet, qui devrait être obligatoire afin de passer à l’étape de mise en œuvre de la solution, pourrait être réalisé en mode collectif, selon le domaine ou le territoire.

Pour favoriser significativement la découvrabilité et, ainsi améliorer la probabilité d’obtenir des résultats tangibles, il faut du temps.  Les 12 mois accordés par l’Appel de projets pour réaliser un projet de cette ampleur ne permettront pas d’en planifier et réaliser les différentes phases.

4 phases d’un projet de données ouvertes et liées

Une initiative qui repose sur la production de données pour faire découvrir un contenu ou une offre culturelle devrait être composée de quatre phases:

  1. Production de données ouvertes et liées;
  2. Conception d’un dispositif d’interrogation et d’exploration des données (SPARQL ou versement des données dans Wikidata);
  3. Production de pages web (mise en page et texte en HTML), comme celles de Wikipédia;
  4. Stratégie de promotion et partenariats visant à inciter des publics cibles à utiliser le dispositif ou visiter les pages web.
  • La libération de données est en soi un projet qui peut demander plusieurs mois de travail. Il faut également élaborer le modèle de données qui permettra de générer de l’information utile et originale pour le public cible.
  • Le dispositif d’interrogation est essentiel car il peut être conçu de manière à rendre l’information accessible et lisible pour le commun des mortels.
  • C’est cependant, la production de pages web qui présente le plus fort potentiel de découvrabilité car c’est l’unique forme de représentation de l’information utilisable pour un moteur de recherche comme Google.
  • Mais tout cela ne se traduira pas nécessairement en visites et en actions souhaitées auprès de publics qui sont désormais bien habitués à être sollicités sans sortir de leurs réseaux sociaux favoris.

***

Alors que les technologies de l’information sont entrées dans le domaine du langage, nous ne devrions pas nous en remettre à la simple production de données pour attirer, séduire et fidéliser des publics et clientèles. Nous perdrions toute initiative et ne serions que plus dépendants de ceux que nous désignons comme des menaces.

Découvrabilité

Redéfinir la découvrabilité pour une pensée stratégique

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Matrice pour analyse des forces, faiblesses, opportunités et menaces d'un projet donné.
Matrice pour analyse des forces, faiblesses, opportunités et menaces d’un projet donné. Illustration: Xhienne, [CC BY-SA 2.5], Wikimedia Commons.
Des données ou des algorithmes de recommandation peuvent-ils vraiment résoudre une problématique aussi complexe qu’une baisse de la consommation de contenus culturels? Bien sûr que non. La définition actuelle de la découvrabilité laisse pourtant entendre que la solution repose sur le contenu mis en ligne:

Potentiel pour un contenu, disponible en ligne, d’être aisément découvert par des internautes dans le cyberespace, notamment par ceux qui ne cherchaient pas précisément le contenu en question.

C’est une vision qui rend attrayante une solution aussi improbable que des métadonnées pour influencer Google. Mais surtout, une telle démarche élude l’étape la plus importante d’un projet qu’est la réflexion stratégique.

Comprendre une problématique multidimensionnelle

Une analyse stratégique permet pourtant d’identifier les facteurs internes (forces, faiblesses) et externes (opportunités, menaces) qui peuvent faciliter ou entraver la réalisation des objectifs souhaités. En voici des exemples:

Force (facteur interne): la connaissance de l’environnement technologique préconisé est suffisamment maîtrisée par la direction pour communiquer clairement sur les résultats tangibles attendus (ce que ça peut faire) et dissiper le fantasme du techno solutionnisme (ce que ça ne fait pas).

Menace (facteur externe): des pratiques industrielles et modèles d’affaires rendent des contenus indisponibles ou introuvables, comme l’affirme Philippe Falardeau dans cet article sur la possible fermeture d’un distributeur de films.

Rechercher des résultats concrets

Voici une définition plus précise de la découvrabilité et qui m’apparaît encourager une démarche stratégique:

La découvrabilité est le résultat potentiel de stratégies et moyens mis en œuvre, dans un environnement technologique donné, afin de favoriser des liens entre les intérêts de publics cibles et une offre qu’ils ne connaissent pas ou ne cherchent pas.

Elle comprend les éléments clés d’un questionnement préalable à la recherche d’une solution:

  • Le but: problème ou besoin concret (achat, visite, développement de compétences)?
  • Les publics cibles: quels sont-ils et quels sont leurs profils d’intérêts?
  • L’environnement technologique choisi: quelles sont les particularités de l’espace numérique choisi pour favoriser la découverte? Quelles sont les expertises requises?

***

Il serait essentiel de redéfinir la découvrabilité afin que chaque initiative numérique du domaine des arts et de la culture entreprenne une analyse stratégique. C’est en réalisant une telle démarche, en amont de la recherche d’une solution,  que les organisations peuvent développer leur capacité d’adaptation et d’innovation.

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Wikidata: pour Google ou pour le Web des données?

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Wikidata améliore-t-il la découvrabilité sur Google? Non.

Contrairement à une hypothèse que j’ai parfois évoquée il y a plusieurs années, puis maintes fois remise en cause,  Wikidata n’est pas une solution de découvrabilité sur Google. C’est l’une des bases de connaissances permettant de valider une entité, et non de fournir une réponse. Ce n’est pas un moyen de promouvoir une information pour quiconque interroge Google, et encore moins pour qui ne la cherche pas.

Verser des données dans Wikidata ne rend donc pas un objet culturel plus visible ou découvrable parmi les résultats du moteur de recherche. Cependant, c’est une initiative à fort potentiel de créativité et de transformation numérique si l’on poursuit un tout autre but que la promotion d’une offre, soit la réutilisation de données interopérables et interconnectables, partout sur la planète.

Wikidata pour le Web des données

Par contre, comme je l’ai précisé dans un billet  sur le choix d’un environnement technologique, contribuer à Wikidata peut favoriser la découverte de données sur cette plateforme. La maîtrise du langage d’interrogation SPARQL est cependant une courbe d’apprentissage plutôt abrupte pour les non-spécialistes. Même  l’assistant de recherche est inaccessible pour qui n’a pas l’habitude de composer des requêtes destinées à des bases de données.

Les organisations versant leurs données dans Wikidata devraient offrir, sur leurs propres sites, des interfaces de recherche avec des requêtes pré-construites. L’exemple présenté ci-dessous est un projet réalisé par le Musée de Saint-Raymond à Toulouse (France) en partenariat avec Wikimedia France.

Palladia, moteur de recherche d'une partie des collections du Musée de Saint-Raymond (France) qui est présente sur Wikidata et Wikimedia Commons.
Palladia, moteur de recherche d’une partie des collections du Musée de Saint-Raymond (France) qui est présente sur Wikidata et Wikimedia Commons.

Pour s’en inspirer davantage, voici l’historique des projets Crotos et Palladia sur WikiArchives, avec un lien complémentaire vers un billet de Marie D. Martel datant de 2017 mais qui demeure tout à fait pertinent: #wikimania Le modèle d’une pratique professionnelle alternative à bâtir avec les GLAMs.

Cette réutilisation des données dans les deux sens — dans l’environnement ouvert et collaboratif de Wikidata et dans la perspective spécifique d’une institution — présente de précieux avantages:

Impulsion d’une véritable transformation

Un projet de données ouvertes et liées peut contribuer à la transformation d’une organisation dans un contexte numérique. Il ne s’agit pas d’informatisation, mais d’un projet fédérateur qui peut transformer les rapports à l’information et à la communication. Si c’est un choc culturel pour certaines institutions, c’est potentiellement un environnement d’apprentissage et, au final, une véritable transformation numérique pour toute forme d’organisation.

Modernisation d’un système de gestion documentaire

Des données liées offrent un énorme potentiel de découverte et de connaissance car elles ne sont pas figées dans un modèle où les relations sont prédéfinies. Ceci accorde à une base de données en graphe (appelée aussi graphe de données liées) la capacité d’effectuer du raisonnement, ce que la technologie des bases de données classiques n’offre pas.

Contournement des défis du Web sémantique

Wikidata réduit considérablement les coûts, délais et expertises requises pour la réalisation d’un projet de données ouvertes et liées en fournissant, entre autres, la plateforme et l’ontologie. Bien plus complexe qu’un vocabulaire, une ontologie est la spécification d’une conceptualisation, à l’aide de types d’objets, de leurs propriétés et de leurs différents types de relations. C’est un exercice d’abstraction réalisé par un petit nombre de spécialistes

Interopérabilité accrue des données

L’ontologie qui permet de modéliser les données pour Wikidata n’est pas conçue pour représenter le concepts propres à chaque domaine de connaissance. C’est un avantage: alors qu’une base de données classique est conçue pour répondre aux besoins et usages d’un domaine ou discipline, Wikidata ne cloisonne pas la connaissance et favorise, de ce fait, les interconnexions.

Petit rappel

Une base de données classique et un graphe de données liées ne sont pas exploitables pour les moteurs de recherche comme Google.

Deux grands défis d’un projet de données

Un projet de données liées comporte des défis qui doivent impérativement être identifiés et analysés en amont de toute conception ou acquisition de technologie. Voici deux de ces défis:

Expérience de recherche

Des données liées doivent permettre d’offrir des fonctions de recherche différentes de (et supérieures à) celles d’une base de données classique.

Une recherche par auteur, titre et sujet n’apportera pas de nouvelles connaissances. Les critères d’une recherche avancée ne sont pas de bons moyens pour faire découvrir une collection à qui ne cherche rien en particulier.

Mobilisation des utilisateurs(trices)

Changer le comportement de personnes qui accèdent à de l’information en posant simplement une question (Google, ChatGPT) ou de façon passive (flux des réseaux sociaux) est très certainement l’un des plus grands défis des nouvelles base de données en ligne.

Comment faire d’un site une destination préférée pour chercher ou découvrir de l’information? Hélas, nombreux sont les projets qui ne reposent que sur une campagne de promotion pour modifier des habitudes devenues des réflexes.

Wikidata: oui, mais pour des résultats concrets

Le versement de données dans Wikidata ne devrait pas être promu comme une bonne pratique de référencement web et de découvrabilité sur Google.

Cependant, un projet avec Wikidata peut faire converger deux buts: développer une culture de la donnée et amorcer une véritable transformation numérique impliquant de nouveaux modes d’organisation et de collaboration.

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Comment améliorer la découvrabilité sur Google?

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Pour améliorer la découvrabilité sur Google, mieux vaut utiliser les données là où elles sont vraiment utiles et comprendre les différents types de résultats présentés par le moteur de recherche. En effet, de nouvelles fonctionnalités transforment peu à peu la liste de liens classiques en une interface qui fournit des réponses et des suggestions pour amener les internautes à préciser leurs intentions.

Ces transformations devraient inciter quiconque s’intéresse à la découvrabilité à pratiquer une veille technique (de quoi Google a-t-il besoin maintenant?) et stratégique (pourquoi privilégierait-il ceci?). Ceci n’est apparemment pas le cas: on cherchera en vain de véritables spécialistes de Google au sein des diverses initiatives et comités sur la découvrabilité. Sans être une experte, je m’astreins à rester attentive aux changements.

Voici quelques explications qui permettront de rectifier des interprétations erronées et de réaliser des sites web plus efficaces.

Graphe de connaissances (Knowledge Graph)

Le Knowledge Graph est la base de données factuelles de Google qui est souvent désignée en français par l’expression “graphe de connaissances”.  Un graphe est une façon de représenter des liens entre les données relatives à un domaine ou un sujet. Google peut ainsi répondre à une recherche sur une entité nommée en présentant des données extraites de son graphe de connaissances.

Voici un exemple de graphe de données sur une entité fournit par Google dans un brevet publié en 2022.

En culture, les données du graphe proviennent de sites web, ainsi que de sources publiques et privées choisies par Google comme des réseaux de billetterie, des plateformes d’écoute musicale, des distributeurs du domaine de l’édition et des entreprises de média de masse. Lorsque Google identifie, dans une recherche, une entité faisant partie de son graphe de connaissances, il utilise certaines données pour produire une fiche d’information.

L’illustration ci-dessous contient les résultats d’une recherche sur une illustratrice: «Julie Rocheleau illustration ». Nous avons, à gauche, la liste de liens classiques et, à droite, une fiche d’information. Cette fiche peut accompagner la liste de liens lorsque la question n’est pas suffisamment précise, comme dans ce cas-ci. Ainsi, ces informations extraites du graphe offrent des pistes pour raffiner une recherche.

Recherche sur l'artiste Julie Rocheleau, effectuée sur Google: fiche produite à partir du Knowldege Graph et diverses fonctionnalités intégrées dans la liste de résultats.
Entité nommée identifiée dans une recherche sur l’artiste Julie Rocheleau, avec Google: à droite, la fiche produite à partir du Knowldege Graph et, à gauche, diverses fonctionnalités intégrées dans la liste de résultats.

La fiche d’information est utile pour quiconque cherche une chose ou une personne spécifique. Mais ce n’est évidemment pas le meilleur moyen pour faire découvrir ce que nous ne connaissons ou ne cherchons pas! Et si ceci n’était pas suffisant, voici d’autres raisons pour lesquelles il n’est pas judicieux d’espérer exercer un contrôle sur ce type de résultat:

  • La génération d’une fiche d’information, autre qu’un profil d’entreprise, dépend de plusieurs facteurs comme la présence de l’entité sur différents sites de qualité et le domaine d’activité; mais elle n’est pas automatique et reste à la discrétion de  l’algorithme.
  • Seule une entreprise peut créer sa propre fiche par l’entremise de Google Profil d’entreprise, bien que l’algorithme puisse aussi en générer de son propre chef.
  • Seule une fiche d’entreprise peut contenir un lien vers son site web; une fiche d’artiste n’a donc pas de lien vers un site.
  • Le contenu d’une fiche n’est pas pérenne: le graphe à partir duquel elle est générée peut perdre des attributs. Ceci signifie que des liens ou des images peuvent disparaître suite à un changement tel que la refonte du site où était principalement documentée l’entité sujet de la fiche. Cette mésaventure peut arriver malgré l’existence d’un article sur Wikipédia.

Réponses provenant de contenus web

Sur Google, d’autres types de résultats sont visiblement exploités par les stratégies de contenu d’entreprises commerciales de toutes tailles.  En voici trois qui peuvent accroître la découvrabilité de ce que vous souhaitez faire connaître:

  1. Résultats ou extraits enrichis (Rich snippets);
  2. Extraits optimisés;
  3. Questions connexes (“D’autres personnes ont également demandé”).

1. Résultats ou extraits enrichis (Rich snippets)

Les résultats ou extraits enrichis sont des aperçus, sous forme d’images et de brèves descriptions, offerts par Google pour certains types de contenus comme une recette, un livre ou un produit de consommation. Voici le résultat d’une recherche de bandes dessinées pour adultes.

Découvrabilité: résultats enrichis de Google pour recherche de bandes dessinées pour adultes.
Extraits enrichis générés, en tête de la liste de résultats, en réponse à une recherche de livres de bandes dessinées.

Il est possible d’influencer la probabilité que le moteur de recherche présente une page comme résultat enrichi par l’intégration de balises Schema.org dans le code HTML de la page. Cependant, la génération d’extraits enrichis demeure tributaire des choix de Google pour favoriser les types d’offres et de partenaires qui correspondent au développement de ses affaires.

L’information concernant les bandes dessinées provient de ce que Google appelle des « fournisseurs proposant un large choix de livres ». En d’autres termes, dans la chaîne du livre comme dans d’autres industries, le moteur privilégie les sites d’agrégation comme sources de données. Par conséquent,  les autrices, auteurs et maisons d’édition ont plus intérêt à enrichir leurs sites web qu’à fournir une information indifférenciée sous forme de données.

2. Extraits optimisés

Un extrait optimisé précède parfois la liste de liens résultant d’une question posée dans Google. Il s’agit d’un extrait d’une page web que l’algorithme juge la plus utile pour y répondre à la question d’une . Une vidéo peut également être proposée selon l’interprétation de la requête. Voici un exemple d’extrait obtenu à la suite de cette  recherche précise : « que fait Julie Rocheleau depuis 2020 ».

Découvrabilité: extrait optimisé de Google pour la question "que fait Julie Rocheleau depuis 2020".
Réponse à une question précise sous forme d’extrait optimisé, tiré d’une page web bien construite et bien rédigée. Le moteur de recherche va jusqu’à surligner le passage qu’il juge significatif.

Trois facteurs principaux sont pris en compte pour sélectionner un extrait parmi toutes les pages web mentionnant le même sujet:

  1. Le profil de l’internaute – Il comprend des éléments tels que langue utilisée, localisation, historique de navigation et  intérêts. C’est, entre autres, pour cette raison que Google déconseille d’utiliser les résultats d’une recherche afin d’évaluer l’efficacité générale d’une page web. Plusieurs utilisateurs pourraient tous obtenir des résultats différents.
  2. L’intention exprimée – Elle peut être plus ou moins facile à interpréter par Google selon le degré de précision de la requête et sa rédaction (syntaxe, termes employés, …). Il est également possible que le moteur ne trouve pas de page utile dans la langue de la personne. Il arrive par contre qu’un extrait soit traduit par Google et libellé comme tel. La liste de liens classiques demeure le résultat par défaut.
  3. Les pages web – Essentiellement celles qui, présentant le sujet recherché, sont bien construites (concordance entre URL, balise de titre, meta description…) et bien rédigées (longueur du texte, respect de la hiérarchie des titres…). Malheureusement, ces qualités sont beaucoup plus rares que nous le croyons.

L’extrait précède un lien qui mène directement à la page d’origine de l’information. Si vous souhaitez éviter la tendance zéro clic , il serait préférable de rédiger un texte qui soit à la fois une réponse claire et l’amorce d’explications plus détaillées susceptibles de déclencher la visite.

Conseil aux développeurs : Google utilise également des éléments d’information tirés de listes ou de tableaux en format HTML. Ces tableaux de données auraient de meilleures chances d’être interprètés et utilisés s’ils étaient présentés dans un élément <table>  plutôt que dans une série de <div>.

3. Questions connexes

À la suite d’un extrait optimisé, on trouve souvent, dans la liste de liens, un bloc intitulé « Questions connexes » ou encore « D’autres personnes ont également demandé ». Ce bloc sera affiché lorsqu’on rédigé une demande suffisamment claire pour être bien interprétée comme dans l’exemple ci-dessous: comment créer une bande dessinée en ligne.

Découvrabilité: questions connexes de Google pour la question: comment créer une bande dessinée en ligne.
Questions connexes sélectionnées parmi les requêtes d’autres internautes.

Les réponses à ces questions connexes proviennent des extraits optimisés. Elles sont sélectionnées en fonction de leur proximité avec la requête de l’internaute. La version linguistique utilisée ainsi que la localisationde l’utilisateur sont les principaux facteurs de sélection des questions et réponses.

Pour rédiger des textes plus pertinents pour vos publics, vous pouvez donc vous inspirer de questions adressées à Google par des internautes sur des sujets associés à votre domaine. Une information pertinente et intéressante sera susceptible de générer des visites et de faire découvrir d’autres pages sur votre site.

Conclusion

Miser sur des données pour améliorer la découvrabilité sur Google n’est ni efficace, ni stratégique. Les extraits optimisés et questions connexes sont les types de résultats de recherche qui offrent le plus grand potentiel de découvrabilité, hors publicité payante.

Alors que Google a intégré l’IA dans son interface pour aider les utilisateurs à formuler leurs recherches, il devient important de remettre la rédaction d’information au cœur des stratégies numériques.  Ceci nous oblige à développer une connaissance plus fine des publics et clientèles afin de documenter de manière pertinente et riche les divers aspects d’un domaine ou d’une pratique.

Découvrabilité

Découvrabilité: les données et métadonnées sont-elles toujours utiles?

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De façon générale, les initiatives visant à promouvoir une offre culturelle afin de favoriser sa “découvrabilité” concernent les moteurs de recherche comme Google ou des plateformes en ligne, existantes ou à concevoir. Ce sont cependant deux types de projets différents pour lesquels le type d’information à produire détermine des activités, compétences et ressources nécessaires différentes.

Google: rédiger et communiquer

Afin de fournir des réponses sous forme d’extraits, Google exploite le texte de pages HTML bien conçues et avec du bon contenu. Des données, même encodées sous forme de balises, n’ont pas les qualités d’interprétabilité et d’expressivité d’un texte. Ceci est d’autant plus important que, depuis plus d’une décennie, l’algorithme de Google est entré dans le domaine du langage humain. Alphabet, la compagnie propriétaire du moteur de recherche, expérimente Bard, une technologie similaire à ChatGPT.

Pour atteindre les objectifs d’une stratégie numérique, il y aurait donc intérêt à améliorer le contenu rédactionnel du site en tenant compte des intérêts des publics cibles et des principes d’optimisation. On ne répétera jamais assez que la connaissance du marché est la clé de la relation entre une offre culturelle et ses publics cibles.

Balises Schema.org et fonctionnalités de Google

Pour générer des aperçus détaillés liées à des offres culturelles, Google n’utilise que deux éléments du langage de balisage Schema.org: Book et Event.

La balise Book s’applique au livre, mais son usage est cependant limité aux fournisseurs proposant un large choix de livres. Cette préférence pour des intermédiaires commerciaux concerne aussi la deuxième balise, Event, qui décrit un événement. Il n’est généralement pas nécessaire de la produire car les données sont collectées auprès des billetteries et exploitées uniquement durant une courte période précédant la date du spectacle.

Un contenu rédactionnel riche et pérenne, sur un site bien conçu, est donc essentiel pour se démarquer et se positionner auprès de clientèles ciblées.

Plateformes: documenter et organiser

La production et l’utilisation de données et métadonnées convient à des projets qui ont pour objectif de faciliter la gestion et l’utilisation de l’information. En voici des exemples:

Ajouter des données dans Wikidata les rend découvrables et réutilisables sur cette plateforme. Celle-ci offre également la possibilité de partager et lier des données sans avoir à maîtriser l’architecture complexe du Web sémantique.

Des projets sont également réalisés en exploitant des données de Wikidata en complémentarité avec d’autres sources de données.

D’autres projets centrés sur les données concernent l’adoption d’un modèle de métadonnées pour des plateformes et des catalogues en ligne. Dans un domaine tel que la musique, par exemple, le référencement d’œuvres selon un modèle uniforme sert à harmoniser les données produites par différents acteurs de l’industrie utilisant les mêmes systèmes ou plateformes.

L’adoption de normes et de bonnes pratiques communes pour produire des données permet également d’optimiser des stratégies de promotion et de collecter de l’information plus précise sur la consommation.

On ne devrait cependant pas imposer un seul modèle de métadonnées pour tous les systèmes. Par exemple, une bibliothèque et une librairie ne décrivent pas un livre de la même façon en raison de leurs missions et activités spécifiques. De plus, un modèle est fait de choix et d’exclusions, ce qui soulève d’importants enjeux de diversité culturelle et de décolonisation.

Rédiger un texte ou produire des données?

La rédaction et les données répondent à des usages et des objectifs spécifiques. Un texte descriptif permet de communiquer de l’information de façon expressive, alors que des données permettent d’organiser et de réutiliser de l’information. Ces deux types de production numérique ne doivent pas être confondus :

  • Rédaction – Par exemple, votre projet repose sur la transmission d’information rédigée à l’intention de vos publics sur un site web, un réseau social, un média numérique ou Wikipédia (dans le respect de ses principes fondateurs).
  • Données et métadonnées – Par exemple, votre projet repose sur l’organisation, le tri et la représentation de l’information dans un catalogue en ligne, une base de données classique, des graphes de données liées avec les technologies du Web sémantique ou un projet comme Wikidata.
Rédaction (Méta)données
Attention d’une audience Réutilisation de l’information
Récit, narration Entités, éléments factuels
Composition éditoriale Structure logique
Créativité, style, ton Standardisation
Signification indépendante du contexte Signification dépendante du contexte
Tableau – Quel type de production choisir selon l’objectif ou l’usage

Un texte à propos d’une création musicale a un plus grand potentiel d’attention et de séduction que des données brutes, surtout pour une personne ne connaissant ni l’œuvre ni ses interprètes. Par conséquent, sur une page web, il aura beaucoup plus de valeur pour l’algorithme de Google, qui pourra l’analyser, le contextualiser et en utiliser les extraits répondant aux questions des utilisateurs.

Comme on l’a vu plus précédemment, les données jouent un rôle central dans une plateforme d’écoute en continu car elles permettent d’en enrichir les fonctionnalités (recherche, tri, recommandation, etc.). Elles ne jouent cependant pas celui d’une campagne de promotion.

En conclusion

Le problème de la découvrabilité, c’est de mettre la solution avant le diagnostic et la stratégie. C’est peut-être aussi, comme le dit Jean-Robert Bisaillon, le résultat du « récupérationnisme politique ». L’emballement qui pousse les individus et organisations à produire des données dans le but d’influencer les moteurs de recherche tient en effet du solutionnisme et nuit au développement d’expertise.

Il faut apprendre à la fois à rédiger pour des publics cibles et à prendre soin des données, là où elles sont utiles. Toute initiative de promotion d’offres culturelles doit reposer sur une réflexion stratégique et une méthodologie de projet spécifique. Également, il ne peut y avoir de progrès sans un suivi constant des technologies numériques que l’on envisage de mettre en œuvre afin de promouvoir l’accès à la connaissance et à la culture. Pour cela, il est nécessaire que les programmes de soutien prévoient des budgets et échéanciers conséquents.

Découvrabilité

Les données ne sont pas la panacée de la découvrabilité

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Dessin original: ArtsyBee via Pixabay

Orienter toute initiative de découvrabilité vers la production de données relève de la pensée magique selon laquelle la technologie est la solution à toute problématique, aussi systémique et complexe soit-elle.

Dans le domaine culturel plus particulièrement, ce solutionnisme est porté par l’espoir d’accroître la visibilité des offres afin d’en encourager la consommation. Ceci a pour conséquence que nous avons des projets numériques sans planification stratégique et dont la méthodologie de réalisation n’est pas adaptée au domaine de l’information.

À ceci s’ajoutent les mécanismes de découvrabilité mentionnés dans de nombreux documents, conférences et vidéos, sans être clairement expliqués. De quels systèmes ou applications parle-t-on? Comment fonctionnent-ils? Quels résultats peut-on en attendre? Mystère…

La méthodologie, talon d’Achille de la découvrabilité

La « découvrabilité » n’est un pas un enjeu de données, mais de maturité des connaissances sur le Web et les différents systèmes qui s’y trouvent. Il y a très peu d’expertise réelle, tant au sein des équipes de projet qu’au sein des ministères et responsables de programmes, sur des sujets comme le fonctionnement de Google, les enjeux du choix d’une norme ou d’un modèle de données et les méthodologies de conception de structures d’information.

On n’a pas encore invité les spécialistes des diverses plateformes, technologies et sciences de l’information à constituer et actualiser une base de connaissances partagées sur ces questions. Par ailleurs, les enjeux de découvrabilité et les nouveaux milieux documentaires ne sont toujours pas des sujets d’intérêt pour le Congrès des professionnel.le.s de l’information.

En conséquence, la méthodologie est le talon d’Achille de la plupart des projets. Lorsque ceux-ci débutent avec des maquettes de pages web ou des interfaces de recherche, on s’interroge sur la prédominance de l’apparence visuelle sur la conception des structures d’information.

Sans une étape préalable d’analyse stratégique, la production de données comme solution-miracle de visibilité est un projet risqué. Celui-ci comporte de nombreux angles morts tels que les préférences et comportements des publics, les changements démographiques ou une vue d’ensemble des productions ou offres d‘un secteur donné. Surtout, l’absence d’objectifs concrets et mesurables comme l’augmentation de la vente de billets ou l’acquisition d’une nouvelle clientèle est un problème récurrent: comment être sûr d’améliorer ce qui n’a pas d’abord été mesuré?

Au final, tout miser sur la production de données ne compense pas l’obsolescence de modèles industriels et commerciaux pré-numériques, ni ne prend en compte la transformation des usages.

Halte au solutionnisme!

Bien identifier un problème ou définir un besoin est un projet en soi. Cette étape essentielle est pourtant souvent escamotée, faute de budget et d’échéancier adéquat. Il est alors difficile de cerner le périmètre du projet, en écartant des options non nécessaires tout en tenant compte des contraintes de l’organisation.

Avant de se lancer dans la production de données et métadonnées, il faut donc impérativement se questionner sur le but du projet afin de l’aiguiller vers l’environnement technologique approprié et, enfin, avoir une bonne visibilité sur le type de travail à réaliser dans cet environnement. Par exemple, la création d’une base de données, d‘éléments de Wikidata et d’un jeu de données ouvertes relèvent de technologies distinctes qui n’ont pas de langages et de structures communes. Ce sont donc des types de projet différents ne visant pas les mêmes objectifs et ne faisant pas appel aux mêmes expertises.

Et mes données, alors ?!?

Dans le prochain article, nous verrons où les données et métadonnées sont vraiment utiles et comment des contenus bien rédigés sont souvent plus efficaces en terme de découvrabilité.

Découvrabilité

Découvrabilité: sens commun et connaissances partagées

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Plan de formation à la gestion de projet stratégique
Gestion de projet stratégique sur fr.wikiversity.org. Illustration: 2KLD, [CC BY-SA 3.0], Wikimedia Commons

Les formations, référentiels, trousses à outils, programmes de financement et experts en découvrabilité abondent. Tous peuvent se saisir des termes et notions qui circulent sans avoir une compréhension approfondie du Web. C’est, à mon avis, préoccupant car il n’existe pas de traité sur ce qu’il faut faire, dans le numérique, pour qu’une information soit vue. À la différence du génie ou de la médecine, par exemple, il n’y a pas de socle commun de connaissances pour les divers métiers du Web. Un projet numérique est souvent une tour de Babel de concepts. Que des non-spécialistes du numérique, comme des directions d’entreprises, soit dépassés n’est pas étonnant.

Voici une proposition pour améliorer les connaissances des personnes, organisations et instances gouvernementales sur un concept aussi vague que la découvrabilité. Tous les secteurs d’activité sont concernés, bien qu’à certains égards, je fais référence à la culture puisque le concept ne semble pas soulever autant d’intérêt dans d’autres domaines.

  • D’abord, mettre sur pied un comité scientifique et pédagogique qui sera chargé d’inventorier et sélectionner les connaissances qui serviront de base à la création du matériel. Il s’agit, plus concrètement d’élaborer un programme qui s’étend sur des domaines d’expertise différents et d’en assurer la mise à jour.
  • Ensuite, différents publics cibles doivent être identifiés en fonction de leurs profils professionnels, secteurs de pratique et pouvoir décisionnel.
  • Enfin, proposer des parcours de formation en fonction d’objectifs concrets afin de réinvestir les connaissances acquises: répondre à un besoin précis ou résoudre un problème. Il ne s’agit pas de former des spécialistes du traitement documentaire ou de l’analyse de données.

Voici quelques éléments de discussion pour un comité scientifique et pédagogique.

Solutionnisme technologique

Lorsque nos formations et projets sont focalisés sur des solutions technologiques, nous nous rendons encore plus dépendants de systèmes que nous ne maîtrisons pas. Nous n’activons pas les transformations que les organismes nés à l’ère numérique n’ont pas eu à faire. Comment dépasser la couche superficielle du problème pour investiguer davantage nos pratiques industrielles et sectorielles? Comment éviter le piège de l’outil providentiel pour développer une pensée stratégique adaptée à un monde numérique?

Découvrabilité: du concret

Les définitions habituelles de la découvrabilité sont vaguement théoriques et rarement mises en contexte. Ce terme est fréquemment invoqué en réponse aux problématiques liées à la visibilité et à l’appétit du public pour des offres culturelles. À quelles intentions ou objectifs fait-on référence? S’agit-il de contrôler ou d’influencer ce qui est présenté sur les écrans des utilisateurs?

Technologies: connaissances de base

Où se passe la découvrabilité? Plateformes de contenus sur abonnement, sites web, réseaux sociaux, bases de données, jeux de données ouvertes, bases de données en graphes: ces technologies ne sont pas des vases communicants. Il est essentiel d’identifier et décrire clairement les caractéristiques et usages spécifiques des différents environnements technologiques qui peuvent être ciblés par des initiatives numériques. Piloter un projet sans bien connaître les particularités des environnements concernés n’est scientifiquement pas acceptable.

Comprendre Google

L’histoire et les évolutions récentes des applications du moteurs sont suivies et documentées par différentes communautés d’experts. Le fonctionnement du moteur de recherche doit être expliqué afin d’aligner des initiatives vers des objectifs réalistes. Alors que la plupart des initiatives visent à influencer les réponses de Google, ce serait l’occasion de définir de bonnes méthodes de conception et pratiques pour le Web.

Pas de culture sans publics

Ou plus généralement: pas de ventes dans clientèles. Sur les plateformes et moteurs de recherche, données et algorithmes sont pourtant mis à profit pour connaître et servir les utilisateurs. Chaînon manquant de la plupart des projets, la connaissance des publics, leurs usages et leurs comportements, ne doit pas être limitée à la production de statistiques. Quelles connaissances et méthodologies appropriées proposer à des non-spécialistes du marketing?

Curiosité, médiation, sérendipité

Quelles autres entités et dispositifs favorisent la découverte sur des temps plus ou moins longs? Quels autres chemins pourrait-on emprunter si des résultats immédiats n’étaient pas exigés?

* * *

Il est temps d’avoir des conversations sur ces sujets afin de développer les parcours d’apprentissage qui manquent à l’émergence d’une force collective, sur le Web et les différents canaux numériques. Comment assurer la cohérence de programmes, initiatives et développement professionnel sans un tronc commun de connaissances? Comment pérenniser des activités de veille et de transfert? Comment concevoir des projets qui sont interdépendants et ont donc, plus d’incidence sur la société et l’économie? Il ne faudrait plus attendre pour élaborer un schéma des connaissances partagées par tous les acteurs du numérique et transversales à tous les secteurs d’activités.

Découvrabilité

Découvrabilité: oui, mais dans quel environnement technologique?

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Quatre environnements technologiques: Web, base de données, données ouvertes et liées, données ouvertes.
Découvrabilité: quel type de projet? Quatre environnements technologiques et types de projets numériques pertinents.

Favoriser la découverte d’une offre pour atteindre un objectif c’est bien, mais dans quel environnement technologique? La réponse à cette question, rarement abordée, pourrait pourtant aiguiller certains projets ciblant les moteurs de recherche vers de meilleures pratiques de conception et de rédaction pour le Web plutôt que vers la création de métadonnées.

Recherchée: méthodologie de projet

Parmi les écueils qui constituent des risques pour la réussite d’un projet, j’ai déjà élaboré sur le but et le solutionnisme technologique. Le but (résultat mesurable) est fréquemment confondu avec les moyens (découvrabilité).  L’énonciation d’un but fait partie d’un exercice stratégique. Celui-ci est escamoté, de même que l’identification des besoins, lorsque des moyens technologiques semblent apporter une réponse simple à une situation pourtant complexe.

Ces écueils pourraient être évités en adoptant une démarche de réalisation de projet qui débute avec une réflexion stratégique. Ce sujet devrait figurer au premier plan des différents coffres à outils proposés, en culture comme dans tous les domaines.

Numérique: différents environnements technologiques

Voici à présent, un troisième écueil qui peut apporter son lot de problèmes: la méconnaissance d’un univers où se croisent, sans nécessairement se connecter, divers domaines d’expertise.

Ce que nous désignons généralement comme “le numérique” rassemble des environnements technologiques qui ont des langages, structures, normes et, surtout, des objectifs et usages bien spécifiques. Voici les environnements que l’on peut retrouver dans des projets

Web (pages)

Celui des moteurs de recherche: c’est à dire les sites et plateformes développés avec les standards du Web et et dont le contenu est accessible et indexable. Seul le contenu de type HTML est exploité pour répondre aux demandes des utilisateurs. Dans cet objectif, des métadonnées comme des identifiants internationaux (par exemple: ISNI) ou locaux (par exemple: numéros uniques d’œuvres) présentent beaucoup moins d’intérêt, pour les algorithmes, qu’une bonne description à la Wikipédia. Ces métadonnées seront, par contre, très importantes dans des environnements centrés sur les données, comme les trois suivants.

Celui des jardins clos, au contenu non accessible aux moteurs de recherche, car il n’est volontairement pas ouvert et conforme aux standards du Web. On y trouve les plateformes accessibles aux détenteurs de compte (payants ou gratuit), comme les réseaux sociaux et les sites d’écoute musicale.

Web sémantique (données ouvertes et liées)

Il s’agit d’une extension du Web qui utilise des technologies, standards et infrastructures différentes de celles du Web auquel nos navigateurs nous permettent d’accéder. Ce type de contenu qui n’est pas du HTML ne peut être indexé, interprété et utilisé par les moteurs de recherche à titre de résultat.

Contribuer à Wikidata peut intéresser des initiatives de données ouvertes et liées qui ne souhaiteraient pas développer leurs propres infrastructure et modèle de représentation.

Base de données relationnelles

Même si celle-ci peut servir à alimenter des pages web, une base données n’est pas “dans le Web” et donc, inaccessible à des moteurs de recherche comme Google. Par contre, un bon modèle de données et des métadonnées appropriées à la mission et aux utilisateurs cibles participent à la conception d’interfaces de recherche et de découverte.

Données ouvertes

Libérer des données est, en soi, un projet comprenant plusieurs étapes importantes afin de rendre celles-ci disponibles sous forme de fichier(s). Ce type de démarche est réalisé en amont d’un projet de données ouvertes et liées. Si des métadonnées permettent de décrire un jeu de données, les données elles-mêmes ne font pas partie du contenu exploitable par les moteurs de recherche.

Quel est l’environnement concerné?

Il est important de bien cerner le problème, ou d’identifier et prioriser les besoins, avant de développer une stratégie et de se pencher sur les outils technologiques. Ceci réduira considérablement les risques et coûts associés à des choix qui ne pas alignés sur le résultat attendu, notamment en raison de l’incompatibilité de plateformes, langages, applications et usages.

Voici, des types de projets qui correspondent aux environnements technologiques présentés précédemment:

Site web
Promotion et visibilité de l’information par l’entremise de moteurs de recherche commerciaux.

Données ouvertes
Réutilisation de données pour la recherche ou le développement d’applications.

Données ouvertes et liées
Réutilisation de données avec les technologies du Web sémantique: bases de connaissances interconnectées, fonctions avancées d’analyse et de recherche.

Base de données relationnelle
Gestion et utilisation  de données, comme celles d’un catalogue d’enregistrements musicaux, par exemple, par des applications.

Il est possible que plus d’un environnement technologique soit concerné par un projet. Dans ce cas, il est impératif de rechercher des expertises, planifier des budgets et gérer des projets qui seront spécifiques à chacun des environnements.

* * *

Il est plus que temps d’améliorer la littératie numérique de tous les acteurs participant à des projets. Et plus précisément, connaître les particularités des différents environnements technologiques. C’est une mise à niveau qui devrait logiquement concerner les bailleurs de fonds, les prestataires de services de conception et les spécialistes des sciences de l’information.  Dans ce contexte, on devrait se demander s’il est souhaitable que les acteurs du domaine culturel soient les seuls à faire des apprentissages essentiels à la transformation numérique de tout l’écosystème.

Découvrabilité

Wikipédia, Wikidata, Google et la découvrabilité: gare au solutionnisme

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Le Guide des bonnes pratiques: découvrabilité et données en culture, récemment publié par le Ministère de la Culture et des Communications du Québec, est un bel effort de synthèse. Il faut cependant plus qu’un exercice de rédaction pour transmettre à des non-initiés des connaissances sur des systèmes dont le fonctionnement et les interdépendances sont complexes, changeants et trop souvent, incompris.

Wikipédia et Wikidata: des vases communicants?

Dans ce document, plusieurs affirmations concernant Wikipédia et Wikidata, ainsi que leur utilisation par les moteurs de recherche risquent cependant d’être incorrectement interprétées.

lI est aussi dans l’intérêt d’une ou d’un artiste, peu importe son domaine, de fournir les informations à Wikidata à propos, par exemple, de ses œuvres et de son parcours sous forme de données pour alimenter Wikipédia.

Cette injonction (page 15) est un raccourci qui donne à croire qu’il suffit de saisir ou verser des données dans Wikidata pour alimenter Wikipédia. Or, il serait plus exact de dire que pour chaque article créé dans Wikipédia, un élément Wikidata existe, mais l’inverse n’est pas possible (des éléments Wikidata n’ont pas d’articles correspondants dans Wikipédia). Par exemple, pour l’article sur le chorégraphe Jean-Pierre Perreault, on a l’élément Q3169633. Pour documenter davantage l’élément, dans Wikidata, des libellés ont été ajoutés (par exemple: nom, prénom, occupation, identifiant ISNI).

Le contenu, la donnée et les moteurs de recherche

Il est important de saisir la différence et les rôles spécifiques que peuvent jouer le contenu (article) et la donnée (élément) dans des projets visant à améliorer la repérabilité et la découverte.

Les moteurs de recherche pourront par la suite les mettre en valeur lors de recherches d’internautes, notamment dans les cartes enrichies qui apparaissent souvent lorsqu’une recherche est réalisée sur Google.

Ici (page 15), encore, cette affirmation pourrait laisser croire que les moteurs de recherche puisent de l’information à même ces bases de connaissances. Ce raccourci ne tient pas compte du rôle central des sites web pour des moteurs de recherche dont le fonctionnement repose sur l’indexation de documents (pages web) et l’analyse du contenu (texte).

Par exemple, la recherche « Jean-Pierre Perreault » sur Google produit une fiche d’information qui résulte de la reconnaissance d’entités nommées dans des pages web. L’ambiguïté résultant d’une homonymie entre le chorégraphe et un professeur n’a pas été résolue pour la recherche d’images.

Résultat d'une recherche sur "jean-pierre perreault", avec Google.
Résultat d’une recherche sur “Jean-Pierre Perreault”, avec Google.

Par contre, la recherche « qui est Jean-Pierre Perreault » fait appel à l’analyse du texte contenu dans les pages web qui ont été indexées par le moteur de recherche. Le résultat est enrichi, c’est-à-dire qu’il s’agit d’une réponse fournie directement à partir d’un texte extrait d’un site web dont la structure et le contenu réunissent les conditions d’autorité, expertise et fiabilité.

Résultat de la recherche "qui est Jean-Pierre Perreault", sur Google.
Résultat de la recherche “qui est Jean-Pierre Perreault”, sur Google.

Base de connaissances pour la reconnaissance d’entités

Voici un autre raccourci (page 16) qui peut laisser croire que verser des données dans Wikidata est une solution au manque de visibilité des contenus culturels québécois sur le Web. Ceci peut avoir pour conséquence l’appauvrissement graduel de la valeur informationnelle des sites web, alors qu’il faudrait plutôt guider et soutenir l’adoption de meilleures pratiques pour leur conception.

Comme il a été mentionné précédemment, en saisissant vos données dans Wikidata, vous vous assurez que les moteurs de recherche peuvent les trouver//

Pour un moteur comme Google, une base de connaissances externe comme Wikidata a pour fonction de faciliter la reconnaissance d’entités nommées (personnes, lieux, œuvres, événements, etc.) et d’aider le moteur de recherche à réduire toute ambiguïté. Le rôle d’une telle base de connaissances est illustré dans le schéma ci-dessous (numéro 200). Il s’agit d’une illustration fournie dans une demande de brevet déposée par Google en 2012. Ce document, ainsi que d’autres brevets, sont très bien commentés par l’expert Bill Slawski. La compagnie développait alors sa propre base d’entités nommées (numéro 150) qui, selon les observateurs, était probablement issue de Freebase dont l’acquisition a été complétée par Google en 2014.

Utilisation de bases de connaisances par Google pour réduire l'ambiguïté entre entités nommées.
Utilisation de bases de connaissances par Google pour réduire l’ambiguïté entre entités nommées. Illustration tirée d’une demande de brevet déposée par Google, en 2012. Explications et commentaires dans ce billet de l’expert Bill Slawski.

Projets wiki: contribuer pour de bonnes raisons

Ces précisions n’ont pas pour objet de réduire l’enthousiasme des acteurs culturels et des autres citoyens pour les projets de la Fondation Wikimedia.  Bien au contraire. Elles visent d’abord, à faire connaître un peu mieux ces systèmes auxquels sont souvent attribués des fonctionnements qui ne sont pas démontrés… mais porteurs de tant d’espérances. Leur objectif principal est d’encourager des usages et des initiatives moins orientés vers le marketing et la promotion, mais qui correspondent davantage à la mission et aux valeurs de Wikimedia et à un Web universel, libre de droit, ouvert et décentralisé.

Découvrabilité

Découvrabilité: comment aiguiller des initiatives numériques vers la bonne voie

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Aiguillage pour projets de données numériques
Aiguillage pour projets de données numériques – (SunsetTracksCrop), Arne Hückelheim, [CC BY-SA 3.0], Wikimedia Commons
Il est temps d’apporter un peu de clarté dans le méli-mélo de concepts qui ne sont pas très bien maîtrisés. Voici une petite mise au point qui pourrait être bénéfique pour les promoteurs d’initiatives numériques, ainsi que les organisations qui les financent.

Quel est le but?

Il arrive qu’un projet n’ait pas de but précisément déterminé: on ne sait pas quel problème il résoudra ou quels seront les résultats tangibles. Par exemple, « authentifier une œuvre » est un moyen et non, une finalité.

Il importe de définir un but précis et tangible pour mobiliser des membres et des partenaires. Ceci est aussi essentiel pour déterminer l’espace numérique concerné par le projet et, ainsi, identifier les technologies et structures sémantiques appropriées.

Quel type d’espace numérique?

Il arrive également qu’un projet de données numériques rassemble des concepts et technologies qui appartiennent à des espaces numériques différents. Ces espaces sont:

  1. Web des moteurs de recherche

Le Web que nous connaissons est ce qu’on peut appeler le « Web des documents » parce que des pages sont reliées par des réseaux de liens hypertextes.  Dans cet espace, le texte contenu dans chaque  page est indexé et exploité par des moteurs de recherche.

Wikipédia, tout comme Wikidata, est une des bases de connaissances utilisées par Google pour valider une entité qui a été reconnue sur un site web. Rédiger un article sur Wikipédia est une excellente façon d’enrichir l’encyclopédie avec des éléments historiques et culturels québécois. On peut également s’inspirer de la structure d’un article pour améliorer le contenu d’une page web et ainsi, le rendre utile pour les moteurs de recherche.

Google exploite les balises Schema.org uniquement pour certains types de contenus afin de produire des résultats enrichis, sans toutefois en garantir l’utilisation. Les consignes d’intégration des balises démontrent l’intérêt du moteur de recherche pour le développement d’ententes commerciales (données) avec certains opérateurs et intermédiaires :

  • Musique: Google ne recommande pas de modèle; des ententes ont été conclues avec les plateformes musicales.
  • Livre: le moteur précise que son modèle cible uniquement les « distributeurs à gros volume ».
  • Événement: les balises ne sont pas nécessaires si un site tiers (ex: billetterie, Facebook, Eventbrite) est utilisé.

Attention: les balises sont sans effet si le contenu de la page ne répond pas aux exigences de qualité de Google. Il est donc plus efficace d’améliorer la valeur informative des sites web d’acteurs culturels dans un domaine ou territoire donné que d’insérer des balises.

2. Web des données

Le Web sémantique, appelé aussi « Web des données », est une extension du Web des documents. Des entités ou des ressources sont représentées par des triplets de données (entité – relation – entité). Pour les moteurs de recherche, il n’y a pas de pages à indexer, ni de contenu à exploiter dans cet espace. C’est là que la conception ou, préférablement, l’adaptation d’ontologies de domaine peut être pertinente.

Verser des données dans Wikidata permet d’enrichir une base de connaissances mondiales. Il est alors possible de lier des données de différentes sources sans avoir à investir dans le développement d’infrastructures et de modèles conceptuels pour profiter des avantages du web sémantique.

Mais ceci ne rend pas une offre culturelle plus visible. Les moteurs de recherche indexent le contenu de sites web et peuvent utiliser des ressources comme Wikidata pour valider la reconnaissance d’entités.

3. Plateforme web « privée »

Des plateformes web, qui offrent des contenus et les réseaux sociaux, forment des espaces numériques privés: elles ont leurs langages et règles de représentation et d’utilisation de l’information. Les moteurs de recherche ne peuvent en indexer le contenu, d’autant que plusieurs ne sont accessibles que sur abonnement.

4. Base de données classique

Un autre type d’espace numérique très important est constitué des bases de données. Elles peuvent être interrogées à partir de sites web et également, alimenter le contenu de catalogue en ligne. Mais n’étant pas conçues avec les technologies et standards du Web, celle-ci ne sont pas accessibles aux moteurs de recherche.

5. Et les données ouvertes?

Les données ouvertes ne rendent pas ce qu’elles décrivent plus visible ou repérable pour les moteurs de recherche. Libérer des données permet à ceux qui les utilisent, de créer de la valeur sous forme de services, produits ou nouvelles connaissances. Des données ouvertes sont également nécessaires pour des initiatives de données ouvertes et liées avec les technologies du web sémantique.

Les données ou le contenu?

Les données et le contenu jouent des rôles différent pour la découverte et la repérabilité des offres culturelles selon l’espace numérique visé.

L’amélioration de la repérabilité d’offres culturelles sur le web, pour les moteurs de recherche, repose principalement sur la lisibilité de la structure d’un site web et de son contenu. L’analyse du langage qui permet la reconnaissance d’entités et l’interprétation d’un texte ne se fait pas sur des données, mais du contenu.

Il est donc important de rappeler que les moteurs de recherche indexent du texte. Le contenu leur fournit le contexte et la diversité de termes et de liens nécessaires pour alimenter leurs modèles d’organisation des connaissances. Ceux-ci sont appelés  des graphes de connaissances. Google n’utilise pas d’autre modèle que le sien.

Identifiants:  dans quels espaces?

Les données sont exploitées par une grande variété de systèmes de gestion de bases de données et, également, sous forme de données liées (ouvertes ou non), dans le web sémantique. C’est dans ces types d’espaces numériques que des identifiants uniques sous forme de données sont les plus utiles. Bien que ces derniers puissent enrichir la biographie d’une artiste ou la fiche technique d’une œuvre, sur un site web, ils ne peuvent être interprétés par les moteurs de recherche.

Découvrabilité: ça commence sur un site web

Votre site web devrait être la source d’information numérique  la plus complète et la plus fiable à votre sujet. Pour différencier une offre culturelle, il faut miser sur une description plus riche que de simples informations factuelles. En utilisant des hyperliens pour fournir plus d’information, vous signalez des entités importantes qui aident les moteurs à contextualiser votre offre. En prime: un contenu bien structuré vous permettra de mieux interpréter les statistiques d’usage de votre site.

Les moteurs de recherche améliorent sans cesse leur capacité à interpréter le contenu afin de l’utiliser pour répondre à des questions.  Nous devons réinvestir le domaine du langage sur ces espaces numériques privilégiés que sont nos sites web.