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Découvrabilité

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

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

Faible potentiel de découvrabilité

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

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

Une technique de promotion parmi d’autres

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

Une étape dans l’entonnoir de la conversion

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

Comment améliorer le potentiel des données ouvertes et liées

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

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

4 phases d’un projet de données ouvertes et liées

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

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

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

Découvrabilité

Wikidata: pour Google ou pour le Web des données?

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

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

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

Wikidata pour le Web des données

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

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

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

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

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

Impulsion d’une véritable transformation

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

Modernisation d’un système de gestion documentaire

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

Contournement des défis du Web sémantique

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

Interopérabilité accrue des données

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

Petit rappel

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

Deux grands défis d’un projet de données

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

Expérience de recherche

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

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

Mobilisation des utilisateurs(trices)

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

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

Wikidata: oui, mais pour des résultats concrets

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

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

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: les données et métadonnées sont-elles toujours utiles?

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

Google: rédiger et communiquer

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

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

Balises Schema.org et fonctionnalités de Google

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

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

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

Plateformes: documenter et organiser

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

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

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

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

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

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

Rédiger un texte ou produire des données?

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

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

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

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

En conclusion

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

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

Découvrabilité

Les données ne sont pas la panacée de la découvrabilité

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Dessin original: ArtsyBee via Pixabay

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

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

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

La méthodologie, talon d’Achille de la découvrabilité

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

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

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

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

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

Halte au solutionnisme!

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

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

Et mes données, alors ?!?

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

Découvrabilité

Découvrabilité: oui, mais dans quel environnement technologique?

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

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

Recherchée: méthodologie de projet

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

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

Numérique: différents environnements technologiques

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

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

Web (pages)

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

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

Web sémantique (données ouvertes et liées)

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

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

Base de données relationnelles

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

Données ouvertes

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

Quel est l’environnement concerné?

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

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

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

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

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

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

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

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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

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.

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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

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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

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

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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

Découvrabilité: des métadonnées, oui, mais dans quel but?

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Machinerie (chaîne de montage)
Machine à produire des résultats. Tetra Pak [CC BY-SA 2.0], Wikimedia Commons
Il faut encore le répéter: produire des métadonnées n’est pas une stratégie et se contenter d’intégrer des balises Schema.org dans une page web ne garantit pas nécessairement la découvrabilité d’une offre. À l’inverse, par contre, une bonne stratégie permet de choisir les bons outils et les bonnes métadonnées.

Retour sur des notes prises en lisant des propositions de projets numériques.

À la recherche de la stratégie perdue

L’absence de réflexion stratégique est le talon d’Achille de la plupart des propositions de projets et de plans de découvrabilité. Pourtant, qu’il s’agisse de baliser des types de contenu à l’intention des moteurs de recherche ou de décrire des ressources dans un catalogue en ligne, la production de métadonnées utiles s’appuie sur la connaissance des publics cibles et des résultats recherchés.

La meilleure façon d’évaluer le résultat des efforts déployés pour qu’une offre ou un contenu rejoigne ses publics est de fixer des objectifs mesurables et réalistes. Et pour cela, il faut avoir élaboré une stratégie basée sur la connaissance du marché, des opportunités et des contraintes propres à l’organisation.

Les connexions entre votre offre et ses publics cibles

Les algorithmes des plateformes évoluent vers une personnalisation accrue des réponses qu’elles proposent en s’appuyant sur les profils de leurs utilisateurs. Nos sites web devraient faire de même en fournissant des éléments d’information qui « parlent » aux publics cibles et qui, conséquemment, facilitent le travail des moteurs de recherche.

Petit rappel: nous découvrons de l’information sur l’interface d’un moteur de recherche, mais c’est celui-ci qui la trouve. Et cela, en fonction d’un traitement algorithmique fondé sur :

  • la popularité (ou l’autorité) des contenus;
  • leur similarité avec le profil et l’historique de navigation de l’utilisateur.

Avant de tout miser sur des métadonnées

Voici quelques éléments clés sur lesquels réfléchir avant de déterminer les activités à réaliser dans le cadre d’un plan de découvrabilité:

  • Peu importe les activités évoquées par le terme, la découvrabilité n’est mesurable qu’à l’aide des objectifs déterminés par la stratégie. Pas de stratégie: pas d’objectifs donc pas d’évaluation des résultats. Et cela s’applique autant à une stratégie de promotion qu’à des initiatives de mutualisation de données et de modélisation de connaissances pour le web sémantique.
  • Les moteurs de recherche ne sont que l’un des vecteurs de la découverte. Celle-ci n’advient pas que par l’entremise de machines car la recommandation est encore largement sociale — réseaux sociaux, réseaux professionnels et académiques, bibliothécaires, libraires, médias et publications spécialisées. Les métadonnées ne sont que l’un des moyens à mettre en œuvre, au même titre qu’une page Facebook ou une chaîne YouTube, au service d’une stratégie.
  • Se contenter d’intégrer des balises ne permet pas aux moteurs de recherche de fournir aux utilisateurs les réponses correspondant le plus à leurs profils ni de différencier une offre au sein d’une même catégorie, comme des événements, par exemple.
  • Les deux cotés d’une même page :
    • Métadonnées dans le code HTML: les modèles Schema.org permettent aux moteurs de recherche de catégoriser des types de contenu.
    • Données dans le contenu d’une page web: certains éléments d’information repérables, tels que des entités nommées et des mots clés, facilitent la contextualisation et la personnalisation des résultats de recherche.
  • Il faut se tenir bien informé de l’évolution du moteur de recherche et de ses consignes d’utilisation avant d’indexer des offres avec Schema.org. Les objectifs de Google varient dans le temps, selon les types de contenu et selon les ententes qu’il conclut avec certaines grandes sources de données, comme par exemple, des plateformes musicales.
  • Un site web qui fournit de l’information structurée pour des machines et qui contribue à un écosystème de liens utiles pour des humains est un excellent investissement stratégique.
  • Tous les acteurs de l’écosystème numérique d’une offre culturelle contribuent au rayonnement de celle-ci par l’information offerte sur leurs sites web . Ceux-ci participent également au déploiement d’un réseau d’hyperliens fournissant des données contextuelles aux moteurs de recherche et des parcours de découverte aux humains.
  • Un bon plan de découvrabilité résulte d’une connaissance des publics cibles et de l’utilisation réfléchie et coordonnée de différents outils: référencement, modèles Schema.org, contributions à Wikipédia et Wikidata, publications sur des réseaux sociaux, campagnes de promotion et publicité.

Il n’existe pas de recette gagnante: une stratégie de visibilité et de rayonnement est spécifique à chaque projet. Le succès d’un plan découvrabilité dépend de choix qui sont alignés sur cette stratégie afin de publier la bonne information, dans le bon format, au bon endroit et pour le bon public.