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Découvrabilité

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: 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.

Découvrabilité

De données structurées à contenu structuré

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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?

Sciences de l'info

Nouveaux milieux documentaires en manque de spécialistes des sciences de l’information

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Carte de la science de l'information.
Diversité des disciplines et thèmes abordés par la science de l’information. Zythème, [CC BY-SA 3.0], Wikimedia Commons
En culture comme en commerce, les initiatives de mise en commun de données numériques, constituent de nouveaux « milieux documentaires ». Au Québec, pourtant, les compétences et méthodes du domaine des sciences de l’information sont rarement sollicitées. Les institutions d’enseignement et les associations professionnelles concernées devraient pourtant reconnaître, dans ces projets, les notions et enjeux entourant les systèmes documentaires classiques.

Voici quelques lectures récentes illustrant des défis que pourraient relever les spécialistes intéressés par ces nouveaux milieux documentaires.

Taxonomie pour des contenus en mutation

▣ Dominic Tardif. « Ces livres qui se dérobent aux étiquettes ». Le Devoir, 9 janvier 2021.

Cet article introduit certains défis actuels de l’élaboration d’un modèle de métadonnées qui permette de faire des liens entre les ressources de bases de données différentes.

Tout choix est subjectif; il n’y a donc pas de donnée neutre. Un modèle de classement ou de catégorisation peut être porteur d’exclusion, notamment de ce qui peut apparaître inclassable (personne non genrée, pratiques artistiques hybrides…) car il impose le choix d’un descriptif parmi un nombre limité d’options.

Que faire des œuvres qui n’ont pas été pensées et créées dans le cadre d’une pratique déjà bien étiquetée? Et surtout, comment documenter l’intention?

Ça devient un problème à partir du moment où des livres ne reçoivent pas la reconnaissance qu’ils devraient avoir parce qu’on les juge à partir de critères qui n’ont rien à voir avec leur projet littéraire.
Clara Dupuis-Morency, autrice et enseignante en littérature.

Comment, alors, respecter la création, anticiper les biais et éviter que la perspective d’une culture dominante n’occulte celles d’autres cultures?

Un catalogage qui se satisferait de distinguer les textes de fiction des textes entretenant un rapport plus immédiat au réel serait donc inefficace.
ibid.

Algorithmes de recommandation personnalisée

▣ The NYT Open Team. « We Recommend Articles With a Little Help From Our Friends (Machine Learning and Reader Input) ». NYT Open, 14 janvier 2021.

Ce billet publié par l’équipe des produits numériques du New York Times met en lumière le travail d’indexation et de catalogage requis par le développement d’un algorithme de recommandation. Il souligne l’importance d’intégrer la pensée humaine aux processus automatisés de traitement documentaire.

Le nettoyage des données et l’amélioration de la qualité descriptive des métadonnées sont des opérations essentielles à l’exploitation d’une base de données. Elles le sont également dans le cas d’un programme d’apprentissage automatique ayant pour objectif l’entraînement ou le bon fonctionnement d’un algorithme de recommandation.

When we took a deeper look at a few of the incorrect labels, we could often understand why the model assigned the label, but saw that correcting the mistake requires human judgement. It takes knowledge of history and society, as well as the ability to recognize context to intuit that some articles are better suited for some interest categories than others.
The NYT Open Team

(…)

Readers trust The Times to curate content that is relevant to them, and we take this trust seriously. This algorithm, like many other AI-based decision-making systems, should not make the final call without human oversight.
ibid.

De taxonomie à ontologie: un défi de taille!

▣ Heather Hedden. « Hierarchies in Taxonomies, Thesauri, Ontologies, and Beyond ». The Accidental Taxonomist, 20 janvier 2021.

À lire avant de convertir une taxonomie (ou tout autre vocabulaire contrôlé) en ontologie. Il s’agit bien de référentiels ayant des rôles différents et la problématique réside principalement dans les caractéristiques spécifiques de ces différents modes d’organisation des connaissances. Par exemple: l’adaptation de la structure hiérarchique d’une taxonomie à la structure en graphe d’une ontologie de domaine.

The problem is that the definitions and rules for hierarchies vary depending on the kind of knowledge organization system, so you cannot assume that a hierarchy in one system converts to a hierarchy in another system.

(…)

“Hierarchy” can have various types and uses. Not all kinds of hierarchies are reflected in even in taxonomies, which tend to be quite flexible. The rules are stricter when it comes to thesauri. Finally, in ontologies, there is only one kind of hierarchy.
Heather Hedden, taxonomiste, ontologiste, autrice et formatrice.

Culture de l’information et méthodes de travail

▣ Mike Tung. « From Knowledge Graphs to Knowledge Workflows ». Diffbot, 19 janvier 2021.

Le concept de « graphe de connaissance » (knowledge graph), a été popularisé par Google, bien que des structures de données en graphes existaient auparavant dans différents domaines. Ce type de structure est souvent perçu comme une solution qui permette d’imposer un modèle descriptif assurant la visibilité et/ou l’interopérabilité de ressources informationnelles.

L’adoption d’un modèle descriptif unique entraîne cependant une uniformisation des perspectives qui conduit à l’aplatissement des connaissances. C’est également la source de problèmes rarement anticipés. Par exemple: l’adoption d’un vocabulaire commun dans toute l’organisation va-t-elle «pérenniser» vos données ou entraîner des réunions sans fin pour débattre de ses mises à jour des vocabulaires et des ontologies sont discutées?

If we instead listen to the problems information workers have, spend a day shadowing them in their jobs, and design solutions that integrate knowledge-tech in a lightweight way to automate tedium, then we have a shot at solving a larger set of problems, to benefit more of society.
Mike Tung, CEO Diffbot.

Au-delà du solutionnisme technologique, il faut explorer les bénéfices issus du développement d’une véritable culture de l’information au sein des organisations. Cela signifie que la gestion et la qualité de l’information sont des responsabilités devant être partagées dans une organisation et non plus limitées au service des technologies de l’information.

Découvrabilité hors du Web des moteurs de recherche

▣ Greta Bahnemann, Michael Carroll, Paul Clough, Mario Einaudi, Chatham Ewing, Jeff Mixter, Jason Roy, Holly Tomren, Bruce Washburn, Elliot Williams. « Transforming Metadata into Linked Data to Improve Digital Collection Discoverability: A CONTENTdm Pilot Project. OCLC, 2021.

OCLC, un organisme sans but lucratif au service des bibliothèques, rend compte d’un projet pilote sur la transformation des métadonnées de collections en données liées. Il nous rappelle que la découvrabilité recherchée n’est pas celle qui se mesure à l’aulne des résultats de Google ou des cotes de popularité des plateformes de contenus.

Les bases de données en graphe – il faut le répéter – ne sont pas indexées par les moteurs de recherche. Il existe d’autres espaces numériques où l’accès à la culture pourrait fournir des expériences de recherche et découverte pertinentes et efficaces. Exemple: naviguer à travers des collections qui proposent des connexions que des bases de données classiques n’arrivent pas à révéler.

Representing what is locally unique yet making local information legible to outsiders and creating a mechanism where differences can be understood, bridged, and linked is an important part of what public libraries using newer descriptive systems can surface.

À l’image des initiatives de la BnF et d’Europeana, le projet d’OCLC a permis à des institutions de se familiariser avec des méthodes et outils du web sémantique :

The Linked Data project demonstrated the amount of work involved in the transition to linked data, but also that the tools exist and that the workflows can be developed.

Pour une vision systémique du numérique

Les initiatives et projets qui visent à structurer l’information pour le numérique constituent de nouveaux milieux documentaires, hors des lieux habituels que sont les bibliothèques, centres de documentation et fonds d’archives. Les professionnels des sciences de l’information sont formés pour relever les défis inhérents aux « espaces» numériques que sont les sites web, les plateformes commerciales, le Web des données et, même, les jeux de données ouvertes. Il serait temps que la rencontre entre tous ces acteurs se réalise. La réussite de nos initiatives en dépend.

Découvrabilité

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

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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

Comment rendre votre information repérable, accessible et interopérable

2 commentaires

Ce billet s’inscrit dans la ligne du précédent, qui appelait à remplacer le terme fourre-tout de découvrabilité par les objectifs, beaucoup plus concrets, de repérabilité, accessibilité et interopérabilité.

Diagramme illustrant la recherche augmentée dans un brevet déposé par Google en 2013
Diagramme illustrant la recherche augmentée, brevet déposé par Google en 2013.
Source de la référence: ce billet de Bill Slawski.

Nos sites web sont des ensembles d’informations structurées pouvant être repérées, consultées, utilisées et interconnectées sur la grande plateforme ouverte qu’est le Web. C’est pour cette raison que les nôtres sont au cœur de la découverte de contenus et d’offres diverses. Nous devrions consacrer prioritairement nos efforts à les moderniser. Parce qu’aujourd’hui, tout part de là.

Objectif: aider les moteurs à repérer et lier des entités

Les moteurs de recherche indexent le contenu des pages web. Grâce au développement de bases de connaissances structurées (Knowledge Graph), ceux-ci peuvent repérer dans chaque page des choses ayant une signification spécifique, comme des personnes, des lieux, des événements ou des œuvres. Ces choses sont appelées “entités nommées”. Les entités nommées qui sont repérées sont catégorisées et associées selon le modèle d’organisation propre à chacune des bases de connaissances des moteurs de recherche.

Nos sites web, lorsqu’ils sont bien conçus, alimentent ces bases de connaissances. C’est pour cette raison qu’il faut prioriser l’amélioration de la repérabilité des contenus sur nos sites avant de verser des données dans Wikidata. Cette base de connaissances, tout comme d’autres, sert à réduire l’ambiguïté entre des entités (homonymes) et à valider les liens entre elles. Elle ne remplace cependant pas les sources d’information interconnectées, classifiées et référencées que sont les sites web.

Stratégie: quoi, pour qui, avec quels objectifs?

L’amélioration des conditions de repérabilité de l’information ne produit pas de résultat immédiat, contrairement aux tactiques de référencement organique de pages. Elle s’inscrit dans la durée et doit s’appuyer sur des notions précises plutôt que sur des mythes.

La réflexion stratégique permet de déterminer les objectifs à atteindre, les questions auxquelles les données doivent répondre, les publics cibles et les caractéristiques des offres à mettre de l’avant. Les objectifs vérifiables et mesurables de la “découvrabilité” sont les indicateurs de succès qui ont été déterminés en amont dans la stratégie numérique.

Responsabilités: qui fait quoi?

Comme je l’ai déjà mentionné dans un autre billet, nous ne devons plus concevoir des sites web comme des documents, mais comme des plateformes de données. Il faut nous affranchir d’un modèle de conception hérité du document imprimé afin de concevoir le site en commençant par les modèles de données plutôt que par les modèles de pages. Viennent ensuite la définition des structures représentant le ou les domaine de connaissance, puis la représentation des types d’entités sous forme de nœuds et de liens pour former, finalement, des graphes. Tout ceci nous oblige à revoir la méthodologie de conception de sites et à faire appel à des compétences qui sont rarement sollicitées pour des projets web.

Il ne s’agit pas uniquement de savoir comment intégrer ce processus dans les activités d’un projet, mais aussi de savoir ce qui doit être fait à l’interne et ce qui doit, par contre, être confié à des spécialistes.

Il n’existe pas de recette toute faite, ni d’application, pour améliorer ainsi l’organisation de l’information. L’élaboration d’un modèle de données représentant différentes entités et les relations qui les définissent est un travail de spécialiste. De plus, la spécificité des offres, objectifs stratégiques, publics cibles et environnements technologiques soulèvent des questions auxquelles une présentation de 3 heures ne permet pas de fournir de réponses solides.

Trois étapes essentielles pour rendre l’information plus repérable et découvrable

J’utilise des outils simples pour accompagner des équipes dans leurs démarches d’amélioration de sites web et de description de contenus avec des données structurées. Cependant, les projets n’avanceraient pas si ces équipes étaient livrées à elles-même, sans ressources pour répondre aux nombreuses questions que la démarche permet de soulever.

Comment améliorer la découvrabilité de contenus culturels sur un site web? Les principes d’organisation et de rédaction des sujets des pages d’un site contribuent à la visibilité des contenus dans les résultats des moteurs  recherche. Voici trois étapes essentielles d’une méthode conception web pour une information plus repérable et découvrable:

1. Organiser le site web autour des entités

L’organisation du site et la structure de l’information concernent les pages web lisibles par des humains et indexables par des machines (voir Structurer l’information autour d’entités repérables) et le code informatique de ces pages qui est interprétable par des machines (lire Schema.org n’est pas le moteur de recherche).

Vous pouvez évaluer en quelques points si la structure et le contenu des pages de votre site fournissent aux éléments d’information (entités nommées, métadonnées, mots clés) les meilleures conditions d’exploitation, pour des visiteurs et pour des moteurs de recherche.

  • Arborescence (accès aux offres et contenus).
  • Nomenclature (alignement de la taxonomie sur les publics cibles).
  • URL unique et lisible pour chaque offre et contenu.
  • Images (nomenclature de fichier, texte alternatif, résolutions).
  • Description (caractéristiques, attributs distinctifs, expérience).
  • Information à valeur ajoutée (liens vers d’autres sources d’information complémentaire).

2. Faire “du lien”

Comment évaluer le potentiel de rayonnement de vos contenus dans le numérique?

  • En cartographiant l’écosystème composé de points et de liens qui jouent un rôle central dans leur visibilité et découverte.
  • En identifiant les points (site web, réseaux sociaux, sites de partenaires) permettant d’établir des connexions pertinentes vers vos offres.

Vous reporterez ensuite, dans une grille, les points ainsi identifiés, puis dresser l’inventaire détaillé de l’information diffusée, de la fréquence des publications, des rôles et responsabilités de chacun. Vous serez alors en mesure de:

  • Déterminer les points permettant de rejoindre différents publics (en d’autres termes, associer les bons canaux et contenus aux bons publics).
  • Identifier les liens à créer ou à solidifier ainsi que les partenariats à développer.

3. Décrire les entités

Cette grille permettra d’identifier les métadonnées qui rendent vos offres et contenus uniques et plus faciles à trouver. Vous pouvez à la fois:

  • Trouver les mots pour différencier votre offre auprès de vos publics cibles.
  • Fournir des métadonnées permettant aux moteurs de recherche de fournir des réponses personnalisées.

Ces activités devraient être réalisées en groupe, au sein d’une organisation ou, lorsqu’il s’agit d’une initiative collective, avec les représentants de différentes organisations.

Découvrabilité

Découvrabilité = Repérabilité + Accessibilité + Interopérabilité

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Standards W3C: repérabilité, accessibilité, interopérabilité

Traditionnellement, des réponses sont retrouvées à partir d’une collection de documents ou d’un graphe de connaissances.
(«Traditionally, answers have been retrieved from a collection of documents or a knowledge graph», Google AI Blog)

Traditionnellement ?

Cet adverbe est ici associé à «graphe de connaissances»: une technologie et des pratiques documentaires que nous ne maîtrisons pas.

Cette association, signale l’ampleur de l’écart entre notre conception des systèmes d’information, qui a peu évolué depuis l’invention des bases de données (pré Web), et le développement de graphes de données interconnectables (entité-relation) permettant, depuis plusieurs années déjà, de raisonner sur des connaissances.

Découvrabilité

Je préfère ne plus employer le terme « découvrabilité » car il porte l’illusion de pouvoir pousser des contenus sur les écrans des utilisateurs, comme à l’époque d’avant Internet. Cet espoir, qui façonne la plupart de nos projets connectés, est probablement la source de leur plus grande faiblesse.

Afin de faire évoluer nos usages du Web, il faut que nos initiatives numériques aient d’autres objectifs, plus concrets et vérifiables, que la découvrabilité. Ce mot trahit notre incapacité à faire évoluer notre compréhension du Web face à des entreprises qui se sont constituées en misant sur ses possibilités ultimes.

S’agit-il d’une caractéristique de l’information ou d’une activité de promotion? « Découvrabilité » est un néologisme dont nous n’arrivons pas à rapporter le sens à un savoir commun. Et pour cause: chaque spécialiste ou consultant l’adapte à ses compétences et à sa capacité d’intervention. L’absence de définition commune et précise ne facilite donc pas la convergence des initiatives numériques.

Je crois que nous aurions intérêt à remplacer ce concept flou par trois objectifs concrets pour lesquels il existe des connaissances formalisées et des outils pratiques: repérabilité, accessibilité et interopérabilité.

Repérabilité

Information documentée de façon à pouvoir être identifiée et localisée le plus aisément possible (architecture du site web, taxonomie, métadonnées). Synonyme: trouvabilité.

Accessibilité

L’information se trouve dans le Web et est accessible tant aux humains (contenu ouvert) qu’aux machines et algorithmes (indexation par les moteurs de recherche). L’accessibilité du web, qui vise initialement à permettre aux personnes handicapées d’accéder aux contenus et services web, est l’une des composantes de l’accessibilité numérique.

Interopérabilité

L’information est exprimée selon les standards universels, libres et ouverts d’accessibilité et de lisibilité pour les humains et les machines (protocole de communication HTTP, adressage URL, langage HTML). Voir ses enjeux, principes et typologies présentés dans Wikipedia.

***

Le Web est la seule plateforme permettant de publier de l’information de façon repérable, accessible et interopérable par qui ou quoi que ce soit. C’est pour cette raison que l’amélioration de la découverte d’offres et de contenus, dans un monde numérique, dépend de la structure de l’information publiée sur les sites web.

Dans le prochain billet, nous verrons pourquoi il faut revoir la façon dont nous concevons nos sites web et ce que tous devraient savoir pour adopter de nouvelles bonnes pratiques.

Découvrabilité

Et si le rayonnement des offres culturelles passait par de meilleurs sites web?

Un commentaire

Illustration du concept de pertinence dans un écosystème numérique
Concept de “pertinence”, dans un écosystème numérique. GinsuText [CC BY-SA 3.0], Wikimedia Commons
Favoriser la visibilité des contenus culturels québécois en ligne n’est pas une question de technologie. Les solutions technologiques, quelles qu’elles soient, ne peuvent améliorer la qualité de l’information. À ce titre, je ne parle pas des bases de données. Leur absence de traitement documentaire adéquat est connue. Je parle du contenu de sites web que même la présence de balises Schema n’arrive pas à rendre plus exploitable par des moteurs de recherche.

Structurer l’information autour d’entités repérables

Pourtant, plus de vingt ans après la naissance du web, la conception de sites est encore largement influencée par la production de documents imprimés.  Si la forme et le design se sont adaptés aux modes et aux supports, la structure et la conception de l’information n’ont pas bougé. Nos sites sont encore conçus pour être lus par des humains.

Voici quelques éléments qui sont essentiels pour faciliter le repérage d’entités (personnes, organisations, œuvres, lieux, événements) par des moteurs de recherche et autres applications.

Un site pour être dans le web

Un site web est au centre d’un écosystème numérique. C’est une adresse où se trouve de l’information accessible selon des standards universels et ouverts. C’est également un espace de publication qui n’est pas assujetti à d’autres objectifs que ceux de son propriétaire. Constitué de pages et de documents reliés entre eux et à d’autres sites web par des hyperliens, il peut se trouver sur le parcours d’utilisateurs et de moteurs de recherche. Un site web marque l’existence d’une entité dans cette application qui opère sur l’Internet et qui s’appelle le Web.

Ne compter que sur des réseaux sociaux pour avoir une présence numérique est une pratique qui réduit le potentiel de rayonnement et de découverte de nos contenus culturels.

Une URL pour chaque offre

Le développement des moteurs évolue rapidement vers le repérage et l’interprétation d’entités nommées (noms propres ou expressions définies comme un événement) dans des données non structurées. Pour faciliter le repérage d’un événement ou d’une œuvre, il faut lui attribuer une page spécifique. Publier plusieurs offres dans la même page ne permet pas à une machine de traiter adéquatement l’information qui y est présente. L’unicité et la persistance de l’URL signalent la présence d’une entité «événement» ou «œuvre» qui est liée à l’entité organisation.

Des mots qui connectent avec des publics

L’intégration des balises du vocabulaire Schema.org permet d’identifier des types d’offres et de générer des aperçus, ou résultats enrichis, dans certains cas d’usage (expressément non garanti par Google). Celles-ci ne permettent cependant pas aux moteurs de recherche de différencier une offre d’autres offres similaires. Ce sont alors des mots (description, titre, caractéristiques) qui peuvent générer des liens entre l’information recherchée par des utilisateurs et les données non structurées qui sont présentes dans la page web.

Le choix des mots employés est stratégique parce que ceux-ci peuvent être utilisés pour fournir une réponse plus précise à une question (et cela, tant dans le contenu d’une page que dans le balisage qui est intégré dans son code HTML). Il s’agit d’établir des connexions avec les vocabulaires et intérêts des publics cibles et de rendre le contenu indexé unique ou le distinguer d’autres contenus similaires.

Des images qui parlent et font du lien

Parmi les conditions qui facilitent le traitement de l’information par les moteurs de recherche, on ignore trop souvent celles qui concernent les images. Une page qui comprend une image sera préférée à une autre qui n’en a pas. Si des liens, dans le code HTML de la page, fournissent un accès à des fichiers contenant trois résolutions de cette image (1X1, 4X3, 16X9), le contenu sera assurément exploitable. dans des résultats de recherche et sur de petits écrans. Notez que l’optimisation des images est automatiquement prise en charge par certains systèmes de gestion de contenu et certains thèmes de  WordPress.

Nommer le fichier d’une image en utilisant des mots qui sont pertinents avec la description de son contenu en facilite l’exploitation et la gestion.

Des liens pour relier des entités nommées

Ne pas faire de liens, hors d’un site web, afin d’y retenir les internautes nuit au rayonnement. Le déploiement de liens entre les acteurs concernés par la création, production et diffusion d’un contenu culturel souligne la présence numérique de chacun. La simple présence de liens vers des sources d’information externes enrichit l’information tout en favorisant des découvertes. Par exemple, relier des entités nommées autour d’une production audiovisuelle (œuvres musicales, lieu historique, réalisatrice et d’acteurs) améliore leur potentiel d’être découvertes par des humains et des machines.

Des sites web pour construire un réseau d’hyperliens

Le rayonnement et la découverte de nos contenus culturels sur le web dépendent, avant tout, de l’organisation et de la structure de l’information sur nos sites web. Ne pas avoir son propre site, c’est ne pas faire partie du web ouvert, interopérable et de plus en plus interprétable par des machines. C’est également laisser à d’autres le soin de parler de vous. Mais, c’est surtout, renoncer aux moyens les plus simples et accessibles (vous rappellez-vous les blogolistes ou “blog roll” ?) que nous ayons pour relier les personnes, les organisations, les œuvres, les événements et les lieux, sur nos territoires et sur tout le Québec.

Mais si l’amélioration de la qualité de l’information numérique repose sur de meilleurs sites web, faudrait-il alors revoir les programmes de financement qui en excluent le développement ?

Les acteurs culturels doivent-ils devenir spécialistes de l’information numérique ?

Les fournisseurs de services web ne sont-ils pas en première ligne lorsqu’il s’agit de conseiller et de réaliser des projets pour les acteurs culturels ? La même question se pose concernant les exigences de découvrablité des programmes de financement. Où sont les compétences nécessaires pour offrir un accompagnent qui soit susceptible d’apporter des améliorations notables ?

Nécessaire mise à jour des connaissances et des programmes de formation

En l’absence de connaissances formalisées et de méthodes pédagogiques pour améliorer la littératie de l’information numérique (car c’est bien de cela dont il s’agit), le milieu culturel est laissé à lui-même. Il fait face à une variété d’interprétations, d’approches et de propositions stratégiques et technologiques dont il n’est pas en mesure d’évaluer l’exactitude, la pertinence ou le rendement potentiel.

Il serait donc urgent de réunir des représentants des domaines des sciences de l’information et des technologies numériques, des secteurs industriels et académiques,  afin de proposer une mise à jour des compétences et des formations.

Médias mutants

Le journalisme d’enquête et le graphe de connaissances de Google

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Google annonce un changement à son algorithme afin de promouvoir le journalisme d’enquête.

Mais ceci servira surtout à améliorer la quantité de données contenues dans son graphe de connaissances (knowledge graph) et d’étendre son influence sur ce que nous voyons sur le web.

Diagramme: Intégration d'information collectée sur le web dans le graphe de connaissances de Google.
Intégration d’information collectée sur le web dans le graphe de connaissances de Google. Source: SEO by the Sea.

Bill Slawski est un spécialiste de l’optimisation pour moteurs de recherche. Sa formation de juriste lui permet de porte une attention particulière aux  demandes de brevet. Il en commentait  une, récemment, qui fait référence au développement du graphe de connaissances (knowledge graph) de Google.  Elle concerne l’intégration, dans son graphe,  d’information collectée sur le web, afin d’accroître la masse de données :

The patent points out at one place, that human evaluators may review additions to a knowledge graph. It is interesting seeing how it can use sources such as news sources to add new entities and facts about those entities.

Comme chez les autres entreprises dont le modèle d’affaires repose sur la donnée, une grande partie du traitement de l’information  et de la production de données résulte du travail non rémunéré d’amateurs et passionnés:

How can you teach an algorithm to understand all these distinctions? Gingras said Google is doing so through its Quality Raters, a global network of more than 10,000 individuals who offer feedback on Google’s search results, which in turn is used to improve the company’s search algorithms.

Google says it will do more to prioritize original reporting in search

Ceci sert-il les intérêts du journalisme ? Probablement, mais il est trop tôt pour le vérifier. Cela sert surtout à développer une connaissance très poussée de nos rapports à l’information et de permettre à d’autres d’influencer notre vision du monde et de fabriquer des opinions.  S’informer sur le scandale Facebook – Cambridge Analytica devrait nous faire prendre la mesure de l’intervention de  ces systèmes dans notre développement social, notamment, la fabrication d’opinions et d’antagonismes.

Découvrabilité

À quelles questions répondent vos (méta)données ?

2 commentaires

Question: Meaning of life, the universe and everything, Douglas Adams
Capture d’écran “gVIM with 42 help”, Wikimedia Commons

Mise à jour 2019-09-07: ajout, à la fin du billet, d’information concernant les cas d’usage, suite à un commentaire exprimé sur Facebook.

Produire et réutiliser des données descriptives, ce n’est pas travailler sur une solution, mais sur des questions.

Quelle est la finalité du projet ?

Comment savoir si les données d’une organisation ou d’un collectif ont un fort potentiel informationnel ? Comment ces données peuvent-elles répondre à des questions qui demandent de faire des liens entre des entités et d’interpréter des relations ?  Si ces données ne sont pas suffisamment riches en information, comment les lier avec celles provenant d’autres sources, ouvertes et privées, pour les valoriser ?

La finalité de projets de données est de générer l’information la plus riche afin de répondre à des questions à la satisfaction des publics cibles. Toute initiative devrait donc débuter par un diagnostic de la disponibilité et de la qualité des données.  Cependant, comment effectuer un tel exercice sans savoir à quels besoins répondront-elles ou, plus exactement, à quelles questions devront-elles répondre ?

Trouver les bonnes questions: la dimension cognitive des projets

La dimension cognitive des projets numériques se rapporte à la sélection, l’organisation et le traitement de l’information. Ces activités doivent réunir des perspectives et compétences diversifiées: de la connaissance du domaine et des publics à la modélisation de l’information.  Il s’agit d’un travail collaboratif qui doit être réalisé en amont de la conception technique. Cette étape est rarement bien planifiée et réalisée, faute de budget, ressources ou méthode de travail. Pourtant, elle constitue le coeur du projet.  C’est, de plus, un processus qui permet d’améliorer la littératie numérique et développer des pratiques collaboratives au sein d’une organisation et d’un partenariat.

Interroger les données: repenser les vieilles interfaces 

Les vieux modèles d’interfaces de recherche influencent notre conception des questions que nous posons aux ensembles de données.  Elles forcent les utilisateurs à formuler leurs questions en fonction de critères limités. Ces interfaces pré web qui sont encore utilisées pour donner accès au contenu de catalogues en ligne  sont nettement déclassées par la recherche en langage naturel.

Cocher des critères comme la date, l’auteur, le sujet ou le titre ont assez peu à voir avec les comportements et besoins des utilisateurs.  L’indexation des  contenus et le paramétrage du moteur de recherche des sites sont généralement peu élaborés.  Par exemple, explorer les archives du journal Le Devoir est plus intéressant à partir de l’interface de Google. Il suffit de limiter la recherche au site et d’ajouter des expressions ou, même, des questions , comme ceci: « site:https://www.ledevoir.com/  causes du changement climatique ».  On peut alors explorer les textes, images et vidéos.  Les traces de nos usages ne serviront cependant pas les intérêts du média, mais le  modèle économique du moteur de recherche.

Remplacer les cas d’usage par une approche narrative

Avant de développer de nouvelles plateformes, il y aurait place à amélioration pour répondre aux  besoins d’information spécifiques des publics et accompagner le développement de services à valeur ajoutée.

Mais trouver les bonnes questions à poser requiert une  connaissance des publics cibles et, pourquoi pas, leur participation. Pour cela, il convient de remplacer l’approche technologique (cas d’utilisation) par une approche narrative, plus concrète et plus proche du phénomène informationnel (lier des données pour raconter une histoire).

When we frame information about an object we focus attention on certain aspects of that object or its history. It’s just like choosing a new frame for a painting, which then highlights different qualities of the artwork. Framing is less about the information we feature in a label and more about how we present that information.

Le sujet de cet article dépasse le domaine muséal: What makes a great museum label?

Exploiter des données plus riches de sens

Notre relation aux contenus culturels est de l’ordre du ressenti, du goût et des intérêts. Cependant, nos bases de données et catalogues fournissent une information factuelle, organisée de façon uniforme et anodine, bien loin de la diversité des cultures et expériences humaines.  D’autres métadonnées pourraient jouer un rôle aussi important que les métadonnées classiques de type catégorie-titre-auteur, pour la personnalisation des services et pour l’analyse des données d’usage.

Sous la direction d’Yvon Lemay et Anne Klein, de l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information, Archives et création: nouvelles perspectives en archivistique regroupe des publications de recherche sur l’exploitation des archives dans le domaine culturel (arts visuels, littérature, cinéma, musique, arts de la scène, arts textiles et Web). Cette publication devrait être lue par quiconque souhaite réfléchir sur la mise en réseaux des données sur la culture.

Indexation – Émotions – Archives, la recherche menée par Laure Guitard, se rapporte plus spécifiquement à l’enrichissement des modèles de données par la représentation de la charge émotionnelle des contenus et objets (page 151).

l’indexation – professionnelle et collaborative – pourrait permettre d’inclure l’émotion dans la description des archives afin que cette dernière soit reconnue comme une clé d’accès aux documents

Je souligne, avec cette référence, l’importance de la recherche académique et des regards croisés entre domaines d’étude pour apporter de la profondeur à des idées. Les monocultures sectorielle,  disciplinaire et technologique nuisent à nos ambitions numériques.

Renforcer le volet cognitif des projets

Il faut revoir des modèles d’indexation de contenu, ou de production de métadonnées. Disposer de données plus riches permet d’analyser la relation de l’utilisateur au contenu, de mieux connaître les publics,  de développer des algorithmes de recommandation et, finalement, d’imaginer d’autres façons de valoriser des catalogues, fonds et répertoires.

Nous ne devons pas nous laisser démonter par la complexité des projets ou, pire: brûler de précieuses ressources en « coupant les coins ronds». Nous pouvons y faire face en mettant en commun des ressources et des expertises diversifiées et en élaborant d’autres méthodes de travail. Donnons-nous du temps, mais commençons dès maintenant.

Ajout d’information concernant les cas d’usage et l’approche narrative, à la suite d’une très bonne question posée par Frédéric Julien, sur Facebook.

Extrait du commentaire de Frédéric : 

Je ne suis par contre pas certain de comprendre ce que tu entends par “remplacer les cas d’usage par une approche narrative”. Au cours de la dernière année, j’ai eu la précieuse occasion de participer à quelques exercices de consultation auprès de créateurs et usagers de données dans le cas du projet 3R. Ce que j’y entendu a énormément contribué à ma réflexion sur les cas d’usage dans le cadre de l’initiative ANL [Un avenir numérique lié]. Ces deux méthodologies ne me semblent pas du en contradiction l’une avec l’autre (ni avec ce que tu décris dans ton billet… à moins que certains détails ne m’échappent).

Réponse:

/…/ une approche narrative permet de réaliser des cas d’usage en les mettant en contexte (le “comment”). J’emploie un terme fort, “remplacer”,  pour attirer l’attention sur une étape du projet sur laquelle se fondent beaucoup d’objectifs (et d’espoirs). C’est une étape cruciale pour la mise en relation de l’information avec des utilisateurs. Elle est trop souvent escamotée ou sert uniquement à construire des exemples de requêtes.
Suivre une approche narrative ne signifie pas raconter une histoire, mais analyser des comportements, des usages, des interfaces et des structures de données pour produire des exemples qui vont démontrer l’utilité ou la valeur ajoutée du système.
Cependant, les cas d’usage réalisés de façon habituelle (comme en informatique), portent sur le “quoi” (les données, les étiquettes à mettre) alors que les éléments de la recherche et de la découverte ne sont plus les mêmes:

  • Interrogation de données liées conçue comme des requêtes sur des BD tabulaires (où est le potentiel du liage de données?)
  • Travail de terrain très rarement réalisé avec des utilisateurs finaux, dont des non-usagers (ex: non-visiteurs de musées) et des non-amateurs de certains type d’offres (ex: films québécois).
  • Confusion entre parcours de recherche et de découverte (qu’est-ce que chercher? découvrir? comment cela se produit-il dans des contextes spécifiques, avec certains supports et chez certains types d’utilisateurs ?)