Archives par mot-clé : algorithme

Découvrabilité

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

2 commentaires

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

Découvrabilité: oui, mais dans quel environnement technologique?

2 commentaires

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

2 commentaires

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

Laisser un commentaire

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.

Découvrabilité

De données structurées à contenu structuré

Laisser un commentaire

Extraits de sites web qui répondent à des questions, sur Google.
Variabilité des textes extraits du site web en fonction de l’interprétation de l’intention de la recherche.

Je le répète: il faut retomber en amour avec nos sites web. Nous devons réinvestir le domaine du langage sur ces espaces numériques privilégiés que sont nos sites web.

L’hypertexte en réseau

Le World Wide Web dont c’est aujourd’hui l’anniversaire,  est cette application de l’Internet qui permet de relier des éléments d’information pour former un hypertexte. Nos site web sont des espaces numériques privilégiés parce des standards universels et libres nous offrent la possibilité de publier et partager des contenus, indépendamment des règles des plateformes commerciales et sociales. Sur nos sites web, nous détenons un contrôle stratégique: décider de la façon de documenter une chose et faire des liens qui la place dans un écosystème de connaissances.

Afin de réduire l’angle mort de la promotion de la culture sur le Web, nous pourrions beaucoup mieux documenter nos offres sans nécessairement plonger dans des domaines de connaissances complexes.

Le Web des moteurs de recherche

De quelles machines est-il question ici? Il s’agit des moteurs de recherche qui indexent les pages web, ce qui exclut les plateformes pour lesquelles il faut ouvrir une session (Spotify, Netflix, les réseaux sociaux). À celles-ci, on peut ajouter le Web sémantique qui est une extension du Web permettant de relier des données.  Ce sont des espaces numériques différents et qui font appel à des structures, règles et technologies spécifiques. Le Web des moteurs de recherche est celui des contenus accessibles, repérables et interopérables.

Wikidata permet de valider l’identification d’entités spécifiques et de fournir de l’information factuelle, comme une date de naissance. Cependant, c’est le contenu d’un site web qui contient le texte de la réponse à une question. Les moteurs de recherche analysent et évaluent, à présent, le texte des pages web afin d’en interpréter le sens avec certitude.

Rédiger pour des moteurs plus intelligents

L’information collectée sur les sites est mise en relation avec un système d’organisation de la connaissance qui permet de mieux interpréter une chose et d’enrichir la “compréhension” qu’a une machine de cette chose:

  • Interprétation: de quoi est-il question?
  • Classification: de quel type de chose s’agit-il?
  • Contexte: à quels autres types de choses/personnes est-ce relié?

Il faut lire l’article ci-dessous pour constater la rapidité du développement des systèmes d’analyse du langage (ce à quoi servent les graphes de connaissance). Cette évolution est en marche, que ce soit chez Google ou tout autre entreprise tirant profit de l’extraction de l’information.

It is clear that Google is moving rapidly toward a quasi-human understanding of the world and all its algorithms will increasingly rely on its understanding of entities and its confidence in its understanding.

▣ Jason Barnard. « Tracking Google Knowledge Graph Algorithm Updates & Volatility ». Search Engine Journal, 11 mars 2021.

Nous devons prioriser l’amélioration de nos sites web afin de nous rendre plus intelligibles, comme personne physique ou morale. Ceci permet de résister à une centralisation de l’information qui aplanit la diversité des expressions et des perspectives et de relier les acteurs de nos écosystèmes sans l’intervention d’algorithmes.

***

Alors, quelle serait la valeur informationnelle de votre site selon votre moteur de recherche favori?

Découvrabilité

L’angle mort de la promotion de l’offre culturelle sur le Web

Laisser un commentaire

Planche dPlanche de l’Encyclopédie de Diderot et d’Alembert: taille de la plume pour l’écriture. Morburre, [CC BY-SA 3.0], Wikimedia Commonse l’Encyclopédie de Diderot et d’Alembert: Taille de la plume pour l’écriture.
Planche de l’Encyclopédie de Diderot et d’Alembert: taille de la plume pour l’écriture. Morburre, [CC BY-SA 3.0], Wikimedia Commons
L’angle mort de la promotion de l’offre culturelle dans un monde numérique est la faible valeur informative de nos sites web.  Quand une œuvre est mieux documentée dans une brochure que sur le site de son auteur, il est clair que les sciences du langage et de l’information n’ont pas été prises en compte dans sa conception.

Or, ce ne sont plus les balises Schema.org insérées dans le code ni les articles de Wikipédia qui facilitent le travail des moteurs de recherche  en les rendant intelligents. C’est, à présent, le traitement automatique du langage naturel. Celui-ci permet aux algorithmes d’évaluer l’information présente sur une page web et lisible par les humains.

Plus l’information offerte par le texte est riche et contextualisée par des liens vers d’autres pages web, plus elle a de valeur pour nous et, par conséquent, pour les moteurs de recherche dont l’objectif est de nous offrir les meilleurs résultats possibles.

Un travail de spécialistes

Après quelques années d’accompagnement d’entrepreneurs culturels, je peux affirmer que rares sont les non-initiés sachant manier avec aisance des notions et des mécanismes qui demeurent complexes, même pour des spécialistes du Web. Ce billet sur les définitions divergentes de ce qu’est une ontologie permet de mesurer le défi d’établir une compréhension commune et claire d’une notion pourtant fondamentale des systèmes documentaires. Et pour celles et ceux qui persévèrent, les concepts et pratiques nouvellement acquis sont trop éloignés de leurs activités pour qu’ils soient en mesure de les intégrer aux opérations et de se livrer à la veille technique qui s’impose en permanence.

Structurer de l’information pour une variété d’usages et de systèmes, c’est un travail de spécialistes. Le rôle de créateurs de contenu consiste à documenter cette information et à raconter comment elle s’insère dans notre monde.  Ils peuvent se faire aider afin de produire l’information répondant le mieux aux intérêts des publics cibles et de fournir des liens nécessaires aux humains et aux machines pour apporter du contexte, favorisant ainsi la découverte.

Voici les étapes qu’il faudrait suivre afin d’améliorer la valeur informative de la page web consacrée à une offre culturelle:

1- Stratégie: quelle information, à quels publics, pour quels résultats

Mieux un contenu est documenté, plus il est susceptible de pouvoir réponse à une question. Il est donc important de baser la conception du contenu d’une page sur une solide connaissance des publics cibles. D’où la nécessité d’une stratégie et d’une concertation entre les producteurs, diffuseurs et toutes autres parties concernées. Toutefois, l’élaboration d’une stratégie de ce type requiert une formation préalable mobilisant divers spécialistes.

2- Documentation: les choses et les relations entre ces choses

L’adaptation de nos contenus culturels à l’environnement numérique commence par l’écriture. Tous les éditeurs de sites web doivent à présent mieux organiser et documenter leurs contenus pour les rendre plus repérables. Pour Google, “documenter” signifie: bien décrire un contenu et fournir du contexte en faisant des liens entre des concepts. Plus la documentation est exhaustive et clairement libellée, plus elle a de la valeur pour les utilisateurs — et plus la page web de l’offre culturelle devient une source d’information de qualité.

3- Balises: signaler certains types de contenus

Certains types de contenus — comme les vidéos, par exemple — peuvent apparaître sous forme d’extraits, dans la liste de résultats de Google (résultats enrichis). L’utilisation de balises permettant de catégoriser des contenus n’est donc pertinente que pour un petit nombre d’offres. Les modèles descriptifs recommandés sont ceux qui concernent les projets de développement des services du moteur de recherche.  De plus, les consignes à suivre évoluent en fonction du résultat des expérimentations et de l’avancement du traitement automatique du langage.

Nous devons, alors, éviter de développer des fonctionnalités qui deviennent rapidement obsolètes ou, pire, qui réduisent notre capacité d’innovation en l’encadrant dans la logique d’affaires d’une plateforme. Il faut donc que nous demeurions  extrêmement vigilants afin que nos projets nous apportent une réelle valeur et ne tombent pas dans le solutionnisme technologique.

4- Wikipédia: création d’article utile, mais non essentielle

Wikipédia facilite l’identification d’un concept ou objet spécifique, mais ce sont les pages web qui sont les sources primaires pour Google. Contrairement à la croyance courante, la production d’une fiche de réponse (appelée « knowledge panel ») résulte du traitement du contenu provenant de différentes pages web. Celles-ci sont qualifiées par le moteur de recherche pour l’information qu’elles offrent. En analysant certains brevets déposés par Google, on peut déduire que son utilisation de l’encyclopédie n’est ni constante, ni déterminante. Créer un article Wikipédia n’est donc pas une activité essentielle dans un plan de découvrabilité, même si cela peut accroître la notoriété d’un sujet lorsqu’il contient des connaissances utiles et des liens vers d’autres articles.

L’écriture: une « solution » à la portée de tous!

Adapter nos contenus culturels à l’environnement numérique commence donc par une technique millénaire: l’écriture. Nous pourrions beaucoup mieux documenter nos offres culturelles sur nos sites web sans nécessairement plonger dans des domaines de connaissance complexes. Il suffit d’apprendre à décrire des choses et les relations entre ces choses pour des systèmes qui, eux-même, apprennent à lire afin de fournir la meilleure information à leurs utilisateurs.  Bref, avant de se lancer dans la modélisation de données ou le web sémantique, il serait temps de revenir aux stratégies de communication, ainsi qu’aux bonnes pratiques de rédaction web.

Découvrabilité

Deux leviers à ajouter au rapport de la mission franco-québécoise sur la découvrabilité

2 commentaires
Leviers de la découvrabilité des contenus culturels francophones (source: MCCQ).
Rapport franco-québécois sur la découvrabilité en ligne des contenus culturels francophones.

Le rapport sur la découvrabilité en ligne des contenus culturels francophones résulte d’une mission conjointe des ministères de la Culture du Québec et de la France. Il dresse un bon état des lieux d’un ensemble de phénomènes et d’actions, sans égarer le lecteur dans les détails techniques. Un excellent exercice de synthèse, donc, réalisé par Danielle Desjardins, auteure de plusieurs rapports pour le secteur culturel et collaboratrice du site de veille du Fonds des médias du Canada.

Cependant, dans le schéma des 12 leviers à activer pour une meilleure découvrabilité des contenus culturels francophones (voir plus haut), il manque à mon avis deux éléments essentiels:

  • Est-ce aux acteurs culturels que revient la charge de rendre l’information concernant leurs créations ou leurs offres numériquement opérationnelle?
  • Quel espace numérique offre les meilleures conditions de repérabilité, d’accessibilité et d’interopérabilité de l’information ?

Premier levier: mises à niveau des métiers du Web

Il est important de sensibiliser les acteurs culturels à l’adoption de pratiques documentaires telles que l’indexation de ressources en ligne. Ceci dit, la mise en application des principes, ainsi que le choix de modèles de représentation de contenus en ligne, sont des compétences qui ne s’acquièrent pas comme on apprend à se servir d’un logiciel. On ne peut pas attendre de toute personne et organisation du secteur culturel de tels efforts d’apprentissage. D’autant plus que la production de l’information pour le numérique fait appel à des méthodes et savoirs relevant des domaines du langage et de la représentation des connaissances autant que des technologies numériques.

Si les données structurées sont perçues comme des solutions pouvant accroître la visibilité d’offres culturelles sur nos écrans, elles appartiennent à des domaines de pratiques pas suffisamment maîtrisés au sein des métiers du Web. C’est pourtant bien vers des spécialistes en développement, intégration, référencement et optimisation que se tournent les acteurs culturels cherchant à rendre le contenu de leurs sites web plus interprétable par des machines. Or, à ma connaissance, il n’existe actuellement pas de formation et de plan de travail tenant compte de l’interdépendance des volets sémantiques, technologiques et stratégiques du web des données.

Il devient de plus en plus impératif d’identifier les connaissances à développer ou à approfondir chez les divers spécialistes contribuant à la conception de sites web aux contenus plus repérables. Il serait également souhaitable de soutenir un réseau de veille interdisciplinaire ayant pour objectif de contextualiser et d’analyser l’évolution de l’écosystème numérique.

Exemple: dans la foulée d’une étape importante de ses capacités d’interprétation (traitement automatique du langage), Google a mis à jour, cet été, ses directives d’évaluation de la qualité de l’information. Il va sans dire que c’est important.

Deuxième levier: modernisation des sites web

Dans le Web des moteurs de recherche intelligents, la reconnaissance des entités passe par l’indexation de pages web et l’analyse des contenus. Les sites web devraient donc être des sources d’information de première qualité, tant pour les internautes que pour les moteurs de recherche.

Est-il normal de ne pas trouver toute l’information, riche et détaillée, sur le site de référence d’une entreprise culturelle? Pour le bénéfice des projets numériques, il est vital de concevoir des contenus pertinents pour les machines, lesquelles évaluent à présent la qualité des sources d’information afin de générer la meilleure réponse à retourner à l’utilisateur.

Pour une productrice ou un artiste, il est beaucoup plus stratégique de faire de son site web une source primaire, en attribuant une page spécifique à la description de chaque œuvre, que de créer un article sur Wikipédia. Rappelons que Wikipédia n’est pas une source primaire pour les moteurs de recherche. De plus, l’usage du vocabulaire (Schema.org) ne leur fournit qu’un signal faible sur la nature d’une offre.

Un savoir commun, entre information et informatique

L’adaptation des contenus culturels à l’environnement numérique repose, avant tout, sur de meilleurs sites web. Ces espaces offrent les conditions optimales d’autonomie, repérabilité, accessibilité et interopérabilité. Leur modernisation requiert des acteurs clés, que sont les spécialistes du Web, une mise à niveau rapide de leurs connaissances et de leurs pratiques.

Finalement, afin d’opérer cette mise à niveau et de développer ces savoirs communs, il faut bien entendu insister sur l’interdisciplinarité entre les métiers du web et, notamment, le domaine des sciences de l’information.

Découvrabilité

Comment faire un plan de “découvrabilité” pour des résultats mesurables

3 commentaires

« La grande absente de la plupart des initiatives numériques, c’est la stratégie. »
Photo: Kelly Sikkema via Unsplash

Depuis peu, en culture, on retrouve un volet « découvrabilité » dans la plupart des appels à projets. S’agit-il d’une application technologique, de techniques de référencement ou d’une campagne de promotion numérique?  L’absence d’explications concrètes et de description des compétences requises met les  demandeurs (ainsi que les bailleurs de fonds!) dans une situation où ils ne disposent pas des guides nécessaires pour savoir ce qu’il faut faire, ni quels résultats escompter.

Un  projet dans un projet

Assurer la repérabilité d’une nouvelle création ou d’une nouvelle offre est un projet à part entière, avec ses ressources, ses objectifs et ses réalisations. Il ne s’agit pas de mettre en commun ce que chacun aura produit de son côté, mais de produire des contributions s’alimentant les unes des autres. C’est pourquoi, dans nos velléités de transformation numérique, le travail en silo est un frein à la réussite de nos projets.

Les mots qui font des connexions

C’est l’information fournie à propos des choses qui est repérable — pas les choses en elles-mêmes. Cette distinction est extrêmement importante puisque c’est le choix des éléments descriptifs qui retient l’attention d’audiences cibles et qui permet aux moteurs de recherche de connecter des offres à des intentions et des profils d’utilisateurs.

Sous le couvert nébuleux de la découvrabilité, il existe en réalité des pratiques et des standards permettant de structurer l’information pour le Web afin d’en assurer la repérabilité, l’accessibilité et l’interopérabilité.

Google ne parle pas web sémantique

Représenter des connaissances avec les technologies du web sémantique (URI, RDF…) et structurer de l’information pour des moteurs de recherche sont des projets différents qui n’ont pas les mêmes finalités.

Si votre objectif est de faire découvrir votre offre culturelle en vous servant, entre autres, des moteurs de recherche pour générer des visites, des visionnements ou des achats, le web sémantique ne vous sera d’aucune utilité!

Google n’exploite que le langage de balisage Schema.org…

Pour un plan de découvrabilité plus efficace

Voici les éléments de réflexion qui apporteront plus d’efficacité à votre plan de découvrabilité.  La grande lacune de la plupart des plans de découvrabilité est l’absence ou la faiblesse de la stratégie — comment pousser les bons contenus aux bons publics, sur les bons canaux, pour atteindre des objectifs mesurables. Or, ce travail est essentiel à plusieurs titres:

1 – Connaître les publics et fixer des objectifs

À quels besoins et à quels publics votre offre est-elle susceptible de répondre? Les objectifs à atteindre doivent être déterminés en fonction des intérêts et comportements de ces publics cibles ainsi que de leurs possibles relations à l’offre.

2 – Différencier votre offre

Le vocabulaire Schema.org permet de fournir une description détaillée d’une offre culturelle. Google n’en utilise cependant que certains éléments. Baliser une offre de spectacle n’est pas suffisant pour permettre à celle-ci de se différencier de milliers d’autres offres. La connaissance des publics fournit les éléments d’information et le vocabulaire pouvant aider les moteurs de recherche à faire des connexions entre les intentions et profils des utilisateurs et les offres disponibles.

3 – Faire travailler des spécialistes ensemble

Les balises et le référencement par mots clés sont des outils complémentaires s’appuyant sur la stratégie de promotion. Accroître la découverte commence par la présentation de l’offre sur le site web . Ceci a pour but de faciliter le travail des moteurs de recherche et d’améliorer l’expérience de l’utilisateur avec leur interfaces.

4 – Relier les acteurs de l’écosystème

Si un site web est absolument essentiel et stratégique, d’autres présences numériques contribuent au rayonnement d’une offre. Une bonne stratégie met donc à contribution les acteurs de l’écosystème en identifiant des points d’entrée (réseau social, vidéo, site partenaire, etc.) et en multipliant ainsi les parcours de découverte.

5 – Ne pas compter uniquement sur Google

En se contentant de produire des métadonnées sous forme de balises Schema.org, on se conforme aux modèles et directives qui répondent avant tout aux objectifs d’affaires d’un géant du numérique. Bien que le balisage d’offres pour les moteurs de recherche fasse partie des bonnes pratiques web, Google ne garantit aucun résultat (longue lecture, mais excellent billet).

Attention: les métadonnées ne sont pas toujours utiles. Si vous souhaitez améliorer la valeur de votre site pour Google, corrigez les lacunes de conception et améliorez la valeur du contenu rédactionnel.

6 – Mesurer l’atteinte des objectifs

Finalement, la découverte d’offres culturelles sur un moteur de recherche est difficilement mesurable. Elle dépend de plusieurs facteurs extrêmement variables, comme le profil, l’intention présumée par l’algorithme et les usages antérieurs de chaque utilisateur. Ce sont donc les objectifs et indicateurs de mesure ayant été déterminés dans le plan stratégique qui permettront d’évaluer la réussite de celui-ci.

Utiliser des métadonnées sans tomber dans le solutionnisme

Ce ne sont pas les métadonnées qui produisent des résultats, mais les moyens déterminés par la stratégie. Il faut donc proposer des initiatives plus marquantes pour la diffusion et l’appréciation de nos offres culturelles. Par exemple, renouveler l’expérience de recherche sur un site en présentant l’information sous forme de fiches, de façon similaire à Google, mais selon d’autres règles que la popularité et la similarité.

Il n’existe pas de recette. Chaque projet étant unique, il doit se différencier pour se démarquer, et ce grâce au choix des canaux, plateformes, mots, images et liens adressés aux bons publics.

Surtout, il ne faut pas se contenter d’appliquer les consignes de Google. On doit également chercher à comprendre l’interaction complexe des systèmes et identifier les éléments stratégiques que nous pouvons contrôler.

Enfin, nous ne pouvons pas encourager le milieu culturel à se conformer à un système dont nous ne comprenons pas le fonctionnement et dénoncer, dans le même temps, la domination et l’opacité des GAFAM. Cette contradiction en dit long sur les connaissances qu’il nous reste à acquérir…

Découvrabilité

Faire parler les images: repérabilité et interopérabilité des métadonnées

Laisser un commentaire

Indexation participative d'une photographie.
Indexation participative d’une photographie. Photogestion [CC BY-SA 4.0], Wikimedia Commons
Je mentionnais dans un précédent billet sur le rayonnement des offres  culturelles  que « des images qui parlent et font du lien » facilitent le travail des moteurs de recherche.

Les images sont des éléments d’information et des données. Elles améliorent le repérage d’entités (personnes, organisations, œuvres, lieux, événements) dans des pages web. Elles contribuent au développement de nouveaux parcours de découverte. À titre d’exemple, nous pouvons mentionner le moteur de recherche Google Images (créé en juillet 2001) et Wikimedia Commons où sont déposées un nombre grandissant d’images, dont celles de galeries d’art, pour en favoriser la réutilisation.

Voici deux annonces récentes qui devraient sensibiliser les éditeurs de sites web et professionnels du numérique à l’importance de documenter les images et/ou d’adopter de meilleurs pratiques.

IIIF (International Image Interoperability Framework)

D’abord, le mois dernier, IIIF annonçait que l’annotation des images s’étend désormais aux images des contenus audio et images en mouvement (vidéo, film). De plus, lIIF rend son modèle compatible avec l’écosystème des données liées en passant du modèle Open Annotation aux standards du Web (W3C Web Annotations) et en facilitant l’usage du langage JSON-LD pour exprimer les données. IIIF est un format de transmission de données: il ne permet pas de gérer des collections.

A critical element of this release is the ability to move beyond static digital images to present and annotate audio and moving images. This is done by adding duration to the existing IIIF canvas model, which also features x and y coordinates as means of selecting and annotating regions. Now, images and video can be juxtaposed using open source software viewers — allowing the public to view time-based media in open source media players, and allowing researchers to use open assets to create new tools and works including critical editions, annotated oral histories, musical works with thematic markup, and more.

IIIF Announces Final Release of 3.0 Specifications

Google Images

Cette semaine, Google dévoilait une nouvelle fonctionnalité qui permet de spécifier les informations relatives à la licence d’utilisation d’une image: licence payante, Creative Commons. Cette fonctionnalité permet d’utiliser le langage de balisage Schema.org (appelé “données structurées” par la plateforme) ou les métadonnées IPTC qui sont incrustées dans les fichiers des photos numériques.

L’un des moyens permettant d’indiquer à Google qu’une image peut être concédée sous licence consiste à ajouter des champs de données structurées. Ces données structurées représentent un format normalisé permettant de fournir des informations sur une page et de classer son contenu.

Licence d’image dans Google Images (BÊTA)