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Projets de données: quel impact sur la transition numérique en culture ?

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Dans la foulée des programmes de financement en culture, rares sont les propositions qui ne s’appuient pas sur la production ou l’exploitation de données. Nous devrions nous réjouir de la multiplication de telles initiatives car elles témoignent de la transformation progressive des modèles de pensée et des usages.

Cependant, deux constats témoignent d’une méconnaissance des conditions techniques et méthodologiques de cette transformation : de nouveaux concepts ne sont pas maîtrisés et la persistance de vieux modèles de gestion bloque la  transformation des organisations.

Voici des types de propositions, autour des données qui, sous certaines conditions, sont les plus susceptibles de favoriser la transition numérique des acteurs et des organismes culturels.

Schema.org: se représenter sous forme de métadonnées

Voici un exemple d’usage de ce que Google appelle « données structurées« . Il s’agit, en  fait, des métadonnées utilisées pour décrire des offres afin qu’elles soient interprétées par des systèmes automatisés. Le site de Patrick Watson,  musicien montréalais, contient les métadonnées décrivant les lieux , dates et salles où il se produit en concert.  Google proposera ses représentations lors de recherches sur l’artiste ou d’une simple question posée au moteur de recherche. Cette semaine, les utilisateurs géolocalisés près de certaines villes européennes se feront proposer des spectacles de M. Watson. Les offres apparaîtront en décembre pour les utilisateurs  du Québec et de l’Ontario.

Cette technique qui vise à améliorer la découvrabilité des offres est, à présent, incontournable. Rater le test des données structurées , pour un événement ou un produit culturel, c’est dépendre uniquement d’activités de promotion pour être proposé à un public. Et c’est également ne pas rentabiliser un investissement dans un site Internet.  Cependant, si celui-ci n’est plus une destination principale pour les internautes, il est un point de référence essentiel pour la validation de l’identité numérique.

Impact: culture de la donnée et identité numérique

Apprendre à indexer une offre (la représenter à l’aide de métadonnées) permet à chacun de développer sa littératie numérique ainsi qu’une culture de la donnée. Une bonne initiative viserait à former et à équiper les acteurs culturels afin qu’ils définissent eux-mêmes les données qui les concernent et qu’ils intègrent cette pratique à leurs processus et stratégies. Confier à d’autres le soin de décider de la façon de se représenter n’est ni formateur et ni stratégique.

Une description d’offres personnalisée et éloquente requiert cependant une bonne connaissance des principes d’indexation et de la structure logique du modèle Schema.org. Ce sont des compétences que des bibliothécaires et spécialistes de la documentation pourraient aider à développer auprès des acteurs du milieu culturel et artistique et des agences web.

Données ouvertes: développer une vision sur les données et leurs usages

Les données ouvertes ne constituent pas une technologie mais un moyen de mise à disposition de données selon des licences d’utilisation spécifiques. Libérer des données est, en soi, un projet auquel on doit accorder les ressources et le temps nécessaires pour produire un jeu de données répondant à des besoins. Les fichiers de données ouvertes peuvent être décrits à l’aide de métadonnées Schema. Ceci ne rend cependant pas  les données qui y sont contenues, accessibles et interprétables par des moteurs de recherche.

Impact: interdisciplinarité et orientation utilisateurs

La libération de données facilite la réutilisation des données de collections, catalogues ou fonds documentaires dans le cadre de la stratégie de visibilité et diffusion d’un organisme culturel. C’est un projet qui peut transformer des pratiques et des processus de façon durable, à la condition d’adopter une nouvelle méthode de travail collaboratif et de gouvernance de données. NordOuvert, un organisme a conçu une trousse d’outils maison pour données ouvertes pour le gouvernement canadien.

Données ouvertes et liées :  capitaliser sur des actifs numériques

Un musée pourrait décrire ses événements pour des moteurs de recherche, avec des métadonnées Schema.org. Mais serait-il pertinent de documenter ainsi tous les éléments d’une collection ? Cette question peut faire débat pour diverses raisons. Le modèle descriptif des moteurs de recherche répond à leurs propres objectifs stratégiques. Le risque encouru est l’effacement de la diversité des perspectives au profit d’un modèle uniforme et d’une certaine vision du monde. Il est également souhaitable, pour un état, de minimiser sa  dépendance à l’un des plus puissants acteurs du numérique pour l’organisation des données de la culture et du patrimoine. C’est pour ces raisons que plusieurs initiatives de données ouvertes et liées ont émergé depuis plusieurs années, à travers le monde.

Le terme « données ouvertes et liées » désigne des données qui sont ouvertes et qui peuvent être  interprétées et liées entre elles par des humains et des machines si elles sont exprimées et publiées selon les standards du web. Faire un projet de données liées est très exigeant, en ressources,  en expertises et, surtout, en temps. Ce sont des activités qui peuvent se dérouler sur plusieurs années afin de s’assurer de la cohérence des modèles de données et des liens.

Impact: responsabilisation et pouvoir d’agir sur les données

Malgré sa complexité, une véritable initiative de données ouvertes et liées peut amener une organisation à passer d’une gestion de projet centralisée à une véritable démarche collaborative, à l’interne et avec des partenaires. La transition numérique repose sur une profonde transformation des modes de gestion de l’information. Une solution issue d’un travail collaboratif a plus de chances de produire des résultats satisfaisants et durables pour tous qu’un projet classique. La production de données devient alors une responsabilité distribuée au sein d’une organisation et, par extension, au sein de son écosystème.

On ne saurait parler de production de données sans mentionner le nombre croissant d’initiatives s’appuyant sur l’infrastructure de Wikidata pour exposer des données ouvertes et liées.  Art Institute of Chicago est une des institutions ayant récemment ajouté les données de ses collections et plus de 52 000 images d’oeuvres en licence Creative Commons 0 (domaine public). Cette institution, comme tant d’autres, sort du périmètre habituel de sa stratégie de développement de publics pour expérimenter d’autres formes de circulation de l’information.

Transition: de projets à initiatives

Une initiative de données structurées, ouvertes ou liées constitue une opportunité pour une véritable transition numérique. Comme l’affirme un chercheur du MIT Media Lab dans un billet sur la nécessité de développer une littératie de la donnée: «You don’t need a data scientist, you need a data culture » :

  • Leadership: priorise et investit dans la collecte, la gestion et l’analyse de données / la production de connaissances.
  • Leadership: priorise une littératie de la donnée créative pour l’ensemble de l’entreprise, et pas seulement pour les technologies de l’information et la statistique.
  • Membres du personnel: encouragés et aidés à accéder aux données de l’organisation, à les combiner et à en tirer des conclusions.
  • Membres du personnel: savent reconnaître les données. Ils proposent des façons créatives pour utiliser les données de l’organisation afin de résoudre des problèmes, prendre des décisions et élaborer des narratifs. (traduction libre)

Ce ne sont donc ni une mise à niveau technologique, ni l’acquisition de nouveaux usages qui opéreront cette transformation.  C’est plutôt l’adoption de nouveaux modes de gestion de l’information: la décentralisation des prises de décision, l’abolition des silos organisationnels et la mise en commun de données. Pour demeurer pertinents dans un contexte numérique, nous ne pouvons faire autrement que d’expérimenter des méthodes collaboratives. Nous pouvons réussir à plusieurs ce qu’il est trop périlleux d’entreprendre individuellement. Soutenir des initiatives de données sans s’engager dans cette voie limiterait considérablement l’impact des investissements en culture.

Web sémantique: de choc culturel à transformation numérique

 

Transformation numérique: de réseau centralisé à décentralisé, puis distribué.
Par Aleixmateuc [CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], de Wikimedia Commons
On ne passe pas des silos de bases de données classiques aux graphes de données liées sans remettre en question des méthodes de travail et des habitudes. Par les changements qu’il entraîne, un premier projet web sémantique constitue un choc culturel, un environnement d’apprentissage et, au final, une véritable transformation numérique pour toute forme d’organisation.

C’est que nous avons pu constater au fil des présentations de la troisième édition du Colloque sur le web sémantique au Québec. Quelle que soit la nature de la problématique, du projet et du secteur d’activité considéré, tous les conférenciers ont fait état de changements nécessaires pour profiter des avantages du web de données.

Ces changements se manifestent à plusieurs niveaux: technologique, organisationnel, culturel, professionnel et structurel.

De fragmentation à intégration

Changement technologique – Le web sémantique permet de fournir des solutions aux problèmes d’interopérabilité des systèmes en affranchissant les données des environnements matériels et logiciels ne favorisant pas les interconnexions. Il devient donc essentiel, pour les professionnels de l’informatique, de se familiariser avec les graphes de données liées et d’adopter des standards ouverts qui permettent de sortir les données des silos des bases de données classiques. Ces nouvelles connaissances sont nécessaires à l’accompagnement des autres secteurs métiers et à ce que le service informatique contribue à l’élaboration d’une définition partagée des normes, règles et processus pour la qualité des données.

▷ Pour aller plus loin: démonstration très accessible des limites de  la base de données classique et des possibilités qu’offre le graphe de données liées pour le traitement des connaissances, par Gautier Poupeau, architecte de données à l’Institut national de l’audiovisuel (INA), France.

De centralisation à distribution

Changement organisationnel – Un projet de données liées (ou ouvertes et liées) est une démarche interdisciplinaire et collaborative. À l’image du Web, qui ne se développe pas de façon centralisée mais distribuée, la qualité des données devrait être une responsabilité partagée par toutes les fonctions d’une organisation.

Pour avoir des données et métadonnées utiles, il faut améliorer les compétences des personnes qui les produisent par l’apprentissage des bonnes pratiques — comme l’usage de référentiels communs pour catégoriser des documents et l’utilisation d’outils qui favorisent l’accessibilité et le partage de données. Ceci implique également, une maîtrise du cycle de vie des données (création/collecte, traitement, analyse, conservation, accès, réutilisation) par tous les services.

Dans cette même perspective, la résilience et les bons résultats d’un projet de données liées se fondent sur de nouvelles méthodes de travail qui visent la décentralisation des décisions relatives à l’identification des problématiques, à la priorisation des projets et à la proposition de solutions. C’est une étape clé vers l’adoption de systèmes distribués et de modes de direction et d’action plus agiles et plus propices à l’innovation que les structures hiérarchiques.

▷ Pour aller plus loin: conférence de Diane Mercier, docteure en sciences de l’information, sur le web sémantique et la maturité informationnelle de l’organisation (2016). Après une véritable transformation numérique, la prise en charge de la qualité des données n’est plus uniquement du ressort de l’informatique, mais de tous les métiers et la gouvernance des données n’est plus fragmentée, mais globale.

D’uniformisation à harmonisation

Changement culturel – Lorsque différents acteurs internes et externes sont appelés à contribuer à la production de données liées, il n’est pas rare d’assister à une confrontation des savoirs, des perspectives et des vocabulaires utilisés. Pourtant, dans un projet de données liées, plusieurs modèles, standards et vocabulaires peuvent cohabiter dans un même système pour autant que ceux-ci soient conformes aux normes techniques du web sémantique. Il ne s’agit pas d’uniformiser les façons de décrire des ressources, mais de normaliser les référentiels pour les rendre interopérables, la diversité des perspectives venant alors enrichir la connaissance que nous avons de ces ressources.

Il est d’autant plus important d’accueillir cette diversité des pratiques descriptives que, dans divers domaines allant de la muséologie aux administrations publiques, nous sommes amenés à prendre conscience des biais culturels véhiculés par les différents modèles de représentation et de classification en usage au sein des organisations.

▷ Pour aller plus loin: exemple d’ONOMA, un projet du Ministère de la Culture et de la Communication (France) visant à lier les différents référentiels qui décrivent des auteurs, créateurs, producteurs et personnalités intervenant dans le cycle de vie d’un bien culturel. Une démarche d’harmonisation similaire peut être mise en œuvre dans bien d’autres domaines.

De technocentrisme à interdisciplinarité

Changement professionnel – Comment des spécialistes des TI et des sciences de la donnée peuvent-ils travailler sur le traitement de la connaissance d’un domaine hors de leur champ de compétences? Un projet web sémantique comporte des défis de nature technique et conceptuelle pour lesquelles il est impératif de rassembler une diversité de perspectives et d’expertises. Notamment, en ce qui a trait à l’organisation et au traitement de l’information, comme l’indexation de documents, la modélisation des connaissances ou la linguistique.

▷ Pour aller plus loin: billet de Fred Cavazza, spécialiste des transformations numériques, sur le rôle central des experts métiers dans des projets de traitement de données, dont des systèmes d’intelligence artificielle.

Du court terme au long terme

Changement structurel – Les programmes qui soutiennent organismes et secteurs d’activité sont généralement orientés vers l’atteinte de résultats à court terme. Or, il ne faut pas attendre de résultats immédiats de projet de données liées. Il y a donc peu d’incitatifs, pour les organisations, à réaliser des projets leur permettant d’entrer dans l’économie de la connaissance. Pour ce faire, il faut adapter les politiques et programmes afin d’encourager les investissements à moyen et long termes. Ceux-ci donneront lieu à des initiatives telles que des preuves de concept ou des prototypes, préalables nécessaires de projets plus ambitieux.

▷ En résumé – Le web sémantique ne constitue pas uniquement une évolution technologique mais avant tout une transformation profonde des modes de gestion de l’information et de gouvernance des données. Il nécessite la mise en place de nouvelles façons de travailler, tant pour la décentralisation des prises de décision que pour l’abolition des silos informationnels et la mise en commun de l’information.

Transformation pour un monde numérique

Le web sémantique nous amène à envisager le numérique comme un écosystème d’acteurs métiers et de moyens technologiques interdépendants. Contrairement aux projets informatiques « traditionnels », il nécessite l’aménagement d’un environnement d’apprentissage collaboratif et de conversations transversales dans l’organisation. Sa finalité est de faire émerger l’intelligence collective permettant de produire de la connaissance et non de développer des systèmes.

Données ouvertes et liées: le web comme base de données

Les données ouvertes et liées (linked open data) sont au cœur des grands projets numériques en culture et leur potentiel va bien au-delà de l’amélioration de la découvrabilité de contenus.

Un web plus intelligent

En 2001,  une décennie après avoir inventé une façon de partager des documents en réseau  (World Wide Web), Tim Berners-Lee propose de renforcer cet espace de collaboration en rendant des données plus facilement utilisables et interprétables par des machines.  Il décrit, dans un article, les objectifs et éléments du web sémantique.  Selon cette extension du web, des données qui sont structurées (par exemple, les métadonnées d’un catalogue de films) peuvent être partagées et réutilisées, indépendamment des enjeux d’interopérabilité technologiques, systémiques et même linguistiques.  D’abord, une mise en contexte sur cette évolution du web qui est également appelée « web de données ».

De stockage centralisé à diffusion décentralisée

La base de données n’est pas conçue pour être interopérable avec toutes les autres bases de données. C’est un mode de gestion centralisée qui date d’avant le web, ses standards et la décentralisation de l’information.  Chaque base de données a une structure et des identifiants qui lui sont spécifiques. De plus, les relations entre les données sont induites, c’est à dire qu’elles ne sont pas exprimées sous forme de données mais par la structure de la base.  Emmagasinées dans une base de données, elle sont donc inaccessibles et difficilement interprétables par des logiciels.  C’est pourquoi, pour que ces données puissent être réutilisées et reliées entre elles, il faut qu’elles soient ouvertes et liées.

Données ouvertes  pour être accessibles

La plupart des données ouvertes qui sont à notre disposition, au Québec et au Canada,  sont disponibles selon des licences qui spécifient les conditions de leur réutilisation. Cependant, celles-ci se trouvent dans des silos qui freinent leur exploitation. Il n’y a pas de structure, de métadonnées et de formats communs entre les jeux de données. Il est donc impossible, pour un agent automatisé, comme une application de recherche, de trouver, parmi les fichiers, les données qui fournissent l’information recherchée.  Il convient alors de les publier « dans le web » sous forme de données liées pour ne pas laisser d’autres sources d’information ou d’autres contenus culturels répondre aux intentions des internautes.

Données ouvertes et liées pour être référencées dans le web

Des données liées sont des données qui sont intelligibles dans un format compréhensible par des machines.  De manière similaire à une page web, on publie une donnée dans le web en lui donnant une adresse ou URI (Uniform Resource Identifier) selon le même protocole de transmission (HTTP). Grâce aux URI qui les identifient, les données ouvertes sont référencées sur le web.  À l’aide des ressources qui sont décrites par les URI, le web sémantique « met en place deux notions très importantes, soit (1) référer à des concepts (et non pas du texte) et (2) faire des liens entre ces concepts. »  Cette distinction entre les recherches navigationnelle (mots clés) et informationnelle (concepts) se trouve dans une très éclairante initiation au web sémantique rédigée par Caroline Barrière, chercheuse en traitement automatique des langues.

C’est en faisant des liens vers ces ressources , à partir de nos propres données, qui sont elles-mêmes sous forme d’URI, que nous créons des réseaux de données. Ces réseaux permettent à notre culture d’être référencée, trouvée et réutilisée.  En voici un exemple:

Croiser Robert Lepage, François Dompierre et Dominique Michel à la Bibliothèque nationale de France

La mise « dans le web » des données de la Bibliothèque nationale de France a débuté en 2011. C’est un des projets de données ouvertes et liées qui sont soutenus par l’État français, conformément à la Feuille de route stratégique sur les métadonnées culturelles.

Auteurs liées à Laurie Anderson dans data.bnf.fr, les données ouvertes et liées des collections de la Bibliothèque nationale de France.
Auteurs liées à Laurie Anderson dans data.bnf.fr, les données ouvertes et liées des collections de la Bibliothèque nationale de France.

La version web sémantique de la Bibliothèque nationale de France fournit de l’information beaucoup plus utile qu’une liste de documents correspondant aux mots recherchés: un nouveau mode d’accès à la connaissance. Grâce à ses données ouvertes et liées, la BnF rend visible les relations entre des ressources, des personnes et des activités.

C’est ainsi  qu’une recherche sur la compositrice et plasticienne Laurie Anderson nous fait naviguer de la musique au cinéma, en passant par les arts de la scène. En suivant les liens des contributions communes avec d’autres auteurs, on croise Yves Jacques et Robert Lepage (La face cachée de la lune). Et chez Robert Lepage, on peut voir les liens pointant vers les oeuvres qui ont influencé sa création, croiser Denys Arcand et jeter un coup sur une partie de sa filmographie pour découvrir les oeuvres du compositeur François Dompierre et une partie de la carrière de l’actrice Dominique Michel.

Dommage qu’il y ait si peu d’images libres de droits pour mieux représenter les personnes et les créations qui font notre culture. Il faudrait prendre l’habitude de contribuer à Wikimedia Commons, la base de données multimédia à laquelle s’alimentent des projets comme celui de BnF.

Connaissance augmentée et distribuée

Nous pouvons accroître la découvrabilité de notre culture de façon pérenne et innovante. Il est également possible d’étendre la connaissance que nous avons de nos propres ressources en liant nos données entre elles. Nous pourrions alors l’enrichir par des liens vers d’autres sources de données ouvertes et liées qui contiennent de l’information à propos de notre culture et de notre patrimoine, comme BnF, Digital Public Library of  America, MusicBrainz ou VIAF.

Ce ne sont pas les moyens qui manquent pour commencer à expérimenter de nouvelles manières de valoriser des données culturelles.  Un de ces moyens est, par exemple,  le téléversement des données dans Wikidata.

Mais, face à la complexité des enjeux techniques des métadonnées (pour preuve: cette typologie des métadonnées pour le patrimoine culturel), il manque une vision d’ensemble des parcours possibles.  Pour cela, il faut rassembler les compétences informationnelles et technologiques nécessaires pour aider des organismes ou des initiatives collectives à faire des choix afin de démarrer des projets rapidement.

Pourrait-on rêver d’un regroupement interdisciplinaire sur les données ouvertes et liées pour accompagner les démarches et projets dans le secteur culturel ?